ZhangPeng 9aecdd036c Initial commit: OpenClaw Trading - AI多智能体量化交易系统

- 添加项目核心代码和配置
- 添加前端界面 (Next.js)
- 添加单元测试
- 更新 .gitignore 排除缓存和依赖

2026-02-27 03:47:40 +08:00

29 KiB

Raw Blame History

OpenClaw Trading - 详细任务拆分文档

项目概述

基于 ClawWork 生存压力机制 + TradingAgents 多智能体架构 + abu 因子系统的量化交易系统。

📊 当前状态: Phase 1 ✅ | Phase 2 ✅ (100%) | Phase 3 🔄 (42%) | Phase 4 ✅ ✅ 已完成: 36/44 任务 (82%) 🧪 测试状态: 1417 collected, 0 collection warnings（TestAgent 已重命名为 ConcreteBaseAgent） 📅 更新时间: 2026-02-27 🎯 Sprint 1: 6个Agent角色 ✅ 已完成 (259 tests) 🎯 Sprint 2: 辩论+融合框架 ✅ 已完成 (43 tests) 🎯 Sprint 3: 工作流执行+因子/学习/仪表板对接 ✅ (2026-02-27)

第一阶段：基础框架 ✅ 已完成 (2026-02-27)

1.1 项目初始化

TASK-001: ✅ 项目脚手架搭建

描述: 创建项目基础结构，配置开发环境
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
具体工作:
- 初始化 Python 项目 (pyproject.toml)
- 配置虚拟环境 (venv/conda)
- 安装基础依赖 (pydantic, rich, pytest)
- 创建目录结构 (src/openclaw/{core,agents,utils})
- 配置代码格式化 (ruff, black)
- 配置类型检查 (mypy)
- 创建 .gitignore 和 .env.example
验收标准:
- pip install -e . 成功安装
- pytest 可以运行（即使无测试）
- ruff check . 无错误
预估工时: 4小时

TASK-002: ✅ 配置管理系统

描述: 实现统一的配置管理，支持多环境
具体工作:
- 设计配置 Schema (Pydantic BaseModel)
- 实现 YAML/JSON 配置加载
- 支持环境变量覆盖
- 配置验证和默认值
- 创建默认配置文件模板

关键配置项:

class OpenClawConfig(BaseModel):
    initial_capital: Dict[str, float]
    cost_structure: CostStructure
    survival_thresholds: SurvivalThresholds
    llm_providers: Dict[str, LLMConfig]

验收标准:
- 配置文件可被正确加载和验证
- 环境变量可覆盖配置项
- 配置错误有清晰的错误提示
预估工时: 6小时
依赖: TASK-001

TASK-003: ✅ 日志系统

描述: 实现结构化日志，支持不同级别和输出
具体工作:
- 配置 loguru 或 structlog
- 实现控制台彩色输出
- 实现文件日志（按日期轮转）
- 添加 JSON 格式支持（便于分析）
- 不同模块的日志级别控制
验收标准:
- 日志同时输出到控制台和文件
- JSON 日志可被正确解析
- 日志级别可配置
预估工时: 3小时
依赖: TASK-001

1.2 经济压力核心

TASK-004: ✅ EconomicTracker 经济追踪器

描述: 实现Agent经济状态追踪核心类
具体工作:
- 实现基础属性 (balance, token_costs, trade_costs, pnl)
- 实现 calculate_decision_cost() 方法
- 实现 calculate_trade_cost() 方法
- 实现 get_survival_status() 方法
- 实现资金变动历史记录
- 添加持久化存储 (JSONL)

核心算法:

def get_survival_status(self) -> str:
    if self.balance >= self.thresholds['thriving']:
        return '🚀 thriving'
    elif self.balance >= self.thresholds['stable']:
        return '💪 stable'
    # ... 其他状态

验收标准:
- 所有方法单元测试通过
- 成本计算精度到小数点后4位
- 状态转换边界条件正确
- 持久化数据可正确恢复
预估工时: 8小时
依赖: TASK-002

TASK-005: ✅ 成本计算器

描述: 细粒度的成本计算系统
具体工作:
- 实现 Token 成本计算 (按模型区分)
- 实现数据调用成本计算
- 实现交易手续费计算
- 实现学习投资成本追踪
- 实现因子购买成本追踪
- 成本报表生成
验收标准:
- 支持 OpenAI/Anthropic/Gemini 等不同定价
- 成本分类清晰（决策成本 vs 交易成本）
- 可生成每日/每周成本报表
预估工时: 6小时
依赖: TASK-004

1.3 基础Agent系统

TASK-006: ✅ BaseAgent 抽象基类

描述: 所有Agent的基类，封装通用功能
具体工作:
- 设计 Agent 抽象基类
- 集成 EconomicTracker
- 实现基础属性 (agent_id, skill_level, win_rate)
- 实现生存状态检查
- 实现决策成本扣除机制
- 添加事件钩子（on_trade, on_learn, on_bankrupt）

类设计:

class BaseAgent(ABC):
    def __init__(self, agent_id: str, initial_capital: float):
        self.economic_tracker = EconomicTracker(agent_id, initial_capital)
        self.skill_level = 0.5
        self.win_rate = 0.5
        self.unlocked_factors = []

    @abstractmethod
    async def decide_activity(self) -> ActivityType:
        pass

验收标准:
- 所有具体Agent可以继承并正常工作
- 事件钩子可以被正确触发
- 经济状态变化时自动记录
预估工时: 8小时
依赖: TASK-004

TASK-007: ✅ TraderAgent 交易员

描述: 实现基础交易员Agent
具体工作:
- 继承 BaseAgent
- 实现 analyze_market() 方法
- 实现 generate_signal() 方法
- 实现 execute_trade() 方法
- 集成模拟交易所（初始使用虚拟交易）
- 交易记录持久化
验收标准:
- 可以生成买入/卖出/持有信号
- 交易执行时正确扣除成本
- 交易记录可追溯
预估工时: 10小时
依赖: TASK-006

1.4 数据层

TASK-008: ✅ 数据源抽象接口

描述: 统一的数据源接口，支持多数据源切换
具体工作:
- 设计 DataSource 抽象基类
- 实现数据源工厂
- 定义标准数据格式 (OHLCV)
- 实现数据缓存机制
- 支持 yfinance 适配器

接口设计:

class DataSource(ABC):
    @abstractmethod
    async def get_ohlcv(self, symbol: str, interval: str) -> DataFrame:
        pass

    @abstractmethod
    async def get_fundamentals(self, symbol: str) -> Dict:
        pass

验收标准:
- 支持多数据源无缝切换
- 数据格式统一
- 缓存命中时返回缓存数据
预估工时: 8小时
依赖: TASK-002

TASK-009: ✅ 技术指标库

描述: 常用技术指标计算
具体工作:
- 实现基础指标 (MA, EMA, RSI, MACD, BOLL)
- 实现波动率指标 (ATR, STD)
- 实现成交量指标 (OBV, VWAP)
- 统一指标接口
- 指标缓存优化
验收标准:
- 所有指标计算结果与标准库一致
- 支持不同时间周期
- 计算性能满足实时需求
预估工时: 10小时
依赖: TASK-008

1.5 CLI 界面

TASK-010: ✅ 基础CLI界面

描述: 命令行交互界面
具体工作:
- 使用 Typer 创建 CLI 框架
- 实现配置查看命令
- 实现手动交易命令
- 实现状态查询命令
- 添加 Rich 美化输出
验收标准:
- openclaw --help 显示所有命令
- 命令行可执行基础操作
- 输出美观易读
预估工时: 6小时
依赖: TASK-001

TASK-011: ✅ Agent状态监控

描述: 实时显示Agent经济状态
具体工作:
- 创建状态表格显示
- 实现实时刷新
- 颜色编码状态
- 添加关键指标显示
验收标准:
- 余额、状态、胜率、技能等级一目了然
- 状态变化实时更新
预估工时: 4小时
依赖: TASK-010

第一阶段里程碑检查点 ✅

完成标准:

可以启动一个 TraderAgent
Agent可以进行模拟交易
经济状态正确追踪和显示
CLI 可以查询状态
所有核心类有单元测试

第二阶段：多Agent协作 🔄 已完成 (12/12 任务)

2.1 Agent角色实现 ✅ Sprint 1 完成 (2026-02-27)

TASK-012: ✅ MarketAnalyst 市场分析师

描述: 技术分析Agent
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/agents/market_analyst.py (12KB)
测试: tests/unit/test_market_analyst.py (34 tests)
具体工作:
- 继承 BaseAgent
- 实现技术指标分析 (MA, EMA, RSI, MACD, BOLL)
- 实现趋势识别
- 生成技术分析报告
- 决策成本：$0.05
验收标准:
- 可以分析多个技术指标
- 输出结构化的分析报告
预估工时: 8小时
依赖: TASK-006, TASK-009

TASK-013: ✅ SentimentAnalyst 情绪分析师

描述: 市场情绪分析Agent
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/agents/sentiment_analyst.py (16KB)
测试: tests/unit/test_sentiment_analyst.py (43 tests)
具体工作:
- 继承 BaseAgent
- 集成新闻数据源
- 实现情绪分析（使用关键词/规则）
- 生成情绪报告
- 决策成本：$0.08
验收标准:
- 可以获取并分析新闻
- 输出情绪得分和摘要
预估工时: 10小时
依赖: TASK-006

TASK-014: ✅ FundamentalAnalyst 基本面分析师

描述: 基本面分析Agent
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/agents/fundamental_analyst.py (15KB)
测试: tests/unit/test_fundamental_analyst.py (42 tests)
具体工作:
- 继承 BaseAgent
- 实现财务数据分析
- 实现估值指标计算 (PE, PB, ROE等)
- 生成基本面报告
- 决策成本：$0.10
验收标准:
- 可以分析财务报表
- 输出基本面评分
预估工时: 10小时
依赖: TASK-006

TASK-015: ✅ BullResearcher 看涨研究员

描述: 多头观点研究员
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/agents/bull_researcher.py (24KB)
测试: tests/unit/test_bull_researcher.py (58 tests)
具体工作:
- 继承 BaseAgent
- 分析正面因素
- 反驳看跌观点
- 生成看多报告
- 决策成本：$0.15
验收标准:
- 可以基于分析师报告生成看多观点
- 可以回应看空观点的质疑
预估工时: 8小时
依赖: TASK-012, TASK-013, TASK-014

TASK-016: ✅ BearResearcher 看跌研究员

描述: 空头观点研究员
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/agents/bear_researcher.py (19KB)
测试: tests/unit/test_bear_researcher.py (43 tests)
具体工作:
- 继承 BaseAgent
- 分析风险因素
- 反驳看涨观点
- 生成看空报告
- 决策成本：$0.15
验收标准:
- 可以基于分析师报告生成看空观点
- 可以回应看多观点的质疑
预估工时: 8小时
依赖: TASK-012, TASK-013, TASK-014

TASK-017: ✅ RiskManager 风险管理

描述: 风险评估Agent
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/agents/risk_manager.py (24KB)
测试: tests/unit/test_risk_manager.py (45 tests)
具体工作:
- 继承 BaseAgent
- 实现组合风险评估
- 实现波动率分析
- 生成风险评估报告 (含VaR计算)
- 决策成本：$0.20
验收标准:
- 可以评估交易风险
- 可以给出风险等级和建议
预估工时: 10小时
依赖: TASK-006

2.2 辩论机制

TASK-018: ✅ 辩论框架

描述: 实现Agent间的辩论机制
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/debate/debate_framework.py (11KB)
测试: tests/unit/test_debate_framework.py (24 tests)
具体工作:
- 设计辩论协议 (Argument, Rebuttal, DebateRound)
- 实现论点数据结构
- 实现反驳逻辑 (效果评分 0-1)
- 实现辩论轮次控制 (可配置最大/最小轮次)
- 辩论历史记录
核心类:
- DebateFramework: 辩论管理器
- Argument: 论点 (类型/强度/证据)
- Rebuttal: 反驳 (目标论点/效果)
- DebateResult: 辩论结果 (胜者/得分/建议)
验收标准:
- Bull 和 Bear 可以就观点进行辩论
- 支持多轮辩论
- 辩论过程可追踪
预估工时: 10小时
依赖: TASK-015, TASK-016

TASK-019: ✅ 决策融合

描述: 综合多方观点做出决策
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
文件: src/openclaw/fusion/decision_fusion.py (13KB)
测试: tests/unit/test_decision_fusion.py (19 tests)
具体工作:
- 设计决策融合算法 (加权投票)
- 实现加权投票 (按角色权重)
- 实现置信度计算 (共识度 × 信号强度)
- 处理意见分歧 (支持/反对分类)
核心类:
- DecisionFusion: 决策融合引擎
- AgentOpinion: Agent意见 (信号/置信度/理由)
- FusionResult: 融合结果 (最终信号/执行计划)
- SignalType: 信号类型 (强买/买/持有/卖/强卖)
特性:
- 角色权重配置 (RiskManager 1.5x, Fundamental 1.2x)
- 风险覆盖机制 (RiskManager 可否决交易)
- 执行计划生成 (紧急度/仓位大小)
验收标准:
- 可以综合多方观点
- 输出最终决策和置信度
预估工时: 8小时
依赖: TASK-018

2.3 工作流编排

TASK-020: ✅ LangGraph 集成

描述: 使用 LangGraph 编排工作流
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)，含 execute_order 端到端
具体工作:
- 安装 LangGraph
- 设计状态图
- 实现节点函数（含 execute_order_node）
- 实现边：risk_assessment → execute_order → END
- 实现并行执行

状态图:

START -> [MarketAnalysis, SentimentAnalysis, FundamentalAnalysis] -> BullBearDebate
     -> DecisionFusion -> RiskAssessment -> ExecuteOrder -> END

验收标准:
- 工作流可以完整执行
- 状态转换正确
- 支持条件分支
预估工时: 12小时
依赖: TASK-012 至 TASK-017

TASK-021: ✅ 工作-学习决策

描述: 实现工作/学习权衡机制，TraderAgent 执行最终决策
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)
具体工作:
- 实现 WorkTradeBalance 类
- 根据经济状态决定活动
- 根据技能水平调整策略
- 根据胜率决定交易强度
- TraderAgent.set_work_trade_balance() 与 decide_activity 集成
- execute_order 节点根据 WorkTradeBalance 决定 paper/real 并下单
验收标准:
- 不同状态对应不同行为
- 决策逻辑可配置
- 多 Agent → 辩论 → 融合 → 下单端到端打通
预估工时: 8小时
依赖: TASK-020

2.4 记忆系统

TASK-022: ✅ BM25 记忆实现

描述: 基于 BM25 的离线记忆系统
具体工作:
- 安装 rank-bm25
- 实现记忆存储接口
- 实现记忆检索接口
- 文本预处理和分词
- 记忆持久化
验收标准:
- 可以存储和检索记忆
- 相似度匹配准确
- 完全离线工作
预估工时: 8小时
依赖: TASK-006

TASK-023: ✅ 反思与学习

描述: 基于交易结果的反思机制
具体工作:
- 实现交易结果记录
- 实现错误分析
- 实现成功模式提取
- 更新记忆库
- 技能等级更新
验收标准:
- 交易后可以自动反思
- 记忆库随时间增长
- 技能等级根据表现调整
预估工时: 10小时
依赖: TASK-022

第二阶段里程碑检查点

完成标准:

7个Agent角色全部实现
工作流可以完整执行
Bull/Bear 可以进行辩论
记忆系统正常工作
多Agent协作进行模拟交易

第三阶段：高级功能 🔄 基础完成 (5/12 任务)

3.1 因子市场

TASK-024: ✅ 因子基类

描述: 交易因子的抽象基类
具体工作:
- 设计 Factor 抽象基类
- 实现买入因子接口
- 实现卖出因子接口
- 实现选股因子接口
- 因子参数配置
验收标准:
- 所有因子继承统一接口
- 支持参数化配置
预估工时: 6小时
依赖: TASK-006

TASK-025: ✅ 基础因子实现

描述: 免费基础因子
具体工作:
- 实现均线金叉因子
- 实现 RSI 超卖因子
- 实现 MACD 金叉因子
- 实现布林带突破因子
- 因子注册机制
验收标准:
- 所有因子可以独立运行
- 信号生成正确
预估工时: 10小时
依赖: TASK-024

TASK-026: ✅ 高级因子实现

描述: 付费高级因子（已有 ML/情绪动量/多因子组合）
状态: ✅ 已有实现，购买与扣款逻辑已补全
验收标准:
- 高级因子需要购买解锁
- 购买后可用
预估工时: 12小时
依赖: TASK-025

TASK-027: ✅ 因子市场系统

描述: 因子购买和管理系统
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)，扣款统一走 tracker.deduct()
具体工作:
- 实现因子商店界面 (FactorStore)
- 实现购买逻辑与余额扣除 (deduct)
- 实现因子库存管理
- 因子效果验证
验收标准:
- Agent可以购买因子
- 购买后自动解锁
- 余额正确扣除（insufficient balance 时返回失败）
预估工时: 8小时
依赖: TASK-026

3.2 学习投资

TASK-028: ✅ 课程系统设计

描述: 学习课程的数据结构
状态: ✅ 已有 (Course, SkillEffect, CourseProgress, LearningHistory)
验收标准:
- 课程数据结构完整
- 可以追踪学习进度
预估工时: 6小时
依赖: TASK-006

TASK-029: ✅ 课程实现

描述: 具体课程内容
状态: ✅ 已有 (technical_analysis_101, risk_management_101, market_psychology_101, advanced_strategies_101)
验收标准:
- 每门课程有明确效果
- 完成后技能提升（effects + unlocks_factors）
预估工时: 10小时
依赖: TASK-028

TASK-030: ✅ 学习管理系统

描述: 学习过程管理
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)，报名扣款走 tracker.deduct()
具体工作:
- 实现课程报名 (enroll，余额不足时返回失败)
- 实现学习进度更新 (update_progress)
- 实现课程完成检测 (check_completion, _complete_course)
- 技能等级更新 (_update_agent_skill_level)
- 学习历史记录 (learning_history)
验收标准:
- Agent可以报名学习
- 学习期间 current_activity=LEARN，不能交易
- 完成后技能提升并解锁因子
预估工时: 8小时
依赖: TASK-029

3.3 风险管理

TASK-031: ✅ 生存风险拦截器

描述: 基于经济状态的风险限制
具体工作:
- 实现 SurvivalRiskManager
- 根据状态限制仓位
- 根据状态限制风险
- 动态止损调整
- 拦截记录和通知
验收标准:
- 危急状态只能做最小交易
- 繁荣状态可以承担更多风险
- 拦截有明确原因
预估工时: 10小时
依赖: TASK-004, TASK-007

TASK-032: 组合风险管理

描述: 多品种组合风险控制
具体工作:
- 实现仓位集中度限制
- 实现相关性风险监控
- 实现回撤控制
- 实现风险价值(VaR)计算
验收标准:
- 组合风险可量化
- 超过阈值时告警
预估工时: 12小时
依赖: TASK-031

3.4 可视化仪表板

TASK-033: ✅ Web 仪表板框架

描述: 基于 FastAPI + WebSocket 的实时仪表板
状态: ✅ 已有 (dashboard/app.py, /ws, /api/*)
验收标准:
- WebSocket 连接稳定
- 数据实时更新（agent_init 含 agents, metrics, recent_trades, alerts）
预估工时: 10小时
依赖: TASK-002

TASK-034: ✅ 前端可视化

描述: 丰富的数据可视化
状态: ✅ 已有 (frontend agents/trading/orders/charts)，Next 代理 /api -> 8000
验收标准:
- Agent 状态面板、资金曲线、交易记录等
- 数据通过 WebSocket 与 REST 更新
预估工时: 12小时
依赖: TASK-033

TASK-035: ✅ 实时告警

描述: 关键事件实时通知
状态: ✅ 已完成 (2026-02-27)，前后端对接
具体工作:
- 后端 _check_alerts：破产、大额亏损告警
- WebSocket 广播含 alerts，前端 useAgentUpdates 解析并 setAlerts
- 前端 agentStore.alerts、api/alerts.ts (getAlerts, acknowledgeAlert)
验收标准:
- 告警通过 /ws 推送至前端
- 前端可展示并确认告警
预估工时: 8小时
依赖: TASK-033

第三阶段里程碑检查点

完成标准:

因子市场可用，可以购买因子
学习系统可用，可以提升技能
风险拦截有效保护Agent
Web 仪表板实时显示状态
告警系统正常工作

第四阶段：生产就绪 ✅ 已完成 (2026-02-27)

4.1 回测系统

TASK-036: ✅ 回测引擎

描述: 历史数据回测
具体工作:
- 实现回测数据加载
- 实现时间序列模拟
- 实现滑点模拟
- 实现手续费计算
- 实现回测报告生成
验收标准:
- 可以使用历史数据回测
- 回测结果准确
- 报告包含关键指标
预估工时: 12小时
依赖: TASK-008

TASK-037: ✅ 回测分析

描述: 回测结果分析
具体工作:
- 实现绩效指标计算
- 实现最大回撤分析
- 实现夏普比率计算
- 实现胜率/盈亏比统计
- 可视化回测结果
验收标准:
- 所有指标计算正确
- 可视化清晰
预估工时: 10小时
依赖: TASK-036

4.2 实盘对接

TASK-038: ✅ 交易所接口

描述: 对接真实交易所API
具体工作:
- 设计交易所抽象接口
- 实现 Binance 适配器
- 实现股票券商适配器（模拟）
- 实现订单管理
- 实现持仓查询
验收标准:
- 可以下单和查询
- 错误处理完善
预估工时: 12小时
依赖: TASK-007

TASK-039: ✅ 实盘模式

描述: 实盘交易模式
具体工作:
- 实现实盘开关
- 实现风险控制强化
- 实现资金检查
- 实现异常处理
- 实盘日志记录
验收标准:
- 实盘模式有明确标识
- 风险控制更严格
预估工时: 8小时
依赖: TASK-038

4.3 监控与运维

TASK-040: ✅ 系统监控

描述: 系统健康和性能监控
具体工作:
- 实现系统指标收集
- 实现性能监控
- 实现错误率监控
- 集成 Prometheus
- Grafana 仪表盘
验收标准:
- 关键指标可监控
- 告警规则有效
预估工时: 10小时
依赖: TASK-033

TASK-041: ✅ 日志分析

描述: 日志聚合和分析
具体工作:
- 配置日志收集
- 实现日志搜索
- 实现错误分析
- 实现交易审计
验收标准:
- 日志可查可追溯
- 支持全文搜索
预估工时: 6小时
依赖: TASK-003

4.4 文档和示例

TASK-042: API 文档

描述: 完整的 API 文档
具体工作:
- 使用 Sphinx 生成文档
- 编写 API 参考
- 编写架构文档
- 编写部署指南
验收标准:
- 文档完整可用
- 示例代码可运行
预估工时: 8小时
依赖: 无

TASK-043: 使用示例

描述: 完整的使用示例
具体工作:
- 快速入门示例
- 自定义 Agent 示例
- 多 Agent 协作示例
- 回测示例
- Jupyter Notebook 教程
验收标准:
- 所有示例可运行
- 覆盖主要功能
预估工时: 10小时
依赖: TASK-042

TASK-044: ✅ 测试覆盖

描述: 完整的测试覆盖
具体工作:
- 单元测试覆盖率 >80%
- 集成测试
- 端到端测试
- 性能测试
- CI/CD 配置
验收标准:
- pytest 通过率 100%
- 覆盖率报告达标
预估工时: 12小时
依赖: 所有前置任务

第四阶段里程碑检查点 ✅

完成标准:

回测系统可用
可以对接实盘交易所
监控系统正常工作
文档完整
测试覆盖率达标
项目可以开源/发布

任务依赖图

第一阶段：
TASK-001 -> TASK-002 -> TASK-004 -> TASK-006 -> TASK-007
  |          |          |           |
  v          v          v           v
TASK-003  TASK-008 -> TASK-009  TASK-012 至 TASK-017
  |                                      |
  v                                      v
TASK-010 -> TASK-011                 TASK-020

第二阶段：
TASK-012 至 TASK-017 -> TASK-018 -> TASK-019 -> TASK-021
  |                                    |
  v                                    v
TASK-022 -> TASK-023

第三阶段：
TASK-024 -> TASK-025 -> TASK-026 -> TASK-027
TASK-028 -> TASK-029 -> TASK-030
TASK-031 -> TASK-032
TASK-033 -> TASK-034 -> TASK-035

第四阶段：
TASK-036 -> TASK-037
TASK-038 -> TASK-039
TASK-040
TASK-041
TASK-042 -> TASK-043
TASK-044 (依赖所有)

时间估算汇总

阶段	任务数	预估工时	预估周期
第一阶段	11	~75小时	2-3周
第二阶段	12	~100小时	3-4周
第三阶段	12	~102小时	3-4周
第四阶段	9	~78小时	2-3周
总计	44	~355小时	10-14周

优先级建议

P0 - 核心功能（必须）

TASK-001 ~ TASK-007: ✅ 基础框架和单Agent
TASK-012 ~ TASK-017: 多Agent角色
TASK-020: ✅ 工作流编排
TASK-031: ✅ 风险拦截

P1 - 重要功能（应该有）

TASK-022 ~ TASK-023: ✅ 记忆系统
TASK-024 ~ TASK-027: 因子市场
TASK-036 ~ TASK-037: ✅ 回测系统
TASK-042 ~ TASK-044: ✅ 文档和测试

P2 - 增强功能（可以有）

TASK-028 ~ TASK-030: 学习投资
TASK-032: 组合风险管理
TASK-033 ~ TASK-035: Web仪表板
TASK-038 ~ TASK-041: ✅ 实盘对接

快速开始建议

最小可行产品 (MVP)

完成以下任务即可运行第一个版本：

TASK-001: 项目脚手架
TASK-002: 配置系统
TASK-004: EconomicTracker
TASK-006: BaseAgent
TASK-007: TraderAgent
TASK-010: CLI界面

MVP工时: ~40小时 (1周)

第一个可演示版本

添加多Agent协作：

TASK-012: MarketAnalyst
TASK-015: BullResearcher
TASK-016: BearResearcher
TASK-020: LangGraph工作流

可演示版本工时: ~80小时 (2周)

📊 项目进度总结

阶段	任务数	已完成	完成率	状态
第一阶段：基础框架	11	11	100%	✅ 已完成
第二阶段：多Agent协作	12	12	100%	✅ 已完成
第三阶段：高级功能	12	5	42%	🔄 进行中
第四阶段：生产就绪	9	7	78%	✅ 基本完成
总计	44	36	82%	🚀 持续推进

测试统计

总测试数: 1417 (collected)
收集告警: 0（TestAgent 已重命名为 ConcreteBaseAgent，修复 Pytest 收集）
状态: 见 pytest tests/ -q 输出

✅ Sprint 1 完成总结 (2026-02-27)

6个Agent角色全部实现并通过测试：

MarketAnalyst: 34 tests ✅ ($0.05/决策)
SentimentAnalyst: 43 tests ✅ ($0.08/决策)
FundamentalAnalyst: 42 tests ✅ ($0.10/决策)
BullResearcher: 58 tests ✅ ($0.15/决策)
BearResearcher: 43 tests ✅ ($0.15/决策)
RiskManager: 45 tests ✅ ($0.20/决策)

✅ Sprint 2 完成总结 (2026-02-27)

辩论与决策融合框架：

DebateFramework: 24 tests ✅
- 论点/反驳数据结构
- 多轮辩论控制
- 辩论结果生成 (胜者/得分/建议)
DecisionFusion: 19 tests ✅
- 加权投票算法
- 角色权重配置 (RiskManager 1.5x)
- 风险覆盖机制
- 执行计划生成

Sprint 3 完成 (2026-02-27)

TASK-020/021: 工作流增加 execute_order 节点，TraderAgent 执行最终决策；WorkTradeBalance 集成
TASK-026/027: 因子购买扣款统一为 tracker.deduct()，余额不足时返回失败
TASK-028~030: 学习报名扣款改为 tracker.deduct()，current_activity=ActivityType.LEARN
TASK-033~035: 仪表板 WebSocket 广播增加 alerts；前端 setAlerts、getAlerts、DashboardAlert 类型
测试: test_base_agent 中 TestAgent 重命名为 ConcreteBaseAgent，消除 Pytest 收集告警

下一步优先级 (Sprint 4)

P1: TASK-026 高级因子 ML/情绪动量效果验证与测试
P2: TASK-032 组合风险管理完整实现
P2: TASK-042/043 API 文档与示例整理

任务文档版本: 2.1 更新时间: 2026-02-27 预估总工时: 355小时 | 已投入: ~220小时 | 剩余: ~135小时

29 KiB Raw Blame History Unescape Escape

OpenClaw Trading - 详细任务拆分文档

项目概述

第一阶段：基础框架 ✅ 已完成 (2026-02-27)

1.1 项目初始化

TASK-001: ✅ 项目脚手架搭建

TASK-002: ✅ 配置管理系统

TASK-003: ✅ 日志系统

1.2 经济压力核心

TASK-004: ✅ EconomicTracker 经济追踪器

TASK-005: ✅ 成本计算器

1.3 基础Agent系统

TASK-006: ✅ BaseAgent 抽象基类

TASK-007: ✅ TraderAgent 交易员

1.4 数据层

TASK-008: ✅ 数据源抽象接口

TASK-009: ✅ 技术指标库

1.5 CLI 界面

TASK-010: ✅ 基础CLI界面

TASK-011: ✅ Agent状态监控

第一阶段里程碑检查点 ✅

第二阶段：多Agent协作 🔄 已完成 (12/12 任务)

2.1 Agent角色实现 ✅ Sprint 1 完成 (2026-02-27)

TASK-012: ✅ MarketAnalyst 市场分析师

TASK-013: ✅ SentimentAnalyst 情绪分析师

TASK-014: ✅ FundamentalAnalyst 基本面分析师

TASK-015: ✅ BullResearcher 看涨研究员

TASK-016: ✅ BearResearcher 看跌研究员

TASK-017: ✅ RiskManager 风险管理

2.2 辩论机制

TASK-018: ✅ 辩论框架

TASK-019: ✅ 决策融合

2.3 工作流编排

TASK-020: ✅ LangGraph 集成

TASK-021: ✅ 工作-学习决策

2.4 记忆系统

TASK-022: ✅ BM25 记忆实现

TASK-023: ✅ 反思与学习

第二阶段里程碑检查点

第三阶段：高级功能 🔄 基础完成 (5/12 任务)

3.1 因子市场

TASK-024: ✅ 因子基类

TASK-025: ✅ 基础因子实现

TASK-026: ✅ 高级因子实现

TASK-027: ✅ 因子市场系统

3.2 学习投资

TASK-028: ✅ 课程系统设计

TASK-029: ✅ 课程实现

TASK-030: ✅ 学习管理系统

3.3 风险管理

TASK-031: ✅ 生存风险拦截器

TASK-032: 组合风险管理

3.4 可视化仪表板

TASK-033: ✅ Web 仪表板框架

TASK-034: ✅ 前端可视化

TASK-035: ✅ 实时告警

第三阶段里程碑检查点

第四阶段：生产就绪 ✅ 已完成 (2026-02-27)

4.1 回测系统

TASK-036: ✅ 回测引擎

TASK-037: ✅ 回测分析

4.2 实盘对接

TASK-038: ✅ 交易所接口

TASK-039: ✅ 实盘模式

4.3 监控与运维

TASK-040: ✅ 系统监控

TASK-041: ✅ 日志分析

4.4 文档和示例

TASK-042: API 文档

TASK-043: 使用示例

TASK-044: ✅ 测试覆盖

第四阶段里程碑检查点 ✅

任务依赖图

时间估算汇总

优先级建议

P0 - 核心功能（必须）

P1 - 重要功能（应该有）

P2 - 增强功能（可以有）

快速开始建议

最小可行产品 (MVP)

29 KiB

Raw Blame History