前言¶

在 DSH 裏做行情分析，常見做法是：讓模型直接調某個數據 API，或在對話裏貼截圖。前者把數據源焊死在插件裏，換券商或換本地 CSV 就要改工具鏈；後者則讓模型看不到你正在盯的即時 K 線，只能反覆問「截個圖」。

dsh-trading 把問題拆成三層：類型化的 ctx.marketData 接縫、確定性的指標計算、以及可交互的圖表卡片與持久圖列。它不 fork DSH 核心，而是以 bundle 疊在官方 web 或 headless profile 上。下面介紹它是什麼、能做什麼、怎麼裝、怎麼用。

這是什麼¶

dsh-trading 由 maddogfinance 維護，在 SkillHub 插件目錄 歸類爲「聯網工具」。GitHub 倉庫約 17 stars，許可證 MIT。

一句話定位：面向 DeepSeek Harness（dsh）的交易研究工作臺插件——數據接縫、確定性指標、交互式 K 線卡。README 標明當前爲 early scaffold；dsh 本身處於開發者預覽，兩側都可能出現破壞性變更。

項目刻意不設下單或執行接縫；@dsh-trading/risk-guard 在 tools/pre-execute 門拒絕執行類工具名，屬於縱深防禦，不能替代「無執行能力」這一結構邊界。

核心功能¶

八個包、單向依賴¶

倉庫拆成八個 npm 包，依賴方向固定：

• @dsh-trading/market-data：定義 ctx.marketData 接縫，K 線/標的類型接口
• @dsh-trading/provider-csv：參考實現，讀本地 data/<symbol>/<timeframe>.csv
• @dsh-trading/provider-futu：可選，經本地 Futu OpenD 拉港股、美股、A 股及 24/7 加密貨幣（如 CC.BTCUSDT）
• @dsh-trading/tool-market：面向模型的只讀工具（list_symbols、get_ohlcv、market_snapshot、annotate_chart、render_chart）及指標庫
• @dsh-trading/verdict：回測審計、lint_strategy_code 等評估 harness；結論可爲 NOT PROVEN
• @dsh-trading/risk-guard：獨立包，拒絕執行類工具名
• @dsh-trading/client-chart：Web 圖表卡片、持久圖列、loopback 通道；宿主側 get_chart_view 與每輪上下文注入
• @dsh-trading/client-frame：可選，chart-first 外殼佈局（側欄 | 圖列 | 對話 | 詳情）

bundle/trading 通過 cordis.patch.yml 默認接入六行：market-data、market-data-provider、tool-market、verdict、risk-guard、client-chart。client-frame 與 provider-futu 需自行在 profile 裏啓用。

模型側工具¶

market_snapshot 一次返回多週期指標體制（RSI、慢速隨機、ADX/DI、MACD、MFI、ATR、SMA/EMA、布林帶等）及粗粒度狀態標籤。get_ohlcv 在需要結構細節時提供原始 K 線。指標按教科書定義、Wilder 平滑等處與常見平臺對齊，會話日誌重放可復現相同數值。

annotate_chart 在圖上標註價位、區間、路徑，要求 provenance，價格須在真實 K 線窗口內校驗。render_chart 用於導出圖像文件。

Web 圖列與圖表卡片¶

啓用 @dsh-trading/client-frame 後，dsh web 變爲圖列優先：左側持久即時圖列，右側對話。你可直接輸入標的、切換週期，經 loopback 拉數，不經過模型。圖列默認跟隨對話中的標的；手動改標的或週期會 pin 圖列，此後模型的標註以 Show 藥丸提供，避免覆蓋你正在看的圖。get_chart_view 與每輪一行上下文把當前圖列狀態回傳給模型，無需截圖。

未裝 client-frame 時，market_snapshot / get_ohlcv 結果在對話流中渲染爲交互式 K 線卡：成交量、SMA20/50/200、週期標籤，以及從模型讀到的逐 bar 序列繪製的指標窗（非瀏覽器重算）。

自帶數據（CSV）¶

CSV 佈局如下，bar 開盤時間爲 ISO-8601 UTC、升序：

data/
  AAPL/
    1d.csv        # header: time,open,high,low,close,volume
  BTC-USDT/
    1h.csv

provider-csv 約百行，可複製爲接 ClickHouse、券商 API 或 CCXT 的模板；上游工具不變。

安裝與啓用¶

環境要求：Node.js >= 20。官方 bundle 從 npm 拉取六行插件（client-frame、provider-futu 爲可選）：

dsh plugin --profile trading add @dsh-trading/bundle

在 profile 的 dsh.profile.bundles 中，在 @deepseek-ai/dsh-base 之後加入 @deepseek-ai/dsh-web-app 或 @deepseek-ai/dsh-headless 以選擇界面。配置模型密鑰（環境變量 DEEPSEEK_API_KEY，或 dsh web 的 Models 頁），在含 ./data 目錄下運行。

可選：啓用 chart-first 外殼，在 profile patch 中禁用默認 ui-layout 並插入 frame：

- id: ui-layout
  disabled: true

- insert:
    - id: trading-frame
      name: '@dsh-trading/client-frame'

可選：接 Futu OpenD 即時數據。在 OpenD.xml / OpenD.ini 啓用 websocket 監聽（與 api_port 不同端口，websocket_key_md5 對 JS 客戶端必填）：

websocket_port = 33333
websocket_key_md5 = <md5 of your key>

安裝與 OpenD 版本線匹配的 SDK，並在 cordis.patch.yml 中改 provider 行：

npm i futu-api@10.9   # 須與本地 OpenD 版本線一致

- id: market-data-provider
  name: '@dsh-trading/provider-futu'
  config:
    host: 127.0.0.1
    port: 33333       # websocket 端口，非 api_port (11111)
    symbols:
      - CC.BTCUSDT
      - HK.00700
      - US.MU

安裝 Market Analyst 預設：

DSH="${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}"
mkdir -p "$DSH/.agent-presets" && cp -r presets/analyst "$DSH/.agent-presets/"

在會話 preset 菜單選 Market Analyst。

本地開發 checkout 時，先構建再 add 本地路徑；bundle patch 引用的每個包都須與 bundle 並列鏈接，否則啓動解析失敗。詳見 README「Try it with dsh」一節。

典型用法¶

在 examples 目錄、且 ./data 已有 CSV 時，可用 headless 做一次趨勢描述：

cd examples && dsh --profile trading "pull DEMO-EQ daily candles with sma20/sma50 and describe the trend"

隨時檢查合成後的 profile：

dsh --profile trading --dump-config

README 提供 90 秒與 80 秒演示視頻（真實 Futu OpenD 會話的 Playwright 錄製，非 mockup）：

• workbench 演示
• 圖表卡片演示

適用場景與注意¶

適合：在 DSH 裏做只讀行情研究、多週期體制梳理、圖上標註與對話聯動的開發者；需要 BYO 數據源、又不想改上游工具的人。

注意：

1. 研究專用，非投資建議；無下單能力。
2. 插件以當前 dsh 進程權限運行；安裝前請閱讀源碼與 MIT 許可證，自行評估數據源與網絡訪問。
3. dsh 與 dsh-trading 均可能 breaking change；Futu futu-api 版本須與 OpenD 手動對齊。
4. SkillHub 爲獨立社區目錄，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。

若你已在用 DSH 做智能體開發，又需要可替換數據源、確定性指標與可讀圖的閉環，dsh-trading 提供了一條不 patch 核心的疊裝路徑。

• 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/maddogfinance/dsh-trading
• GitHub：https://github.com/maddogfinance/dsh-trading