引言
隨著金融科技的快速發展，數據驅動的交易決策已成為期貨交易領域的重要趨勢。本文將深入探討一個結合了Model Content Protocol (MCP)和AI技術的期貨交易策略分析應用——Futures MCP。該應用不僅提供了豐富的技術分析工具，還通過MCP協議與大型語言模型（如Claude、DeepSeek）實現了無縫對話式交互，為交易者帶來全新的分析體驗。代碼庫目前已經開源在GitHub上，地址：https://github.com/sencloud/futures_mcp
技術架構概覽
Futures MCP應用采用了現代化的技術架構，主要包括以下核心組件：
- 數據獲取層：基于akshare庫實現對期貨市場實時和歷史數據的獲取
- 技術分析層：包含多種常用技術指標的算法實現
- AI分析層：集成DeepSeek API，提供智能化的市場分析
- MCP服務層：實現Model Content Protocol標準，支持與AI助手的對話式交互
- 前端展示層：基于Streamlit構建直觀的Web交互界面
核心功能實現
1. 數據獲取模塊
應用通過akshare庫獲取期貨市場的實時和歷史數據。以下是獲取實時價格的核心實現：
def get_current_price(symbol):try:# 使用內盤期貨實時行情接口df = ak.futures_zh_realtime(symbol=symbol)if df.empty:return {"error": f"未找到期貨代碼 {symbol}"}return df.iloc[0].to_dict()except Exception as e:return {"error": str(e)}
對于歷史價格數據，應用首先獲取主力合約代碼，然后獲取相應的歷史行情：
def get_prices(symbol, start_date=None, end_date=None):# ...# 首先獲取主力合約代碼symbol_info = ak.futures_zh_realtime(symbol=symbol)if symbol_info.empty:return {"error": f"未找到期貨代碼 {symbol}"}main_contract = symbol_info.iloc[0]['symbol']# 使用期貨歷史行情接口df = ak.futures_main_sina(symbol=main_contract, start_date=start_date, end_date=end_date)# ...
2. 技術分析模塊
技術分析模塊實現了多種經典技術指標，包括MA、MACD、RSI、布林帶和KDJ等。以MACD指標為例：
def calculate_macd(data: pd.DataFrame, fast: int = 12, slow: int = 26, signal: int = 9) -> pd.DataFrame:"""計算MACD指標"""df = data.copy()exp1 = df['close'].ewm(span=fast, adjust=False).mean()exp2 = df['close'].ewm(span=slow, adjust=False).mean()df['MACD'] = exp1 - exp2df['Signal'] = df['MACD'].ewm(span=signal, adjust=False).mean()df['MACD_Hist'] = df['MACD'] - df['Signal']return df
應用提供了一個統一的接口來計算所有技術指標：
def calculate_all_indicators(data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:"""計算所有技術指標"""df = data.copy()df = calculate_ma(df)df = calculate_macd(df)df = calculate_rsi(df)df = calculate_bollinger_bands(df)df = calculate_kdj(df)df = calculate_volume_ma(df)return df
3. AI分析集成
應用使用DeepSeek API提供AI驅動的市場分析。DeepSeekClient類封裝了API調用邏輯：
class DeepSeekClient:"""DeepSeek API客戶端"""def __init__(self):self.api_key = DEEPSEEK_API_KEYself.base_url = DEEPSEEK_API_BASEself.client = OpenAI(api_key=self.api_key,base_url=self.base_url)async def analyze_futures(self, symbol, data, stream=False):"""分析期貨數據"""messages = [{"role": "system","content": "你是一個專業的期貨分析師，請根據提供的數據進行分析。"},{"role": "user","content": f"請分析{symbol}的以下數據：\n{data}"}]response = await self.chat_completion(messages, stream=stream)if not stream:return response.choices[0].message.contentreturn response
4. MCP服務實現
應用使用FastMCP庫實現了Model Content Protocol (MCP)標準，使應用功能可以通過AI助手（如Claude）以對話方式調用：
# 初始化MCP服務器
mcp = FastMCP("futures-mcp")# 工具定義
@mcp.tool()
async def get_current_price(symbol: str) -> str:"""獲取期貨實時價格Args:symbol: 期貨代碼，例如 M2509"""# 實現代碼...
MCP服務器定義了多個核心工具，包括獲取價格、獲取技術指標、獲取新聞和AI分析，這些工具可以直接在Claude等AI助手中調用。
5. Web界面實現
應用使用Streamlit構建了直觀的Web界面，提供行情概覽、技術指標、相關新聞和AI分析四個主要標簽頁：
# 主頁面
tab1, tab2, tab3, tab4 = st.tabs(["行情概覽", "技術指標", "相關新聞", "AI分析"])with tab1:# 行情概覽標簽頁實現...with tab2:# 技術指標標簽頁實現...with tab3:# 相關新聞標簽頁實現...with tab4:# AI分析標簽頁實現...
創新點與技術亮點
1. MCP協議與AI集成
應用最大的創新點之一是采用了Model Content Protocol (MCP)標準，實現了AI助手與期貨分析功能的無縫集成。用戶可以直接在Claude等AI助手中，通過自然語言對話的方式，獲取期貨市場的實時數據和分析結果。例如：
- “分析近期豆粕的技術指標”
- “獲取白糖的當前價格”
- “給我最近的期貨新聞”
這種交互方式極大地提升了用戶體驗，讓專業的期貨分析工具變得更加易用和智能。
2. 豐富的技術指標實現
應用實現了多種常用的技術分析指標，包括：
- 移動平均線 (MA)
- MACD指標
- RSI指標
- 布林帶
- KDJ指標
- 成交量分析
這些指標的算法實現都經過了優化，能夠高效處理大量歷史數據。
3. 數據序列化處理
在處理期貨數據時，應用采用了自定義的JSON序列化函數，有效解決了日期時間、Pandas對象和NumPy數組等特殊類型的序列化問題：
def json_serial(obj):"""JSON序列化函數，處理日期/時間和其他特殊類型"""if isinstance(obj, (datetime, pd.Timestamp)):return obj.isoformat()if isinstance(obj, pd.DatetimeIndex):return obj.astype(str).tolist()# 其他類型處理...
部署與使用
應用提供了兩種使用方式：
1. MCP服務 + AI助手
- 配置Claude Desktop，添加MCP服務器配置
- 在Claude Desktop中使用期貨分析工具
2. Streamlit界面
- 啟動Streamlit應用：
streamlit run app.py - 訪問瀏覽器 http://localhost:8501
- 在界面上選擇期貨品種、時間范圍，查看分析結果
結論
Futures MCP應用通過結合現代技術棧、技術分析方法和AI能力，為期貨交易者提供了強大而直觀的分析工具。特別是通過MCP協議與AI助手的集成，應用開創了一種全新的期貨市場分析交互方式，使專業分析工具變得更加智能和易用。
無論是專業交易者還是量化研究人員，都可以通過這個應用獲取有價值的市場洞見，輔助交易決策。同時，該項目也為AI在金融領域的應用提供了一個很好的實踐案例，展示了如何將大型語言模型與專業金融分析工具有機結合。
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