algo-setup

本技能用于搭建、运行 OpenAlgo 双模交易策略所需的本地 Python 环境。

【用途】 为构建和运行 OpenAlgo 策略准备本地环境，包括虚拟环境、依赖库、目录结构和配置文件。

【参数】 $0（可选）：Python 解释器名称，如 python、python3、python3.12，默认使用 python。

【主要操作】

1. 检测操作系统（Windows / macOS / Linux），可通过 uname -s 或 os.name 判断，并针对不同系统使用对应的 TA-Lib C 库安装命令（pip install ta-lib 依赖该 C 库）。
2. 若尚未创建虚拟环境，执行 python -m venv venv。
3. 安装 TA-Lib C 库：macOS 使用 brew install ta-lib；Ubuntu/Debian 使用 sudo apt install libta-lib-dev（可能需要 sudo apt update）；Windows 下 pip install ta-lib 使用预编译 wheel，无需安装 C 库。
4. 激活虚拟环境并从 requirements.txt 安装 Python 包。 Linux/macOS：source venv/bin/activate 后执行 pip install -r requirements.txt Windows：venv\Scripts\activate 后执行 pip install -r requirements.txt
5. 生成目录结构：strategies/（存放生成的策略）和 backtests/（存放回测生成的 CSV/HTML 输出）。
6. 复制 .env.sample 为 .env：cp .env.sample .env，并提示用户填写 OPENALGO_API_KEY。
7. 通过以下导入验证安装： from openalgo import api, ta import vectorbt as vbt import talib import sklearn import xgboost print("OK")
8. 输出后续步骤提示： Setup complete. Next:
   1. Edit .env and set OPENALGO_API_KEY
   2. Make sure OpenAlgo is running at http://127.0.0.1:5000
   3. Generate a strategy: /algo-strategy ema-crossover SBIN NSE 5m

【注意事项】 输出中不要使用图标或表情。不要自动在 shell 中执行 OPENALGO_API_KEY=...，应由用户手动粘贴到 .env。步骤 4 之后不要假设虚拟环境外存在 pip，始终先激活虚拟环境。

【已有虚拟环境时】 跳过步骤 2，激活已有虚拟环境，对其执行 pip install -r requirements.txt，然后继续。

【失败处理】 Linux 下 TA-Lib 安装失败时，提示用户运行 sudo apt update && sudo apt install build-essential libta-lib-dev；若仍失败（较旧发行版），建议跳过 TA-Lib，策略中仅使用 INDICATOR_LIB="openalgo"。若 OpenAlgo 未运行，安装仍可完成，验证步骤中的 from openalgo import api 可正常工作（SDK 无需网络即可安装），真实连接在 /algo-strategy 中验证。

【适用场景】 需要为 OpenAlgo 交易策略搭建本地开发与回测环境的用户。

【限制】 需要用户自行填写 OPENALGO_API_KEY，并确保 OpenAlgo 运行在 http://127.0.0.1:5000。其他平台支持情况、收费信息暂未提供。