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09_Tech_Architecture

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youngcan edited this page Jun 1, 2026 · 5 revisions

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）。

术语速查

英文术语 中文释义
Agent 智能体，能根据用户目标自主调用工具并组织答案
CLI 命令行界面，通过终端命令使用
TUI 终端图形界面，在终端里提供类 GUI 交互
Web 网页端，浏览器里的在线读盘室
Provider 模型适配层，把不同模型供应商统一成一套接口
Tool Schema 工具定义，告诉模型工具名、参数和用途
MCP 模型上下文协议，给外部 Agent 暴露本项目工具
Workflow GitHub 自动任务
Universe 股票池，某个市场可扫描的标的集合
Snapshot 快照，把某次行情或回测输入固定下来

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）

flowchart LR
  A["Wyckoff Funnel<br/>18:25"] --> B["Step2<br/>五层漏斗"]
  B --> C["Step3<br/>AI 研报"]
  C --> D["Step4<br/>OMS 决断"]
  D --> E["signal_observations<br/>记录信号样本"]
  E --> F["Signal Feedback<br/>23:30"]
  F --> G["signal_health_daily<br/>signal_registry"]
  G --> H["下一轮漏斗<br/>动态策略读取"]
Loading

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（检索增强生成）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

Signal Feedback：信号反馈闭环

  • 入口：scripts/signal_feedback_job.py
  • 时间：北京时间周一到周五 23:30
  • 读取 signal_observations，计算 1/3/5/10/20 日收益和回撤
  • 写入 signal_outcomes、signal_health_daily、signal_registry
  • 下一轮漏斗按 FUNNEL_DYNAMIC_POLICY=off|shadow|on 决定是否使用动态策略
flowchart TD
  A["signal_observations"] --> B["signal_outcomes"]
  B --> C["signal_health_daily"]
  C --> D["signal_registry"]
  D --> E{"动态策略模式"}
  E -- "off" --> F["静态配额"]
  E -- "shadow" --> G["静态推荐 + shadow 差异落库"]
  E -- "on" --> H["动态配额正式生效"]
Loading

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
信号反馈闭环 盘后验收 L4 信号表现，更新动态策略状态
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

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（命令行）/ TUI（终端图形界面）栈（功能最全）

  • 入口：cli/__main__.py
  • UI：cli/tui.py（全屏终端界面）
  • Agent Loop：cli/runtime.py；cli/agent.py 保留为兼容旧调用点的薄封装
  • Provider（模型适配层）：cli/providers/（OpenAI-compatible，OpenAI 兼容接口；支持多模型切换和 fallback（故障切换））
  • 工具：cli/tools.py 暴露 19 个 Tool Schema（工具定义）；其中 18 个映射到确定性 Python 函数，check_background_tasks 由运行时特判返回后台任务状态
  • 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（网页端）栈（主力 Web 端）

  • 前端：web/apps/web/
  • Agent（智能体）：web/apps/web/src/lib/chat-agent.ts
  • 运行时：Vercel AI SDK（Vercel 的 AI 工具包）streamText（流式文本生成），stopWhen: stepCountIs(10) 控制最多 10 步工具循环
  • 边缘代理：Cloudflare Pages Functions
  • 工具：13 个 Web（网页端）工具（不含命令执行、读写文件、委派子 Agent 等本地能力）

MCP Server（模型上下文协议服务）栈

  • 入口：mcp_server.py
  • 协议：FastMCP / stdio（标准输入输出通信）
  • 定位：给 Claude Code、Cursor 等外部 Agent 暴露 Wyckoff 工具
  • 注意：MCP（模型上下文协议）只提供单次工具调用，不负责多轮对话编排

业务工具能力

CLI（命令行）/ MCP（模型上下文协议）的业务工具实现主要在 agents/chat_tools.py，CLI 的注册、审批、后台任务和 Tool Schema（工具定义）在 cli/tools.py。Web（网页端）在 web/apps/web/src/lib/chat-agent.ts 中封装自己的工具名，并复用 web/apps/web/src/lib/chat-tools.ts 的执行函数。

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（命令行）栈额外提供：get_market_history、check_background_tasks、delegate_to_research、delegate_to_analysis、delegate_to_trading、exec_command、read_file、write_file、web_fetch。其中 exec_command、write_file、update_portfolio 是高风险工具，需要运行时审批。

3. 数据流

行情数据源 → 统一行情仓库层 → 引擎计算 → 结果存储 → 推送通知
            ↗ A 股：tickflow → tushare → akshare → baostock → efinance（五级自动降级）
            ↗ 港股 / 美股：TickFlow + 本地 universe
  • 日线行情通过 integrations/stock_hist_repository.py 直接从数据源拉取，不再走 Supabase 行情缓存
  • Supabase 用于用户配置、持仓、形态复盘、市场信号、信号反馈、任务结果、主题雷达等业务数据
  • 本地 SQLite（本地轻量数据库）用于 CLI（命令行）离线状态、同步副本和记忆等本地能力
  • data/market_universes/*.json 维护 A 股 / 港股 / 美股 / ETF 的代码、名称和搜索元数据

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（检索增强生成）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（快照），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）

Wyckoff-Analysis Wiki

Agent 工作机制 (9 篇)

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