從想法到上線的完整策略開發環境 - AI 輔助策略開發、行情與交易經券商 API 接入、 專業級績效分析、支援離線使用自有模型。
從靈感到實盤的完整閉環
發想
描述想法
用自然語言向 AI 描述策略構想
AI 產生程式碼
生成程式碼
自動生成 Python 策略
回測
歷史回測
使用 Alphora 歷史資料回測驗證
分析
績效分析
專業級圖表分析
AI 優化
AI 優化建議
AI 解讀回測結果並建議調整
實盤上線
即時交易
切換為即時行情上線
持續迭代
隨時回到任一階段，AI 持續輔助優化 - 從回測切回即時，再從即時結果回到 AI 分析
AI 輔助策略開發
歷史資料由 Alphora 供應，即時行情與交易執行經券商 API
Alphora 的數據基礎設施 - 歷史資料、線上指標運算，以及經券商 API 接入的即時行情與交易執行
即時報價
Live Quotes
歷史資料
Historical Data
線上指標
Cloud Indicators
交易 API
Trading Execution
透過 Alphora SDK 統一存取 Alphora 服務
# 回測模式 - 使用 Alphora 歷史資料
from alphora import Strategy, Backtest
data = Backtest.fetch("XAU/USD", timeframe="1D", source="alphora")
# 即時模式 - 無縫切換 Alphora 即時行情
from alphora import LiveRunner
runner = LiveRunner(strategy, feed="alphora")
runner.start() # 即時接收報價 → 觸發策略 → 自動下單
# 線上指標 - 接上就能用，由 Alphora 雲端預先運算
from alphora.indicators import alphora as si
sentiment = si.market_sentiment("XAU/USD") # 市場情緒指標
flow = si.order_flow("XAU/USD") # 訂單流分析
vol_surf = si.volatility_surface("XAU/USD") # 波動率曲面
# 回測/即時模式皆可使用，API 一致
# 交易執行 - Alphora Trading API
from alphora import Broker
broker = Broker(provider="alphora")
broker.submit_order(symbol="XAU/USD", side="BUY", qty=0.1)
Alphora 提供雲端租用與本地部署兩種模式，共享同一套 Python SDK
策略開發者
您的瀏覽器 / 終端機
雲端模式
多租戶 SaaS
AI 模型 + 領域知識
預載 SDK 用法 + 策略專業知識
租戶容器
每位使用者獨立的執行環境
Alphora API
報價 + 歷史資料 + 線上指標 + 交易
自架模式
Docker 映像檔 + 您的 AI
您的 AI 模型
任何 LLM + SDK 提示詞範本
私有策略
程式碼永不離開您的機器
Alphora API
報價 + 歷史資料 + 線上指標 + 交易
共用基礎
Alphora Python SDK
策略 API • 指標 • 回測引擎 • 投組管理
數據與交易層
Alphora API
即時報價 • 歷史資料 • 線上指標 • 委託執行
同一套策略程式碼，一鍵在回測與即時模式之間切換
回測模式
歷史回測模式
即時模式
即時報價模式
回測與即時模式共用同一套專業分析介面
K 線圖 + 技術指標
Candlestick 疊加 EMA、MACD、RSI 等指標，標記進出場點位
權益曲線
資金變化 + 回撤曲線，直觀呈現策略表現
績效指標卡片
總報酬、夏普比率、最大回撤、勝率等一目了然
交易明細
完整交易記錄表，含進出場時間、價格、損益百分比
績效分析預覽
總報酬
+14.5%
夏普比率
1.68
最大回撤
-5.2%
勝率
62.5%
獲利因子
2.14
總交易次數
8
即開即用，專注策略開發
每位用戶獨立的執行環境
# 您登入後拿到的環境：
tenant-7a3f/
├── workspace/ # 您的策略程式碼
├── alphora-sdk/ # 內建 Python SDK
├── ai-assistant # AI (含領域知識)
├── alphora-feed → # Alphora 即時報價服務
├── alphora-data → # Alphora 歷史回測資料庫
├── alphora-indicators → # Alphora 線上指標運算
└── alphora-broker → # Alphora 交易執行 API
AI + 領域知識
線上 AI 模型額外預置策略開發的專業知識：技術指標組合、風控模型、部位管理最佳實踐等，讓新手也能快速上手。
Alphora 數據服務
透過 Alphora 存取多市場即時行情、歷史回測資料庫、線上指標運算以及交易執行 API，無需自行架設。
租戶隔離
每個用戶獨立容器，資源互不影響。可依需求選擇不同運算規格。
策略絕不外流，完全掌控
策略隱私保護
策略程式碼完全在本地執行，不會上傳至任何雲端。適合機構交易者或專業開發者保護 alpha。
自選 AI 模型
使用 GPT-4、Claude、Llama、Mistral 或任何您偏好的模型。提示詞已預置 SDK 用法教學，開箱即用。
Alphora API 連線
本地部署仍可連線 Alphora 取得即時報價、歷史資料與線上指標。策略邏輯留在本地，僅傳輸市場數據。
一行指令啟動本地環境
# 1. Pull image
$ docker pull alphora/strategy-dev:latest
# 2. Run with your AI model + Alphora API key
$ docker run -it \
-v ./my-strategies:/workspace \
-e AI_MODEL_URL=http://localhost:11434 \
-e ALPHORA_API_KEY=your_key_here \
-p 8888:8888 \
alphora/strategy-dev:latest
# 3. SDK + Alphora 即可使用
from alphora import Strategy, EMA, MACD
from alphora.data import alphora
# AI knows how to use the SDK; Alphora provides the data
兩種模式共享同一套開發工具
策略 API
繼承 Strategy 基類，定義 init() 和 next()，即可建立完整策略。
class MyStrategy(Strategy):技術指標
內建 SMA、EMA、RSI、MACD、Bollinger Bands 等 50+ 技術指標。
ema = EMA(close, period=12)回測引擎
高效能向量化回測引擎，支援逐筆撮合、滑價模擬、手續費計算。
engine.run(strategy, data)投組管理
部位管理、風險計算、多資產組合，自動追蹤損益與回撤。
self.portfolio.cash * 0.3依需求選擇最適方案
| 項目 | 雲端模式 | 自架 |
|---|---|---|
| Python SDK | ✓ 已含 | ✓ 已含 |
| AI 模型 | 內建 + 領域知識 | 自選 (GPT-4、Claude、Llama…) |
| AI 提示詞預置 | SDK 用法 + 策略開發專業知識 | SDK 用法 |
| Alphora 即時報價 | ✓ 已含 | ✓ 已含 |
| Alphora 歷史資料 | ✓ 已含 | ✓ 已含 |
| Alphora 線上指標 | ✓ 已含 | ✓ 已含 |
| Alphora 交易 API | ✓ 已含 | ✓ 已含 |
| 策略隱私 | 租戶隔離 | 完全本地，不上傳 |
| 離線回測 | — | ✓ 是 |
| 自選 AI 模型 | — | ✓ 是 |
| 適合對象 | 快速驗證想法的開發者 | 重視隱私的機構 / 專業交易者 |
不同模式的 AI 具備不同深度的知識
雲端 AI 提示詞層
所有類別、方法、參數的完整文檔
趨勢跟隨、均值回歸、動量、套利等策略模板
止損策略、部位管理、Kelly Criterion、回撤控制
市場微結構、資產特性、交易心理、績效評估方法論
自架 AI 提示詞層
所有類別、方法、參數的完整文檔
從零開始的策略開發教學，含範例程式碼
自行加入專屬的策略知識、交易規則、機構領域知識
提示詞範本隨 Docker image 提供，您可以直接用或自行擴充。 AI 一開始就知道如何使用 SDK，無需額外設定。