TradingView MCP 智能交易助手
为 AI 助手提供实时行情、技术分析、回测与情绪分析的一站式交易智能工具。
证据：技能通过 bash 直接调用本地脚本，无网络外传、权限提升或敏感数据访问；不要求用户确认，仅指令代理直接执行；依赖外部数据源（Yahoo Finance、TradingView）但无凭证；MIT 许可证，归属明确。扣分：缺少用户确认机制；未披露数据流的详细路径（数据传输和处理的完整性）；隔离不足，所有命令在同一环境直接执行；回滚机制未提及。
证据：trading.py 提供参数校验（_require_symbol）和错误捕获，输出 JSON 错误消息；SKILL.md 详述命令用法和默认值；README 有故障排除。扣分：静态审查无法执行，依赖外部实时服务，无确定性保证；异常时仅捕获异常并输出错误，但无重试或降级逻辑；错误消息对用户可能不够清晰。
证据：技能明确针对市场数据分析场景，列出了股票、加密、ETF、指数、土耳其和埃及市场；触发条件明确（用户询问价格、技术分析等）；支持中文（语言检测），但主要依赖海外服务（Yahoo Finance、TradingView、Reddit），在中国大陆可能无法访问。扣分：能力边界未完全定义（如数据延迟、适用市场限制）；环境适配性在中国大陆网络受限，未提供替代方案。
证据：SKILL.md 结构良好，有快速参考表、示例格式；README 详细说明安装、配置、故障排除；MIT 许可证、版本 0.8.0、维护责任清晰（Atila Ahmettaner）。扣分：SKILL.md 未包含安装/依赖说明（依赖外部脚本 trading.py）；无已知限制披露（如数据源可靠性）；版本历史未在 SKILL.md 中体现，仅在 README 看到部分变更。
证据：根据声明，技能能提供实时价格、技术分析、回测、情绪等，输出格式清晰（Telegram 风格）；有具体示例。扣分：静态审查无法验证实际输出正确性；未提供独立测试证据（如单元测试套件覆盖关键路径）；边际收益证据有限（依赖外部服务，可能不如手动查询；商业托管版本收费，但自托管免费）。
证据：存在测试文件（tests/stress），但为压力测试，非关键路径单元测试；pyproject 配置了 pytest，但未提供 CI 运行证据；README 中的演示 GIF 和截图无法独立验证。扣分：无第三方执行证据，无 CI 配置文件（如 GitHuB Actions）显示测试运行；关键声明（如 37 个工具、9 个策略）缺少独立验证。
- 该技能依赖海外数据源（Yahoo Finance、TradingView、Reddit），在中国大陆可能无法访问，请评估网络可达性。
- 技能直接执行命令，无用户确认机制，可能产生未经确认的操作，建议在处理金融数据时谨慎。
- 静态审查未验证实际功能，使用时请自行测试，注意数据准确性和延迟。
- 技能未提供数据流透明披露，请了解数据如何被处理和传输。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个基于 MCP 协议的交易智能服务器，可将 Claude、ChatGPT、Cursor 等 AI 助手接入实时市场数据（股票、加密货币、外汇、期货），提供 30+ 技术指标、全球多交易所筛选器、9 种策略回测、前向验证（防过拟合）、Reddit 情绪分析和实时新闻。它既可通过 pip 安装自托管，也可使用托管版（付费）。该技能通过 SKILL.md 配置，使 AI 代理能直接通过命令行工具调用这些功能，无需 MCP 协议连接。
该技能通过 bash 调用 trading.py 包装脚本，进而执行 tradingview-mcp 服务器提供的 37 个工具函数。具体包括：获取实时股价（yahoo_price）、批量获取多资产价格（get_prices_bulk）、全球市场快照（market_snapshot）；执行技术分析（RSI、MACD、布林带、超级趋势等 30+ 指标）；运行 9 种策略的回测（backtest_strategy），并可输出完整交易日志和权益曲线；执行前向验证（walk_forward_backtest_strategy）以检测过拟合；分析 Reddit 情绪（analyze_sentiment）和抓取金融新闻（fetch_news_summary）；通过筛选器扫描多头/超卖股票（screener_bullish、screener_oversold），支持美股、加密货币、土耳其 BIST、埃及 EGX 等市场。所有输出均为格式化文本（如价格、回测摘要），适合 Telegram 等简练展示。
- 交易者想快速了解某只股票（如 AAPL）的实时价格、日内涨跌和 52 周高低点，可通过 AI 助手直接询问。
- 投资者需要比较不同策略（如 RSI 和超级趋势）在 BTC-USD 上过去一年的表现，以决定采用哪种策略。
- 分析师想验证某个策略是否过拟合，可要求运行前向验证（walk-forward backtest）查看 ROBUST/MODERATE 等结论。
- 加密货币爱好者想了解 Reddit 社区对 BTC 的情绪倾向，通过情绪分析工具获得多空评分和热门帖子。
- 日内交易者想筛选 NASDAQ 中强势看涨或超卖的股票，利用筛选器快速生成候选列表。
- 用户通过 Telegram 等消息平台连接 OpenClaw 代理，用自然语言发送“市场快照”或“回测 AAPL RSI 一年”等命令获取分析。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖股票、加密货币、外汇、ETF、指数等多个资产类别，支持全球交易所
- 内置 9 种回测策略和机构级指标（Sharpe、Calmar、Profit Factor），并提供前向验证检测过拟合
- 无需任何 API 密钥（除可选的 Marketaux 新闻密钥），完全免费开源（MIT）
- 支持多平台（Claude、ChatGPT、Cursor、Copilot）和 OpenClaw（Telegram/WhatsApp 等）
- 包含 Reddit 情绪分析和实时新闻，可结合技术面形成共识
- 提供托管版本，无需本地配置即可使用
- 自托管需要 Python 和 uv 环境，首次运行需下载依赖，可能遇到网络或版本问题（如 Python 3.14 不支持）
- 不保证数据准确性，有延迟或不完整的可能，且不构成投资建议
- 回测结果可能受数据源限制，且未提供官方测试套件，测试覆盖未知
- Telegram 等场景下输出需精简，可能丢失详细 JSON 信息
- 托管版需付费（每月 $9 或 $29），免费自托管需自行维护升级
如何安装这个 Skill？
自托管安装：1) 安装 Python 3.10-3.13 和 uv（curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh）；2) 执行 pip install tradingview-mcp-server 或从源码运行 uv run tradingview-mcp；3) 可选：设置 MARKETAUX_API_TOKEN 环境变量以启用新闻和情绪功能；4) 将技能文件夹放入 ~/.agents/skills/tradingview-mcp/，并将 SKILL.md 放置在对应路径（如 openclaw/SKILL.md）。托管版：在 pro.cryptosieve.com 注册，获得连接 URL，直接粘贴到 Claude.ai、ChatGPT 等客户端。
如何使用这个 Skill？
确保技能已安装且 trading.py 包装脚本位于 ~/.openclaw/tools/trading.py。在 AI 对话中直接提出交易相关问题，例如：“AAPL 现在多少钱？”、“用 RSI 策略回测 BTC-USD 一年”、“比较所有策略在 MSFT 上的表现”。AI 代理会通过 bash 执行 python3 ~/.openclaw/tools/trading.py <command>。注意：SKILL.md 明确要求不要使用 sessions_spawn 或请求 agent ID。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与传统 Bloomberg 终端相比，本工具免费或低成本、设置快速，提供类似的数据和分析功能。与自行编写脚本进行技术分析相比，本工具集成了多种功能，节省开发时间。