chore: sync current workspace changes
This commit is contained in:
424
README_zh.md
424
README_zh.md
@@ -4,291 +4,337 @@
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<h2 align="center">EvoTraders：自我进化的多智能体交易系统</h2>
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<p align="center">
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📌 <a href="http://trading.evoagents.cn">Visit us at EvoTraders website !</a>
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📌 <a href="http://trading.evoagents.cn">访问 EvoTraders 官网</a>
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</p>
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EvoTraders是一个开源的金融交易智能体框架，通过多智能体协作和记忆系统，构建能够在真实市场中持续学习与进化的交易系统。
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EvoTraders 是一个开源的金融交易智能体框架，结合多智能体协作、run 级工作区和记忆机制，支持回测与实盘两类交易运行模式。
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## 核心特性
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**多智能体协作交易**
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6名成员，包含4种专业分析师角色（基本面、技术面、情绪、估值）+ 投资组合经理 + 风险管理，像真实交易团队一样协作决策。
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**多智能体交易团队**
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系统默认包含 6 个角色：4 个分析师（基本面、技术面、情绪、估值）+ 投资经理 + 风控经理。
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你可以在这里自定义你的Agents，支持配置不同大模型（如 Qwen、DeepSeek、GPT、Claude等）协同分析：[自定义配置](#自定义配置)
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**持续学习**
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可选接入 ReMe 长期记忆，智能体会在每轮结束后反思、复盘并沉淀经验。
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**持续学习与进化**
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基于 ReMe 记忆框架，智能体在每次交易后反思总结，跨回合保留经验，形成独特的投资方法论。
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通过这样的设计，我们希望当 AI Agents 组成团队进入实时市场，它们会逐渐形成自己的交易风格和决策偏好，而不是一次性的随机推理
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**实时市场交易**
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支持实时行情接入，提供回测模式和实盘模式，让 AI Agents 在真实市场波动中学习和决策。
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**可视化交易信息**
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实时观察 Agents 的分析过程、沟通记录和决策演化，完整追踪收益曲线和分析师表现。
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**统一运行时**
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同一套运行时模型支持历史回测和实时行情驱动的实盘流程。
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**可操作前端**
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前端不只是展示层，还包含交易室、运行控制、日志、审批、Agent 工作区和 explain/news 视图。
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<p>
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<img src="docs/assets/performance.jpg" width="45%">
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<img src="./docs/assets/dashboard.jpg" width="45%">
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</p>
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## 当前架构
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仓库目前处于“模块化单体 -> 拆分服务”的迁移阶段，本地开发默认走 split-service 路径。
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当前 app surface：
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- `backend.apps.agent_service`，端口 `8000`：控制面，负责 workspaces、agents、skills、审批接口
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- `backend.apps.trading_service`，端口 `8001`：只读交易数据接口
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||||
- `backend.apps.news_service`，端口 `8002`：只读 explain/news 接口
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||||
- `backend.apps.runtime_service`，端口 `8003`：运行时生命周期接口
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||||
- `backend.apps.openclaw_service`，端口 `8004`：只读 OpenClaw facade
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||||
- WebSocket gateway，端口 `8765`：前端实时事件和 feed 通道
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当前最关键的主链路是：
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`frontend -> runtime_service/control APIs -> gateway/runtime manager -> market service + pipeline + storage`
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迁移背景可参考 [services/README.md](./services/README.md)。
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## 快速开始
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### 安装
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### 1. 安装
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples
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cd agentscope-samples/EvoTraders
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# 克隆仓库后进入项目目录
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cd evotraders
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# 安装依赖(推荐使用uv）
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# 推荐
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uv pip install -e .
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# (可选）pip install -e .
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# 配置环境变量
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# 可选
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# uv pip install -e ".[dev]"
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# pip install -e .
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```
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### 2. 配置环境变量
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```bash
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cp env.template .env
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||||
# 编辑 .env 文件，添加你的 API Keys,以下的配置项为必填项
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```
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||||
# finance data API:至少需要FINANCIAL_DATASETS_API_KEY，对应FIN_DATA_SOURCE=financial_datasets；推荐添加FINNHUB_API_KEY，对应至少需要FINANCIAL_DATASETS_API_KEY，对应FIN_DATA_SOURCE填为finnhub;如果使用live 模式必须添加FINNHUB_API_KEY
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||||
FIN_DATA_SOURCE= #finnhub or financial_datasets
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||||
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY= #必需
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FINNHUB_API_KEY= #可选
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||||
根目录 `env.template` 是当前本地开发的主模板，仓库里也保留了 `.env.example` 作为参考。
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# LLM API for Agents
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最常用的配置项：
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```bash
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||||
# 自选股
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TICKERS=AAPL,MSFT,GOOGL,NVDA,TSLA,META,AMZN
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||||
# 行情数据
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||||
FIN_DATA_SOURCE=finnhub
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||||
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=
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||||
FINNHUB_API_KEY=
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||||
POLYGON_API_KEY=
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||||
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||||
# Agent 模型
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||||
OPENAI_API_KEY=
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||||
OPENAI_BASE_URL=
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||||
MODEL_NAME=qwen3-max-preview
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||||
# LLM & embedding API for Memory
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||||
# 长期记忆（只有启用 --enable-memory 才需要）
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||||
MEMORY_API_KEY=
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```
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### 运行
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说明：
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- live 模式必须配置 `FINNHUB_API_KEY`
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- `POLYGON_API_KEY` 用于长期 market store 的补数和刷新
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||||
- `MEMORY_API_KEY` 仅在启用长期记忆时需要
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### 3. 启动服务栈
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本地开发推荐直接使用：
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**回测模式：**
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```bash
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||||
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01
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||||
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 --enable-memory # 使用记忆
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||||
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||||
./start-dev.sh
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||||
```
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||||
如果没有可用的行情 API，想快速体验回测 demo，可直接下载离线数据并解压到 `backend/data`：
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||||
该脚本会启动：
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||||
- `agent_service`：`http://localhost:8000`
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||||
- `trading_service`：`http://localhost:8001`
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||||
- `news_service`：`http://localhost:8002`
|
||||
- `runtime_service`：`http://localhost:8003`
|
||||
- gateway WebSocket：`ws://localhost:8765`
|
||||
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||||
然后在另一个终端启动前端：
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||||
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||||
```bash
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||||
evotraders frontend
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||||
```
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||||
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||||
访问 `http://localhost:5173`。
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也可以手动分别启动：
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```bash
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||||
python -m uvicorn backend.apps.agent_service:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
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||||
python -m uvicorn backend.apps.trading_service:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload
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||||
python -m uvicorn backend.apps.news_service:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --reload
|
||||
python -m uvicorn backend.apps.runtime_service:app --host 0.0.0.0 --port 8003 --reload
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||||
python -m backend.main --mode live --host 0.0.0.0 --port 8765
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||||
```
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||||
### 4. 使用 CLI 运行回测或实盘
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回测：
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```bash
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||||
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01
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||||
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 --enable-memory
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||||
evotraders backtest --config-name smoke_fullstack --start 2025-11-01 --end 2025-12-01
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||||
```
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||||
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||||
实盘：
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||||
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||||
```bash
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||||
evotraders live
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||||
evotraders live --enable-memory
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||||
evotraders live --schedule-mode intraday --interval-minutes 60
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||||
evotraders live --trigger-time 22:30
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||||
```
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||||
帮助：
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```bash
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||||
evotraders --help
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||||
evotraders backtest --help
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||||
evotraders live --help
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||||
evotraders frontend --help
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||||
```
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||||
### 离线回测数据
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如果只是想快速体验回测，不依赖外部行情 API，可以下载离线数据包并解压到 `backend/data`：
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```bash
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||||
wget "https://agentscope-open.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ret_data.zip"
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||||
unzip ret_data.zip -d backend/data
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```
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||||
该压缩包提供基础的股票行情数据，解压后即可直接用于回测演示。
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**实盘交易：**
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---
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## 运行时数据布局
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- 长期研究数据保存在 `data/market_research.db`
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||||
- 每次 run 的状态写入 `runs/<run_id>/`
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||||
- `runs/<run_id>/BOOTSTRAP.md` 保存该 run 的 bootstrap 值和 prompt body
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||||
- `runs/<run_id>/state/runtime_state.json` 保存运行时快照
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||||
- `runs/<run_id>/team_dashboard/*.json` 主要是给 dashboard 用的兼容导出层，不是唯一真相源
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||||
可选保留策略：
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```bash
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||||
evotraders live # 立即运行（默认）
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||||
evotraders live --enable-memory # 使用记忆
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||||
evotraders live --mock # Mock 模式（测试）
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||||
evotraders live -t 22:30 # 每天本地时间 22:30 运行（自动转换为 NYSE 时区）
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||||
evotraders live --schedule-mode intraday --interval-minutes 60 # 每隔 1 小时触发一次；仅交易时段执行交易，其他时段只分析
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||||
RUNS_RETENTION_COUNT=20
|
||||
```
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||||
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||||
前端的“运行设置”面板也支持热更新 `schedule_mode`、`interval_minutes`、`max_comm_cycles`；其中 daily 模式时间当前按 NYSE/ET 配置。
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||||
只有形如 `YYYYMMDD_HHMMSS` 的时间戳目录会被自动清理；`live`、`smoke_fullstack`、`reload_demo_*` 这类命名 run 会保留。
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||||
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||||
**获取帮助：**
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||||
```bash
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||||
evotraders --help # 查看整体命令行帮助
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||||
evotraders backtest --help # 查看回测模式的参数说明
|
||||
evotraders live --help # 查看实盘/Mock 运行的参数说明
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||||
```
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||||
---
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||||
|
||||
**启动可视化界面：**
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||||
```bash
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||||
# 确保已安装 npm, 否则请安装：
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||||
# npm install
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||||
evotraders frontend # 默认连接 8765 端口, 你可以修改 ./frontend/env.local 中的地址从而修改端口号
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||||
```
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||||
## 前端服务路由
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||||
访问 `http://localhost:5173/` 查看交易大厅，选择日期并点击 Run/Replay 观察决策过程。
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||||
前端始终会使用 control plane 和 runtime API，同时可以选择直连拆分服务读取只读数据。
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||||
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### 迁移期服务边界说明
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||||
当前仓库正处于从模块化单体向独立服务迁移的阶段，当前默认开发路径已经切到独立 app surface：
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- `backend.apps.agent_service`
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||||
- `backend.apps.runtime_service`
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||||
- `backend.apps.trading_service`
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||||
- `backend.apps.news_service`
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||||
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||||
当前本地开发默认推荐直接运行拆分后的服务：
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||||
常用前端环境变量：
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```bash
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||||
./start-dev.sh split
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||||
# 或分别手动启动
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||||
python -m uvicorn backend.apps.agent_service:app --port 8000 --reload
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||||
python -m uvicorn backend.apps.runtime_service:app --port 8003 --reload
|
||||
python -m uvicorn backend.apps.trading_service:app --port 8001 --reload
|
||||
python -m uvicorn backend.apps.news_service:app --port 8002 --reload
|
||||
```
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||||
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||||
迁移期关键环境变量：
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||||
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||||
```bash
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||||
# 后端 Gateway 优先走独立服务读取
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||||
NEWS_SERVICE_URL=http://localhost:8002
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||||
TRADING_SERVICE_URL=http://localhost:8001
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||||
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||||
# 前端浏览器直连控制面 / 运行时面
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||||
VITE_CONTROL_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api
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||||
VITE_RUNTIME_API_BASE_URL=http://localhost:8003/api/runtime
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||||
|
||||
# 前端浏览器优先直连独立服务
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||||
VITE_NEWS_SERVICE_URL=http://localhost:8002
|
||||
VITE_TRADING_SERVICE_URL=http://localhost:8001
|
||||
VITE_WS_URL=ws://localhost:8765
|
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```
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||||
目前前端已支持直连 `news-service` 的 explain 只读路径包括：
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- runtime panel / gateway port 查询已可独立指向 `runtime-service`
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- story
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- similar days
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- range explain
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- news for date
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||||
- news categories
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||||
如果没有配置这些变量，系统会继续走当前保留的本地回退逻辑。
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||||
如果不配置，前端会按本地默认值和兼容回退逻辑运行。
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---
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||||
## 系统架构
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## 决策流程
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### 智能体设计
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**分析师团队：**
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- **基本面分析师**：财务健康度、盈利能力、增长质量
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||||
- **技术分析师**：价格趋势、技术指标、动量分析
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||||
- **情绪分析师**：市场情绪、新闻舆情、内部人交易
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||||
- **估值分析师**：DCF、剩余收益、EV/EBITDA
|
||||
|
||||
**决策层：**
|
||||
- **投资组合经理**：整合来自分析师的分析信号，执行沟通策略，结合分析师和团队历史表现、近期投资记忆和长期投资经验，进行最终决策
|
||||
- **风险管理**：实时价格与波动率监控、头寸限制，多层风险预警
|
||||
|
||||
### 决策流程
|
||||
|
||||
```
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||||
实时行情 → 独立分析 → 智能沟通 (1v1/1vN/NvN) → 决策执行 → 收益评估 → 学习与进化（记忆更新）
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||||
```text
|
||||
市场数据 -> 分析师独立分析 -> 团队沟通 -> 投资决策 ->
|
||||
风控审核 -> 执行/结算 -> 复盘/记忆更新
|
||||
```
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||||
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||||
每个交易日经历五个阶段：
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||||
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1. **分析阶段**：各智能体基于各自工具和历史经验独立分析
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||||
2. **沟通阶段**：通过私聊、通知、会议等方式交换观点
|
||||
3. **决策阶段**：投资组合经理综合判断，给出最终交易
|
||||
4. **评估阶段**
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||||
- **业绩图表**: 追踪组合收益曲线 vs. 基准策略（等权、市值加权、动量）。用于评估整体策略有效性。
|
||||
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||||
- **分析师排名**: 在 Trading Room 点击头像查看分析师表现（胜率、牛/熊市胜率）。用于了解哪些分析师提供最有价值的洞察。
|
||||
|
||||
- **统计数据**: 详细的持仓和交易历史。用于深入分析仓位管理和执行质量。
|
||||
|
||||
4. **复盘阶段**：Agents 根据当日实际收益反思决策、总结经验，并存入 ReMe 记忆框架以持续改进
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
### 模块支持
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||||
- **智能体框架**：[AgentScope](https://github.com/agentscope-ai/agentscope)
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||||
- **记忆系统**：[ReMe](https://github.com/agentscope-ai/reme)
|
||||
- **LLM 支持**：OpenAI、DeepSeek、Qwen、Moonshot、Zhipu AI 等
|
||||
运行时管理器还会跟踪：
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||||
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||||
- agent 注册和状态
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||||
- 待审批项
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||||
- run 事件
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||||
- 当前 session key
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 自定义配置
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||||
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||||
### 自定义分析师角色
|
||||
### 新增或修改分析师角色
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||||
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||||
1. 在 [./backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml](./backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml) 中注册角色信息，例如：
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||||
1. 在 [backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml](./backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml) 中定义 persona
|
||||
2. 在 [backend/config/constants.py](./backend/config/constants.py) 中注册角色
|
||||
3. 如有需要，在 [frontend/src/config/constants.js](./frontend/src/config/constants.js) 中补充前端展示元数据
|
||||
|
||||
示例：
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||||
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||||
```yaml
|
||||
comprehensive_analyst:
|
||||
name: "Comprehensive Analyst"
|
||||
focus:
|
||||
- ...
|
||||
preferred_tools: # Flexibly select based on situation
|
||||
- multi-factor synthesis
|
||||
preferred_tools:
|
||||
- get_stock_price
|
||||
- get_company_financials
|
||||
description: |
|
||||
As a comprehensive analyst ...
|
||||
A generalist analyst that combines multiple signals.
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. 在 [./backend/config/constants.py](./backend/config/constants.py) 添加角色定义
|
||||
```python
|
||||
ANALYST_TYPES = {
|
||||
# 增加新的分析师
|
||||
"comprehensive_analyst": {
|
||||
"display_name": "Comprehensive Analyst",
|
||||
"agent_id": "comprehensive_analyst",
|
||||
"description": "Uses LLM to intelligently select analysis tools, performs comprehensive analysis",
|
||||
"order": 15
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
### 配置各 Agent 使用的模型
|
||||
|
||||
3. 在前端配置 [./frontend/src/config/constants.js](./frontend/src/config/constants.js) 中引入新角色（可选）
|
||||
```javascript
|
||||
export const AGENTS = [
|
||||
// 覆盖掉其中某一个agent
|
||||
{
|
||||
id: "comprehensive_analyst",
|
||||
name: "Comprehensive Analyst",
|
||||
role: "Comprehensive Analyst",
|
||||
avatar: `${ASSET_BASE_URL}/...`,
|
||||
colors: { bg: '#F9FDFF', text: '#1565C0', accent: '#1565C0' }
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 自定义模型
|
||||
|
||||
在 [.env](.env) 文件中配置不同智能体使用的模型：
|
||||
模型覆盖在 `.env` 中配置：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
AGENT_SENTIMENT_ANALYST_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
|
||||
AGENT_FUNDAMENTAL_ANALYST_MODEL_NAME=deepseek-chat
|
||||
AGENT_TECHNICAL_ANALYST_MODEL_NAME=glm-4-plus
|
||||
AGENT_VALUATION_ANALYST_MODEL_NAME=moonshot-v1-32k
|
||||
AGENT_SENTIMENT_ANALYST_MODEL_NAME=deepseek-v3.2-exp
|
||||
AGENT_TECHNICAL_ANALYST_MODEL_NAME=glm-4.6
|
||||
AGENT_FUNDAMENTALS_ANALYST_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
|
||||
AGENT_VALUATION_ANALYST_MODEL_NAME=Moonshot-Kimi-K2-Instruct
|
||||
AGENT_RISK_MANAGER_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
|
||||
AGENT_PORTFOLIO_MANAGER_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 项目结构
|
||||
### run 级 BOOTSTRAP 配置
|
||||
|
||||
每个 run 都可以通过 `runs/<run_id>/BOOTSTRAP.md` 覆盖默认值。该文件由 [backend/config/bootstrap_config.py](./backend/config/bootstrap_config.py) 解析，front matter 可配置：
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
tickers:
|
||||
- AAPL
|
||||
- MSFT
|
||||
initial_cash: 100000
|
||||
margin_requirement: 0.5
|
||||
max_comm_cycles: 2
|
||||
schedule_mode: daily
|
||||
trigger_time: "09:30"
|
||||
enable_memory: false
|
||||
```
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EvoTraders/
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初始化一个 run 工作区：
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```bash
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evotraders init-workspace --config-name my_run
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```
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## 项目结构
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```text
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evotraders/
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├── backend/
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│ ├── agents/ # 智能体实现
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│ ├── communication/ # 通信系统
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│ ├── memory/ # 记忆系统 (ReMe)
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│ ├── tools/ # 分析工具集
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│ ├── servers/ # WebSocket 服务
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│ └── cli.py # CLI 入口
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├── frontend/ # React 可视化界面
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└── logs_and_memory/ # 日志和记忆数据
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│ ├── agents/ # agent 角色、prompts、skills、workspaces
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│ ├── api/ # FastAPI 路由层
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│ ├── apps/ # 拆分服务 app surface
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│ ├── core/ # pipeline、scheduler、state sync
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│ ├── runtime/ # runtime manager 和 agent runtime state
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│ ├── services/ # gateway、market/storage/db 服务
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│ └── cli.py # Typer CLI 入口
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├── frontend/ # React + Vite 前端
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├── shared/ # 拆分服务共用 client 和 schema
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├── runs/ # run 级状态和 dashboard 导出
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├── data/ # 长期研究数据
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└── services/README.md
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```
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## 测试
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后端测试位于 `backend/tests`，覆盖 service app、shared client、domain、路由、enrichment、gateway 支撑模块和 runtime 支撑模块。
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常用命令：
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```bash
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pytest
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pytest backend/tests/test_runtime_service_app.py
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pytest backend/tests/test_trading_service_app.py
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```
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前端测试：
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```bash
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cd frontend
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npm test
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```
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## 许可与免责
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EvoTraders 是一个研究和教育项目，采用 Apache 2.0 许可协议开源。
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EvoTraders 是研究和教育用途项目。再次分发或商用前，请先核对仓库中的实际 license 文件。
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**风险提示**：在实际资金交易前，请务必进行充分的测试和风险评估。历史表现不代表未来收益，投资有风险，决策需谨慎。
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**风险提示**：本项目不构成投资建议。任何实盘部署前都应进行充分测试和风险评估，历史表现不代表未来收益。
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