feat(README): 添加 OpenBB 市场数据集成
- 在 README.md 中添加了 OpenBB 市场数据集成的说明 - 更新了 doppler_config.py 中 Google GenAI 配置逻辑 - 移除了与 ADK 和 Ollama 相关的示例代码文件
This commit is contained in:
ben
parent
51576ebb6f
commit
ed49ef2833
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@ -11,6 +11,7 @@
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- **🌍 天下体系分析**: 基于儒门天下观的资本生态"天命树"分析模型
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- **🔒 安全配置管理**: 使用Doppler进行统一的密钥和配置管理
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- **📊 智能数据源**: 基于17个RapidAPI订阅的永动机数据引擎
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- **📈 市场数据 (可选)**: 集成 OpenBB v4，统一路由多数据提供商，详见 docs/openbb_integration.md
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- **🎨 现代化界面**: 基于Streamlit的响应式Web界面
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## 🏗️ 项目结构
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@ -95,9 +95,12 @@ def get_google_genai_config() -> Dict[str, str]:
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Returns:
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Google GenAI配置字典
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"""
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||||
use_vertex_ai = get_secret('GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI', 'FALSE').upper() == 'TRUE'
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||||
api_key = '' if use_vertex_ai else get_secret('GOOGLE_API_KEY', '')
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||||
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||||
return {
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||||
'api_key': get_secret('GOOGLE_API_KEY', ''),
|
||||
'use_vertex_ai': get_secret('GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI', 'FALSE'),
|
||||
'api_key': api_key,
|
||||
'use_vertex_ai': str(use_vertex_ai).upper(),
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||||
'project_id': get_secret('GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID', ''),
|
||||
'location': get_secret('GOOGLE_CLOUD_LOCATION', 'us-central1'),
|
||||
'memory_bank_enabled': get_secret('VERTEX_MEMORY_BANK_ENABLED', 'TRUE'),
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@ -0,0 +1,56 @@
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# OpenBB 集成指南
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本指南帮助你在本项目中启用并使用 OpenBB v4 作为市场数据源，同时保证在未安装 OpenBB 的情况下，应用可平稳回退到演示/合成数据。
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## 1. 为什么选择 OpenBB v4
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- 统一的路由接口：`from openbb import obb`
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- 多数据提供商聚合（如 yfinance、polygon、fmp 等）
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- 返回对象支持 `.results` 或 `.to_df()`，便于统一处理
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## 2. 安装与环境准备
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默认未安装 OpenBB（requirements.txt 中为可选依赖）。如需启用：
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```bash
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pip install "openbb>=4.1.0"
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```
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若你使用的是国内网络，建议配置合适的 PyPI 镜像或使用代理。
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## 3. 配置说明
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无需额外配置即可使用 `provider='yfinance'` 的公共数据。若你有付费数据源（如 polygon），可通过环境变量或 OpenBB 的 provider 配置进行设置。
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## 4. 代码结构与调用方式
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- Streamlit UI: `app/tabs/openbb_tab.py`
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- 自动检测 OpenBB 是否可用；若不可用则使用演示数据或合成数据
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- 优先路由：`obb.equity.price.historical`，ETF 回退至 `obb.etf.price.historical`
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- 引擎模块: `src/jixia/engines/openbb_engine.py`
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- 延迟导入 OpenBB：首次调用时 `from openbb import obb`
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||||
- 对 `.results` / `.to_df()` / `.to_dataframe()` 做兼容处理
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- 辅助脚本: `src/jixia/engines/openbb_stock_data.py`
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- 延迟导入 `obb`
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- ETF 历史数据路径更新为 `obb.etf.price.historical`
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## 5. 回退机制
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- UI 层（OpenBB Tab）
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- 未安装 OpenBB 或请求失败：读取 `examples/data/*.json` 的演示数据；仍失败则生成合成数据
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- 引擎层
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- 若未安装 OpenBB：返回 `success=False`，带错误消息，不影响其他功能
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## 6. 开发与测试
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- 单元测试建议：
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- 未安装 OpenBB 时，`_load_price_data` 能返回演示/合成数据
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- 已安装 OpenBB 时，能通过 `obb.equity.price.historical` 获取 DataFrame
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- 在本仓库中新增了占位测试：`tests/test_openbb_fallback.py`
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## 7. 典型问题排查
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- ImportError: No module named 'openbb'
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- 未安装 OpenBB；按第2节安装。
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- 返回空数据
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- 检查 symbol 是否正确；尝试更换 provider 或缩短时间窗口。
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- 列名/索引不匹配
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- UI 中已对常见列/索引做了规范化处理；如仍异常，可打印原始 DataFrame 排查。
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## 8. 后续计划
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- 接入更多 OpenBB 路由（基本面、新闻、财报、因子）
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||||
- 与辩论系统结果联动，生成投资洞察卡片
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||||
- 支持用户自定义 provider 优先级与兜底策略
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@ -1,130 +0,0 @@
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|||
#!/usr/bin/env python3
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||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
稷下学宫 Google ADK 论道系统测试
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||||
基于 Google ADK 的八仙论道原型
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"""
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||||
import os
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||||
import asyncio
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from google.adk import Agent
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||||
from google.adk.tools import FunctionTool
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||||
# 八仙智能体定义
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||||
def create_baxian_agents():
|
||||
"""创建八仙智能体"""
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||||
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# 铁拐李 - 逆向思维专家
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||||
tie_guai_li = Agent(
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||||
name="铁拐李",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
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||||
|
||||
# 汉钟离 - 平衡协调者
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||||
han_zhong_li = Agent(
|
||||
name="汉钟离",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 张果老 - 历史智慧者
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||||
zhang_guo_lao = Agent(
|
||||
name="张果老",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 蓝采和 - 创新思维者
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||||
lan_cai_he = Agent(
|
||||
name="蓝采和",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 何仙姑 - 直觉洞察者
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||||
he_xian_gu = Agent(
|
||||
name="何仙姑",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 理性分析者
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||||
lu_dong_bin = Agent(
|
||||
name="吕洞宾",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 韩湘子 - 艺术感知者
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||||
han_xiang_zi = Agent(
|
||||
name="韩湘子",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 曹国舅 - 实务执行者
|
||||
cao_guo_jiu = Agent(
|
||||
name="曹国舅",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"铁拐李": tie_guai_li,
|
||||
"汉钟离": han_zhong_li,
|
||||
"张果老": zhang_guo_lao,
|
||||
"蓝采和": lan_cai_he,
|
||||
"何仙姑": he_xian_gu,
|
||||
"吕洞宾": lu_dong_bin,
|
||||
"韩湘子": han_xiang_zi,
|
||||
"曹国舅": cao_guo_jiu
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_single_agent():
|
||||
"""测试单个智能体"""
|
||||
print("🧪 测试单个智能体...")
|
||||
|
||||
# 创建铁拐李智能体
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||||
tie_guai_li = Agent(
|
||||
name="铁拐李",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"✅ 智能体 '{tie_guai_li.name}' 创建成功")
|
||||
print(f"📱 使用模型: {tie_guai_li.model}")
|
||||
|
||||
return tie_guai_li
|
||||
|
||||
def test_baxian_creation():
|
||||
"""测试八仙智能体创建"""
|
||||
print("\n🎭 创建八仙智能体...")
|
||||
|
||||
baxian = create_baxian_agents()
|
||||
|
||||
print(f"✅ 成功创建 {len(baxian)} 个智能体:")
|
||||
for name, agent in baxian.items():
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||||
print(f" - {name}: {agent.model}")
|
||||
|
||||
return baxian
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""主测试函数"""
|
||||
print("🚀 开始稷下学宫 ADK 论道系统测试...")
|
||||
|
||||
# 检查API密钥
|
||||
api_key = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
|
||||
if not api_key:
|
||||
print("❌ 未找到 GOOGLE_API_KEY 环境变量")
|
||||
print("请使用: doppler run -- python src/jixia/debates/adk_debate_test.py")
|
||||
return
|
||||
|
||||
print(f"✅ API密钥已配置 (长度: {len(api_key)} 字符)")
|
||||
|
||||
# 测试单个智能体
|
||||
single_agent = test_single_agent()
|
||||
|
||||
# 测试八仙智能体创建
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||||
baxian = test_baxian_creation()
|
||||
|
||||
print("\n🎉 ADK 论道系统基础测试完成！")
|
||||
print("\n📝 下一步:")
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||||
print(" 1. 实现智能体间的对话逻辑")
|
||||
print(" 2. 集成 RapidAPI 数据源")
|
||||
print(" 3. 创建论道主题和流程")
|
||||
print(" 4. 连接 Streamlit 界面")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
|
|
@ -1,82 +0,0 @@
|
|||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
稷下学宫 ADK 简单论道测试
|
||||
实现智能体间的基本对话功能
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
from google.adk import Agent
|
||||
|
||||
def create_debate_agents():
|
||||
"""创建论道智能体"""
|
||||
|
||||
# 铁拐李 - 逆向思维专家
|
||||
tie_guai_li = Agent(
|
||||
name="铁拐李",
|
||||
model="gemini-2.0-flash-exp"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 理性分析者
|
||||
lu_dong_bin = Agent(
|
||||
name="吕洞宾",
|
||||
model="gemini-2.0-flash-exp"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return tie_guai_li, lu_dong_bin
|
||||
|
||||
def simple_debate_test():
|
||||
"""简单论道测试"""
|
||||
print("🎭 开始简单论道测试...")
|
||||
|
||||
# 创建智能体
|
||||
tie_guai_li, lu_dong_bin = create_debate_agents()
|
||||
|
||||
print("\n📋 论道主题: 人工智能对未来社会的影响")
|
||||
print("\n🎯 开始论道...")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 测试智能体创建
|
||||
print("\n✅ 智能体创建成功:")
|
||||
print(f" - {tie_guai_li.name}: {tie_guai_li.model}")
|
||||
print(f" - {lu_dong_bin.name}: {lu_dong_bin.model}")
|
||||
|
||||
print("\n🎉 简单论道测试完成！")
|
||||
print("\n📝 智能体基础功能验证成功")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 论道测试失败: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""主函数"""
|
||||
print("🚀 稷下学宫 ADK 简单论道系统")
|
||||
|
||||
# 检查API密钥
|
||||
api_key = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
|
||||
if not api_key:
|
||||
print("❌ 未找到 GOOGLE_API_KEY 环境变量")
|
||||
print("请使用: doppler run -- python src/jixia/debates/adk_simple_debate.py")
|
||||
return
|
||||
|
||||
print(f"✅ API密钥已配置")
|
||||
|
||||
# 运行测试
|
||||
try:
|
||||
result = simple_debate_test()
|
||||
if result:
|
||||
print("\n📝 测试结果: 成功")
|
||||
print("\n🎯 下一步开发计划:")
|
||||
print(" 1. 学习ADK的正确调用方式")
|
||||
print(" 2. 实现智能体对话功能")
|
||||
print(" 3. 扩展到八仙全员论道")
|
||||
print(" 4. 集成实时数据源")
|
||||
else:
|
||||
print("\n❌ 测试失败")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 运行失败: {e}")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
|
|
@ -1,355 +0,0 @@
|
|||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
稷下学宫本地版 - 基于Ollama的四仙辩论系统
|
||||
使用本地Ollama服务，无需API密钥
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from swarm import Swarm, Agent
|
||||
from typing import Dict, List, Any, Optional
|
||||
import random
|
||||
|
||||
class JixiaOllamaSwarm:
|
||||
"""稷下学宫本地版 - 使用Ollama的四仙辩论系统"""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
# Ollama配置
|
||||
self.ollama_base_url = "http://100.99.183.38:11434"
|
||||
self.model_name = "gemma3n:e4b" # 使用你指定的模型
|
||||
|
||||
# 初始化Swarm客户端，使用Ollama
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
openai_client = OpenAI(
|
||||
api_key="ollama", # Ollama不需要真实的API密钥
|
||||
base_url=f"{self.ollama_base_url}/v1"
|
||||
)
|
||||
self.client = Swarm(client=openai_client)
|
||||
|
||||
print(f"🦙 使用本地Ollama服务: {self.ollama_base_url}")
|
||||
print(f"🤖 使用模型: {self.model_name}")
|
||||
|
||||
# 四仙配置
|
||||
self.immortals = {
|
||||
'吕洞宾': {
|
||||
'role': '技术分析专家',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '技术分析和图表解读',
|
||||
'style': '犀利直接，一剑封喉'
|
||||
},
|
||||
'何仙姑': {
|
||||
'role': '风险控制专家',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '风险评估和资金管理',
|
||||
'style': '温和坚定，关注风险'
|
||||
},
|
||||
'张果老': {
|
||||
'role': '历史数据分析师',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '历史回测和趋势分析',
|
||||
'style': '博古通今，从历史找规律'
|
||||
},
|
||||
'铁拐李': {
|
||||
'role': '逆向投资大师',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '逆向思维和危机发现',
|
||||
'style': '不拘一格，挑战共识'
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 创建智能体
|
||||
self.agents = self.create_agents()
|
||||
|
||||
def create_agents(self) -> Dict[str, Agent]:
|
||||
"""创建四仙智能体"""
|
||||
agents = {}
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 技术分析专家
|
||||
agents['吕洞宾'] = Agent(
|
||||
name="LuDongbin",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是吕洞宾，八仙之首，技术分析专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长技术分析和图表解读
|
||||
- 立场：看涨派，善于发现投资机会
|
||||
- 风格：犀利直接，一剑封喉
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从技术分析角度分析市场
|
||||
2. 使用具体的技术指标支撑观点（如RSI、MACD、均线等）
|
||||
3. 保持看涨的乐观态度
|
||||
4. 发言以"吕洞宾曰："开头
|
||||
5. 发言控制在100字以内，简洁有力
|
||||
6. 发言完毕后说"请何仙姑继续论道"
|
||||
|
||||
请用古雅但现代的语言风格，结合专业的技术分析。
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_hexiangu]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 何仙姑 - 风险控制专家
|
||||
agents['何仙姑'] = Agent(
|
||||
name="HeXiangu",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是何仙姑，八仙中唯一的女仙，风险控制专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长风险评估和资金管理
|
||||
- 立场：看跌派，关注投资风险
|
||||
- 风格：温和坚定，关注风险控制
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从风险控制角度分析市场
|
||||
2. 指出潜在的投资风险和危险信号
|
||||
3. 保持谨慎的态度，强调风险管理
|
||||
4. 发言以"何仙姑曰："开头
|
||||
5. 发言控制在100字以内，温和但坚定
|
||||
6. 发言完毕后说"请张果老继续论道"
|
||||
|
||||
请用温和但专业的语调，体现女性的细致和关怀。
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_zhangguolao]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 张果老 - 历史数据分析师
|
||||
agents['张果老'] = Agent(
|
||||
name="ZhangGuoLao",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是张果老，历史数据分析师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长历史回测和趋势分析
|
||||
- 立场：看涨派，从历史中寻找机会
|
||||
- 风格：博古通今，从历史中找规律
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从历史数据角度分析市场
|
||||
2. 引用具体的历史案例和数据
|
||||
3. 保持乐观的投资态度
|
||||
4. 发言以"张果老曰："开头
|
||||
5. 发言控制在100字以内，引经据典
|
||||
6. 发言完毕后说"请铁拐李继续论道"
|
||||
|
||||
请用博学的语调，多引用历史数据和案例。
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_tieguaili]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 铁拐李 - 逆向投资大师
|
||||
agents['铁拐李'] = Agent(
|
||||
name="TieGuaiLi",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是铁拐李，逆向投资大师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长逆向思维和危机发现
|
||||
- 立场：看跌派，挑战主流观点
|
||||
- 风格：不拘一格，敢于质疑
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从逆向投资角度分析市场
|
||||
2. 挑战前面三位仙人的观点
|
||||
3. 寻找市场的潜在危机和泡沫
|
||||
4. 发言以"铁拐李曰："开头
|
||||
5. 作为最后发言者，要总结四仙观点并给出结论
|
||||
6. 发言控制在150字以内，包含总结
|
||||
|
||||
请用直率犀利的语言，体现逆向思维的独特视角。
|
||||
""",
|
||||
functions=[] # 最后一个，不需要转换
|
||||
)
|
||||
|
||||
return agents
|
||||
|
||||
def to_hexiangu(self):
|
||||
"""转到何仙姑"""
|
||||
return self.agents['何仙姑']
|
||||
|
||||
def to_zhangguolao(self):
|
||||
"""转到张果老"""
|
||||
return self.agents['张果老']
|
||||
|
||||
def to_tieguaili(self):
|
||||
"""转到铁拐李"""
|
||||
return self.agents['铁拐李']
|
||||
|
||||
async def conduct_debate(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""进行四仙辩论"""
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫四仙论道开始！")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"🎯 论道主题: {topic}")
|
||||
print(f"⏰ 开始时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
|
||||
print(f"🦙 使用本地Ollama: {self.ollama_base_url}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 构建初始提示
|
||||
prompt = self.build_prompt(topic, context)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
print("⚔️ 吕洞宾仙长请先发言...")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
response = self.client.run(
|
||||
agent=self.agents['吕洞宾'],
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
max_turns=8, # 四仙各发言一次，加上可能的交互
|
||||
model_override=self.model_name
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("🎊 四仙论道圆满结束！")
|
||||
|
||||
# 处理结果
|
||||
result = self.process_result(response, topic, context)
|
||||
self.display_summary(result)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 论道过程中出错: {e}")
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def build_prompt(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> str:
|
||||
"""构建辩论提示"""
|
||||
context_str = ""
|
||||
if context:
|
||||
context_str = f"\n📊 市场背景:\n{json.dumps(context, indent=2, ensure_ascii=False)}\n"
|
||||
|
||||
prompt = f"""
|
||||
🏛️ 稷下学宫四仙论道正式开始！
|
||||
|
||||
📜 论道主题: {topic}
|
||||
{context_str}
|
||||
|
||||
🎭 论道规则:
|
||||
1. 四仙按序发言：吕洞宾 → 何仙姑 → 张果老 → 铁拐李
|
||||
2. 正反方交替：吕洞宾(看涨) → 何仙姑(看跌) → 张果老(看涨) → 铁拐李(看跌)
|
||||
3. 每位仙人从专业角度分析，提供具体数据支撑
|
||||
4. 可以质疑前面仙人的观点，但要有理有据
|
||||
5. 保持仙风道骨的表达风格，但要专业
|
||||
6. 每次发言简洁有力，控制在100字以内
|
||||
7. 铁拐李作为最后发言者要总结观点
|
||||
|
||||
🗡️ 请吕洞宾仙长首先发言！
|
||||
记住：你是技术分析专家，要从技术面找到投资机会！
|
||||
发言要简洁有力，一剑封喉！
|
||||
"""
|
||||
return prompt
|
||||
|
||||
def process_result(self, response, topic: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""处理辩论结果"""
|
||||
messages = response.messages if hasattr(response, 'messages') else []
|
||||
|
||||
debate_messages = []
|
||||
for msg in messages:
|
||||
if msg.get('role') == 'assistant' and msg.get('content'):
|
||||
content = msg['content']
|
||||
speaker = self.extract_speaker(content)
|
||||
|
||||
debate_messages.append({
|
||||
'speaker': speaker,
|
||||
'content': content,
|
||||
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
|
||||
'stance': self.immortals.get(speaker, {}).get('stance', 'unknown')
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"debate_id": f"jixia_ollama_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}",
|
||||
"topic": topic,
|
||||
"context": context,
|
||||
"messages": debate_messages,
|
||||
"final_output": debate_messages[-1]['content'] if debate_messages else "",
|
||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"framework": "OpenAI Swarm + Ollama",
|
||||
"model": self.model_name,
|
||||
"ollama_url": self.ollama_base_url
|
||||
}
|
||||
|
||||
def extract_speaker(self, content: str) -> str:
|
||||
"""从内容中提取发言者"""
|
||||
for name in self.immortals.keys():
|
||||
if f"{name}曰" in content:
|
||||
return name
|
||||
return "未知仙人"
|
||||
|
||||
def display_summary(self, result: Dict[str, Any]):
|
||||
"""显示辩论总结"""
|
||||
print("\n🌟 四仙论道总结")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"📜 主题: {result['topic']}")
|
||||
print(f"⏰ 时间: {result['timestamp']}")
|
||||
print(f"🔧 框架: {result['framework']}")
|
||||
print(f"🤖 模型: {result['model']}")
|
||||
print(f"💬 发言数: {len(result['messages'])}条")
|
||||
|
||||
# 统计正反方观点
|
||||
positive_count = len([m for m in result['messages'] if m.get('stance') == 'positive'])
|
||||
negative_count = len([m for m in result['messages'] if m.get('stance') == 'negative'])
|
||||
|
||||
print(f"📊 观点分布: 看涨{positive_count}条, 看跌{negative_count}条")
|
||||
|
||||
print("\n🏆 最终总结:")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
if result['messages']:
|
||||
print(result['final_output'])
|
||||
|
||||
print("\n✨ 本地辩论特色:")
|
||||
print("🦙 使用本地Ollama，无需API密钥")
|
||||
print("🗡️ 四仙各展所长，观点多元")
|
||||
print("⚖️ 正反方交替，辩论激烈")
|
||||
print("🚀 基于Swarm，性能优越")
|
||||
print("🔒 完全本地运行，数据安全")
|
||||
|
||||
# 主函数
|
||||
async def main():
|
||||
"""主函数"""
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫本地版 - Ollama + Swarm")
|
||||
print("🦙 使用本地Ollama服务，无需API密钥")
|
||||
print("🚀 四仙论道，完全本地运行")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 创建辩论系统
|
||||
academy = JixiaOllamaSwarm()
|
||||
|
||||
# 辩论主题
|
||||
topics = [
|
||||
"英伟达股价走势：AI泡沫还是技术革命？",
|
||||
"美联储2024年货币政策：加息还是降息？",
|
||||
"比特币vs黄金：谁是更好的避险资产？",
|
||||
"中国房地产市场：触底反弹还是继续下行？",
|
||||
"特斯拉股价：马斯克效应还是基本面支撑？"
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 随机选择主题
|
||||
topic = random.choice(topics)
|
||||
|
||||
# 市场背景
|
||||
context = {
|
||||
"market_sentiment": "谨慎乐观",
|
||||
"volatility": "中等",
|
||||
"key_events": ["财报季", "央行会议", "地缘政治"],
|
||||
"technical_indicators": {
|
||||
"RSI": 65,
|
||||
"MACD": "金叉",
|
||||
"MA20": "上穿"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
result = await academy.conduct_debate(topic, context)
|
||||
|
||||
if result:
|
||||
print(f"\n🎉 辩论成功！ID: {result['debate_id']}")
|
||||
print(f"📁 使用模型: {result['model']}")
|
||||
print(f"🌐 Ollama服务: {result['ollama_url']}")
|
||||
else:
|
||||
print("❌ 辩论失败")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
|
|
@ -1,361 +0,0 @@
|
|||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
稷下学宫简化版 - 基于OpenAI Swarm的四仙辩论系统
|
||||
避免复杂的函数名称问题，专注于辩论效果
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from swarm import Swarm, Agent
|
||||
from typing import Dict, List, Any, Optional
|
||||
import random
|
||||
|
||||
class JixiaSimpleSwarm:
|
||||
"""稷下学宫简化版 - 四仙辩论系统"""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
# 使用Doppler配置
|
||||
try:
|
||||
from config.doppler_config import get_doppler_manager
|
||||
manager = get_doppler_manager()
|
||||
manager.load_config(force_doppler=True)
|
||||
print("🔐 使用Doppler配置")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ Doppler配置失败: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# 获取API密钥
|
||||
self.api_key = self.get_api_key()
|
||||
|
||||
if self.api_key:
|
||||
# 初始化Swarm客户端
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
openai_client = OpenAI(
|
||||
api_key=self.api_key,
|
||||
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
|
||||
default_headers={
|
||||
"HTTP-Referer": "https://github.com/ben/cauldron",
|
||||
"X-Title": "Jixia Academy"
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
self.client = Swarm(client=openai_client)
|
||||
else:
|
||||
self.client = None
|
||||
|
||||
# 四仙配置
|
||||
self.immortals = {
|
||||
'吕洞宾': {
|
||||
'role': '技术分析专家',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '技术分析和图表解读',
|
||||
'style': '犀利直接，一剑封喉'
|
||||
},
|
||||
'何仙姑': {
|
||||
'role': '风险控制专家',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '风险评估和资金管理',
|
||||
'style': '温和坚定，关注风险'
|
||||
},
|
||||
'张果老': {
|
||||
'role': '历史数据分析师',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '历史回测和趋势分析',
|
||||
'style': '博古通今，从历史找规律'
|
||||
},
|
||||
'铁拐李': {
|
||||
'role': '逆向投资大师',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '逆向思维和危机发现',
|
||||
'style': '不拘一格，挑战共识'
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 创建智能体
|
||||
self.agents = self.create_agents()
|
||||
|
||||
def get_api_key(self):
|
||||
"""获取API密钥"""
|
||||
api_keys = [
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_1'),
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_2'),
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_3'),
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_4')
|
||||
]
|
||||
|
||||
for key in api_keys:
|
||||
if key and key.startswith('sk-'):
|
||||
print(f"✅ 找到API密钥: {key[:20]}...")
|
||||
return key
|
||||
|
||||
print("❌ 未找到有效的API密钥")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def create_agents(self) -> Dict[str, Agent]:
|
||||
"""创建四仙智能体"""
|
||||
if not self.client:
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
agents = {}
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 技术分析专家
|
||||
agents['吕洞宾'] = Agent(
|
||||
name="LuDongbin",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是吕洞宾，八仙之首，技术分析专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长技术分析和图表解读
|
||||
- 立场：看涨派，善于发现投资机会
|
||||
- 风格：犀利直接，一剑封喉
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从技术分析角度分析市场
|
||||
2. 使用具体的技术指标支撑观点
|
||||
3. 保持看涨的乐观态度
|
||||
4. 发言以"吕洞宾曰："开头
|
||||
5. 发言完毕后说"请何仙姑继续论道"
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_hexiangu]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 何仙姑 - 风险控制专家
|
||||
agents['何仙姑'] = Agent(
|
||||
name="HeXiangu",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是何仙姑，八仙中唯一的女仙，风险控制专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长风险评估和资金管理
|
||||
- 立场：看跌派，关注投资风险
|
||||
- 风格：温和坚定，关注风险控制
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从风险控制角度分析市场
|
||||
2. 指出潜在的投资风险
|
||||
3. 保持谨慎的态度
|
||||
4. 发言以"何仙姑曰："开头
|
||||
5. 发言完毕后说"请张果老继续论道"
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_zhangguolao]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 张果老 - 历史数据分析师
|
||||
agents['张果老'] = Agent(
|
||||
name="ZhangGuoLao",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是张果老，历史数据分析师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长历史回测和趋势分析
|
||||
- 立场：看涨派，从历史中寻找机会
|
||||
- 风格：博古通今，从历史中找规律
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从历史数据角度分析市场
|
||||
2. 引用历史案例和数据
|
||||
3. 保持乐观的投资态度
|
||||
4. 发言以"张果老曰："开头
|
||||
5. 发言完毕后说"请铁拐李继续论道"
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_tieguaili]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 铁拐李 - 逆向投资大师
|
||||
agents['铁拐李'] = Agent(
|
||||
name="TieGuaiLi",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是铁拐李，逆向投资大师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长逆向思维和危机发现
|
||||
- 立场：看跌派，挑战主流观点
|
||||
- 风格：不拘一格，敢于质疑
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从逆向投资角度分析市场
|
||||
2. 挑战前面仙人的观点
|
||||
3. 寻找市场的潜在危机
|
||||
4. 发言以"铁拐李曰："开头
|
||||
5. 作为最后发言者，要总结四仙观点并给出结论
|
||||
""",
|
||||
functions=[] # 最后一个，不需要转换
|
||||
)
|
||||
|
||||
return agents
|
||||
|
||||
def to_hexiangu(self):
|
||||
"""转到何仙姑"""
|
||||
return self.agents['何仙姑']
|
||||
|
||||
def to_zhangguolao(self):
|
||||
"""转到张果老"""
|
||||
return self.agents['张果老']
|
||||
|
||||
def to_tieguaili(self):
|
||||
"""转到铁拐李"""
|
||||
return self.agents['铁拐李']
|
||||
|
||||
async def conduct_debate(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""进行四仙辩论"""
|
||||
if not self.client:
|
||||
print("❌ 客户端未初始化，无法进行辩论")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫四仙论道开始！")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"🎯 论道主题: {topic}")
|
||||
print(f"⏰ 开始时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 构建初始提示
|
||||
prompt = self.build_prompt(topic, context)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
print("⚔️ 吕洞宾仙长请先发言...")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
response = self.client.run(
|
||||
agent=self.agents['吕洞宾'],
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
max_turns=10,
|
||||
model_override="openai/gpt-3.5-turbo" # 使用稳定的模型
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("🎊 四仙论道圆满结束！")
|
||||
|
||||
# 处理结果
|
||||
result = self.process_result(response, topic, context)
|
||||
self.display_summary(result)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 论道过程中出错: {e}")
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def build_prompt(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> str:
|
||||
"""构建辩论提示"""
|
||||
context_str = ""
|
||||
if context:
|
||||
context_str = f"\n📊 市场背景:\n{json.dumps(context, indent=2, ensure_ascii=False)}\n"
|
||||
|
||||
prompt = f"""
|
||||
🏛️ 稷下学宫四仙论道正式开始！
|
||||
|
||||
📜 论道主题: {topic}
|
||||
{context_str}
|
||||
|
||||
🎭 论道规则:
|
||||
1. 四仙按序发言：吕洞宾 → 何仙姑 → 张果老 → 铁拐李
|
||||
2. 正反方交替：吕洞宾(看涨) → 何仙姑(看跌) → 张果老(看涨) → 铁拐李(看跌)
|
||||
3. 每位仙人从专业角度分析，提供具体数据支撑
|
||||
4. 可以质疑前面仙人的观点
|
||||
5. 保持仙风道骨的表达风格
|
||||
6. 铁拐李作为最后发言者要总结观点
|
||||
|
||||
🗡️ 请吕洞宾仙长首先发言！
|
||||
记住：你是技术分析专家，要从技术面找到投资机会！
|
||||
"""
|
||||
return prompt
|
||||
|
||||
def process_result(self, response, topic: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""处理辩论结果"""
|
||||
messages = response.messages if hasattr(response, 'messages') else []
|
||||
|
||||
debate_messages = []
|
||||
for msg in messages:
|
||||
if msg.get('role') == 'assistant' and msg.get('content'):
|
||||
content = msg['content']
|
||||
speaker = self.extract_speaker(content)
|
||||
|
||||
debate_messages.append({
|
||||
'speaker': speaker,
|
||||
'content': content,
|
||||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"debate_id": f"jixia_simple_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}",
|
||||
"topic": topic,
|
||||
"context": context,
|
||||
"messages": debate_messages,
|
||||
"final_output": debate_messages[-1]['content'] if debate_messages else "",
|
||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"framework": "OpenAI Swarm (Simplified)"
|
||||
}
|
||||
|
||||
def extract_speaker(self, content: str) -> str:
|
||||
"""从内容中提取发言者"""
|
||||
for name in self.immortals.keys():
|
||||
if f"{name}曰" in content:
|
||||
return name
|
||||
return "未知仙人"
|
||||
|
||||
def display_summary(self, result: Dict[str, Any]):
|
||||
"""显示辩论总结"""
|
||||
print("\n🌟 四仙论道总结")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"📜 主题: {result['topic']}")
|
||||
print(f"⏰ 时间: {result['timestamp']}")
|
||||
print(f"🔧 框架: {result['framework']}")
|
||||
print(f"💬 发言数: {len(result['messages'])}条")
|
||||
|
||||
print("\n🏆 最终总结:")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
if result['messages']:
|
||||
print(result['final_output'])
|
||||
|
||||
print("\n✨ 辩论特色:")
|
||||
print("🗡️ 四仙各展所长，观点多元")
|
||||
print("⚖️ 正反方交替，辩论激烈")
|
||||
print("🚀 基于Swarm，性能优越")
|
||||
|
||||
# 主函数
|
||||
async def main():
|
||||
"""主函数"""
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫简化版 - OpenAI Swarm")
|
||||
print("🚀 四仙论道，简洁高效")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 创建辩论系统
|
||||
academy = JixiaSimpleSwarm()
|
||||
|
||||
if not academy.client:
|
||||
print("❌ 系统初始化失败")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# 辩论主题
|
||||
topics = [
|
||||
"英伟达股价走势：AI泡沫还是技术革命？",
|
||||
"美联储2024年货币政策：加息还是降息？",
|
||||
"比特币vs黄金：谁是更好的避险资产？",
|
||||
"中国房地产市场：触底反弹还是继续下行？"
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 随机选择主题
|
||||
topic = random.choice(topics)
|
||||
|
||||
# 市场背景
|
||||
context = {
|
||||
"market_sentiment": "谨慎乐观",
|
||||
"volatility": "中等",
|
||||
"key_events": ["财报季", "央行会议", "地缘政治"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
result = await academy.conduct_debate(topic, context)
|
||||
|
||||
if result:
|
||||
print(f"\n🎉 辩论成功！ID: {result['debate_id']}")
|
||||
else:
|
||||
print("❌ 辩论失败")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
|
|
@ -52,8 +52,8 @@ google-cloud-aiplatform>=1.38.0
|
|||
PyYAML>=6.0
|
||||
python-frontmatter>=1.0.0
|
||||
|
||||
# 市场数据 - OpenBB（可选安装）
|
||||
openbb>=4.1.0
|
||||
# 市场数据 - OpenBB（可选安装，未默认安装。若需启用，请取消下一行注释）
|
||||
# openbb>=4.1.0
|
||||
|
||||
# 新增：从 .env 加载本地环境变量
|
||||
python-dotenv>=1.0.1
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -6,7 +6,7 @@ OpenBB 集成引擎
|
|||
|
||||
from typing import Dict, List, Any, Optional
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
import openbb
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class ImmortalConfig:
|
||||
|
|
@ -18,7 +18,7 @@ class ImmortalConfig:
|
|||
class APIResult:
|
||||
"""API调用结果数据类"""
|
||||
success: bool
|
||||
data: Optional[Dict[str, Any]] = None
|
||||
data: Optional[Any] = None
|
||||
provider_used: Optional[str] = None
|
||||
error: Optional[str] = None
|
||||
|
||||
|
|
@ -29,6 +29,9 @@ class OpenBBEngine:
|
|||
"""
|
||||
初始化 OpenBB 引擎
|
||||
"""
|
||||
# 延迟导入 OpenBB，避免未安装时报错
|
||||
self._obb = None
|
||||
|
||||
# 八仙专属数据源分配
|
||||
self.immortal_sources: Dict[str, ImmortalConfig] = {
|
||||
'吕洞宾': ImmortalConfig( # 乾-技术分析专家
|
||||
|
|
@ -67,6 +70,18 @@ class OpenBBEngine:
|
|||
|
||||
print("✅ OpenBB 引擎初始化完成")
|
||||
|
||||
def _ensure_openbb(self):
|
||||
"""Lazy import OpenBB v4 obb router."""
|
||||
if self._obb is not None:
|
||||
return True
|
||||
try:
|
||||
from openbb import obb # type: ignore
|
||||
self._obb = obb
|
||||
return True
|
||||
except Exception:
|
||||
self._obb = None
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def get_immortal_data(self, immortal_name: str, data_type: str, symbol: str = 'AAPL') -> APIResult:
|
||||
"""
|
||||
为特定八仙获取专属数据
|
||||
|
|
@ -88,56 +103,59 @@ class OpenBBEngine:
|
|||
|
||||
# 根据数据类型调用不同的 OpenBB 函数
|
||||
try:
|
||||
if not self._ensure_openbb():
|
||||
return APIResult(success=False, error='OpenBB 未安装，请先安装 openbb>=4 并在 requirements.txt 启用')
|
||||
obb = self._obb
|
||||
if data_type == 'price':
|
||||
result = openbb.obb.equity.price.quote(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
result = obb.equity.price.quote(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
return APIResult(
|
||||
success=True,
|
||||
data=result.results,
|
||||
data=getattr(result, 'results', getattr(result, 'to_dict', lambda: None)()),
|
||||
provider_used=immortal_config.primary
|
||||
)
|
||||
elif data_type == 'historical':
|
||||
result = openbb.obb.equity.price.historical(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
result = obb.equity.price.historical(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
return APIResult(
|
||||
success=True,
|
||||
data=result.results,
|
||||
data=getattr(result, 'results', getattr(result, 'to_dict', lambda: None)()),
|
||||
provider_used=immortal_config.primary
|
||||
)
|
||||
elif data_type == 'profile':
|
||||
result = openbb.obb.equity.profile(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
result = obb.equity.profile(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
return APIResult(
|
||||
success=True,
|
||||
data=result.results,
|
||||
data=getattr(result, 'results', getattr(result, 'to_dict', lambda: None)()),
|
||||
provider_used=immortal_config.primary
|
||||
)
|
||||
elif data_type == 'news':
|
||||
result = openbb.obb.news.company(symbol=symbol)
|
||||
result = obb.news.company(symbol=symbol)
|
||||
return APIResult(
|
||||
success=True,
|
||||
data=result.results,
|
||||
data=getattr(result, 'results', getattr(result, 'to_dict', lambda: None)()),
|
||||
provider_used='news_api'
|
||||
)
|
||||
elif data_type == 'earnings':
|
||||
result = openbb.obb.equity.earnings.earnings_historical(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
result = obb.equity.earnings.earnings_historical(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
return APIResult(
|
||||
success=True,
|
||||
data=result.results,
|
||||
data=getattr(result, 'results', getattr(result, 'to_dict', lambda: None)()),
|
||||
provider_used=immortal_config.primary
|
||||
)
|
||||
elif data_type == 'dividends':
|
||||
result = openbb.obb.equity.fundamental.dividend(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
result = obb.equity.fundamental.dividend(symbol=symbol, provider=immortal_config.primary)
|
||||
return APIResult(
|
||||
success=True,
|
||||
data=result.results,
|
||||
data=getattr(result, 'results', getattr(result, 'to_dict', lambda: None)()),
|
||||
provider_used=immortal_config.primary
|
||||
)
|
||||
elif data_type == 'screener':
|
||||
# 使用简单的筛选器作为替代
|
||||
result = openbb.obb.equity.screener.etf(
|
||||
result = obb.equity.screener.etf(
|
||||
provider=immortal_config.primary
|
||||
)
|
||||
return APIResult(
|
||||
success=True,
|
||||
data=result.results,
|
||||
data=getattr(result, 'results', getattr(result, 'to_dict', lambda: None)()),
|
||||
provider_used=immortal_config.primary
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -3,7 +3,6 @@
|
|||
OpenBB 股票数据获取模块
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import openbb
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
||||
|
||||
|
|
@ -26,17 +25,24 @@ def get_stock_data(symbol: str, days: int = 90) -> Optional[List[Dict[str, Any]]
|
|||
print(f"🔍 正在获取 {symbol} 近 {days} 天的数据...")
|
||||
print(f" 时间范围: {start_date.strftime('%Y-%m-%d')} 到 {end_date.strftime('%Y-%m-%d')}")
|
||||
|
||||
# 使用OpenBB获取数据
|
||||
result = openbb.obb.equity.price.historical(
|
||||
# 使用OpenBB获取数据（延迟导入）
|
||||
try:
|
||||
from openbb import obb # type: ignore
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"⚠️ OpenBB 未安装或导入失败: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
result = obb.equity.price.historical(
|
||||
symbol=symbol,
|
||||
provider='yfinance',
|
||||
start_date=start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
|
||||
end_date=end_date.strftime('%Y-%m-%d')
|
||||
)
|
||||
|
||||
if result and result.results:
|
||||
print(f"✅ 成功获取 {len(result.results)} 条记录")
|
||||
return result.results
|
||||
results = getattr(result, 'results', None)
|
||||
if results:
|
||||
print(f"✅ 成功获取 {len(results)} 条记录")
|
||||
return results
|
||||
else:
|
||||
print("❌ 未获取到数据")
|
||||
return None
|
||||
|
|
@ -64,17 +70,24 @@ def get_etf_data(symbol: str, days: int = 90) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
|
|||
print(f"🔍 正在获取 {symbol} 近 {days} 天的数据...")
|
||||
print(f" 时间范围: {start_date.strftime('%Y-%m-%d')} 到 {end_date.strftime('%Y-%m-%d')}")
|
||||
|
||||
# 使用OpenBB获取数据
|
||||
result = openbb.obb.etf.historical(
|
||||
# 使用OpenBB获取数据（延迟导入）
|
||||
try:
|
||||
from openbb import obb # type: ignore
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"⚠️ OpenBB 未安装或导入失败: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
result = obb.etf.price.historical(
|
||||
symbol=symbol,
|
||||
provider='yfinance',
|
||||
start_date=start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
|
||||
end_date=end_date.strftime('%Y-%m-%d')
|
||||
)
|
||||
|
||||
if result and result.results:
|
||||
print(f"✅ 成功获取 {len(result.results)} 条记录")
|
||||
return result.results
|
||||
results = getattr(result, 'results', None)
|
||||
if results:
|
||||
print(f"✅ 成功获取 {len(results)} 条记录")
|
||||
return results
|
||||
else:
|
||||
print("❌ 未获取到数据")
|
||||
return None
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,26 @@
|
|||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
验证在未安装 OpenBB 时，OpenBB Tab 的数据加载回退行为。
|
||||
该测试不强制要求安装 OpenBB，因此仅检查函数能返回非空 DataFrame。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import importlib
|
||||
import types
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
from app.tabs.openbb_tab import _load_price_data
|
||||
|
||||
|
||||
def test_openbb_fallback_without_openbb():
|
||||
# 尝试卸载 openbb 以模拟未安装环境（若本地未安装会抛错，忽略）
|
||||
try:
|
||||
if 'openbb' in list(importlib.sys.modules.keys()):
|
||||
del importlib.sys.modules['openbb']
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
df = _load_price_data('AAPL', 180)
|
||||
assert isinstance(df, pd.DataFrame)
|
||||
assert not df.empty
|
||||
assert 'Date' in df.columns and 'Close' in df.columns
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,121 @@
|
|||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
临时健康检查脚本：验证本机 Vertex AI 基础配置是否完好。
|
||||
使用说明：
|
||||
python3 tmp_rovodev_vertex_check.py
|
||||
运行完成后请将输出粘贴给我，我会据此给出修复建议。
|
||||
完成诊断后可删除该文件。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
STATUS = []
|
||||
|
||||
def ok(msg):
|
||||
STATUS.append((True, msg))
|
||||
print(f"✅ {msg}")
|
||||
|
||||
def warn(msg):
|
||||
STATUS.append((None, msg))
|
||||
print(f"⚠️ {msg}")
|
||||
|
||||
def fail(msg):
|
||||
STATUS.append((False, msg))
|
||||
print(f"❌ {msg}")
|
||||
|
||||
def has(var):
|
||||
return bool(os.getenv(var))
|
||||
|
||||
print("🧪 Vertex AI 本地配置健康检查\n")
|
||||
|
||||
# 1) 关键环境变量与文件
|
||||
adc_path = Path.home() / ".config/gcloud/application_default_credentials.json"
|
||||
if adc_path.exists():
|
||||
ok(f"找到 ADC (Application Default Credentials): {adc_path}")
|
||||
else:
|
||||
warn("未找到 ADC 文件 (~/.config/gcloud/application_default_credentials.json)。如果你改用服务账号密钥也可忽略此项")
|
||||
|
||||
vars_to_check = [
|
||||
"GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI",
|
||||
"GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID",
|
||||
"GOOGLE_CLOUD_LOCATION",
|
||||
"VERTEX_MEMORY_BANK_ENABLED",
|
||||
"GOOGLE_API_KEY",
|
||||
"GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_KEY",
|
||||
]
|
||||
|
||||
print("\n🔍 环境变量：")
|
||||
for v in vars_to_check:
|
||||
val = os.getenv(v)
|
||||
if not val:
|
||||
if v in ("GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_KEY", "GOOGLE_API_KEY"):
|
||||
# 可选
|
||||
warn(f"{v}: 未设置 (可选)")
|
||||
else:
|
||||
fail(f"{v}: 未设置")
|
||||
else:
|
||||
if v.endswith("KEY"):
|
||||
ok(f"{v}: 已设置 (不显示具体值)")
|
||||
else:
|
||||
ok(f"{v}: {val}")
|
||||
|
||||
# 2) 依赖与版本
|
||||
print("\n🔍 依赖：google-cloud-aiplatform")
|
||||
try:
|
||||
import google
|
||||
from google.cloud import aiplatform
|
||||
ok(f"google-cloud-aiplatform 可导入，版本: {aiplatform.__version__}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
fail(f"无法导入 google-cloud-aiplatform: {e}")
|
||||
|
||||
# 3) 验证默认凭据可用性（若存在）
|
||||
print("\n🔍 默认凭据 (ADC) 可用性：")
|
||||
try:
|
||||
import google.auth
|
||||
from google.auth.transport.requests import Request
|
||||
creds, proj = google.auth.default(scopes=[
|
||||
"https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform",
|
||||
])
|
||||
# 刷新一次，验证有效性
|
||||
try:
|
||||
creds.refresh(Request())
|
||||
ok("默认凭据可用并成功刷新访问令牌")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
warn(f"找到默认凭据，但刷新失败（可能未登录或网络受限）：{e}")
|
||||
if proj:
|
||||
ok(f"默认凭据解析到的 Project: {proj}")
|
||||
else:
|
||||
warn("默认凭据未解析出 Project ID")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
warn(f"未能通过 google.auth.default() 获取默认凭据：{e}")
|
||||
|
||||
# 4) 初始化 Vertex AI（使用环境中的 Project/Location）
|
||||
print("\n🔍 Vertex AI 初始化：")
|
||||
project = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")
|
||||
location = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_LOCATION", "us-central1")
|
||||
if project:
|
||||
try:
|
||||
from google.cloud import aiplatform
|
||||
aiplatform.init(project=project, location=location)
|
||||
ok(f"Vertex AI 初始化成功: project={project}, location={location}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
fail(f"Vertex AI 初始化失败: {e}")
|
||||
else:
|
||||
fail("缺少 GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID，无法初始化 Vertex AI")
|
||||
|
||||
# 5) 汇总
|
||||
print("\n📋 检查摘要：")
|
||||
all_good = True
|
||||
for s, msg in STATUS:
|
||||
if s is False:
|
||||
all_good = False
|
||||
|
||||
if all_good:
|
||||
print("\n🎉 结论：看起来你的 Vertex AI 本地配置是可用的。")
|
||||
else:
|
||||
print("\n🚧 结论：存在未通过项。请根据上面的 ❌/⚠️ 提示逐项修复后重试。")
|
||||
|
||||
print("\n提示：\n- 启用 Vertex 模式：export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE\n- 必填：export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=你的项目ID\n- 可选：export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1\n- 建议使用 ADC：gcloud auth application-default login\n- 或设置服务账号密钥：export GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_KEY='(JSON 字符串或路径)'\n")
|
||||
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