搭建 OpenAlgo 指标分析 Python…

当你要为 OpenAlgo 指标分析、绘图和仪表盘开发准备 Python 3.12+ 虚拟环境、依赖包、项目目录和 .env 配置时使用。

适用场景

解决思路

1. 确认 Python 版本：运行 `python3 --version`，必须为 3.12+；默认参数 `$0` 为 `python3`，也可传入 `python3.12`、`python3.13` 等；若版本低于 3.12，中止并给出清晰提示。
2. 检测操作系统：运行 `uname -s 2>/dev/null || echo "Windows"`；将输出映射为：`Darwin` = macOS，`Linux` = Linux，`MINGW*`/`CYGWIN*`/`Windows` = Windows。
3. 创建虚拟环境（macOS/Linux）：运行 `python3 -m venv venv`、`source venv/bin/activate`、`pip install --upgrade pip`；若用户指定 Python 版本参数，则用该版本替代 `python3`。
4. 创建虚拟环境（Windows）：运行 `python -m venv venv`、`venv\Scripts\activate`、`pip install --upgrade pip`；若用户指定 Python 版本参数，则用该版本替代 `python`。
5. 安装 Python 包：运行 `pip install openalgo yfinance plotly dash dash-bootstrap-components streamlit numpy pandas python-dotenv websocket-client httpx scipy nbformat matplotlib seaborn ipywidgets`。
6. 创建项目顶层文件夹：运行 `mkdir -p charts dashboards custom_indicators scanners`；只创建顶层目录，子目录由其他技能按需创建。
7. 配置 `.env`：用 AskUserQuestion 询问 OpenAlgo API key，提示来自 OpenAlgo dashboard 的 `/apikey`。
8. 继续配置 `.env`：询问 OpenAlgo host URL，默认 `http://127.0.0.1:5000`；若用户有自定义域名或 ngrok URL，则使用该地址。
9. 继续配置 `.env`：可选询问 WebSocket URL；默认从 host 自动派生，仅用户有自定义 WebSocket 设置时才需要。
10. 在项目根目录写入 `.env`，内容为：`# OpenAlgo API Configuration\nOPENALGO_API_KEY={user_provided_key or \"your_openalgo_api_key_here\"}\nOPENALGO_HOST={user_provided_host or \"http://127.0.0.1:5000\"}\n\n# WebSocket (optional - auto-derived from host if not set)\n# OPENALGO_WS_URL=ws://127.0.0.1:8765`。
11. 把 `.env` 加入 `.gitignore`：运行 `grep -qxF '.env' .gitignore 2>/dev/null || echo '.env' >> .gitignore`。
12. 运行验证脚本：`python -c \"\nimport openalgo\nfrom openalgo import ta\nimport plotly\nimport dash\nimport streamlit\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\nimport yfinance as yf\nimport matplotlib\nimport seaborn\nimport nbformat\nfrom dotenv import load_dotenv\nprint('All packages installed successfully')\nprint(f' openalgo: {openalgo.__version__}')\nprint(f' plotly: {plotly.__version__}')\nprint(f' dash: {dash.__version__}')\nprint(f' streamlit: {streamlit.__version__}')\nprint(f' numpy: {np.__version__}')\nprint(f' pandas: {pd.__version__}')\nprint(f' matplotlib: {matplotlib.__version__}')\nprint(f' seaborn: {seaborn.__version__}')\n\n# Quick indicator test\nclose = np.array([100.0, 101.0, 102.0, 103.0, 104.0, 105.0, 104.0, 103.0, 102.0, 101.0])\nema = ta.ema(close, 3)\nrsi = ta.rsi(close, 5)\nprint(f' ta.ema test: {ema[-1]:.2f}')\nprint(f' ta.rsi test: {rsi[-1]:.2f}')\nprint('Indicator library ready')\n\"`。
13. 打印摘要：显示检测到的 OS、使用的 Python 版本、虚拟环境路径、已安装包及版本、创建的项目文件夹、`.env` 文件状态，以及可用技能 `/indicator-chart`、`/custom-indicator`、`/indicator-dashboard`、`/indicator-scanner`、`/live-feed`。
14. 重要注意事项：永远不要全局安装包，始终使用虚拟环境。
15. 重要注意事项：若用户已有虚拟环境，创建新环境前先询问。
16. 重要注意事项：绝不要提交 `.env` 文件，因为它包含 API key。
17. 重要注意事项：所有脚本使用 `python-dotenv` 通过 `find_dotenv()` 加载 `.env`。
18. 重要注意事项：openalgo 2.x 指标运行在 wheel 内的编译 Rust core 上，无 JIT 编译或 warmup，并要求 Python 3.12+。

适用边界 · 注意事项

• 目标不是 OpenAlgo 指标分析、图表或仪表盘开发，或不需要安装 openalgo 及这套 Python 数据/图表栈时不适用。
• Python 版本低于 3.12 且无法升级时不适用；openalgo 2.x 要求 Python 3.12+。
• 没有 OpenAlgo API key 或无法访问 OpenAlgo host 时，不要按此完成 `.env` 联调配置；只能部分搭建环境，无法进行完整 OpenAlgo 验证。