Trading EVClaw

Ce qu'il fait

EVClaw fournit un framework de trading complet pour agent en direct qui permet à un agent OpenClaw de construire des contextes de cycle, de valider des candidats de trade proposés et d'exécuter des ordres sur Lighter (crypto perps) et Hyperliquid (HIP3 stocks). Il supporte le traitement automatisé des cycles, l'exécution manuelle de trades, l'inspection des signaux, la gestion des positions, le dimensionnement dynamique des risques et le triage d'incidents pour les flux de trading pilotés par agent.

Quand l'utiliser

Utilisez EVClaw quand vous avez besoin qu'un agent : exécute des cycles de trading périodiques et enregistre les propositions de candidats, exécute des plans de trade manuels ou revus, visualise les signaux et positions exploitables, ou gère la configuration du trading et les limites de risque sur les plateformes supportées. Idéal pour les équipes expérimentant l'exécution pilotée par agent ou construisant des stratégies sous forme de code basées sur des fichiers de cycle.

Ce qui est inclus

• Scripts : wrappers CLI et modules Python pour le traitement des cycles, la construction de contexte, l'exécution et l'apprentissage (voir cli.py, executor.py, main.py, trading_brain.py).
• Références : docs d'architecture et de configuration à l'intérieur du repo (references/*.md).
• Instructions : commandes détaillées pour l'exécution de cycles d'agents en direct, l'exécution de candidats, la visualisation des signaux/positions et l'exécution de tests ; configuration via skill.yaml.

Agents compatibles

S'adapte mieux aux runtimes d'agents OpenClaw supportant les skills basés sur Python et l'invocation CLI ; s'intègre aux flux de travail d'agents pouvant appeler live_agent.py et cli.py pour l'exécution et l'analyse.