TradeMemory Protocol

TradeMemory lembra o que custou. É um sistema de memória e freio open-source, local-first, para agentes de negociação de IA: ele puxa suas execuções, encontra onde seu próprio histórico perde dinheiro, coloca essas negociações perdedoras diante do seu agente antes da próxima ordem, e pode recusar uma ordem que viole regras que você definiu, antes que ela chegue à corretora.

As corretoras agora permitem que agentes de IA negociem via MCP, com diferentes salvaguardas: Webull e tastytrade definem limites de tamanho ou poder de compra, Interactive Brokers só permite que o agente elabore uma ordem para você enviar, e Robinhood e Public não definem limite que você possa impor a um agente externo (StockBrokers, 2026-09-30). Os limites são números fixos. Nenhum deles analisa como suas próprias negociações passadas foram.

Comece com seu próprio histórico

pip install tradememory-protocol

# Hyperliquid: public fills, no key needed
tradememory sync hyperliquid --address 0xYourAddress

# Alpaca: read-only calls with your own keys, kept in a local file
tradememory sync alpaca --env-file ~/.secrets/alpaca.env

Cada negociação encerrada é armazenada na memória uma única vez; executar novamente armazena apenas negociações novas. Em seguida, ele imprime onde seu histórico perde dinheiro. O formato, com números ilustrativos:

After 2 losses in a row (20 trades):
  5 of them (25%) were 1.5x your usual size or more.
  All 20 won 60% and made -$1,500.
  The 5 sized-up trades won 20% and made -$1,700.

Median hold: winners 1.5h, losers 9.0h.

Estas são estatísticas descritivas das suas próprias negociações passadas, não conselhos sobre a próxima. A API da Hyperliquid serve apenas as execuções recentes de um endereço, não todo o seu histórico, então quanto mais cedo for sincronizado, mais histórico é mantido. Outros ambientes: os scripts de sincronização MT5 e Binance spot estão em scripts/, e qualquer agente pode registrar uma negociação com remember_trade.

Antes da próxima ordem

recall_memories(order="losses_first") coloca cada negociação perdedora à frente das demais, com as maiores perdas em condições semelhantes primeiro, com seu tamanho e P&L. Além das negociações mais recentes do símbolo, ele busca as negociações perdedoras recentes do símbolo, para que uma perda mais antiga não seja deixada de lado. O servidor instrui os agentes conectados a chamá-lo antes de propor uma negociação. A ordem padrão classifica resultados melhores mais alto (por múltiplo R, quando registrado) e mantém pelo menos 20% de perdas na lista.

Conecte seu agente

pip install tradememory-protocol

Adicione ao Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tradememory-protocol"]
    }
  }
}

Depois diga ao Claude: "Registre minha posição comprada em AAPL a $195 — lucro acima do esperado, compras institucionais, alta confiança."

# Claude Code
claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol

# From source
git clone https://github.com/mnemox-ai/tradememory-protocol.git
cd tradememory-protocol && pip install -e . && python -m tradememory

# Docker
docker compose up -d

Passo a passo completo: Getting Started (Trilha do Trader + Trilha do Desenvolvedor)

Coloque um freio na frente da sua corretora (prévia)

O extra proxy executa o TradeMemory entre seu agente e o servidor MCP da sua corretora (Alpaca hoje). Cada ferramenta é encaminhada sem alterações, exceto as de colocação de ordens, que o Mnemox Control avalia contra uma política que você possui antes de chegarem à corretora. Cada avaliação, permitida ou recusada, é registrada e encadeada no log de auditoria. Uma ordem permitida retorna com suas negociações perdedoras de condições semelhantes primeiro, e tradememory sync alpaca posteriormente preenche como cada negociação encaminhada terminou, em R quando a entrada tinha um stop. O agente que você já tem continua funcionando; apenas uma linha da configuração MCP dele muda.

pip install "tradememory-protocol[proxy]"   # Python 3.12+
tradememory proxy init --account-id <your Alpaca account id> --symbols AAPL,MSFT
tradememory proxy doctor --env-file ~/.secrets/alpaca-paper.env   # checks the live tool names and the account id
tradememory proxy config                                           # prints the MCP client entry that replaces the direct Alpaca one

Recusado por padrão: símbolos fora da sua lista, ordens acima dos seus limites de nocional e posição, entradas sem stop de proteção, qualquer nova ordem após seu limite de perda diária ou rebaixamento, cancelamento do stop de proteção de uma posição aberta, qualquer ferramenta que o freio não tenha classificado, e tudo enquanto você tiver executado tradememory proxy halt FULL_HALT. Nunca bloqueado: fechar uma posição. Ordens iguais ou acima de approval_notional aguardam tradememory proxy approve <intent_id> --terms <fingerprint>, que aprova exatamente os termos que você leu; o agente tenta novamente com o mesmo client_order_id e os mesmos termos, e o proxy encaminha no máximo uma vez. evaluate_order retorna a mesma decisão sem colocar nada, para pré-verificações e camadas consultivas em outros frameworks. Qualquer coisa que o freio não possa avaliar (um feed de cotações morto, um ativo desconhecido, um tipo de ordem que a política não cobre) é recusada, não repassada.

Status: testado de ponta a ponta contra um simulador stateful do servidor MCP da Alpaca (tests/proxy/), e executado contra uma conta de papel real da Alpaca em 2026-10-01: três recusas (símbolo fora da lista, entrada sem stop, nocional acima do limite), uma ordem de bracket de uma ação permitida que chegou à corretora, e uma nova tentativa com o mesmo client_order_id que foi respondida a partir do registro sem uma segunda ordem. Opções, substituição de ordens, ordens stop-limit e trailing são recusadas em vez de avaliadas. Suas chaves da corretora vão apenas para o processo da corretora que o proxy inicia; o TradeMemory nunca as armazena.

Passo a passo com as saídas reais: docs/recipes/alpaca-brake.md.

Três formas de uso

Como funciona

1. Recall (Recordar) — Antes de negociar, recupere negociações passadas ponderadas pela qualidade do resultado, similaridade de contexto, recência, confiança e estado emocional (OWM Framework)
2. Record (Registrar) — Após negociar, uma chamada a remember_trade grava em cinco camadas de memória: episódica, semântica, processual, afetiva e registros de negociação
3. Reflect (Refletir) — Revisões diárias/semanais/mensais detectam desvios comportamentais, deterioração de estratégia e erros de negociação
4. Audit (Auditar) — Cada decisão é hashada com SHA-256 na criação e encadeada à anterior. Exporte a qualquer momento para revisão

Ferramentas MCP

Obtenha ajuda para conectar

Executando um agente contra uma corretora, ou quer seu histórico sincronizado e lido? Abra uma issue de integração de freio ou agende 30 minutos. A ajuda de configuração é gratuita, e as pessoas que a usam decidem o que será construído em seguida.

Trilha de auditoria

Cada decisão de negociação que seu agente toma — incluindo decisões de não negociar — é registrada como um Registro de Decisão de Negociação (TDR). Hashes SHA-256 por registro são vinculados em um livro-razão de auditoria encadeado; cada dia UTC é resumido por uma raiz Merkle que se encadeia entre dias. Adulterar qualquer registro histórico invalida todos os vínculos subsequentes.

Regras que exigem registros de decisão vinculam firmas de investimento, não usuários de varejo. Sob o EU AI Act, as obrigações de registro de alto risco do Anexo III foram adiadas para 2 de dezembro de 2027, e o briefing de supervisão de fevereiro de 2026 da ESMA sobre negociação algorítmica afirma que a negociação algorítmica baseada em IA está atualmente excluída do escopo de alto risco. A tabela mostra quais recursos do TradeMemory mapeiam para esses textos, se e quando se aplicarem a você. Não é uma alegação de conformidade.

# Verify a single record hasn't been tampered with
verify_audit_hash(trade_id="MT5-7047640363")
# → {"verified": true, "chain_entry": {"sequence_num": 42, ...}}

# Walk the entire chain (or a slice) end-to-end
verify_audit_chain(from_seq=1, to_seq=None)
# → {"verified": true, "checked_count": 1284, "first_break_at": null}

# Daily Merkle root — single 32-byte anchor over every TDR for that day
get_daily_root(date="2026-05-14")
# → {"verified": true, "root_hash": "a05544...", "record_count": 18}

# Bulk export
GET /audit/export?strategy=VolBreakout&start=2026-03-01&format=jsonl

As raízes diárias são carimbadas por uma autoridade RFC 3161 por padrão desde 0.5.3. Não construído: assinar registros com uma chave privada, ancorar em um log público, provar que nada foi omitido. Veja LIMITATIONS.md.

Segurança

• Servidor de memória (padrão). Nunca coloca ordens e nunca pede chaves de corretora. Apenas registra e recupera, em um arquivo SQLite local.
• Sincronização. tradememory sync hyperliquid lê dados públicos sem chave. tradememory sync alpaca faz chamadas somente leitura com chaves de um arquivo na sua máquina. Negociações sincronizadas permanecem no seu banco de dados local.
• Freio (extra proxy). Encaminha as ordens que sua política permite ao servidor MCP da sua corretora. Suas chaves da corretora são passadas apenas ao processo da corretora que o proxy inicia; o TradeMemory nunca as armazena.
• Chamadas de saída. Carimbo de tempo RFC 3161 das raízes de auditoria diárias, um hash de 32 bytes sem dados de negociação (ativado por padrão; TRADEMEMORY_TSA=off desativa). tradememory sync chama o ambiente que você nomear. As ferramentas de evolução leem dados públicos de mercado da Binance (api.binance.com) quando um agente as chama, e a evolução chama a API da Anthropic apenas se você definir ANTHROPIC_API_KEY. Replay chama DeepSeek por padrão (ou Anthropic), e apenas com a chave desse provedor definida. Se você instalar sentence-transformers para recall híbrido, ele baixa seu modelo do Hugging Face no primeiro uso. Os scripts de sincronização MT5 e Binance em scripts/ leem suas credenciais do seu ambiente, e o script MT5 publica resumos de negociação (símbolo, preços, P&L) em um webhook do Discord apenas se você definir DISCORD_WEBHOOK_URL.
• À prova de adulteração, não imutável. Cada registro é hashado e vinculado ao anterior, com raízes Merkle diárias. Alterar um registro quebra a cadeia; alguém que possa reescrever todo o banco de dados pode reconstruí-la.

Status da Pesquisa

O framework OWM do TradeMemory é fundamentado na ciência cognitiva (Tulving 1972) e aprendizado por reforço (Schaul et al. 2015). Status atual:

• Pontuação OWM de cinco fatores: implementada e testada (veja o selo de CI)
• Validação estatística: DSR, MBL implementados (Bailey-de Prado 2014)
• Trilha de auditoria: TDR SHA-256 à prova de adulteração
• Motor de evolução: fase de pesquisa (geração de estratégia funciona, taxa de aprovação do portão estatístico sob otimização)
• Recall híbrido: modo somente OWM ativo, fusão vetorial disponível quando embeddings são configurados
• Validação empírica: em andamento (n=14 negociações, alvo n>=100 para significância estatística; em n=14 os intervalos de confiança são largos demais para concluir qualquer coisa - veja validation/final_verdict.md)

Documentação

Contribuindo

Veja Guia de Contribuição · Política de Segurança

MIT, veja LICENÇA. A instalação extra opcional proxy instala Mnemox Control, cujo motor é AGPL-3.0-only (uma licença comercial está disponível); o próprio TradeMemory permanece MIT. Para fins educacionais e de pesquisa apenas. Não é aconselhamento financeiro.