用途
trader-signal 用于生成交易信号。它调用 neural-trader 的异常检测引擎，结合 Z-score 评分与神经网络预测，对指定标的进行扫描并输出交易信号。
主要能力
- 使用 npx neural-trader 扫描指定股票代码（--symbols <TICKERS>）生成信号。
- 可指定策略（--strategy <name>）进行扫描。
- 若指定策略，会加载策略过滤器：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve，key 为 "strategy-NAME"，namespace 为 "trading-strategies"。
- neural-trader 自动对异常进行分类：
- spike（maxZ > 5）：突破 — 动量入场或均值回归做空。
- drift（持续高 Z）：趋势形成 — 趋势跟随信号。
- flatline（低 Z）：盘整 — 为突破做准备。
- oscillation（交替）：区间震荡 — 在极值处做均值回归。
- pattern-break（多维度）：regime 变化 — 平仓并重新评估。
- cluster-outlier（超过 50% 维度）：多因子错位 — 套利。
- 使用 SONA 进行 regime 预测：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict，输入为 "anomaly types: [DETECTED], scores: [SCORES]"。
- 搜索历史形态匹配：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search，query 为 "ANOMALY_TYPE score RANGE"，namespace 为 "trading-signals"。
- 展示排序信号：instrument、direction、confidence、anomaly type、entry/stop/target。
- 以 24 小时 TTL 存储信号（日内信号不应污染长期记忆；MemoryConsolidator.sweepExpired() 在 ADR-125 Phase 4 引入，随 @claude-flow/memory@3.0.0-alpha.18 发布，会在信号过期后清除它们）：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store，key 为 "signal-TIMESTAMP"，value 为 "SIGNALS_JSON"，namespace 为 "trading-signals"，expiresAt 为 Date.now() + 24 * 60 * 60 * 1000。
使用方式
- 确保 neural-trader 可用： npm ls neural-trader 2>/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader
- 扫描信号： npx neural-trader --signal scan --symbols <TICKERS>
- 使用特定策略： npx neural-trader --signal scan --strategy <name> --symbols <TICKERS>
- 如指定策略，加载策略过滤器（见上文 memory_retrieve 调用）。
- 可选：使用 SONA 进行 regime 预测、搜索历史形态匹配。
- 展示排序信号，并以 24 小时 TTL 存储。
适用场景
适用于需要基于异常检测与神经网络预测生成交易信号的场景，支持多标的扫描、策略过滤、regime 预测与历史形态检索。
限制
资料未提供关于支持的标的范围、数据源、收费模式、准确率或适用市场等更多细节，暂未提供。