Claude AI 现在自主交易股票。零点击，每30分钟一次。

这是一个安静的早晨。没有打开任何图表，甚至咖啡都还没倒，但屏幕上已经等待着一份精心挑选的股票清单。开盘铃声响起。订单自动执行。止损随价格上移。部分利润落袋为安。而在收盘前很久，所有头寸都已平仓。没有点击任何一个按钮。

这不是幻想，也不是魔法。这就是当 Claude 直接接入盈透证券（Interactive Brokers）API，并被精确教导策略如何交易时所发生的事情。下文将展示从空白屏幕到这样一个机器人的完整路径：它每30分钟扫描、决策、买入、卖出并报告，所有操作都在一台电脑上安静运行。

在乐趣开始之前，先讲一个直白的事实：AI 是放大器，不是印钞机。它可以构建扫描器、处理筛选条件、比任何人更快地执行交易，但它无法凭空创造优势。给它一个亏损策略，它只会亏得更快、更稳定。给它一个真正的优势，事情才开始变得有趣。

本文为教育材料，非个人投资建议。自动交易可能亏损资金，因此下文所有操作首先在模拟账户（虚拟资金）上进行。

本指南中的代码展示了 Claude 在底层构建的内容。你无需手动编写任何代码，但了解正在发生的事情并能检查结果会有所帮助。示例使用 ib_async 库，它是较旧的 ib_insync 的维护版继任者。

第一部分：工作原理及快速术语表

整个系统是一个自我重复的循环。它扫描市场寻找符合策略的股票，筛选出候选列表，然后等待。当设置触发时，它买入。然后管理交易：移动止损、部分止盈、跟踪利润、在收盘前平仓。三十分钟后，它重做整个过程。

大多数设置从未解决的关键部分是触发条件。很多工具可以规划交易，甚至能漂亮地回测，但它们在关键时刻止步，把点击操作留给人类。将 Claude 连接到经纪商 API 消除了这最后一个瓶颈，使得计划和执行终于存在于同一位置。

快速术语表，方便理解后续内容：

• 跳空（Gap）： 开盘价大幅高于前一日收盘价。

• 跳空股（Gapper）： 开盘出现大幅跳空（通常向上）的股票。

• R： 单笔交易的资金风险；0.75R 即该风险的 0.75 倍。

• 波段低点（Swing low）： 图表上的局部低点，作为止损参考点。

• 盈利因子（Profit factor）： 总利润除以总亏损，大于 1 为良好。

• SMA 200（200日简单移动平均线）： 200 天内的平均价格，作为长期趋势参考。

• 限价单（Limit order）： 以不低于设定价格买入或卖出。

• 止损（Stop）： 平仓以限制亏损的价位。

• 追踪止损（Trailing stop）： 随价格上升而移动的止损，以锁定利润。

第二部分：需要安装什么

在安装三款软件并开通一个账户之前，一切都不会发生。逐步操作：

• 打开盈透证券网站，创建一个免费的模拟（演示）账户。即使没有市场数据订阅也能使用。

• 下载并安装 Trader Workstation（TWS），盈透证券的交易平台。

• 从 python.org 下载 Python 3.12 或更新版本。在 Windows 上，安装时勾选“Add Python to PATH”。

• 从 Claude 官方网站安装 Claude Code，并使用你的付费计划登录（每月约 20 美元起）。

黄金法则： 先模拟。在机器人连续运行数周表现正常之前，不要投入真实资金。无需编程背景，Claude 会处理技术连接。

第三部分：在 TWS 中打开 API 接口

一个复选框错误就会让机器人只能看但不能交易。逐步操作：

• 在 TWS 中登录模拟账户。

• 从“文件”或“编辑”菜单（取决于版本）打开“全局配置”，然后进入“API”和“设置”。

• 启用“Enable ActiveX and Socket Clients”。

• 将套接字端口设置为 7497（模拟账户使用；实盘账户稍后改为 7496）。

• 将 127.0.0.1 添加到“Trusted IPs”列表。

• 取消勾选“Read-Only API”，否则机器人只能读取数据，无法下单。

• 点击“应用”，然后“确定”，并最小化 TWS。此后它将在后台安静运行。

第四部分：将 Claude 连接到经纪商

• 为这个机器人创建一个新的 Claude 项目。

• 输入如下提示：“我正在将盈透证券、Python 和 Claude 连接在一起。我已经在全局配置中设置好了盈透证券模拟交易账户。请逐步引导我完成连接过程。”

• Claude 会一步步指导你，安装用于经纪商连接的 ib_async 库，并询问是允许下单还是保持只读模式。在模拟账户上选择完整交易。

自动模式可以让 Claude 继续工作，而无需在每一步都停下来等待批准。如果希望更严格的控制，保留权限，但预计大约每十秒钟会收到一次询问。牢记现实：连接是容易的部分，优势在于策略本身，而非管道。

第五部分：烟雾测试与第一个机器人交易

在信任机器人之前，先证明管道确实已打通。第一个测试是账户快照。底层代码如下：

from ib_async import IB

ib = IB()
ib.connect("127.0.0.1", 7497, clientId=1)   # 7497 = 模拟账户

print("持仓:", ib.positions())          # 新账户为空

for row in ib.accountSummary():
    if row.tag == "BuyingPower":
        print("购买力:", row.value)

ib.disconnect()

提示：全新的模拟账户可能以荒谬的余额（如一百万）开始。将其重置为更实际的金额，例如 10,000，以便数字有意义。

第二个测试是真实测试订单。设置一个远低于市场价的限价，使其无法成交，但发送订单的行为仍能证明连接：

from ib_async import IB, Stock, LimitOrder

ib = IB()
ib.connect("127.0.0.1", 7497, clientId=1)

contract = Stock("NVDA", "SMART", "USD")
ib.qualifyContracts(contract)

order = LimitOrder("BUY", 1, 50)             # 限价50，故意低于市场
trade = ib.placeOrder(contract, order)
ib.sleep(2)
print("状态:", trade.orderStatus.status)   # 已提交，但从未成交

ib.cancelOrder(order)
ib.disconnect()

在第一个订单时，TWS 会弹出关于 API 订单的模拟交易警告，你需要确认。由于价格不现实，订单会保持未成交状态，但连接已得到验证。取消订单并继续。

第六部分：策略配置为 rules.json

机器人的智能程度取决于给定的规则。示例设置是一个仅做多的动量策略：在 5 分钟图表上买入，条件是价格高于前一日高点，且前一日收盘价高于 200 日均线。出场：初始止损设在当日最低点下方 1%，部分止盈在 0.75R，保本在 1R，然后根据 5 分钟波段低点进行追踪。每笔交易风险为账户的 1%，单只股票最大仓位为账户的 10%。

回测显示，该示例盈利比率为 64%，盈利因子为 2.48，最大回撤为 7%，总盈亏为 12%。请将这些数字视为示例，而非保证。

Claude 将规则转换为 rules.json 文件：

{
  "strategy_name": "trend_join_long",
  "direction": "long_only",
  "timeframe": "5min",
  "daily_filters": {
    "price_above_prev_day_high": true,
    "prev_close_above_sma": 200
  },
  "entry": { "min_gap_up_percent": 3 },
  "exits": {
    "initial_stop": "1_percent_below_low_of_day",
    "partial_take_profit_R": 0.75,
    "move_to_break_even_R": 1.0,
    "trail": "under_5min_swing_lows"
  },
  "risk": { "risk_per_trade_percent": 1, "max_position_size_percent": 10 },
  "universe": "SP500"
}

对初学者来说，最重要的是理解规则如何转化为头寸规模。下面是相同逻辑的代码，其中 1R 变得显而易见：

import json
rules = json.load(open("rules.json"))

account_value = 10_000
risk_dollars = account_value * rules["risk"]["risk_per_trade_percent"] / 100  # 100美元 = 1R

entry = 20.00
stop = 19.80                          # 大约低于当日最低点1%
per_share_risk = entry - stop         # 每股风险0.20美元
shares = int(risk_dollars / per_share_risk)   # 500股
# 0.75R部分止盈在 entry + 0.75 * per_share_risk = 20.15

在演示中，股票池简化为标普500指数。更完整的版本会筛选所有股价高于3美元、市值超过10亿美元的股票。更改股票池这一行，整个范围就会改变。

第七部分：设置文件与令牌安全

设置文件存储端口、客户端ID、账户号码、限制以及Telegram令牌：

{
  "ib_host": "127.0.0.1",
  "ib_port": 7497,
  "ib_client_id": 1,
  "account": "DU1234567",
  "max_open_positions": 5,
  "telegram_bot_token": "粘贴你的令牌在这里",
  "telegram_chat_id": "粘贴你的聊天ID在这里"
}

安全规则： 此文件包含机器人及频道的访问权限，因此绝不要在任何地方发布它，不要发送到聊天中，也不要推送到公共仓库。如果Telegram令牌泄露，请在BotFather中撤销并生成新的。

第八部分：股票池扫描器与跳空筛选器

首先机器人需要一个股票池，然后是一个筛选器，只保留每次通过时的候选股。跳空逻辑和前20名选择如下：

from ib_async import IB, Stock

ib = IB()
ib.connect("127.0.0.1", 7497, clientId=1)

def gap_percent(ticker):
    c = Stock(ticker, "SMART", "USD")
    ib.qualifyContracts(c)
    bars = ib.reqHistoricalData(
        c, endDateTime="", durationStr="2 D",
        barSizeSetting="1 day", whatToShow="TRADES", useRTH=True)
    prev_close, today_open = bars[-2].close, bars[-1].open
    return (today_open - prev_close) / prev_close * 100

scored = [(t, gap_percent(t)) for t in sp500_tickers]
top20 = sorted([s for s in scored if s[1] > 3], key=lambda s: s[1], reverse=True)[:20]

测试中，这样的扫描器大约在14秒内遍历整个标普500，并返回跳空幅度超过3%的前20只股票。同样的列表稍后每30分钟会推送到你的手机上，让你在机器人行动之前就看到这些选择。

第九部分：大脑循环——每30分钟自动化

循环是将工具箱变成机器人的关键。它在交易时段内每30分钟运行扫描器、检查规则并执行入场。骨架代码如下：

import time
from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

def market_open_now():
    now = datetime.now(ZoneInfo("America/New_York"))
    minutes = now.hour * 60 + now.minute
    return now.weekday() < 5 and 9 * 60 + 30 <= minutes < 16 * 60

while True:
    if market_open_now():
        run_cycle()          # 扫描、筛选、决策、执行、警报
    time.sleep(30 * 60)      # 等待30分钟；可设为5分钟

同时，机器人维护一个每周期刷新的监视文件：

{
  "updated": "2026-07-05T13:30:00-04:00",
  "candidates": [
    { "ticker": "NVDA", "gap_percent": 4.2 },
    { "ticker": "AVGO", "gap_percent": 3.6 }
  ]
}

人们常常忘记一个实际问题。机器人运行在你的电脑上，而不是经纪商云端，因此只有电脑开机且TWS登录时才会运行。每天一次，TWS会自行注销并重启，因此请开启TWS自动重启，并在交易时段保持电脑开机，否则循环将停止。

第十部分：Telegram警报

首先创建一个机器人并获取凭证：

• 在Telegram中打开与 @BotFather 的聊天，创建一个机器人，获取一个令牌。令牌是一串包含冒号的字符串；请像保管密码一样保管它。

• 找到你的 chat_id：向你的新机器人发送一次消息，然后通过辅助机器人（如 @userinfobot）或通过Telegram Bot API的 getUpdates 方法读取chat_id。

• 将令牌和chat_id粘贴到第七部分的设置文件中。

发送消息是一个简单的Telegram Bot API调用：

import requests

def send_telegram(token, chat_id, text):
    url = f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage"
    requests.post(url, data={"chat_id": chat_id, "text": text})

send_telegram(TOKEN, CHAT_ID, "扫描 13:30: 12只跳空股，首选 NVDA +4.2%")

机器人每30分钟发送扫描列表、入场和出场信号、部分止盈、追踪止损以及收盘总结。在消息流中大致如下：

09:30  盘前扫描：前20跳空股就绪
10:00  买入 NVDA 500股 @ 20.05  止损 19.80  风险 1R
11:30  NVDA 部分 +0.75R 已锁定，止损移至保本
15:55  强制平仓：NVDA +1.8R  |  当日：+2.3R，3笔交易

第十一部分：仪表板与诚实记分板

让Claude构建一个跟踪每笔交易R值的仪表板，即以风险单位而非原始美元来衡量结果。这样，盈亏都是根据所承担的风险来衡量的。

诚实地说：回测中表现优异的策略在实际交易中可能表现平平。造成差距的主要原因有两个：

• 回测范围狭窄，仅在有限的股票和时间窗口内运行。

• 人工判断难以完全编码，因为并非所有手动决策都能干净地映射到指标和固定参数上。

结论并非令人沮丧，而是现实。回测数据很少能一对一迁移，同一策略的手动交易仍可能优于自动化版本。请将此次构建视为一个可供迭代的坚实基础，而非成品赚钱机器。

第十二部分：常见问题及解决方法

几乎所有早期问题都集中在以下几点。

• 无法连接，Connection refused：TWS未运行、端口错误、IP不受信任或API未开启。检查TWS是否打开，模拟账户端口为7497，127.0.0.1是否在受信任IP列表中，ActiveX和Socket Clients是否已启用。

• 订单被拒绝，只读：Read-Only API已被勾选。取消勾选并点击应用。

• 扫描器为空，无价格：没有市场数据订阅。启用延迟数据或订阅市场数据。

• 机器人夜间静默：TWS每天注销并重启一次。开启TWS自动重启，并在交易时段保持电脑开机。

• 订单无法成交：限价远低于市场价格，测试时属于正常情况。交易时使用实际价格。

• 账户混淆：模拟账户和实盘账户端口混淆。7497为模拟，7496为实盘。

• 无Telegram消息：令牌或chat_id错误，或者从未先向机器人发送过消息。验证令牌和chat_id，并手动向机器人发送一条消息。

第十三部分：速查表

• 安装： TWS、Python 3.12或更新版本、付费Claude Code、开通模拟账户。

• 配置API： 启用ActiveX和Socket Clients，端口7497或7496，IP 127.0.0.1，关闭Read-Only。

• 连接与测试： 提示连接，检查购买力和一单测试订单。

• 编写规则： 创建rules.json以及包含令牌的设置文件。

• 构建扫描器： 股票池加上跳空筛选器。

• 自动化： 启动30分钟大脑循环，开启TWS自动重启。

• 配置警报： 在BotFather创建机器人，获取令牌和chat_id，测试消息。

• 监控： R值仪表板和诚实统计。

免责声明

• AI放大优势，无法创造优势。

• 在投入一分钱之前，先用模拟账户交易数周。

• 设置现实的模拟余额，使结果反映真实情况。

• 漂亮的回测是假设，而非实盘盈利的保证。

• 本文为教育材料，非个人投资建议；交易存在资本损失风险。

最后一点

自动化机器人不是终点线，而是起跑线。有趣的工作刚刚开始：调整筛选条件，阅读诚实的R统计，测试不同的时间框架和股票池，直到实盘结果开始追赶回测结果。

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构建机器人，在模拟账户上运行。

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