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构建智能期货交易策略分析应用：MCP与AI的无缝集成

news 2025/9/6 17:12:49

引言

随着金融科技的快速发展，数据驱动的交易决策已成为期货交易领域的重要趋势。本文将深入探讨一个结合了Model Content Protocol (MCP)和AI技术的期货交易策略分析应用——Futures MCP。该应用不仅提供了丰富的技术分析工具，还通过MCP协议与大型语言模型（如Claude、DeepSeek）实现了无缝对话式交互，为交易者带来全新的分析体验。代码库目前已经开源在GitHub上，地址：https://github.com/sencloud/futures_mcp

技术架构概览

Futures MCP应用采用了现代化的技术架构，主要包括以下核心组件：

数据获取层：基于akshare库实现对期货市场实时和历史数据的获取
技术分析层：包含多种常用技术指标的算法实现
AI分析层：集成DeepSeek API，提供智能化的市场分析
MCP服务层：实现Model Content Protocol标准，支持与AI助手的对话式交互
前端展示层：基于Streamlit构建直观的Web交互界面

核心功能实现

1. 数据获取模块

应用通过akshare库获取期货市场的实时和历史数据。以下是获取实时价格的核心实现：

def get_current_price(symbol):
    try:
        # 使用内盘期货实时行情接口
        df = ak.futures_zh_realtime(symbol=symbol)
        if df.empty:
            return {"error": f"未找到期货代码 {symbol}"}
        return df.iloc[0].to_dict()
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

对于历史价格数据，应用首先获取主力合约代码，然后获取相应的历史行情：

def get_prices(symbol, start_date=None, end_date=None):
    # ...
    # 首先获取主力合约代码
    symbol_info = ak.futures_zh_realtime(symbol=symbol)
    if symbol_info.empty:
        return {"error": f"未找到期货代码 {symbol}"}
    
    main_contract = symbol_info.iloc[0]['symbol']
    # 使用期货历史行情接口
    df = ak.futures_main_sina(symbol=main_contract, start_date=start_date, end_date=end_date)
    # ...

2. 技术分析模块

技术分析模块实现了多种经典技术指标，包括MA、MACD、RSI、布林带和KDJ等。以MACD指标为例：

def calculate_macd(data: pd.DataFrame, fast: int = 12, slow: int = 26, signal: int = 9) -> pd.DataFrame:
    """计算MACD指标"""
    df = data.copy()
    exp1 = df['close'].ewm(span=fast, adjust=False).mean()
    exp2 = df['close'].ewm(span=slow, adjust=False).mean()
    df['MACD'] = exp1 - exp2
    df['Signal'] = df['MACD'].ewm(span=signal, adjust=False).mean()
    df['MACD_Hist'] = df['MACD'] - df['Signal']
    return df

应用提供了一个统一的接口来计算所有技术指标：

def calculate_all_indicators(data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """计算所有技术指标"""
    df = data.copy()
    df = calculate_ma(df)
    df = calculate_macd(df)
    df = calculate_rsi(df)
    df = calculate_bollinger_bands(df)
    df = calculate_kdj(df)
    df = calculate_volume_ma(df)
    return df

3. AI分析集成

应用使用DeepSeek API提供AI驱动的市场分析。DeepSeekClient类封装了API调用逻辑：

class DeepSeekClient:
    """DeepSeek API客户端"""
    
    def __init__(self):
        self.api_key = DEEPSEEK_API_KEY
        self.base_url = DEEPSEEK_API_BASE
        self.client = OpenAI(
            api_key=self.api_key,
            base_url=self.base_url
        )
    
    async def analyze_futures(self, symbol, data, stream=False):
        """分析期货数据"""
        messages = [
            {
                "role": "system",
                "content": "你是一个专业的期货分析师，请根据提供的数据进行分析。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"请分析{symbol}的以下数据：\n{data}"
            }
        ]
        
        response = await self.chat_completion(messages, stream=stream)
        if not stream:
            return response.choices[0].message.content
        return response

4. MCP服务实现

应用使用FastMCP库实现了Model Content Protocol (MCP)标准，使应用功能可以通过AI助手（如Claude）以对话方式调用：
在这里插入图片描述

# 初始化MCP服务器
mcp = FastMCP("futures-mcp")

# 工具定义
@mcp.tool()
async def get_current_price(symbol: str) -> str:
    """获取期货实时价格
    
    Args:
        symbol: 期货代码，例如 M2509
    """
    # 实现代码...

MCP服务器定义了多个核心工具，包括获取价格、获取技术指标、获取新闻和AI分析，这些工具可以直接在Claude等AI助手中调用。

5. Web界面实现

应用使用Streamlit构建了直观的Web界面，提供行情概览、技术指标、相关新闻和AI分析四个主要标签页：
在这里插入图片描述

# 主页面
tab1, tab2, tab3, tab4 = st.tabs(["行情概览", "技术指标", "相关新闻", "AI分析"])

with tab1:
    # 行情概览标签页实现...

with tab2:
    # 技术指标标签页实现...

with tab3:
    # 相关新闻标签页实现...

with tab4:
    # AI分析标签页实现...

创新点与技术亮点

1. MCP协议与AI集成

应用最大的创新点之一是采用了Model Content Protocol (MCP)标准，实现了AI助手与期货分析功能的无缝集成。用户可以直接在Claude等AI助手中，通过自然语言对话的方式，获取期货市场的实时数据和分析结果。例如：

“分析近期豆粕的技术指标”
“获取白糖的当前价格”
“给我最近的期货新闻”

这种交互方式极大地提升了用户体验，让专业的期货分析工具变得更加易用和智能。

2. 丰富的技术指标实现

应用实现了多种常用的技术分析指标，包括：

移动平均线 (MA)
MACD指标
RSI指标
布林带
KDJ指标
成交量分析

这些指标的算法实现都经过了优化，能够高效处理大量历史数据。

3. 数据序列化处理

在处理期货数据时，应用采用了自定义的JSON序列化函数，有效解决了日期时间、Pandas对象和NumPy数组等特殊类型的序列化问题：

def json_serial(obj):
    """JSON序列化函数，处理日期/时间和其他特殊类型"""
    if isinstance(obj, (datetime, pd.Timestamp)):
        return obj.isoformat()
    if isinstance(obj, pd.DatetimeIndex):
        return obj.astype(str).tolist()
    # 其他类型处理...