交流 QQ 群：1063897401
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。
keep_analysis 后新 K 线收盘自动触发新一轮分析| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10 / 11（主支持）、macOS 12+（TradingView 数据源） |
| Python | 3.11+ |
| 数据源 | MT5 / TradingView / yfinance / AkShare 至少配置一种 |
| 网络 | 可访问所配置的 AI API（如 DeepSeek、PackyAPI 等） |
直接在系统中安装（推荐部署在本机）：
pip install -e .
python -m pa_agent.main
首次启动后在设置中填写 Base URL、模型名 与 API Key。
如需隔离环境也可创建虚拟环境：
python -m venv .venv后激活再pip install -e .。
安装内容：PyQt6（GUI 框架）+ pyqtgraph（K 线图表绘图）+ numpy/pandas（数据处理）+ openai（AI API 客户端）+ json 校验、模型定义等全套依赖。
若需运行测试（pytest）或代码格式化（ruff/black），额外安装：
pip install -e ".[dev]"。
# 1. 安装 uv（仅需一次）
pip install uv
# 或官方脚本：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 2. 首次运行或依赖变更时，make 自动创建 .venv 并同步依赖
make uv-run
# 3. 之后每次启动
make uv-run
# 或手动：uv run python -m pa_agent.main
运行测试：
make uv-test，代码检查：make uv-lint。
完整操作界面说明见 PA_Agent使用文档.md，配置字段说明见 config/README.md。
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) 发布。
感谢群友的使用反馈与鼓励，以下为群友评价截图（按时间从早到晚排列）：
如果你觉得这个程序对你有帮助的话，可以打赏激励作者继续优化程序，感谢你的支持和鼓励！
（作者会优先解决打赏人的问题，因为人太多了！回复不过来！）
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| Python | 3.11+ |
| 数据源 | MT5 / TradingView / yfinance / AkShare 至少配置一种 |
| 网络 | 可访问所配置的 AI API（如 DeepSeek、PackyAPI 等） |
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python -m venv .venv后激活再pip install -e .。
安装内容：PyQt6（GUI 框架）+ pyqtgraph（K 线图表绘图）+ numpy/pandas（数据处理）+ openai（AI API 客户端）+ json 校验、模型定义等全套依赖。
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# 1. 安装 uv（仅需一次）
pip install uv
# 或官方脚本：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 2. 首次运行或依赖变更时，make 自动创建 .venv 并同步依赖
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# 3. 之后每次启动
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# 或手动：uv run python -m pa_agent.main
运行测试：
make uv-test，代码检查：make uv-lint。
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