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# 多智能体投资助理骨架
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本仓库提供一个基于多智能体博弈的 A 股日线投资助理代码框架，满足单机可运行、SQLite 存储和 Streamlit UI 的需求。核心模块划分如下：
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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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## 快速开始
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```bash
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# 初始化数据库结构
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python -m app.cli init-db
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# 一键开机检查（默认回溯 365 天，缺失数据会自动补齐）
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python -m app.cli boot-check --days 365
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# 启动界面
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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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- 开机检查器（展示当前数据覆盖范围与股票基础信息完整度）。
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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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