TradingCodex 是一个本地优先的 Python/Django 投资工作流工具，用于为 Codex 提供一套持续运行的研究、组合复盘、订单票据检查、审批与服务门控执行体系。
用途
TradingCodex 为 Codex 生成一个投资研究工作区，内置总管代理（head-manager）与九个固定专业子代理，覆盖基本面、技术面、新闻、宏观、标的、估值、组合、风险与执行等角色。它适合用于构建需要角色分工、审批门控与审计记录的投资研究流程。
主要能力
- 固定角色阵容：总管代理协调九个固定专业代理，包括 fundamental-analyst（企业质量、财务报表、申报文件、经济性）、technical-analyst（价格行为、趋势、动能、成交量、波动率、流动性）、news-analyst（已核实新闻、披露、事件时序、催化剂）、macro-analyst（宏观、利率、汇率、商品、流动性、政策）、instrument-analyst（ETF/指数、期权、加密市场结构、标的机制）、valuation-analyst（估值区间、情景假设、倍数、敏感性）、portfolio-manager（组合适配、仓位、集中度、流动性、草拟订单票据）、risk-manager（下行风险、限制名单检查、策略就绪、审批回执）、execution-operator（仅通过服务边界提交/撤销/查询已批准订单）。
- 工作流模型：证据 → 分析 → 估值 → 组合适配 → 风险复核 → 草拟订单 → 审批回执 → 经批准的服务门控提交 → 连接结果 → 审计/复盘。总管代理分派专业角色、等待已接受的产出物、保留冲突，并仅综合工作流已获得的内容。
- 安全边界：不直接向实盘券商发起请求，默认内置模拟盘执行；订单需要显式审批回执；策略检查会拦截限制标的与重复请求；所有操作记录请求者、载荷与结果的审计轨迹；实盘执行需要已安装的提供商包且通过所有门控；不保存明文密钥，仅使用环境变量。
- Web 仪表盘：可通过 http://127.0.0.1:48267/ 查看代理、研究、券商中心、数据源、订单票据、组合与活动记录。
- MCP 工具：提供订单管理、组合、研究、审批与券商相关工具。
使用方式
附着到当前工作区（推荐）：从希望 Codex 代理工作的空工作区执行：
uvx --refresh --from tradingcodex tcx attach . && ./tcx doctor
随后完全退出并重启 Codex，打开生成的工作区并新建线程，以加载项目 MCP 配置、提示词、技能与挂钩。
安装 CLI 以便重复使用：
uv tool install tradingcodex
uv tool update-shell
cd /path/to/target-workspace
tcx attach .
./tcx doctor
从 GitHub Main 安装：
uvx --refresh --from "tradingcodex @ git+https://github.com/monarchjuno/tradingcodex.git@main" tcx attach . && ./tcx doctor
安装后可通过 ./tcx doctor 确认 MCP 服务是否自动启动，并打开本地 Web 仪表盘 http://127.0.0.1:48267/。
CLI 命令概览：
- 工作区管理：
tcx attach /path/to/workspace、./tcx doctor、./tcx version、./tcx update - Django 服务管理：
./tcx runserver、./tcx manage migrate、./tcx manage createsuperuser、./tcx manage collectstatic、./tcx manage shell - 测试与验证：
./tcx test、./tcx manage check
工作区结构：附着后工作区包含 .codex/（agents、prompts、skills、project-mcp.json）、trading/（decisions、research、tickets）、tcx 本地 CLI 包装器、.env 配置文件与 db.sqlite3 本地数据库。
环境变量：在工作区根目录创建 .env，可配置 DJANGO_SECRET_KEY、DJANGO_DEBUG，以及可选的数据库 URL、券商与数据源 API 密钥。
MCP 配置：TradingCodex 自动生成 .codex/project-mcp.json，其中指向 uvx --from tradingcodex tcx mcp 并设置 DJANGO_SETTINGS_MODULE 与 TRADINGCODEX_WORKSPACE。
Python 服务层示例：可使用 OrderService、ApprovalService、PortfolioService、ResearchService、PolicyService、BrokerService 等服务类创建订单票据、请求审批、提交订单、查询组合、索引研究与执行策略检查。
适用场景
- 需要在本地工作区中按固定角色分工进行投资研究与组合复核。
- 需要订单票据经过策略检查、审批回执与审计留痕后再执行的流程。
- 需要以 markdown 形式沉淀研究产出并让多个代理消费与索引。
- 需要接入券商提供商（如 Alpaca）并在满足全部门控条件下进行实盘执行。
限制
实盘执行需要同时满足多项安全门控，包括已安装的提供商包、在券商中心注册的提供商、环境变量 PROVIDER_LIVE_EXECUTION_ENABLED=true、工作区策略中 execution_mode: LIVE、载荷匹配的审批回执、无重复提交（幂等检查）、通过连接门控并记录审计日志。默认不直接向实盘券商发起请求，内置模拟盘执行。关于具体收费、价格、支持的券商或数据源完整列表等细节，资料暂未提供。