OpenAlphaStack

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面向 A 股研究、回测与模拟交易的开源 Codex 插件栈。

官网 · 首次使用 · 架构 · Skills · 路线图

OpenAlphaStack 将 A 股领域 Skills 与本地 MCP 服务打包为一个可安装的 Codex 插件。Codex Desktop 负责对话、研究和定时任务；MCP 提供有类型边界的 行情、风险、回测与模拟计划工具；Python 负责确定性校验和机械执行，不会自行 启动 Agent，也不会在缺少计划时“猜测”交易动作。

默认工作流刻意保持单 Agent：一个 Codex 任务按需组合市场分析、选股和个股 分析 Skills，不因为存在三项分析能力就默认启动三个模型工作者。

仅用于研究、回测与模拟交易。OpenAlphaStack 不连接真实券商下单，也不承诺任何投资收益。

实机演示

股票搜索与行情工作台 支持代码、中文名称中的连续字符与拼音首字母。	三阶段可观测工作流 研究、确定性执行与评估各自保持清晰边界。

上图来自本地模拟盘实机，不代表投资收益。Dashboard 默认仅监听 127.0.0.1；静态官网 只展示产品与文档， 不会公开本地账户、行情服务或执行接口。

为什么是 OpenAlphaStack？

• 一个插件，两层扩展能力：用 Codex Skills 承载可复用研究方法，用 MCP 暴露有类型、有边界的本地工具。
• Agent 研究，确定性执行：Codex 分析并提出计划；Python 负责 T+1、费用、 状态迁移、硬约束和模拟成交。
• 可审计：显式计划、版本检查、幂等键、追加式账本和可观测工作流事件。
• 本地优先：行情工具、账户状态和执行记录保留在本地，而不是隐藏在 Agent 子进程中。
• 诚实的安全边界：所有可变更工具仅作用于模拟盘，不提供真实下单 MCP 工具。

架构

Codex 任务或定时提示词
        │ 调用
        ▼
领域 Skills ─────────► OpenAlphaStack MCP
                              │
                 ┌────────────┼─────────────┐
                 ▼            ▼             ▼
               行情数据     计划与风险       回测
                              │
                              ▼
                       确定性模拟交易引擎
                              │
                    plan / state / ledger
                              │
                              ▼
                         只读 Dashboard

职责边界：

• Codex Desktop：对话、定时任务、研究和人工复核。
• Skills：市场、选股、个股分析和底仓 T0 等可复用领域能力。
• MCP：对实时数据和受限模拟操作提供类型化访问。
• Python 引擎：T+1、费用、校验、状态、审计和机械执行。
• Dashboard：K 线、股票搜索、计划、持仓、账本、工作流事件和诊断。

快速开始

环境要求：

• Python 3.10+
• Node.js 20.19+
• Codex Desktop

git clone https://github.com/44-99/OpenAlphaStack.git
cd OpenAlphaStack
py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -e .
openalphastack doctor

预期第一行是 OpenAlphaStack doctor: PASS。然后安装仓库级本地插件：

codex plugin marketplace add .
codex plugin add open-alpha-stack@openalphastack-local

重启 Codex Desktop，并新建一个以本仓库为工作目录的任务。插件安装后的 Skills 和 MCP 工具只保证在新任务中重新发现。

基础安装包含 Codex 插件、MCP 契约和离线 Demo。按需安装功能面：

python -m pip install -e ".[market]"    # AkShare 行情数据源
python -m pip install -e ".[engine]"    # 模拟盘/回测 Parquet 运行时
python -m pip install -e ".[dashboard]" # FastAPI Dashboard 与完整股票目录搜索
python -m pip install -e ".[all]"       # 完整本地开发环境

npm ci
npm run dashboard:build
openalphastack doctor
openalphastack app start

打开 http://127.0.0.1:8800/dashboard。Dashboard 支持按六位代码、中文名称、 中文名称中的任意连续字符和拼音首字母查找沪深 A 股。

然后在新建的 Codex Desktop 任务中尝试：

使用 $market-analyzer 分析今天的 A 股市场，引用实际使用的 MCP 数据，
最后列出风险与失效条件。

离线首次验证

非交易时段、网络受限或行情提供方不可用时，可以用明确标记的合成数据验证 Skill → MCP 路径：

使用 $market-analyzer 的离线 Demo 模式。读取 market_overview 和 market_news
数据集，展示 schema 版本、来源、截至时间和新鲜度，再给出一份明确标记为
合成数据的简短报告。

read_demo_dataset 是只读且确定性的 MCP 工具。Skills 不得把 Demo 数据生成的 数值发布为模拟交易计划。Demo 覆盖市场概览、筛选、行情、技术面、基本面、 新闻和基准回测。

完整的 Windows/macOS/Linux 步骤、预期输出、真实计时与常见错误见 首次使用指南。

.codex-plugin/plugin.json 负责发现 Skills，.mcp.json 注册 stdio 服务。安装 Python 包并在 Codex 中打开插件后，应能看到 open-alpha-stack MCP 工具。

诊断时可手动启动 MCP 服务：

openalphastack mcp serve

随时检查本地安装：

openalphastack doctor
openalphastack doctor --json

Codex Skills

• $market-analyzer：市场环境、情绪、板块和龙头。
• $stock-screener：确定性筛选和候选复核。
• $stock-analyzer：技术面、基本面、新闻、持仓和风险分析。
• $t0-intraday：底仓 T0 可行性、方向、仓位和约束。

定时任务按需组合这些领域 Skills；盘前和盘后是任务提示词，不是重复 Skills。 本地定时任务要求电脑和 Codex Desktop 保持运行。

调度属于 Codex Desktop，而不是 GitHub Actions。托管 Runner 无法唤醒本地 MCP 服务、模拟引擎或 Dashboard，因此仓库不提供 webhook 式定时分析工作流。 应先跑通手动 Skill → MCP → 模拟盘闭环，再从 Codex Scheduled UI 添加盘前和 盘后任务。

MCP 安全契约

只读工具提供模拟盘/回测运行、行情、指标、新闻、筛选、风险计算和确定性 基准回测。

每个 MCP 工具返回带版本的统一信封：

{
  "schema_version": "openalphastack.mcp/v1",
  "ok": true,
  "data": {},
  "meta": {
    "source": "provider-or-demo-dataset",
    "as_of": "2026-07-23T10:00:00+08:00",
    "freshness": {"status": "fresh"},
    "demo": false
  }
}

调用方必须先检查 ok 再读取 data。失败使用稳定的 error.code，不暴露 数据提供方异常原文。JSON Schema 可通过 get_contracts 和 openalphastack://contracts/v1 获取。

仅有两种计划写入：

1. publish_paper_plan：唯一可执行写入。内部校验硬约束，要求幂等键，检查 预期计划版本，并且只原子更新模拟盘运行。
2. save_plan_draft：可选、不可执行的人工编写辅助。自动任务不调用它； validate_paper_plan 同样只是可选预览，发布仍会自行校验。

置信度、推理文字和 Agent 生成的风险报告仅用于审计与展示，不能让计划获得 执行资格，也不能阻断原本合法的发布。

项目没有公开实盘模式：CLI 不能启动或恢复实盘，MCP 也没有真实下单工具。 历史 live_* 目录只为迁移和审计保留只读访问。系统不暴露 Shell 或任意文件 写入工具。

独立公网只读 MCP

GitHub Pages 只托管静态官网与 Privacy / Terms / Support，不能执行 MCP 协议。仓库另提供 openalphastack mcp serve-public：一个无状态的 Streamable HTTP 服务，只保留市场读取、确定性计算和合成 Demo，不暴露 本地运行、账本、计划写入或任何券商能力。

公网 HTTPS 部署、Docker 镜像、Host/Origin 防护、域名验证和官方目录检查清单见 公网只读 MCP 部署指南。

引擎命令

openalphastack engine start --mode paper --daemon
openalphastack engine list
openalphastack engine status <run_id>
openalphastack engine stop <run_id>
openalphastack engine resume <run_id> --daemon

openalphastack engine start --mode backtest \
  --start 2024-01-01 --end 2024-06-30 -u default

模拟引擎可以在非交易时段保持运行。它依据交易日历空闲等待，直到 Codex 为 当前日期发布有效计划前始终处于观察状态。

每次运行使用 run.sqlite3 作为账户状态、有效计划和账本事件的事务事实源。 state.json、plan.json 和 ledger.jsonl 是便于人工查看的投影。一次成交会在 同一个 SQLite 事务中更新账户状态与对应账本事件。

回测必须使用真实缓存或数据源提供的分钟 K 线。缺少盘中数据时直接失败， 不会从日线 OHLC 伪造分钟数据。在加入滚动前推、样本外和基线对比前，回测 结果只是实验性证据，不构成盈利声明。

验证

npm run dashboard:test
npm run dashboard:build
python -m pytest -q
python -m compileall -q src\openalphastack

要验证真实 stdio MCP 传输和安全的模拟计划发布，可启动模拟盘并把 run id 传给冒烟脚本：

openalphastack engine start --mode paper --daemon
openalphastack engine list --mode paper
python scripts\smoke_paper_loop.py <paper_run_id> `
  --command ".\.venv\Scripts\openalphastack.exe" `
  --cwd "$PWD"
openalphastack engine stop <paper_run_id>

脚本读取明确标记的 Demo 数据，然后仅调用一次 publish_paper_plan，发布一个 零候选观察计划，并校验 SQLite 版本和空账本。它不会提交订单。

文档

• 静态官网
• 宣传素材与安全表述
• 首次使用指南
• 架构
• 路线图
• Skills
• 飞书通知
• Docker 部署
• Changelog
• v0.1.0 Release Notes
• English discovery page

贡献

欢迎提交 Issue 和聚焦的 Pull Request。请先阅读 贡献指南 与 Agent 开发规则，保持仅模拟盘的 MCP 边界，并为影响校验、状态、风险或幂等性的行为补充测试。

安全

Dashboard 默认只监听本机。未增加认证、TLS、CSRF 防护和明确网络策略前， 不要直接暴露到局域网或互联网。

未公开漏洞请按 安全策略 私下报告，不要创建公开 Issue。

许可证

MIT © OpenAlphaStack