quantvibe

QuantVibe es un proyecto de integración que conecta Microsoft Qlib y HKUDS Vibe-Trading sin bifurcar ninguna de las dos herramientas. Qlib entrena modelos de aprendizaje automático con datos de mercado y produce puntuaciones de clasificación de acciones, mientras que Vibe-Trading consume esas puntuaciones a través de un servidor FastMCP de solo lectura y actúa en consecuencia, con el trading en papel como modo de ejecución predeterminado. El puente está implementado en aproximadamente 600 líneas de Python sin dependencias pesadas. Los dos sistemas nunca se importan entre sí; se comunican mediante un contrato firmado inmutable (artifacts/signals.json con sumas de verificación SHA-256) y un servidor FastMCP stdio. Cada lado se ejecuta en su propio entorno virtual para evitar conflictos de dependencias. Las características clave incluyen un modo de demostración con un solo comando que utiliza datos sintéticos de tendencia y un respaldo de momentum, un modo real que descarga datos OHLCV mediante yfinance, los convierte al formato binario de Qlib, calcula características Alpha158 y entrena un clasificador LightGBM. Antes de publicar las señales, una puerta de evaluación verifica la correlación de Spearman (IC), el ICIR y la tasa de aciertos top-k frente a los rendimientos futuros. Un libro mayor de historial en SQLite liquida las señales históricas contra los precios realizados e informa la tasa de aciertos y el exceso de rendimiento. El servidor FastMCP expone tres herramientas de solo lectura: get_latest_signals, list_universe y signal_health. La ejecución tiene doble protección: el envío real de órdenes al bróker requiere tanto el indicador --submit como la variable de entorno VIBE_ALLOW_ORDERS=1. Los conectores adicionales incluyen un puente EA nativo de MetaTrader 5 para Forex, CFDs y prop firms, además de un flujo de noticias financieras RSS estilo Bloomberg con monitoreo multiuniverso. El proyecto incluye una terminal web fintech moderna construida con FastAPI, React 19, TypeScript y Tailwind CSS. Proporciona un panel con puertas de calidad del modelo, un lanzador de pipeline interactivo con transmisión SSE, un escritorio de ejecución con interruptor de seguridad papel/real, vistas de auditoría del historial y un inspector MCP. El código fuente del frontend se encuentra en web/frontend/ y se compila a activos estáticos en web/static/. Las opciones de implementación incluyen entornos virtuales aislados mediante scripts/setup.ps1, Docker con una imagen precompilada en GitHub Container Registry y un servicio en segundo plano 24/7 usando nohup. El proyecto se distribuye bajo la Licencia MIT e incluye un aviso legal que enfatiza el uso exclusivamente educativo y de investigación.