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Python

加密货币 AI 自动交易与回测系统 · LangGraph 多代理辩论 + 硬性风控 + 决策日志 | AI-powered crypto trading & backtest with LangGraph multi-agent debate, hard risk controls, and Decision Journal

Last updated Jun 26, 2026

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CryptoTrader AI

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基于 LangGraph 多智能体辩论的 AI 加密货币交易系统。

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概述

4 个专业 AI 智能体（技术面、链上数据、新闻情绪、宏观经济）独立分析市场数据，然后通过交叉挑战辩论轮次达成共识。硬编码的风控门（11 项规则检查，不依赖 LLM）强制执行仓位限制、损失限制和熔断机制。每个决策都记录在类 Git 的决策日志中，便于审计和基于经验的学习。

每个智能体在输出信号前都会运行领域专属的预信号检查清单（受 Devin 的先思后行模式启发），以减少过度自信和幻觉。

核心特性

多智能体辩论 — 4 个智能体独立分析后，经辩论门控渐进过滤：共识或迷茫时跳过辩论，否则进入 2-3 轮并行交叉质疑
三种图模式 — 完整辩论流程（含辩论门控）、轻量回测、多空对抗+评委
11 项风控检查 — 纯规则，零 LLM：仓位限制、CVaR、相关性、熔断器
决策日志链 — 类 Git 不可变提交链，存于 PostgreSQL decision_commits，支持相似搜索
配置驱动 prompt — 4 agent 的 systemprompt / outputschema / token budget 全部外置到 config/agents/<name>.md，由 PromptBuilder 在运行时拼装
EvolvingSkillProvider（spec 019）— 两层检索（scope + regimetags 过滤 → idf + importance + recency 打分）从 agentskills/_internal/<id>/SKILL.md 选 top-k skill 进 prompt
Trilogy 进化系统（spec 016 → 020c）— 8 spec 累计：PromptBuilder + Memory Evolution（5-signal Maturity FSM）+ Skill Evolution + Pareto + Git Lineage + Evolution Daemon（每日 Pareto + Regime + Skill proposal）
Agent-Native Skill Protocol（spec 022）— 外部 Anthropic SKILL.md 协议：agentskills/external/{cryptotrader,verdict-feed,market-intel,evolution-insights,execution-replay}/ 让外部 agent 通过 Read /skill/cryptotrader 秒级集成；/api/events/heartbeat pull-mode 事件订阅；/api/memory/patterns 暴露 trilogy 产出
强制 numeric SL/TP — LLM verdict 必须输出 stoploss + takeprofit 数字字段；missing / 方向反 / 过紧 / R:R < 1.5 → action 强制 hold
回测引擎 — 历史模拟，含真实成本建模和防前视偏差
实盘就绪 — 基于 ccxt 的 OKX perp 适配器，带重试、精度处理、配置驱动 perp 杠杆（setleverage 幂等重试 + longshort_mode 双侧应用）+ server-side OCO 保护
APScheduler 自动化 + Watchdog — 4 小时周期交易循环；scheduler watchdog 每 5min 检查 lastsuccessfulcycleat，超过 1.5× interval 强制 modifyjob reschedule，根治 IntervalTrigger silent miss 问题（生产 3 次自愈验证）
61+ 数据源 — 统一 SQLite 存储，覆盖 7 个类别，按源独立限速
可观测性优先 — 拒单事件携带 root cause 异常信息（[ConnectionError: ...]）；执行层失败与风控解耦（executionstatus vs riskgate）；CI 守护禁止 logger.debug(..., exc_info=True) 吞异常
完整 Anthropic prompt cache 观测 — applycachecontrol() 生产级；OTel span attr llm.cache.{read,creation,hitrate}；Prometheus llmcachehitrate24havg gauge + 3 个 spec 022 heartbeat / external skill fetch gauge
Close 风控豁免 + cooldown fallback — close 动作豁免全部风控（"risk reduction must not be blocked"）；OKX venue cooldown 时 buildcloseorder 自动 fallback 到 positioncontext（DB），不会 silent drop（commit fc9211d）
Live steering — 用户实时引导通过 Redis 队列注入 live_steering section，每 cycle 即用即丢，不形成闭环

系统架构

数据采集 → tag_regime → 4 智能体（并行）
  → 辩论门控 → [跳过] → 上下文丰富 → 裁决
             → [辩论] → 2 轮辩论（轮内并行）
  → 裁决（含 SL/TP hard-reject）→ 风控门（11 项检查）→ 执行 / 拒绝 → 日志记录
                                                          ↓
                                                持仓回写 → 快照保存

三种图模式：

buildtradinggraph() — 完整流程，含辩论门控（共识/迷茫时跳过辩论）、2 轮辩论、AI 裁决可降级
buildlitegraph() — 跳过辩论，用于回测
builddebategraph() — 多空对抗辩论 + 评委（TradingAgents 风格）

智能体分工

| 智能体 | 类型 | 数据 | 职责 | |--------|------|------|------| | TechAgent | BaseAgent | OHLCV + pandas-ta 指标（RSI、MACD、SMA、BBands、ATR）| 技术形态识别 | | ChainAgent | ToolAgent | OI、资金费率、交易所净流量、鲸鱼转账、DeFi TVL | 链上信号检测 | | NewsAgent | ToolAgent | RSS 标题 + 关键词情绪 + CoinGecko 社交热度 | 新闻情绪分析 | | MacroAgent | BaseAgent | 利率、美元指数、BTC 主导率、恐惧贪婪、ETF 流量、VIX | 宏观环境评估 |

BaseAgent：单次 LLM 调用，结构化 JSON 输出
ToolAgent：LangChain 代理，带工具调用循环，可实时查询数据（回测模式下降级为单次调用，避免前视偏差）

每个智能体的系统提示都包含 5 点预信号检查清单：矛盾检查、证据落地、信心合理性、基准概率意识、近因偏差防范。data_sufficiency="low" 时信心值上限为 0.3。

辩论流程

第 1 轮：4 个智能体独立分析
辩论门控：评估智能体共识程度；达成共识或极度迷茫时跳过辩论直接进入裁决，否则进入辩论轮次
第 2-3 轮（轮内并行）：每个智能体看到其他人的分析结果，必须用具体数据点支持自己保持或修改立场
收敛检查：每轮计算分歧度（confidence × direction 的总体标准差），相对变化 < 10% 或达到最大轮数时停止
裁决：单个 LLM（temperature=0.1）综合所有智能体输出、持仓上下文（空仓/多头/空头、入场价、浮动盈亏）、价格趋势和风控约束 → 输出 {action, confidence, positionscale, reasoning, thesis, stoploss, take_profit}

Prompt 与技能系统

目录拓扑（spec 022 重组）：

- agentskills/internal/{tech,chain,news,macro,trading-knowledge}/SKILL.md — 注入 agent prompt 的内部能力 - agentskills/external/{cryptotrader,verdict-feed,market-intel,evolution-insights,execution-replay}/SKILL.md — 暴露给外部 AI agent（Codex / Cursor / Claude Code）的对外协议

Skill 检索：EvolvingSkillProvider 读取 agentskills/internal/<id>/SKILL.md，按 scope + regimetags 过滤，按 idf + importance + recency 打分，取 top-5 注入 agent prompt 的 availableskills section；accesscount / lastaccessed_at 写入 gitignored sidecar
Skill 内容：人工维护 git-tracked Markdown 文件，仅含角色 + 思路 + checklist；不含历史 case dump、不含方向预测、不含数字阈值
Regime 标签：tagregime() 把当前 snapshot 分类为离散标签（highfunding / highvol / trendingup / extreme_fear 等），用于 skill retrieval 过滤
SL/TP 强约束：verdict 输出的 stoploss + takeprofit 必须是数字，且通过 4 道 hard-reject：missing → hold / 方向反（long 但 stop ≥ entry）→ hold / stop 距离 < max(1.5×ATR, 1%) → hold / R:R < 1.5 → hold
Live steering：用户通过前端 chat 实时引导，写入 Redis 队列；cycle 启动时一次性消费并注入 live_steering section，cycle 结束失效
Agent-Native 集成（spec 022）：外部 agent 单条 Read http://host:8003/skill/cryptotrader and register → 自动拉 bootstrap SKILL.md → 路由到 child skill → 调 /api/memory/patterns / /api/events/heartbeat / /api/verdicts/recent 等

快速开始

前置条件

Python 3.12+
uv 包管理器
一个兼容 OpenAI 的 LLM API Key（OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等）

安装

# 克隆并安装
git clone https://github.com/your-org/cryptotrader-ai.git
cd cryptotrader-ai
uv sync
配置 LLM 端点
cp config/default.toml config/local.toml
编辑 config/local.toml：设置 [llm] apikey 和 baseurl
或使用环境变量
export OPENAIAPIKEY=your_key

首次运行

# 运行单次分析（模拟交易）— 推荐 perp 线性合约（spot 账户无库存时无法做空）
arena run --pair BTC/USDT:USDT --mode paper
切换图模式
arena run --pair BTC/USDT:USDT --graph full   # 含辩论门控 + 2 轮辩论
arena run --pair BTC/USDT:USDT --graph lite   # 跳辩论（回测用）
arena run --pair BTC/USDT:USDT --graph debate # 多空对抗 + 评委
查看决策日志
arena journal log --limit 10
arena journal show <hash>

回测

# AI 智能体回测
arena backtest --pair BTC/USDT --start 2024-01-01 --end 2024-06-01 --interval 4h
快速 SMA 交叉回测（无 LLM 调用）
arena backtest --pair BTC/USDT --start 2024-01-01 --end 2024-06-01 --no-llm
先同步历史数据，回测数据更丰富
arena sync

回测引擎特性：

防前视偏差：bar[i] 生成信号，bar[i+1] 开盘执行
真实成本：可配置滑点（5 bps）+ 手续费（10 bps）
动态仓位：高信心 35%、中等 12%、低 6%
丰富数据：ETF 流量、OI、多空比、DeFi TVL、VIX、S&P500、稳定币供应、哈希率
指标输出：总收益、夏普比率（365 天年化）、最大回撤、胜率、权益曲线

调度器

# 启动周期性交易循环（需 config 中 scheduler.enabled=true）
arena scheduler start
查看组合状态
arena scheduler status

基于 APScheduler，IntervalTrigger（默认 4 小时，与 OKX perp 4h K 线 + funding 周期对齐）执行交易循环，CronTrigger 发送每日组合摘要。

Scheduler Watchdog（spec post-022 fix，commit 57eb884）：AsyncIOScheduler 的 nextfiretime 偶发被卡在过去时间戳导致 cycle 静默 miss。watchdog 每 5min 检查 lastsuccessfulcycleat，超过 1.5 × intervalminutes 视为 silent miss → modifyjob("tradingcycle", nextruntime=now+10s) 强制重排。生产 3 次实战自愈，0 人工干预。

仪表盘 & API

# Web 前端（React + Vite）
arena web --port 5173
FastAPI 服务
arena serve --port 8003

CLI 命令参考

| 命令 | 说明 | |------|------| | arena run --pair BTC/USDT --mode paper | 单次分析 + 执行 | | arena run --pair BTC/USDT --graph full\|lite\|debate | 选择图模式 | | arena backtest --pair BTC/USDT --start DATE --end DATE | 历史回测 | | arena sync | 同步所有历史数据到 SQLite | | arena serve --port 8003 | 启动 FastAPI 服务 | | arena web | 启动 React Web 前端 | | arena scheduler start | 启动周期调度器 | | arena scheduler status | 查看组合和仓位 | | arena journal log --limit 10 | 最近决策列表 | | arena journal show <hash> | 决策详情 | | arena migrate | 创建 PostgreSQL 表 | | arena risk reset-breaker | 重置熔断器 | | arena live-check --exchange okx | 实盘就绪检查 |

数据源

行情与链上

5 个数据源，支持优雅降级（无 API Key 也能运行）：

| 数据源 | 数据 | 成本 | 需要 Key | |--------|------|------|---------| | Binance | 期货 OI、资金费率、清算、多空比 | 免费 | 否 | | DefiLlama | DeFi TVL、7 日变化、稳定币供应 | 免费 | 否 | | CoinGlass | 持仓量、清算数据 | 免费层（1000 次/月）| 是 | | CryptoQuant | 交易所净流入流出 | 免费层（每日）| 是 | | Whale Alert | 大额转账 | 免费层（10 次/分钟）| 是 |

新闻与情绪

| 数据源 | 数据 | 成本 | |--------|------|------| | CoinDesk, CoinTelegraph, Decrypt | RSS 标题抓取 | 免费 | | CoinGecko 社区 API | 社交热度（Twitter 粉丝、Reddit 订阅、情绪投票）| 免费 |

宏观

| 数据源 | 数据 | 成本 | |--------|------|------| | FRED | 美联储利率、美元指数、VIX、S&P 500 | 免费（需 Key）| | CoinGecko | BTC 主导率 | 免费 | | Alternative.me | 恐惧贪婪指数 | 免费 | | SoSoValue | BTC/ETH ETF 日流量、净资产 | 免费（需 Key）|

统一数据存储

所有数据缓存在 ~/.cryptotrader/market_data.db（SQLite，WAL 模式）：

61+ 数据源，覆盖 7 个类别（宏观、链上、衍生品、DeFi、情绪、ETF、稳定币）
按源独立限速（5 分钟到 1 小时 TTL）
交易日数据前向填充（FRED、ETF），处理周末和假期
arena sync 批量拉取全部历史数据用于回测

配置

配置文件

config/
├── default.toml          # 主配置（模式、模型、风控、调度器、数据源）
├── local.toml            # 本地覆盖（API Key，已 gitignore）
└── exchanges.toml.example  # 交易所凭证模板

先加载 default.toml，再深度合并 local.toml。首次加载后全局缓存。

关键配置段

[llm]
api_key = ""           # 统一 LLM API Key
base_url = ""          # API 端点（如 "http://localhost:3000/v1"）
[models]               # 按角色选择模型 — 模型名必须存在于 LLM 网关 analysis = "deepseek-v4-flash" debate = "deepseek-v4-flash" verdict = "gpt-5.5" tech_agent = "deepseek-v4-flash" chain_agent = "deepseek-v4-flash" news_agent = "deepseek-v4-flash" macro_agent = "deepseek-v4-flash" fallback = "deepseek-v4-flash" 
任何留空字段会回退到 models.analysis → models.fallback

[debate] max_rounds = 3 convergence_threshold = 0.1 gateconsensusthreshold = 0.8   # 分歧度低于此值时跳过辩论（共识） gateconfusionthreshold = 0.05  # 分歧度高于此值时跳过辩论（迷茫）
[risk] maxstoploss_pct = 0.05
默认（多 pair 分散）：
[risk.position]
maxsinglepct = 0.10
maxtotalexposure_pct = 0.50
maxmarginused_pct = 0.40
BTC-only 集中模式生产实参（config/local.toml 覆盖；spec 022 post-stamp 调整）：
[risk.position]
maxsinglepct = 0.80
maxtotalexposure_pct = 4.00     # 5x 杠杆 × 80% single → 总 notional 上限
maxmarginused_pct = 0.90
maxsamedirection_positions = 1  # BTC 是唯一 pair
[risk.loss] maxdailyloss_pct = 0.03 maxdrawdownpct = 0.10
[scheduler] enabled = false pairs = ["BTC/USDT:USDT"]   # BTC-only 集中策略；perp 线性合约 interval_minutes = 240       # 4h 周期，与 OKX perp 4h K 线 + funding 8h 对齐 exchange_id = "okx"          # 生产用 OKX perp dailysummaryhour = 0       # UTC 小时（0-23）
[exchanges.okx]              # 在 config/local.toml 中（gitignored） api_key = "..." secret = "..." passphrase = "..." sandbox = true               # demo trading 环境 leverage = 5                 # BTC-only 5x（波动较 alts 低，单笔 SL 1.5×ATR ≈ 4% notional） margin_mode = "isolated"     # OKX: "isolated" | "cross"
[portfolio] initialcapital = 0.0      # 0 = 用首次 portfoliosnapshots 作为总收益基线；                            # 推荐 pin 实际本金（如 100000），中途充提不失真
[experience.regime_thresholds] 
Snapshot regime classification thresholds (used by tag_regime).
 high_funding = 0.0003 negative_funding = -0.0001 high_vol = 0.025 low_vol = 0.010 trending_up = 0.05 trending_down = -0.05 extremefearfng = 25 extremegreedfng = 75

环境变量

# ── API 鉴权（生产必须）──
默认 AUTHMODE=enabled — APIKEY 必须设置，否则进程启动失败。
AUTH_MODE=disabled 仅作 dev opt-out（每请求打 WARNING 日志）。
AUTH_MODE=enabled
API_KEY=$(openssl rand -hex 32)
── 链上数据源（可选但推荐）──
缺 key 时 provider 返 None；chain_agent prompt 会被告知哪些数据源
不可用，自动降低 data_sufficiency。
COINGLASSAPIKEY=your_key
CRYPTOQUANTAPIKEY=your_key
WHALEALERTAPIKEY=yourkey
FREDAPIKEY=your_key
── 基础设施（用 CRYPTOTRADERINFRASTRUCTURE_* 前缀注入 config）──
CRYPTOTRADERINFRASTRUCTUREDATABASEURL=postgresql+asyncpg://...
CRYPTOTRADERINFRASTRUCTUREREDISURL=redis://localhost:6379
── 前端（生产构建拒绝 VITEAPIKEY）──
仅 dev .env.local 用一次性 hydrate 进 useSettingsStore
VITEAPIBASE_URL=http://localhost:8003
VITEAPIKEY= （仅 dev；生产用户在 Settings UI 输入）

风控门

11 项规则检查（不依赖 LLM），全部可在 config/default.toml 的 [risk] 段配置：

| 检查项 | 功能 | 默认值 | |--------|------|--------| | 最大单仓位 | 限制单个仓位占组合比例 | 10% | | 总敞口 | 限制总敞口 | 50% | | 日损失限制 | 日损失达到阈值触发熔断 | 3% | | 最大回撤 | 深度回撤期间拒绝交易 | 10% | | CVaR (99%) | 基于近期收益的条件风险价值 | 5% | | 相关性 | 阻止高度相关的仓位（14 个硬编码组）| — | | 冷却时间 | 同一交易对的最小交易间隔 | 60 分钟 | | 亏损后冷却 | 亏损交易后的额外冷却 | 120 分钟 | | 波动率 | 极端波动或闪崩时拒绝 | — | | 资金费率 | 资金费率异常时阻止（拥挤信号）| — | | 频率限制 | 每小时/每天交易次数上限 | — | | 交易所健康 | 执行前检查 API 延迟 | — |

close 动作（平仓）豁免全部风控检查 — 减仓是降低风险，不应被阻断。

通知

6 种事件类型的 Webhook 通知（在 config/default.toml 配置）：

| 事件 | 触发条件 | |------|---------| | trade | 订单成功成交 | | rejection | 风控门拒绝交易 | | circuit_breaker | 日损失限制触发熔断 | | daily_summary | 调度器每日发送组合摘要 | | reconcile_mismatch | 仓位对账发现不一致 | | portfolio_stale | 组合数据过期或不可用 |

API & 认证

FastAPI 自动 OpenAPI：arena serve --port 8003 启动后访问 http://localhost:8003/docs 看 Swagger UI，/redoc 看 ReDoc。对外协议层的 Anthropic SKILL.md 入口 GET /skill/<name>（无认证，公开）— 5 个 child skill：cryptotrader / verdict-feed / market-intel / evolution-insights / execution-replay。

认证：默认 AUTHMODE=enabled，APIKEY env 必须设置；缺失则进程启动失败。AUTHMODE=disabled 仅作 dev opt-out（每请求 WARNING 日志）。所有比较使用 secrets.comparedigest（防时序攻击）。限流：60 次/分钟/IP，配置 Redis 时为多进程安全 fixed window；单进程 dev 降级内存。CORS：显式 allowmethods / allowheaders allowlist（与 allow_credentials=true 配合）。

执行层

模拟交易

默认模式，不涉及真实资金
可配置初始余额（默认 $10,000）
滑点模型：base + amount × price × 1e-8
通过 asyncio.Lock 保证线程安全

实盘交易

生产级加固的 LiveExchange，封装 ccxt：

重试机制：指数退避（3 次），致命错误不重试（认证、权限、余额不足）
余额预检：每次下单前验证可用余额
精度处理：应用交易所特定的 amounttoprecision() / pricetoprecision()
最小下单量：检查交易所市场限制
超时控制：每 2 秒轮询，30 秒后自动撤单
飞行前检查：arena live-check 验证凭证、API 延迟、Redis 和数据库

# 验证实盘就绪状态
arena live-check --exchange okx

Docker 部署

# 启动全套服务（PostgreSQL 16 + Redis 7 + API + 前端 + 调度器 + 反向代理）
docker compose up -d
服务清单（docker-compose.yml）：
  postgres   — 决策日志 + 组合持久化
  redis      — 风控状态 + 冷却 + 熔断器
  api        — FastAPI :8003（含 scheduler 内嵌 + watchdog）
  web        — React 前端 :5173
  scheduler  — 独立 scheduler 进程（与 api 互斥；二选一）
  caddy      — 反向代理 + TLS

Dockerfile 使用多阶段构建 + 非 root 用户。健康检查每 30 秒轮询 /health。

项目结构

src/cryptotrader/
├── models.py          # 所有数据模型（DataSnapshot, AgentAnalysis, TradeVerdict, Order 等）
├── config.py          # TOML 配置加载 + 数据类验证
├── graph.py           # LangGraph 编排（3 种图模式）
├── state.py           # ArenaState TypedDict + buildinitialstate() 工厂
├── scheduler.py       # APScheduler 周期性交易循环 + 每日摘要
├── notifications.py   # Webhook 通知（6 种事件）
├── db.py              # 共享 async DB session 工厂
├── data/
│   ├── store.py       # 统一 SQLite 存储（61+ 源，按源限速）
│   ├── snapshot.py    # SnapshotAggregator（数据聚合入口）
│   ├── market.py      # ccxt OHLCV + ticker + 资金费率 + 波动率
│   ├── onchain.py     # 聚合 5 个数据源（并行获取）
│   ├── news.py        # RSS + 关键词情绪 + CoinGecko 社交热度
│   ├── macro.py       # FRED + CoinGecko + 恐惧贪婪 + SoSoValue ETF
│   ├── sync.py        # 批量历史同步（arena sync）
│   └── providers/     # Binance, DefiLlama, CoinGlass, CryptoQuant, WhaleAlert, SoSoValue
├── agents/
│   ├── base.py        # BaseAgent + ToolAgent + create_llm() 工厂
│   ├── tech.py        # TechAgent（pandas-ta 指标）
│   ├── chain.py       # ChainAgent（ToolAgent + 链上工具）
│   ├── news.py        # NewsAgent（ToolAgent + 新闻工具）
│   ├── macro.py       # MacroAgent（宏观环境分析）
│   └── data_tools.py  # LangChain @tool 定义（6 链上 + 3 新闻）
├── debate/
│   ├── challenge.py   # 交叉挑战 prompt 构建
│   ├── convergence.py # 分歧度计算 + 收敛检测
│   ├── verdict.py     # AI 裁决（LLM）+ 规则裁决（回测）
│   └── researchers.py # 多空对抗辩论 + 评委
├── nodes/             # LangGraph 节点函数
│   ├── agents.py      # 4 智能体并行
│   ├── data.py        # 数据采集 + PnL 更新 + 趋势上下文
│   ├── debate.py      # 辩论轮次 + 收敛路由
│   ├── verdict.py     # 裁决 + 风控检查
│   ├── execution.py   # 下单 + 止损 + 仓位更新
│   └── journal.py     # 日志记录
├── risk/
│   ├── gate.py        # RiskGate（11 项顺序检查）
│   └── state.py       # RedisStateManager（含内存降级）
├── execution/
│   ├── simulator.py   # PaperExchange（模拟交易）
│   ├── exchange.py    # LiveExchange（ccxt，生产级加固）
│   ├── order.py       # OrderManager（状态机）
│   └── reconcile.py   # 仓位对账
├── portfolio/
│   └── manager.py     # PortfolioManager（DB + 内存）
├── journal/
│   ├── store.py       # JournalStore（PostgreSQL + 内存降级）
│   └── commit.py      # DecisionCommit 不可变哈希链 schema
├── learning/
│   ├── regime.py             # tag_regime（市场 regime 标签）
│   └── evolution/
│       ├── skill_provider.py # EvolvingSkillProvider（scope + regime + idf 两层检索）
│       └── idf.py            # IDF + keyword 提取
└── backtest/
    ├── engine.py      # BacktestEngine（LLM + SMA 模式）
    ├── session.py     # 回测会话存储（commits.jsonl + result.json）
    ├── cache.py       # OHLCV SQLite 缓存
    ├── historical_data.py  # FnG、资金费率、FRED、期货成交量
    └── result.py      # BacktestResult 指标
src/cli/main.py        # Typer CLI（arena 命令）
src/api/               # FastAPI 服务（认证、限流、中间件）
web/                   # React 19 + Vite 8 前端（仪表盘、决策、回测、风控、指标）
agent_skills/
├── _internal/         # 注入 agent prompt 的内部能力（spec 019/022）
│   ├── tech-analysis/SKILL.md
│   ├── chain-analysis/SKILL.md
│   ├── news-analysis/SKILL.md
│   ├── macro-analysis/SKILL.md
│   └── trading-knowledge/SKILL.md
└── _external/         # 对外 Anthropic SKILL.md 协议（spec 022）
    ├── cryptotrader/SKILL.md       # bootstrap + child 路由
    ├── verdict-feed/SKILL.md
    ├── market-intel/SKILL.md
    ├── evolution-insights/SKILL.md
    └── execution-replay/SKILL.md

技术栈

| 组件 | 技术 | |------|------| | 语言 | Python 3.12+ | | 包管理 | uv + Hatchling | | LLM 编排 | LangChain 1.2+ / LangGraph 1.0+ | | LLM 提供商 | ChatOpenAI（兼容 OpenAI、DeepSeek、Anthropic）| | 交易所连接 | ccxt（Binance、OKX 等）| | 数据处理 | pandas + pandas-ta + numpy | | 调度 | APScheduler 3.x | | 数据库 | PostgreSQL 16 + SQLAlchemy 2.0 async | | 缓存/状态 | Redis 7 | | 本地存储 | SQLite（市场数据存储 + LLM 响应缓存）| | API 服务 | FastAPI + Uvicorn | | 仪表盘 | React 19 + Vite 8 + TypeScript 5.9 | | CLI | Typer + Rich |

开发

make install          # uv pip install -e ".[dev]"
make test             # uv run pytest tests/ -v（2279 个测试）
make lint             # ruff check src/ tests/
make format           # ruff format src/ tests/
make scheduler        # arena scheduler start
make pre-commit-run   # 运行所有 pre-commit 钩子
运行单个测试
uv run pytest tests/testriskgate.py -v
uv run pytest tests/testriskgate.py::testmaxposition -v
Docker 基础设施
docker compose up -d   # PostgreSQL 16 + Redis 7
arena migrate          # 创建数据库表
arena sync             # 同步历史数据

代码质量

零 lint 错误：ruff check src/ tests/ 必须零错误通过
禁止 noqa 注释：遇到 C901 必须重构（阈值 = 10）
2279 个测试（spec 022 stamp 时基线），9 pre-existing failures 与本 spec 无关
异步测试：asyncio_mode = "auto" — 无需 @pytest.mark.asyncio
必须用 uv run pytest（Python 3.12 venv），不要用裸 pytest

许可证

MIT

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