StratEvo

Name: StratEvo
Author: NeuZhou

作者：NeuZhou版本 6.0.3i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.NeuZhou/stratevo

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Quantitative trading: quotes, backtesting, screening, and genetic algorithm strategy evolution.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 会计、财务与税务

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "stratevo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "stratevo"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add stratevo -- uvx stratevo

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "stratevo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "stratevo"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "stratevo": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "stratevo"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 NeuZhou 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“会计、财务与税务”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 1732 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 1732 个服务器的 5% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 1732 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

StratEvo 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（6.0.3）于7个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Finance Toolkit

作者：JerBouma

500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.

电脑或云端★ 5,496MIT今天更新

安装

SolidInvoice

作者：SolidInvoice

Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.

在云端运行★ 981MIT8天前更新

安装

Korea Tax Calculator

作者：UpstageAI

Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.

在你的电脑上运行★ 97MIT昨天更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

🦀 StratEvo

Stop writing trading strategies. Evolve them.

A genetic algorithm engine that breeds and walk-forward validates trading strategies across 484+ market factors.

Live Signals · Paper Trading · How It Works · Results · Robustness · Get Access

📡 Live Signals

Real-time buy/sell signals from evolved strategies. Updated daily. All signals are committed to git history — you can verify every one.

Latest Signals

Date	Market	Action	Asset	Entry Price	DNA	Status
Signals will be posted here as Paper Trading goes live

📁 Full signal history: signals/

📊 Paper Trading Performance

Forward-testing evolved strategies on real market data with simulated execution. No hindsight, no cherry-picking.

Paper Trading active — Crypto V13 live since 2026-04-18.

Current Paper Portfolio

Strategy	Market	Start Date	Days	Return	Sharpe	MaxDD	Trades	Status
Crypto V13	Crypto	2026-04-18	0	—	—	—	—	🟢 Live

📁 Daily P&L reports: paper-trading/ 📈 Equity curves: paper-trading/charts/

Equity Curve (demo — real data accumulating)

Drawdown

How It Works

Most quant tools make you write the strategy. StratEvo evolves them instead.

You write the rules        →  StratEvo discovers the rules

You tune parameters → GA tunes parameters You test on one period → Walk-forward tests on multiple windows You hope it generalizes → Monte Carlo measures if it does

Random DNA population (484 factor weights + risk parameters) │ ▼ ┌──────────────────────┐ │ Walk-Forward Test │ Multi-window out-of-sample validation │ each DNA candidate │ Real fees, slippage, position caps └──────────┬───────────┘ │ ▼ Keep the survivors (fitness = Sharpe × Return / MaxDD) │ ▼ Mutate + Crossover → next generation │ ▼ Repeat for N generations

Each DNA is a weight vector across 484+ factors plus risk/position parameters — all evolvable:

Parameter	Range	What it controls
Factor weights (×484)	0.0–1.0	Which factors matter and how much
`hold_days`	2–60	Day trades through swing trades
`trailing_stop`	%	Trail below peak to lock in profits
`market_regime`	sensitivity	Reduce exposure automatically in bear markets
`kelly_fraction`	0–1	Position sizing from recent win rate

Evolution Results

Numbers from our running evolution engines. Updated as generations progress.

🇺🇸 US Stocks V8 (100 S&P 500 stocks — Gen 136)

Metric	Best DNA
Annual Return	33.5%
Sharpe Ratio	1.47
Max Drawdown	17.0%
Win Rate	55.5%
Profit Factor	1.75
Total Trades	179

₿ Crypto V13 (17 assets — Gen 53)

Metric	Best DNA
Annual Return	69.0%
Sharpe Ratio	2.27
Max Drawdown	13.0%
Win Rate	50.0%
Profit Factor	1.58
Total Trades	174

These are backtests with walk-forward validation, not live trades. That's the whole point of paper trading — proving it works forward, not just backward.

Anti-Overfitting

We learned this the hard way. An early version showed 25,000% returns. Turned out to be a bug — look-ahead bias.

Defense	What it does
Walk-Forward	Multi-window OOS validation. Must profit on data it never trained on.
Monte Carlo	1,000 shuffled iterations. p-value < 0.05 or it's luck.
CPCV	Combinatorial Purged Cross-Validation. Industry standard for a reason.
Arena Mode	Multiple strategies compete head-to-head. Crowded signals get penalized.
Bias Detection	Look-ahead, snooping, survivorship — flagged automatically.
Turnover Penalty	Excessive trading is punished. Real transaction costs baked in.

An honest 33% beats a fake 25,000%.

484+ Factors

Category	Count	Examples
Crypto-Native	200	Funding rate, whale detection, liquidation cascade
Momentum	14	ROC, acceleration, trend strength
Volume & Flow	13	OBV, smart money, Wyckoff VSA
Volatility	13	ATR, Bollinger squeeze, vol-of-vol
Mean Reversion	12	Z-score, Keltner channel position
Trend Following	14	ADX, EMA golden cross, MA fan
Qlib Alpha158	11	Microsoft Qlib compatible factors
+ 5 more categories	37	Risk, quality, price structure, sentiment, DRL

All factor weights are discovered by evolution. Zero manual tuning.

Strategy Styles

The algorithm converges on recognizable trading styles on its own:

Style	What the DNA learned
Value Seeker	Buys cheap, holds patient
Momentum Rider	Chases runners, dumps laggards
Mean Reverter	Bets on bounce-backs
Flow Reader	Follows the money — volume leads price
Volatility Hunter	Profits from vol expansion
Crypto Native	200 factors built for 24/7 markets

Get Access

StratEvo Pro includes the evolution engine, paper trading, signal generation, and live exchange connectors.

📧 Contact: neuzhou@outlook.com 💬 Discord: discord.gg/kAQD7Cj8

Technical Papers

GT-Score: A Generalizable Fitness Function for Walk-Forward Strategy Evolution

*Check back daily for updated signals and paper trading results.*