Crypto-LLM

让模型的判断可以被检查

Crypto-LLM 是一个结合大语言模型与加密货币市场数据的实验项目。系统汇集行情、技术指标和账户状态，生成分析与决策记录，并跟踪后续结果。

系统包含什么

• 接入市场行情与 20 多种技术指标，为模型提供结构化输入。
• 对仓位、杠杆与回撤设置约束，并保留交易和决策日志。
• 通过测试环境和历史记录检查决策过程，观察模型分析与实际结果之间的差异。

我关注的问题

模型为什么给出这个判断？判断依赖的条件是否仍然成立？出现异常时，系统如何限制损失并停止执行？这些问题构成了项目中的风险控制与复盘设计。

这个项目主要记录工具的设计、开发与实验。