Model Context Protocol (MCP) server for stock traders
這個MCP伺服器為交易者和開發人員提供全面的股票分析功能，如技術指標、模式識別、成交量剖面和風險工具。
新增日期：
創建者：
Mar 07 2025
這個MCP伺服器為交易者和開發人員提供全面的股票分析功能，如技術指標、模式識別、成交量剖面和風險工具。
新增日期：
Created by:
Mar 07 2025
Seth Hobson
精選
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders 是什麼？
MCP交易者伺服器使股票交易者和開發人員能夠執行深入的技術分析、模式檢測和風險管理。它提供的工具包括 analyze-stock 進行技術分析、relative-strength 進行績效比較、volume-profile 進行成交量分佈分析，以及 detect-patterns 進行圖表模式識別。該伺服器利用 Tiingo API 數據，並支持通過 Python、Docker 和 Smithery 進行設置。目的是促進自動化交易策略、投資組合分析和實時數據整合，使其適合尋求可自定義技術和模式分析功能的量化交易者和金融開發人員。
誰會使用 Model Context Protocol (MCP) server for stock traders？
- 股票交易者
- 量化分析師
- 金融開發者
- 交易算法設計者
如何使用 Model Context Protocol (MCP) server for stock traders？
- 步驟 1：安裝依賴項，包括 Python、Docker 或 Smithery
- 步驟 2：配置 API 金鑰和環境變量
- 步驟 3：通過 Docker 或本地設置運行 MCP 伺服器
- 步驟 4：在軟件或 IDE 中使用 REST 端點或集成工具進行分析
- 步驟 5：輸入股票代碼和參數以執行技術分析或模式檢測
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders 的核心特徵與益處
主要功能
- analyze-stock
- relative-strength
- volume-profile
- detect-patterns
- position-size
- suggest-stops
優點
- 使自動化和詳細的股票技術分析成為可能
- 提供帶有信心得分的模式檢測
- 通過配置倉位大小和停損建議來支持風險管理
- 通過 REST API 與交易工作流集成
- 通過 Smithery、Docker 或直接 Python 環境進行可自定義設置
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders 的主要使用案例與應用
- 自動股票分析以進行交易決策
- 圖表設置的模式識別
- 交易算法中的風險管理和倉位大小
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders 的常見問答
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