TradeMemory Protocol

您的交易 AI 患有失憶症。而監管機構開始注意到了。

它在每個交易時段都犯相同的錯誤。它無法解釋為何進行交易。當上下文視窗結束時，它會忘記一切。與此同時，MiFID II 正在提高演算法決策文件的標準（第 17 條）。歐盟 AI 法案要求對 AI 行為進行系統性記錄（第 14 條）。您競爭對手的代理正從每一筆交易中學習。

AI 交易堆疊缺少了一層。每個 MCP 伺服器都處理執行——下單、獲取價格、讀取圖表。沒有一個處理記憶。

您的代理可以買入 100 股 AAPL，但無法回答：「上次我在這種情況下買入 AAPL 時發生了什麼事？」

TradeMemory 就是記憶層。 一個 pip install，您的 AI 代理就能記住每一筆交易、每一個結果、每一個錯誤——並附帶 SHA-256 防篡改審計軌跡。

已被交易者用於在每個倉位前執行飛行前檢查清單的生產環境中，以及每天記錄數千個決策的 EA 系統。

它能做什麼

• 交易前： 詢問您的記憶——上次在這種市場狀況下發生了什麼？結果如何？
• 交易後： 一次呼叫記錄一切——五個記憶層自動更新
• 安全護欄： 信心追蹤、回撤警報、連敗偵測——系統會告訴您何時該停止

適用於任何市場（股票、外匯、加密貨幣、期貨）、任何經紀商、任何 AI 平台。TradeMemory 不執行交易或接觸您的資金——它只負責記錄和回憶。

快速入門

pip install tradememory-protocol

添加到 Claude Desktop（claude_desktop_config.json）：

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

然後告訴 Claude：「記錄我的 AAPL 多頭倉位，價格 195 美元——財報優於預期、機構買入、高信心。」

# 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

完整逐步教學： 入門指南（交易者路線 + 開發者路線）

誰在使用 TradeMemory

運作原理

1. 回憶 — 交易前，根據結果品質、上下文相似度、新近度、信心和情緒狀態加權檢索過往交易（OWM 框架）
2. 記錄 — 交易後，一次呼叫 remember_trade 寫入五個記憶層：情節記憶、語義記憶、程序記憶、情感記憶和交易記錄
3. 反思 — 每日/每週/每月回顧，偵測行為漂移、策略衰退和交易錯誤
4. 審計 — 每個決策在創建時都經過 SHA-256 雜湊處理。可隨時匯出以供審查或監管提交

MCP 工具

定價

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企業與合規

您的代理所做的每一個交易決策——包括不交易的決策——都記錄為交易決策記錄（TDR）。每筆記錄的 SHA-256 內容雜湊連結到一個前向鏈結的審計帳本中；每個 UTC 日由一個 Merkle 根摘要，該根本身跨日鏈結。篡改任何歷史記錄都會使後續的每個連結失效。

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

請參閱 LIMITATIONS.md 以獲取完整的審計鏈成熟度聲明，包括 v0.5.2 中尚未提供的內容（TSA 時間戳記、外部錨定、推理的 zkML 證明）。

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安全性

• 絕不接觸 API 金鑰。 TradeMemory 不執行交易、不移轉資金或存取錢包。
• 僅讀取和記錄。 您的代理將決策上下文傳遞給 TradeMemory。它儲存它。僅此而已。
• 本地優先。 唯一的對外呼叫是每日審計根的 RFC 3161 可信時間戳記——一個 32 位元組的雜湊，沒有交易資料（預設開啟；使用 TRADEMEMORY_TSA=off 停用）。沒有其他東西離開您的機器。
• SHA-256 鏈結審計帳本。 每筆記錄在創建時都經過雜湊處理，並連結到前一筆記錄。每日 Merkle 根錨定該鏈。在記錄、切片或日級別驗證完整性。篡改在每個級別都是可偵測的；外部錨定（預設為 TSA）已在路線圖上。
• 通過 1,400 多項測試。 完整的測試套件，包含 CI。

研究狀態

TradeMemory 的 OWM 框架基於認知科學（Tulving 1972） 和強化學習（Schaul et al. 2015）。目前狀態：

• OWM 五因子評分： 已實作，已測試（1,400 多項測試）
• 統計驗證： DSR、MBL 已實作（Bailey-de Prado 2014）
• 審計軌跡： SHA-256 防篡改 TDR
• 演化引擎： 研究階段（策略生成有效，統計關卡通關率正在最佳化中）
• 混合回憶： OWM 專用模式啟用，設定嵌入時可使用向量融合
• 實證驗證： 進行中（n=40 筆交易，目標 n>=100 以達統計顯著性）

文件

貢獻

請參閱 貢獻指南 · 安全政策

MIT — 請參閱 LICENSE。僅供教育/研究目的。非財務建議。