用途：这是一个面向 OpenAlgo 的算法交易执行专家知识库，用于构建生产级算法交易策略。每个策略是单个 Python 文件，通过 CLI 参数（--mode backtest|live）或环境变量（MODE=...）在回测模式（VectorBT）与实盘执行模式（OpenAlgo SDK + WebSocket）之间切换，策略也可上传至 OpenAlgo 自托管的 /python 策略主机。
主要能力：同一 signals(df) 函数同时服务 VectorBT 回测与实盘事件循环，风险阈值和成本假设在两侧一致；经纪商侧全部走 OpenAlgo，数据用 client.history() 与 WebSocket，下单用 client.placeorder()/placesmartorder()/optionsmultiorder()，实盘与沙盒由 OpenAlgo UI 分析器开关决定。指标库可选 openalgo.ta（默认）或 talib，特殊指标（Supertrend、Donchian、Ichimoku、HMA、KAMA）始终来自 openalgo。支持三种执行类型：eoc（收盘价 MARKET）、limit（实时挂 LIMIT）、stop（经纪商侧 SL-M 触发）。回测内置真实成本与滑点。
必要用法与要点：实盘采用双线程模型（信号轮询线程 + WS 回调线程），WS 回调不直接下单而是派发工作线程；K 线收盘逻辑用 iloc[-2] 而非 iloc[-1]；风险平仓用 client.placesmartorder(position_size=0)；多腿期权通过 client.optionsmultiorder() 入场、BUY 腿优先；期权下单前先 client.quotes() 取现货报价。
限制与避免项：不要用 asyncio（SDK 是同步的，用 threading）；不要在实时数据上使用 df.iloc[-1]；不要用 client.history(start_date=end_date)；不要在 WS 回调中直接下平仓单；自托管时不要硬编码 exchange="NSE"；不要用 fees=0、slippage=0 回测；轮询 client.get_ltp() 不要快于 0.5 秒。以上具体实施细节以资料所列规则文件与 OpenAlgo 仓库文档为准。