09_Tech_Architecture

系统架构总览

WyckoffAgent 有两种运行模式：定时管线（自动跑，无人值守）和 交互 Agent（用户对话触发）。

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1. 定时管线（GitHub Actions）

每天自动执行的批处理流水线，由 scripts/daily_job.py 串联：

Step2（全市场筛选）→ Step2.5（信号确认）→ Step3（AI 研报）→ Step4（持仓决断）

Step2：Wyckoff 漏斗

• 入口：core/funnel_pipeline.py
• 核心引擎：core/wyckoff_engine.py（纯计算，不做网络请求）
• 五层筛选：L1 基础过滤 → L2 六通道强弱 → L3 板块共振 → L4 威科夫触发 → L5 退出信号
• 结果推送飞书

Step2.5：信号确认

• L4 触发信号需经 1-3 天价格确认后才进入操作池
• 防止"假信号"直接触发买入

Step3：AI 批量研报

• 入口：core/batch_report.py（daily_job 调用）/ scripts/step3_batch_report.py（独立运行）
• 将候选股的结构化特征切片喂给大模型
• 输出三阵营分类：逻辑破产 / 储备营地 / 起跳板
• RAG 防雷：命中负面新闻可一票否决

Step4：持仓决断

• 入口：core/strategy.py（daily_job 调用）/ scripts/step4_rebalancer.py（独立运行）
• 读取账户状态
• 综合研报 + 持仓 + 风控，输出 EXIT/TRIM/HOLD/PROBE/ATTACK 指令
• 推送到 Telegram

其他定时任务

任务	功能
盘前风控	A50 + VIX 监测，四档预警
尾盘策略	规则打分 + LLM 复判，筛选尾盘买入
形态复盘重定价	同步收盘价，计算累计收益
回测网格	18 组参数并行回测
港股 / 美股漏斗	独立 universe + TickFlow 批量日线扫描

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2. 交互 Agent（三条栈 + 维护入口）

用户通过自然语言与系统对话，Agent 自主决定调用哪些工具。

CLI / TUI 栈（功能最全）

• 入口：cli/__main__.py
• UI：cli/tui.py（全屏终端界面）
• Agent Loop：cli/agent.py
• Provider：cli/providers/（OpenAI-compatible，支持多模型切换和 fallback）
• 工具：10 个金融工具 + 4 个通用工具（执行命令、读写文件、抓取网页）
• 特有能力：后台任务、分层 Agent 记忆（L1 原子 / L2 场景 / L3 画像）、上下文压缩、Skills 扩展

React Web 栈（主力 Web 端）

• 前端：web/apps/web/
• Agent：web/apps/web/src/lib/chat-agent.ts
• 运行时：Vercel AI SDK generateText（maxSteps=10 多轮工具调用）
• 边缘代理：Cloudflare Pages Functions
• 工具：10 个金融工具（不含命令执行等本地工具）

Streamlit 维护入口

• 入口：streamlit_app.py
• 运行时：Google ADK
• 保留历史入口、单股分析和数据导出能力
• 不再迭代新功能

三栈共用的工具

定义在 agents/chat_tools.py，导出 10 个金融工具：

工具	能力
search_stock_by_name	模糊搜索股票
analyze_stock	单股诊断 / 行情查询
portfolio	查看持仓 / 批量健康扫描
update_portfolio	增删改持仓
get_market_overview	大盘水温
screen_stocks	五层漏斗筛选
generate_ai_report	AI 研报
generate_strategy_decision	持仓决策
query_history	查历史推荐/信号/尾盘记录
run_backtest	回测

CLI 栈额外提供：exec_command、read_file、write_file、web_fetch。

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3. 数据流

行情数据源 → Supabase 缓存 → 引擎计算 → 结果存储 → 推送通知
            ↗ A 股：tickflow → tushare → akshare → baostock → efinance（自动降级）
            ↗ 港股 / 美股：TickFlow + 本地 universe

• 优先读 Supabase 缓存
• 缺口只补拉缺失日期
• 补拉后回写缓存
• 行情缓存保留约 320 个交易日窗口
• data/market_universes/*.json 维护 A 股 / 港股 / 美股 / ETF 的代码、名称和搜索元数据

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4. 关键设计原则

原则	体现
计算与 IO 分离	wyckoff_engine.py 不做任何网络请求，只接受 DataFrame
容错降级	数据源链式降级、RAG 失败不阻断主流程、合规简报降级为模板
快照可复现	行情落盘为 snapshot，回测全程离线回放
Loop 约束模型	即使模型不调用工具，loop guard 也会强制纠偏（详见第 11 篇）