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我们不再继承，而是定义一个BaseAgent类。import abcself.memory = [] # 短期记忆：最近的决策逻辑"""输入市场状态，输出结构化决策"""你是一个专业的量化交易 Agent。请根据传入的 JSON 格式市场数据，判断交易方向。必须调用 tools 中的 'execute_trade' 函数来执行操作，或者返回 'wait'。"""messages=[],tools=

我们不再继承，而是定义一个BaseAgent类。import abcself.memory = [] # 短期记忆：最近的决策逻辑"""输入市场状态，输出结构化决策"""你是一个专业的量化交易 Agent。请根据传入的 JSON 格式市场数据，判断交易方向。必须调用 tools 中的 'execute_trade' 函数来执行操作，或者返回 'wait'。"""messages=[],tools=

1. 所有的 AI 输出必须“归一化”。不要让 AI 输出自由文本。一定要强制它输出 JSON，并且把结果限制在特定范围内（如 -1 到 1，或 0 到 100）。只有数字化的结果才能进入量化回测系统。2. 相信逻辑，不要相信预测。LLM 的强项是推理（Reasoning），不是预测（Forecasting）。让它分析“为什么跌”，而不是“跌到多少”。前者是它的舒适区，后者是它的幻觉区。3. 永远

过去写一个交易机器人，你需要自己写很多if-else逻辑：“如果 RSI > 70 就卖出，但是如果 MACD 金叉就不卖，除非成交量跌了…”写到最后，代码会变成一坨难以维护的“面条逻辑”。一旦市场风格变了（比如从单边上涨变成震荡），你的规则就全失效了。而的加入，让机器人有了“大脑”。它不再是死板地执行规则，而是能理解市场状态。逻辑强：它能理解“缩量上涨”和“放量滞涨”的区别，这是传统指标很难量化

Python爬虫技术在金融数据分析领域具有重要应用价值。通过合理使用爬虫技术，可以获取各类公开金融数据，为投资分析、风险管理和学术研究提供数据支持。本文将系统介绍Python爬虫可以爬取的各类公开金融数据源及其技术实现方式。Python爬虫技术为金融数据分析提供了强大的数据获取能力。通过合理使用各种数据源和技术工具，可以获取股票、基金、债券、外汇、宏观经济和期货等各类金融数据。在实际应用中，需要平

zdppy_api是一款为了效率而生的，基于异步的，使用极其简单的Python后端API接口开发框架。

编程语言的演进本质是对计算本质的重新定义。仓颉语言通过融合学术前沿成果与工业级工程实践，不仅为开发者提供了高效可靠的工具，更在重塑我们对“智能时代软件开发”的认知。从一个简单的循环结构出发，每一次代码提交都在参与书写中国基础软件的未来。

cors跨域是浏览器的问题，只要使用浏览器，不同IP或者不同端口之间通信，就会存在这个问题。文档地址：https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/first-steps/5、在vue3中，使用axios请求fastapi开发的接口，并将接口的返回数据，渲染到vue3开发的页面中。文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutori

在我们深入了解React代码之前，我想在高层次上介绍的另一个主题是抽象。在上一节中，您看到了JSX语法如何转换为更新UI的低级操作。了解React如何转换声明式UI组件的一个更好的方法是，我们不必关心渲染目标是什么。渲染目标恰好是使用React的浏览器DOM，但它并不局限于浏览器DOM。React有潜力用于任何我们想要创建的UI，在任何可以想象的设备上。在React Native中，我们才刚刚开始