基于 HTML 和 LLM 的无代码算法交易仪表盘

算法交易仪表盘：基于HTML与LLM的无代码实践案例

算法交易员德米特里·奥夫钦尼科夫克服了Excel的局限——40万行数据拖慢了100多种策略的分析速度。借助LLM，他创建了一个HTML仪表盘：动态盈亏历史、资金管理及基于浏览器的可视化。原型在一天内完成，无需编写代码。

Excel与MetaTrader分析面临的挑战

MetaTrader数据导出为CSV后，通过VBA宏处理。系统虽能运行，但缺乏历史记录：一旦错过每日导出，数据便永久丢失。数月积累达40万行，即使高性能PC也出现卡顿。

MetaTrader报告存在误差：扭曲保证金计算，且未考虑统一现金头寸。第三方服务无法完全满足这些需求。

主要痛点：

• 无动态交易历史记录。
• 计算未平仓头寸困难。
• 缺乏按算法和工具实时资金概览。

仪表盘目标：从交易开始跟踪资金分配、策略状态及每日盈亏。

算法交易员仪表盘需求

工具需提供运营与分析管理功能：

运营层面：

• 资金去向：按算法、工具划分。
• 策略状态（活跃/非活跃）。

分析层面：

• 按日/小时细分盈亏。
• 策略表现分析。
• 资金重新分配。
• 识别薄弱环节。

算法与工具配对的结果计算包括：

• 已平仓交易（直接利润计算）。
• 未平仓头寸（每日快照）。

仪表盘每次加载时从CSV文件重新计算完整历史，不同于旧版MQL脚本的即时快照方式。

使用LLM创建原型

德米特里向LLM（Claude）描述任务：加载MetaTrader的CSV，在浏览器中用JS处理并可视化。无正式规格——通过截图和示例进行迭代开发。

结果：单个HTML文件包含数据、JS逻辑和图表。在PC和移动设备上无需安装即可运行。

流程：

• 加载CSV → 解析交易。
• 按算法/工具分组。
• 计算每日盈亏（已实现+浮动盈亏）。
• 可视化：图表、表格、筛选器。

问题与解决方案：

• 正确计算浮动盈亏：多次迭代，分析当前HTML。
• 上下文限制时切换聊天：模型读取文件，恢复逻辑。

LLM对比：

| 模型 | 结果 |

|----------|----------------------------|

| Claude | 1–3次迭代，代码精准 |

| DeepSeek | 丢失上下文 |

| Gemini | 破坏结构 |

| ChatGPT | 冗长的规格讨论 |

原型一天内完成，后续改进迭代进行。

功能与优势

仪表盘提供完整视图：

• 资金分配表格。
• 按策略盈亏动态图表。
• 按日期、工具筛选。
• 算法状态（检测非活跃策略）。

用户变化：

• 更快做出资金分配决策。
• 更迅速响应策略故障（以往需数月）。
• 从Excel+VBA转向LLM→HTML。

方法通用：适用于销售、个人理财等任何需要从表格数据生成仪表盘的场景。

关键点：

• 每日动态盈亏计算含浮动头寸。
• 单个HTML文件：便携，CSV更新。
• 通过LLM迭代开发，无需代码。
• 规模：40万+行，100+策略。
• 节省时间：原型一天完成。

未来发展

当前仪表盘覆盖基础分析。可能新增功能：

• 风险指标（策略VaR、回撤）。
• 按工具表现热力图。
• 时段分析。
• 策略间相关性。
• 实时集成（WebSocket连接经纪商）。

— Editorial Team