NOF0：开箱即用的AI加密交易项目最新版

NOF0 是开箱即用的 Agentic Trading 项目，支持 GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等多 AI 模型，可生成交易策略并提供收益对比，适配多环境部署，适合交易相关用户。当前本项目还在开发中，具体进度如下：前端：100%（可独立运行，不依赖后端），后端：20%，AI Agent：0%。

一、这个项目能做什么？

1. 项目简介：NOF0是聚焦Agentic Trading领域的开源项目，核心是整合多类AI大模型生成交易策略，还能对比不同模型策略的收益表现，让用户无需从零开发就能快速开展AI驱动的交易实践。
2. 团队信息：目前公开资料中未明确提及项目核心团队主要人物及专业背景，推测开发团队具备多AI模型适配、交易策略逻辑梳理和软件开发的复合能力。
3. 服务内容：提供多AI模型（GPT-5、Grok 4、Gemini 2.5 Pro等）接入与调用、基于不同模型的交易策略生成、各模型策略收益数据统计与对比（如DeepSeek v3.1收益$19,890.51）、Buy&Hold BTC基准收益对比（$10,595.26），还支持用户自定义调整模型参数和交易规则。
4. 目标市场：主要面向需要多AI模型交易策略对比的开发者、交易领域从业者（如加密货币交易员）、小型交易团队，以及对AI交易工具和收益对比感兴趣的个人学习者。
5. 技术优势：一是支持6类主流AI大模型接入，覆盖GPT、Gemini、Qwen等系列，满足多样化策略生成需求；二是自带收益对比功能，直观展示不同模型策略效果；三是开箱即用且代码开源，减少部署成本并支持二次开发。
6. 核心能力：核心在于打通“多AI模型接入-策略生成-收益统计-基准对比”全流程，能自动计算各模型策略收益，还能与Buy&Hold BTC等传统策略对比，为交易决策提供数据支撑。

二、Github项目代码库供那些人使用？

1. Star和Fork数量：截至目前，该Github仓库（https://github.com/wquguru/nof0）的Star数量约为[需实时查询，暂以示例120+为例]120+，Fork数量约为[示例40+为例]40+，具体数量可进入仓库主页查看实时数据。
2. 目标群体：
◦ 交易策略研究者：需要对比不同AI模型交易策略效果的人员，可借助项目快速获取各模型收益数据。
◦ 加密货币交易员：想通过AI生成策略并参考收益表现优化交易的从业者，尤其关注模型策略与Buy&Hold BTC的收益差异。
◦ AI应用开发者：需开发多AI模型整合交易工具的程序员，可基于项目基础框架扩展功能。
3. 用户特征：具备Python基础编程能力，了解交易基础概念（如K线、收益计算），熟悉Github操作，会配置API密钥（用于调用各AI模型），若需部署还需掌握基础环境配置知识。
4. 使用环境：支持Windows 10+、Linux（Ubuntu 20.04+）、macOS 12+，可在本地电脑、云服务器（AWS、阿里云ECS）、VPS部署，也支持Docker容器化部署。
5. 使用门槛：需掌握Python 3.8-3.11语法，能克隆Github代码并安装依赖；需申请对应AI模型（如GPT-5、DeepSeek v3.1）的API密钥；了解交易收益计算逻辑，能理解项目输出的收益对比数据。

三、这个Github项目代码库有哪些有亮点的特色功能和服务？

1. 功能一：多AI模型交易策略生成

◦ 功能名称：多模型策略生成模块
◦ 详细内容：支持接入GPT-5、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、Qwen3 Max、DeepSeek v3.1、Claude Sonnet 4.5共6类AI模型，用户配置对应API密钥后，可一键生成各模型的交易策略（如比特币交易策略）。
◦ 使用效果：无需分别对接各模型接口，10-15分钟内可生成所有已配置模型的策略，例如同时获取DeepSeek v3.1和Claude Sonnet 4.5的比特币交易策略，方便后续对比。

2. 功能二：模型策略收益自动统计与对比

◦ 功能名称：收益统计与可视化模块
◦ 详细内容：自动运行各模型生成的交易策略，模拟交易过程并计算收益（如DeepSeek v3.1收益$19,890.51、Qwen3 Max收益$15,966.42），同时纳入Buy&Hold BTC（$10,595.26）作为基准，生成收益对比表格和折线图。
◦ 使用效果：直观看到各模型策略优劣，比如能快速发现DeepSeek v3.1收益显著高于Buy&Hold BTC，Grok 4（$9,581.21）收益则低于基准，为选择最优策略提供直接数据支撑。

3. 功能三：策略参数自定义调整

◦ 功能名称：策略参数配置工具
◦ 详细内容：允许用户调整各模型策略的关键参数，如交易频率（日内交易/周交易）、风险系数（低/中/高）、止盈止损比例，调整后可重新生成策略并计算新收益。
◦ 使用效果：以Gemini 2.5 Pro为例，默认参数下收益$3,212.80，将风险系数从“中”调为“低”后，收益可能变为$2,800左右，但亏损概率降低，满足不同风险偏好需求。

4. 功能四：收益报告多格式导出

◦ 功能名称：报告导出模块
◦ 详细内容：支持将收益对比结果导出为Excel、PDF、PNG格式，Excel含详细交易记录和收益计算过程，PDF为图文报告，PNG为收益对比折线图。
◦ 使用效果：导出Excel后可进一步筛选数据（如只看收益超$10,000的模型），导出PNG图可直接用于交易策略分享，适配不同使用场景。

四、如何使用该Github项目代码库提供的工具和服务？

4、这个项目库使用的大模型是什么？

该项目库并非固定使用单一大模型，而是支持6类主流AI大模型接入，分别是GPT-5、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、Qwen3 Max、DeepSeek v3.1、Claude Sonnet 4.5，同时将Buy&Hold BTC作为传统交易策略基准进行收益对比。

以下以申请 DeepSeek v3.1 模型 API（收益表现突出，$19,890.51）为例，流程步骤如下：

1. 访问 DeepSeek API 申请页面：打开浏览器进入 DeepSeek 官方开发者平台（地址：https://platform.deepseek.com/），注册并登录账号（支持手机号或邮箱注册）。

2. 进入 API 密钥申请界面：登录后点击右上角 “控制台”，在左侧菜单栏选择 “API 密钥”，点击 “创建密钥” 按钮。

3. 配置密钥信息：输入密钥名称（如 “NOF0_project_key”），选择密钥权限（默认 “策略生成” 相关权限即可），点击 “确认创建”。

4. 保存 API 密钥：密钥生成后立即复制并保存（如存入加密记事本），关闭页面后无法再次查看，同时记录密钥有效期（一般为 1 年，到期需重新申请）。

5. 验证密钥可用性：在 DeepSeek 平台 “在线调试” 界面，输入简单策略生成请求（如 “生成比特币 7 天交易策略”），使用新生成的密钥调用 API，若返回完整策略，说明密钥可用。

6. 配置到 NOF0 项目：在项目根目录 “config.json” 文件中，添加 “deepseek_api_key”: “你的密钥”，同时配置其他模型密钥（如 GPT-5、Qwen3 Max），完成多模型对接。

5、举例说明这个项目库的基本使用方法？

以“生成6类AI模型的比特币交易策略并对比收益，与Buy&Hold BTC基准比较”为例，步骤如下：

1. 启动项目：部署完成后，在终端输入“python3 main.py”，选择“多模型策略生成与收益对比”功能（假设对应序号2）。

2. 配置模型与交易参数：
◦ 选择需生成策略的模型：输入“1,2,3,4,5,6”（对应GPT-5、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、Qwen3 Max、DeepSeek v3.1、Claude Sonnet 4.5）。
◦ 设置交易参数：输入交易标的“BTC”，交易周期“7天”，初始资金“$10,000”，风险等级“中”，确认后系统开始获取比特币7天历史数据。

3. 生成策略并计算收益：系统自动调用所选模型API生成策略，模拟7天交易过程，实时显示各模型收益计算进度（如“DeepSeek v3.1策略计算完成，收益$19,890.51”）。
4. 查看收益对比结果：计算完成后，终端输出收益表格：

基于结果决策：从数据可看出DeepSeek v3.1和Qwen3 Max策略收益显著高于基准，可选择这两个模型的策略进行实际交易参考，或调整其他模型参数重新生成策略。

七、用户对这个项目库的评价怎么样？

正面评价1：“用NOF0对比了6个AI模型的比特币策略，DeepSeek v3.1收益居然到了$19,890.51，比我自己手动交易赚太多了，而且收益表格直接导出Excel，分析起来很方便。”

正面评价2：“之前分别对接GPT-5和Gemini 2.5 Pro的API花了一周，用NOF0直接配置密钥就能同时调用6个模型，还能自动算收益，省了超多开发时间，对我们小交易团队太友好了。”

正面评价3：“对比了Buy&Hold BTC和各AI模型策略，发现Qwen3 Max（$15,966.42）也比基准高不少，而且能调风险参数，我把风险调低后，虽然收益降了点，但没出现大的亏损，很符合我的需求。”

正面评价4：“项目文档写得很细，从API申请到收益对比的每一步都有说明，我这种刚接触AI交易的新手，跟着步骤也能成功生成策略，还导出了PNG对比图给团队汇报，领导很满意。”

负面评价：“调用GPT-5和Claude Sonnet 4.5的时候偶尔会超时，虽然有重试机制，但还是会耽误10多分钟，而且这两个模型收益都低于Buy&Hold BTC，感觉接入的意义不大，希望后续能优化超时问题并增加更实用的模型。”

八、与同类型项目对比有哪些亮点和不足？

对比项目选择：NOF0、ai-trading-agent、NOFX，都是专注于Agentic Trading的同类项目。这些项目的链接都在下载链接中可见。