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# 多智能体投资助理骨架
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## 项目简介
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本仓库提供一个面向 A 股日线级别的多智能体投资助理原型，覆盖数据采集、特征抽取、策略博弈、回测展示和 LLM 解释链路。代码以模块化骨架形式呈现，方便在单机环境下快速搭建端到端的量化研究和可视化决策流程。
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## 核心模块
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- `app/data`：数据库初始化与 Schema 定义。
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- `app/utils`：配置、数据库连接、日志和交易日历工具。
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- `app/ingest`：TuShare 数据抓取、新闻 RSS、数据覆盖检查器。
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- `app/features`：指标与信号计算接口。
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- `app/agents`：多智能体博弈实现，包括动量、价值、新闻、流动性、宏观与风险代理。
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- `app/backtest`：日线回测引擎与指标计算的占位实现。
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- `app/llm`：人类可读卡片与摘要生成入口（仅构建提示，不直接交易）。
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- `app/ui`：Streamlit 四页界面骨架，含“自检测试”页。
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## 核心技术原理
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- **多智能体博弈**：通过 `app/agents` 定义六类风格化代理，利用纳什谈判与加权投票在 `app/agents/game.py` 中聚合交易动作与信心水平。
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- **数据覆盖自检**：`app/ingest/tushare.py` 封装 TuShare 拉取、增量更新与覆盖统计，`app/ingest/checker.py` 提供强制补数与窗口化覆盖报告。
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- **事件驱动回测**：`app/backtest/engine.py` 构建日频回测循环，将代理决策与投资组合状态解耦，便于扩展成交撮合与绩效统计。
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- **可视化与解释**：`app/ui/streamlit_app.py` 提供四大页签（今日计划、回测与复盘、数据与设置、自检测试），结合 Plotly 图形展示和 `app/llm` 提示卡片生成器，支撑人机协作分析。
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## 环境依赖与安装
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建议使用 Python 3.10+，并在虚拟环境中安装依赖。
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```bash
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# 1. 创建并激活虚拟环境（示例使用 venv）
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate # Windows 使用 .venv\Scripts\activate
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# 2. 安装项目依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 3. 设置 TuShare Token（可写入环境变量或在 UI 中配置）
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export TUSHARE_TOKEN="<your-token>"
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```
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`requirements.txt` 当前涵盖运行框架所需的核心三方库：
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- Pandas：数据表结构与指标处理
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- Streamlit：交互式前端
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- Plotly：行情与指标可视化
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- TuShare：行情与基础面数据源
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## 快速开始
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```bash
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# 启动交互界面（内含数据库初始化、开机检查、样例回测入口）
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streamlit run app/ui/streamlit_app.py
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```
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Streamlit `自检测试` 页签提供：
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- 数据库初始化快捷按钮；
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- TuShare 小范围拉取测试；
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- 一键开机检查（可自动补数并展示覆盖摘要）；
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- 股票行情可视化（自动加载近段时间价格、成交量，并展示核心指标）。
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- 开机检查带进度指示与详细日志，便于排查 TuShare 拉取问题。
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`回测与复盘` 页签提供快速回测表单，可调整时间区间、股票池与参数并即时查看回测输出。
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## 下一步
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1. 在 `app/features` 和 `app/backtest` 中完善信号计算、事件驱动撮合与绩效指标输出。
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2. 将代理效用写入 SQLite 的 `agent_utils` 和 `alloc_log` 表，驱动 UI 决策解释。
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3. 使用轻量情感分析与热度计算填充 `news`、`heat_daily` 与热点指数。
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4. 接入本地小模型或 API 完成人类可读的策略建议卡片，形成端到端体验。
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