sstklen/trump-code
GitHub: sstklen/trump-code
基于暴力搜索和进化算法分析特朗普社交媒体帖子对股市影响的量化信号系统，提供实时监控、规则进化和开放数据。
Stars: 121 | Forks: 10
# 🔐 TRUMP 代码
**AI 驱动的总统通讯密码分析 × 股市影响。**
[](https://trumpcode.washinmura.jp)
[](https://github.com/sstklen/trump-code)
[](https://buy.stripe.com/5kQ6oI8Wk2Ui6Q3aww4c80r)
[](data/surviving_rules.json)
[](data/surviving_rules.json)
[](data/predictions_log.json)
[](data/predictions_log.json)
[](data/)
[](LICENSE)
*你能在市场波动之前解码总统的帖子吗？*
[中文版](docs/README.zh.md) · [日本語版](docs/README.ja.md)
## 这是什么？
Trump 是地球上唯一一个能通过一条社交媒体帖子撼动全球市场的人。本项目应用暴力计算来寻找其发帖行为与股市波动之间具有统计显著性的模式。
**不是直觉。不是观点。纯粹的数据。**
- **7,400+ 条 Truth Social 帖子** 经分析（3 个独立来源，交叉验证）
- **3,150 万个模型组合** 经暴力搜索测试
- **551 条幸存规则** 通过了训练/测试验证
- **61.3% 命中率** 涵盖 566 个已验证预测 (z=5.39, p<0.05)
- 闭环系统：预测 → 验证 → 学习 → 进化 → 每日重复
## 关键发现
| # | 发现 | 证据 | 影响 |
|---|---------|----------|--------|
| 1 | **盘前 RELIEF = 最强买入信号** | 2025年4月9日: S&P +9.52% | 同日平均 +1.12% |
| 2 | **TARIFF→SHORT 有 70% 是错的** | 熔断分析 | 自动反转为 LONG |
| 3 | **中国信号仅隐藏于 Truth Social** | 203 条 TS 帖子 / X 上 0 条 | 权重提升 1.5 倍 |
| 4 | **Truth Social 比 X 提前 6.2 小时发布** | 38/39 条帖子匹配 | 6 小时交易窗口 |
| 5 | **纯关税日 = 最危险** | 4月3日: -4.84%, 4月4日: -5.97% | 平均 -1.057% |
| 6 | **4 信号组合 = 最具盈利性** | 12 次出现, 66.7% 上涨 | 平均 +2.792% |
| 7 | **沉默 = 80% 看涨** | 零发帖日分析 | 平均 +0.409% |
| 8 | **深夜关税推文 = 反向指标** | 62% 错误 → 反向 = 62% 正确 | 自动反转 |
## 系统架构
```
Trump posts on Truth Social
│
▼ (detected every 5 min)
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Real-Time Engine │
│ Detect → Classify signals → Dual-platform boost → │
│ Event pattern check → Snapshot PM + S&P 500 → │
│ Predict → Track at 1h/3h/6h → Verify │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────┼───────────────────────────┐
│ Daily Pipeline (11 steps) │
│ Fetch → Analyze → Run 551 rules → Predict → │
│ Verify → Circuit Breaker → Prediction Market check → │
│ Learn (promote/demote/eliminate) → │
│ Evolve (crossover/mutation/distill) → │
│ AI Briefing → Sync to GitHub │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────┼───────────────────────────┐
│ Three Brains │
│ 🧠 Opus — deep causal analysis │
│ 🧬 Evolver — breeds new rules from survivors │
│ 🔒 Circuit Breaker — stops if system degrades │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────┼───────────────────────────┐
│ Output │
│ 📊 Dashboard 💬 Chatbot 📡 API 💻 CLI 🤖 MCP │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 模型排行榜
11 个命名策略模型，按已验证性能排名：
| # | 模型 | 策略 | 命中率 | 平均收益 | 交易次数 |
|---|-------|----------|----------|------------|--------|
| 🥇 | A3 | 盘前 RELIEF → 同日飙升 | 72.7% | +1.206% | 11 |
| 🥈 | D3 | 发帖量激增 → 恐慌底部 | 70.2% | +0.306% | 47 |
| 🥉 | D2 | 签名切换 → 正式声明 | 70.0% | +0.472% | 80 |
| 4 | B3 | 盘前 ACTION + 正面情绪 → 上涨 | 66.7% | +0.199% | 33 |
| 5 | C1 | 爆发式发帖 → 长期沉默 → 做多 | 65.3% | +0.145% | 176 |
| 6 | B1 | 3 信号组合 → 买入 3 天 | 64.7% | +0.597% | 17 |
| 7 | B2 | 3 天关税连发 → Deal 枢轴 | 57.9% | +0.721% | 19 |
| 8 | A1 | 交易时段内关税 → 次日下跌 | 56.5% | -0.758% | 23 |
| ⚠️ | A2 | DEAL 信号 → 次日上涨 | 52.2% | +0.029% | 90 |
| ⚠️ | C2 | 市场自夸 → 短期顶部 | 45.0% | +0.105% | 60 |
| 🗑️ | C3 | 深夜关税 → 跳空开盘 (反向指标) | 37.5% | -0.414% | 8 |
## 双平台智能 (Truth Social vs X)
| 发现 | 数据 | 交易含义 |
|---------|------|---------------------|
| 中国 = 100% 对 X 隐藏 | 203 条 TS 帖子 / 0 条 X 帖子 | 中国信号更真实 |
| TS 比 X 提前 6.2 小时发布 | 38/39 条帖子匹配 | 6 小时套利窗口 |
| X 发帖与市场相关 | r=0.35 | 他在自信时使用 X |
| X 发帖日收益高 7 倍 | +0.252% vs +0.037% | X 出现 = 确认信号 |
## 预测市场集成
通过 [Polymarket](https://polymarket.com/search?_q=trump) 实时追踪与 Trump 相关的预测市场：
- **316+ 个活跃的 Trump 市场** 被实时追踪
- 双轨快照：Polymarket 价格 + S&P 500 同步记录
- 信号 → 市场相关性分析
- [Kalshi](https://kalshi.com) 跨平台价差检测
## 实时仪表盘
**[→ trumpcode.washinmura.jp](https://trumpcode.washinmura.jp)**
实时仪表盘显示：
- 带有信号分析的最新 Trump 帖子
- 今日信号和市场共识
- 实时 Polymarket Trump 市场
- 带有性能条形图的模型排名
- 30 秒自动刷新
## API 端点
Base URL: `https://trumpcode.washinmura.jp`
| Endpoint | 描述 |
|----------|-------------|
| `GET /api/dashboard` | 一次调用获取所有数据 |
| `GET /api/signals` | 最新信号 + 7 天历史 |
| `GET /api/models` | 模型性能排名 |
| `GET /api/status` | 系统健康摘要 |
| `GET /api/recent-posts` | 最新 20 条 Trump 帖子 + 信号分析 |
| `GET /api/polymarket-trump` | 实时 Trump 预测市场 (316+) |
| `GET /api/playbook` | 三本剧本 (对冲/持仓/拉升) |
| `GET /api/insights` | 群众智慧的交易洞察 |
| `GET /api/data` | 可下载数据集目录 |
| `GET /api/data/{file}` | 下载原始数据文件 |
| `POST /api/chat` | AI 聊天机器人 (Gemini Flash) |
## 开放数据
所有数据 100% 公开。克隆并探索：
| 文件 | 描述 | 更新频率 |
|------|-------------|---------|
| `trump_posts_all.json` | 完整 Truth Social 归档 (44,000+ 条帖子) | 每日 |
| `trump_posts_lite.json` | 预标记信号的帖子 | 每日 |
| `x_posts_full.json` | X (Twitter) 完整归档 | 每日 |
| `predictions_log.json` | 566 个带结果的已验证预测 | 每日 |
| `surviving_rules.json` | 551 条活跃规则 (暴力搜索 + 进化) | 每日 |
| `daily_report.json` | 每日三语报告 | 每日 |
| `trump_playbook.json` | 三本剧本 (对冲/持仓/拉升) | 每周 |
| `signal_confidence.json` | 信号置信度分数 (自动调整) | 每日 |
| `opus_analysis.json` | Claude Opus 深度分析 | 按需 |
| `learning_report.json` | 学习引擎报告 | 每日 |
| `evolution_log.json` | 规则进化日志 (交叉/变异) | 每日 |
| `circuit_breaker_state.json` | 系统健康 + 错误分析 | 每日 |
| `daily_features.json` | 384 个特征 × 414 个交易日 | 每日 |
| `market_SP500.json` | S&P 500 OHLC 历史 | 每日 |
## 快速开始
```
# 克隆
git clone https://github.com/sstklen/trump-code.git
cd trump-code
pip install -r requirements.txt
# 查看今日信号
python3 trump_code_cli.py signals
# 运行 12 项分析中的任意一项
python3 analysis_06_market.py # Posts vs S&P 500 correlation
python3 analysis_09_combo_score.py # Multi-signal combo scoring
# 运行暴力模型搜索（约 25 分钟）
python3 overnight_search.py
# 启动实时监控
python3 realtime_loop.py
# 启动 Web Dashboard + Chatbot
export GEMINI_KEYS="key1,key2,key3"
python3 chatbot_server.py
# → http://localhost:8888
```
## CLI 命令
```
python3 trump_code_cli.py signals # Today's detected signals
python3 trump_code_cli.py models # Model performance leaderboard
python3 trump_code_cli.py predict # LONG/SHORT consensus
python3 trump_code_cli.py arbitrage # Prediction market opportunities
python3 trump_code_cli.py health # System health check
python3 trump_code_cli.py report # Full daily report
python3 trump_code_cli.py json # All data as JSON
```
## MCP Server (用于 Claude Code / Cursor)
添加到 `~/.claude/settings.json`：
```
{
"mcpServers": {
"trump-code": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/trump-code/mcp_server.py"]
}
}
}
```
9 个工具：`signals`, `models`, `predict`, `arbitrage`, `health`, `events`, `dual_platform`, `crowd`, `full_report`
### 如何贡献
1. **提出新功能** — 提交 issue：追踪什么、为何重要、如何检测
2. **运行你自己的分析** — 克隆数据，发现模式，提交 PR
3. **验证预测** — 对照实际市场收盘价检查 `daily_report.json`
4. **分享交易逻辑** — 使用聊天机器人分享见解（最佳见解会被吸收）
### 我们尚未尝试的想法
| 想法 | 难度 |
|------|-----------|
| 与比特币/黄金/石油关联 | 简单 |
| 分析图片/视频帖子 | 中等 |
| 追踪他在大动作前转发了哪些账户 | 简单 |
| 与其公开日程交叉参考 | 中等 |
| 检测帖子是他本人还是员工写的 | 困难 |
| 分析已删除的帖子和编辑历史 | 中等 |
## 文件结构
```
trump-code/
├── public/insights.html # Dashboard (single-file, no build)
├── chatbot_server.py # Web server + all API endpoints
├── realtime_loop.py # Real-time monitor (every 5 min)
├── daily_pipeline.py # Daily pipeline (11 steps)
├── learning_engine.py # Promote/demote/eliminate rules
├── rule_evolver.py # Crossover/mutation/distill
├── circuit_breaker.py # System health + auto-pause
├── event_detector.py # Multi-day event patterns
├── dual_platform_signal.py # Truth Social vs X analysis
├── polymarket_client.py # Polymarket API client
├── kalshi_client.py # Kalshi API client
├── arbitrage_engine.py # Cross-platform arbitrage
├── mcp_server.py # MCP server (9 tools)
├── trump_code_cli.py # CLI interface
├── trump_monitor.py # Post monitor
├── analysis_01_caps.py # CAPS code analysis
├── analysis_02_timing.py # Posting time patterns
├── analysis_03_hidden.py # Hidden messages (acrostic)
├── analysis_04_entities.py # Country & people mentions
├── analysis_05_anomaly.py # Anomaly detection
├── analysis_06_market.py # Posts vs S&P 500
├── analysis_07_signal_sequence.py # Signal sequences
├── analysis_08_backtest.py # Strategy backtesting
├── analysis_09_combo_score.py # Multi-signal scoring
├── analysis_10_code_change.py # Signature change detection
├── analysis_11_brute_force.py # Brute-force rule search
├── analysis_12_big_moves.py # Big move prediction
├── data/ # All data (100% open)
└── tests/ # Test suite
```
## 免责声明
由 **[Washin Mura (和心村)](https://washinmura.jp)** 构建 — 日本房总半岛。
基于暴力计算驱动，而非直觉。
*如果你发现了我们遗漏的模式，请[提交 issue](https://github.com/sstklen/trump-code/issues)。让我们一起解码。*
⭐ **Star 本仓库以关注实时解码动态。**
标签：Apex, Brute-Force, Homebrew安装, MIT许可, 事件驱动, 人工智能, 代码示例, 仪表盘, 公开数据, 大数据, 密码分析, 数据分析, 替代数据, 机器学习, 模式识别, 特朗普, 用户模式Hook绕过, 目录扫描, 社交媒体分析, 统计建模, 股市预测, 行为金融学, 逆向工具, 量化交易, 金融科技