# PA_Agent **Repository Path**: kt9527/PA_Agent ## Basic Information - **Project Name**: PA_Agent - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2026-06-15 - **Last Updated**: 2026-07-26 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # PA Agent — AI K线分析辅助工具（桌面端） **交流 QQ 群：871156180** --- > 面向主观交易者的 **价格行为（Price Action）** AI 辅助决策工具：从 **MT5 / TradingView / yfinance / AkShare** 读取 K 线，将**结构化 K 线数据与程序预计算特征**送入大模型做**两阶段分析**（市场诊断 → 交易决策），**不是**截图识图，**不连接券商、不执行下单**。 --- ## 目录 - [项目简介](#项目简介) - [工作原理](#工作原理) - [环境要求](#环境要求) - [平台支持](#平台支持) - [安装步骤](#安装步骤) - [启动程序](#启动程序) - [运行测试](#运行测试) - [目录结构](#目录结构) - [配置文件](#配置文件) - [参与贡献与安全](#参与贡献与安全) - [详细使用说明](#详细使用说明) - [图表 K 线与分析快照说明](#图表-k-线与分析快照说明) - [高级特性](#高级特性) - [相关文档](#相关文档) - [常见问题](#常见问题) --- ## 项目简介 PA Agent 是一款桌面辅助工具，帮助交易者按 Al Brooks 风格的价格行为框架理解当前图表，并把"看图"过程结构化成可复核的决策路径与字段。 程序会： 1. 通过 **MT5 / TradingView / yfinance / AkShare** 拉取选定品种、周期的 OHLCV K 线（可含当前未收盘 K，图表实时显示） 2. 本地计算 **EMA20、ATR14、K 线几何特征**（实体比、内包/外包、ii/iii、突破跟随等） 3. 将 **K 线文本表 + 特征表 + 提示词工程模块** 发给大模型（支持 DeepSeek、PackyAPI 等 OpenAI 兼容接口） 4. 经 **阶段一（诊断）** 与 **阶段二（决策）** 输出结构化 JSON，并在界面上绘制入场/止损/止盈参考线 **不会**把 K 线图截图发给 AI；模型读到的是与图表一致的数值化 K 线序列（K1 为最新已收盘棒）。 ### 主要功能 - 📈 **多数据源**：MT5 实时 K 线、TradingView（匿名/登录）、yfinance（期货/加密货币）、AkShare（A 股） + 本地蜡烛图、EMA、序号标签 - 🧠 **两阶段 AI 分析**：闸门诊断 → 策略路由 → 交易决策（限价/突破/市价或不下单） - 📋 **逐 K 摘要**（`bar_by_bar_summary`）与信号链校验，减少"口头看涨、JSON 做空"类矛盾 - 🌳 **决策树可视化**：赛博科幻风格的可交互流程图，自动播放闸门→策略路径动画 - 🔮 **未来走势预期**：AI 预测下一根 K 线方向和下一个市场周期位置 - 🔄 **增量分析与持续跟踪**：增量分析复用上次结论；`keep_analysis` 模式下新 K 线收盘自动触发新一轮分析 - 💬 **分析后自由追问**：完整的对话会话管理器，实时推理流 + 内容流、Token 用量进度条、对话历史持久化 - 📚 **经验库**：按周期位置检索历史案例供阶段二参考，可配置条目数和每条字数 - 📝 **完整落盘**：Prompt、原始响应、诊断/决策 JSON、Token 用量、追问记录 - 🛡️ **可配置校验体系**：JSON 校验、一致性检查、语义校验、截断修复、失败自动重试策略 - 🔒 **API Key** 本地 DPAPI 加密存储（Windows）/ cryptography 加密（macOS） 更完整的界面说明见仓库内 `[PA_Agent使用文档.md](PA_Agent使用文档.md)`。 --- ## 工作原理 ```text 数据源（MT5 / TradingView / yfinance / AkShare） │ ▼ 本地缓冲 / 图表显示 ──► 提交分析（可选：等待当前 K 收盘） │ ┌────────────────────┴────────────────────┐ ▼ ▼ 阶段一 · 市场诊断 策略文件路由 （周期/方向/闸门/逐K摘要） （按诊断加载 22 个策略文件） │ │ └────────────────────┬────────────────────┘ ▼ 阶段二 · 交易决策 （§9 信号链 / §10 风险收益 / §11 下单方式） │ ▼ JSON 校验 ──► 失败重试（格式 ≤3 次、语义 ≤1 次） │ ▼ 图表叠加线 ──► 记录保存 ──► 可追问 ──► 决策树可视化 ``` | 环节 | 说明 | | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | 数据来源 | **MT5**（Windows）、**TradingView**（全平台）、**yfinance**（期货/加密货币）、**AkShare**（A 股，代码支持） | | 送给 AI 的内容 | K 线表、几何特征表、阶段一诊断结果、路由后的策略提示词；阶段二另含决策树规则 | | 图表作用 | 供肉眼确认；分析时图表可暂停刷新，避免与提交数据不一致 | | 输出 | 阶段一/二 JSON；阶段二含 `decision`、`decision_trace`、盈亏比等字段 | | 边界 | **仅辅助分析，不连接券商下单** | --- ## 环境要求 | 项目 | 要求 | | -------- | ----------------------------------------------------------------------- | | 操作系统 | Windows 10 / 11（主支持）、macOS 12+（TradingView 数据源，见[平台支持](#平台支持)） | | Python | 3.11+（推荐官方安装包，安装时勾选 Add to PATH） | | 数据源 | MT5 / TradingView / yfinance / AkShare **至少配置一种**（见[安装步骤](#安装步骤)） | | 显卡 | 无特殊要求 | | 网络 | 可访问所配置的 AI API（如 DeepSeek、PackyAPI 等） | --- ## 平台支持 | 平台 | 状态 | 可用数据源 | 说明 | | --------------- | ------ | ----------------------------------- | ------------------------------------------ | | Windows 10 / 11 | ✅ 主支持 | MT5 / TradingView / yfinance / AkShare | 全部功能可用 | | macOS 12+ | ✅ 可用 | TradingView / yfinance | 无 MT5，默认 TradingView 数据源；部署指南见下文 | | Linux | ⚠️ 未验证 | TradingView | 理论上可运行，需手动适配 | ### macOS 部署 macOS 用户请参照项目根目录的 **`MAC版本智能体部署方法.txt`**，内含完整的自动化部署步骤、依赖安装、故障排查和验收清单。 核心差异： - macOS 不能使用 MT5，默认数据源为 **TradingView** - `pyproject.toml` 已通过 `sys_platform == 'win32'` 条件自动跳过 `MetaTrader5` 和 `pywin32` - 双击 `运行智能体.command` 即可启动 --- ## 安装步骤 ### 1. 安装 Python 3.11+ 从 [python.org](https://www.python.org/downloads/) 下载并安装，勾选 **Add Python to PATH**。 ```cmd python --version ``` ### 2. 配置数据源（至少一种） **MT5（仅 Windows）**：安装并登录 MetaTrader 5 终端，确认「市场报价」中可见目标品种。 **TradingView（全平台）**：无需安装额外软件。支持匿名模式和登录模式（登录可提升请求频率限制）。支持 A 股（SSE/SZSE）、港股（HKEX）、外汇、期货、加密货币等。品种别名配置见 `config/tv_symbol_aliases.example.json`。 **yfinance（全平台）**：支持期货（`GC=F` 黄金、`CL=F` 原油、`ES=F` 标普500 等）和加密货币（`BTC-USD` 等）。注意：数据有 ~15 分钟延迟，日内数据仅支持近 60 天。GUI 暂未暴露此数据源，可通过代码配置。 **AkShare（仅代码支持）**：A 股数据源。GUI 已移除选项，但 `factory.py` 仍可实例化。如需启用，安装可选依赖：`pip install -e ".[ashare]"`。 ### 3. 克隆或下载项目 ```cmd git clone <仓库地址> cd PA_Agent ``` ### 4. 创建虚拟环境（推荐） ```cmd python -m venv .venv .venv\Scripts\activate ``` ### 5. 安装依赖 ```cmd pip install -e ".[dev]" ``` > 国内镜像示例： > > ```cmd > pip install -e ".[dev]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple > ``` ### 6. 配置 API 复制配置模板（首次克隆建议执行）： ```cmd copy config\settings.example.json config\settings.json ``` 启动程序后打开 **设置**，填写 **Base URL**、**模型名** 与 **API Key**（支持 DeepSeek 官方或第三方兼容网关）。Key 会加密写入 `config/settings.json`，不会以明文提交到 Git。字段说明见 `[config/README.md](config/README.md)`。 --- ## 启动程序 ```cmd python -m pa_agent.main ``` 或安装后： ```cmd pa-agent ``` 也可使用项目根目录的 `run.py`。 首次启动若提示数据源未连接：使用 MT5 请先确认终端已运行并登录；使用 TradingView 请点击工具栏「获取数据」按钮开始拉取。 --- ## 运行测试 ```cmd pytest ``` 跳过端到端 / GUI 测试： ```cmd pytest -m "not e2e" ``` 仅单元测试： ```cmd pytest -m unit ``` 仅属性测试（Hypothesis）： ```cmd pytest -m property ``` 仅集成测试： ```cmd pytest -m integration ``` --- ## 目录结构 ``` PA_Agent/ ├── pa_agent/ # 主程序包 │ ├── main.py # 程序入口 │ ├── app_context.py # 应用上下文（启动时 bootstrap 各组件） │ ├── ai/ # AI 核心 │ │ ├── prompts/schemas.py # 阶段一/二 JSON Schema 定义 │ │ ├── prompt_assembler.py # Prompt 组装引擎（97KB） │ │ ├── decision_nodes.py # 确定性决策节点引擎（92KB） │ │ ├── decision_tree.py # 决策树结构与路由 │ │ ├── deepseek_client.py # API 客户端（流式 + batch） │ │ ├── json_validator.py # JSON 校验与错误报告 │ │ ├── pattern_routing.py # 策略文件路由 │ │ ├── coherence_checks.py # 阶段一/二交叉字段检查 │ │ ├── kline_features.py # K 线几何特征计算 │ │ ├── cycle_enums.py # 市场周期位置枚举 │ │ └── ... │ ├── config/settings.py # Pydantic 配置模型（含 Provider / General / Prompt / Validation 四组） │ ├── data/ # 数据源 │ │ ├── mt5.py # MetaTrader 5 数据源 │ │ ├── tradingview.py # TradingView 数据源（tvDatafeed） │ │ ├── yfinance_source.py # yfinance 数据源（期货/加密货币） │ │ ├── akshare_source.py # AkShare 数据源（A 股） │ │ ├── factory.py # 数据源工厂 │ │ └── refresh_loop.py # K 线自动刷新循环 │ ├── gui/ # PyQt6 界面 │ │ ├── main_window.py # 主窗口（178KB，控制栏 / 图表 / 侧栏） │ │ ├── ai_sidebar.py # 右侧标签栏（7 个 Tab） │ │ ├── decision_flow_viz.py # 决策树可视化（44KB，赛博科幻流程图） │ │ ├── future_trend_panel.py # 未来走势预期面板 │ │ ├── decision_panel.py # 决策结果面板 │ │ ├── decision_tree_panel.py # 决策树文本面板 │ │ ├── conversation_widget.py # 追问对话历史时间线 UI │ │ ├── ai_stream_window.py # 实时推理流 / 内容流面板（含 Token 进度条） │ │ ├── chart_widget.py # K 线蜡烛图组件 │ │ ├── theme/ # 暗色主题（QSS） │ │ └── widgets/ # 可复用 UI 组件 │ ├── orchestrator/ # 分析编排 │ │ ├── two_stage.py # 两阶段分析编排器（46KB） │ │ ├── free_chat.py # 分析后自由追问会话管理器 │ │ └── validation_retry.py # 校验失败自动重试 │ ├── records/ # 分析记录读写 │ └── util/ # 工具函数 ├── prompt_engineering/ # 价格行为提示词模块 │ └── _reference/ # 22 个策略文件（通道/趋势/尖峰/震荡等） ├── experience/ # 经验库案例（按周期位置分类） │ ├── broad_channel/ │ ├── extreme_tr/ │ ├── micro_channel/ │ ├── spike/ │ ├── tight_channel/ │ ├── trading_range/ │ └── ... ├── tests/ # 测试（unit / property / integration / e2e） ├── tools/ # 诊断与辅助脚本 ├── config/ # 配置模板与说明 │ ├── settings.example.json │ ├── tv_symbol_aliases.example.json │ ├── exception_state.example.json │ └── README.md ├── docs/ # 补充文档 │ ├── 图表K线与分析快照说明.md │ └── 获取数据功能说明.md ├── .github/workflows/ # CI（Windows + pytest） ├── logs/ # 运行日志 ├── records/ # 分析记录（pending / 归档） ├── pyproject.toml ├── run.py ├── Makefile └── README.md ``` --- ## 配置文件 配置文件位于 `config/`，首次运行自动生成，**勿将含密钥的文件提交到 Git**。 | 文件 | 说明 | | --------------------------------------- | ---------------------------------------------- | | `config/settings.json` | 主配置（API Key 存为 `api_key_encrypted`） | | `config/settings.example.json` | 无密钥的模板（复制为 `settings.json`） | | `config/tv_symbol_aliases.example.json` | TradingView 品种别名模板（复制为 `tv_symbol_aliases.json`） | | `config/exception_state.example.json` | 异常计数状态结构参考 | | `config/exception_state.json` | 运行时自动生成，不提交 Git | 配置分为 **四组**： | 组 | 说明 | | ------------- | -------------------------------------------------- | | `provider.*` | AI 提供商配置：模型、Base URL、API Key、Thinking、Effort | | `general.*` | 通用设置：数据源、品种、周期、K 线数、决策流播放、持续跟踪等 | | `prompt.*` | Prompt 组装调优：策略库加载、经验库条目数、模式 brief 注入 | | `validation.*` | 校验行为：strict/lenient 模式、一致性检查、截断修复、重试策略 | 详细字段说明见 `[config/README.md](config/README.md)`。 ### 防止密钥被 push 到 GitHub 1. 本机执行一次（可选）： ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File tools\setup_git_secrets.ps1 ``` 2. 仅在 GUI「设置」或本地 `settings.json` 中配置 Key，不要写进 README / 测试用例。 3. 默认 `pytest` 不跑需真实网络的 `live` 测试。 --- ## 参与贡献与安全 | 文档 | 说明 | | ---------------------------------------- | ------------------ | | `[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)` | 开发环境、测试与 PR 约定 | | `[SECURITY.md](SECURITY.md)` | 漏洞与密钥泄露报告方式 | | `[LICENSE](LICENSE)` | AGPL-3.0 许可证 | --- ## 详细使用说明 - 控制栏：**品种 / 周期 / K 线数**、**提交分析**、**增量分析**、**等待收盘**、**演示模式** - 右侧标签（7 个）：**实时**（思考流 + 追问）、**决策树**（文本）、**决策树可视化**（可交互流程图 + 自动播放）、**决策**（入场/止损/止盈参考线）、**未来走势预期**（下一根K线 + 下一周期）、**原始**（Prompt / JSON 原始数据）、**调试**（策略文件清单等） - **分析后自由追问**：分析完成后点击「发送」即可基于当前图表数据自由追问 AI，支持多轮对话、推理流实时显示、Token 用量进度条 - **增量分析**：新增 K 线 ≤ 阈值时自动走增量模式，无需从零开始 完整操作说明、交易倾向、策略路由表见：`[PA_Agent使用文档.md](PA_Agent使用文档.md)` **图表为何在分析后少 1 根 K 线？** 见 `[docs/图表K线与分析快照说明.md](docs/图表K线与分析快照说明.md)` **如何加速分析？** 见 `[分析速度优化操作指南.md](分析速度优化操作指南.md)` --- ## 高级特性 ### 决策树可视化 右侧「**决策树可视化**」标签页展示赛博科幻风格的分支流程图，从 K 线数据闸门（§1.1）开始，逐节点展示方向判定、Always-In、信号链、下单方式等完整决策路径。支持鼠标拖拽缩放，默认自动播放（可在设置中关闭）。 ### 未来走势预期 「**未来走势预期**」标签页显示 AI 生成的两类预测： - **下一根 K 线预期**：看涨 / 看跌 / 中性的概率分布 - **下一个市场周期预期**：从 9 种周期位置（强涨 / 弱涨 / 震荡上行 / 震荡 / 震荡下行 / 弱跌 / 强跌 / 过渡 / 未定）中选择最可能的下一个状态 ### 持续跟踪分析（Keep Analysis） 在设置中开启 `keep_analysis` 后，每当新 K 线收盘，程序会自动触发新一轮分析，无需手动点击「提交分析」。校验失败时可自动关闭持续跟踪（`cancel_keep_analysis_on_retry`）。 ### 校验与重试机制 阶段一/二 JSON 输出经过多层校验： - **语法校验**（category a）：JSON 格式错误 → 最多 3 次重试 - **语义校验**（category c）：逻辑矛盾、信号冲突 → 最多 1 次重试 - **截断修复**：流式输出被截断时自动尝试修复尾部 JSON - **一致性检查**：默认关闭的可选跨字段交叉检查 校验策略通过 `validation.*` 配置组可调。 ### 经验库 `experience/` 目录按市场周期位置（broad_channel、extreme_tr、spike 等）组织案例文件。阶段二分析时自动加载匹配当前周期的历史案例供 AI 参考。每条经验控制在 400 字符内，最多 10 条（`prompt.experience_max_entries` 可调）。 --- ## 相关文档 | 文档 | 说明 | | -------------------------------------------- | ---------------------------- | | `[PA_Agent使用文档.md](PA_Agent使用文档.md)` | 完整操作界面说明 | | `[分析速度优化操作指南.md](分析速度优化操作指南.md)` | 分析速度优化（4 套方案 + 速查决策树） | | `[MAC版本智能体部署方法.txt](MAC版本智能体部署方法.txt)` | macOS 自动化部署指南 | | `[docs/图表K线与分析快照说明.md](docs/图表K线与分析快照说明.md)` | 图表 K 线与分析快照行为说明 | | `[docs/获取数据功能说明.md](docs/获取数据功能说明.md)` | 数据获取功能详细说明 | | `[config/README.md](config/README.md)` | 配置文件字段完整说明 | --- ## 常见问题 ### Q: 启动时提示 `ModuleNotFoundError: No module named 'pa_agent'` 在项目根目录激活虚拟环境后安装： ```cmd .venv\Scripts\activate pip install -e ".[dev]" ``` ### Q: 提示 MT5 未连接或没有 K 线 1. 确认 MT5 终端已打开且已登录 2. 品种名与 MT5「市场报价」完全一致（含 `m` 等后缀） 3. 该品种在 MT5 中可正常显示 K 线 4. 若不使用 MT5，切换到 **TradingView** 数据源即可 ### Q: TradingView 拉取数据失败或超时 1. 先确保 tvDatafeed 已知 Bug 已修复（见 `MAC版本智能体部署方法.txt` 的问题 3.5） 2. 小周期（1m/5m）更容易触发匿名限速 → 切换到 15m 以上测试 3. 长期解决方案：在 GUI 设置中填入 **TradingView 账号登录**（凭证加密存储） 4. 项目内置了防重叠调用和退避机制，切换品种/周期会自动中断挂起的请求 ### Q: 程序是不是把截图发给 AI？ **不是。** 提交的是 K 线 OHLCV 文本表、程序算好的特征，以及提示词；图表仅供本地查看。 ### Q: 分析时图表不刷新了？ 分析进行中会**暂停图表自动刷新**，避免界面与提交数据不一致。可点 **图表实时更新** 恢复；追问发送时会先刷新一次再冻结，并以该时刻图表数据追问。 ### Q: 如何加速分析速度？ 参见 `[分析速度优化操作指南.md](分析速度优化操作指南.md)`，核心方法： - 关闭 **Thinking**（3–5 倍提速，质量下降） - 降低 **Reasoning Effort**（渐进提速，质量影响较小） - 减少 **K 线数量** - 使用 **增量分析** - 换用更快的模型 ### Q: 如何在 macOS 上使用？ 参照 `[MAC版本智能体部署方法.txt](MAC版本智能体部署方法.txt)` 自动化部署，默认使用 TradingView 数据源。 ### Q: API 调用失败 检查网络、Base URL、模型名与 API Key；若用代理需在系统或网关侧配置。 ### Q: `config/settings.json` 损坏 删除后重启，程序会重建默认配置： ```cmd del config\settings.json ``` ### Q: 如何更新 ```cmd git pull pip install -e ".[dev]" ``` ### Q: 日志位置 `logs/` 目录下。 --- **免责声明**：本工具仅供学习与研究，不构成投资建议。交易有风险，决策后果自负。 --- 本项目采用 [GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)](LICENSE) 发布。 --- ## 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