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在 Windows 系统部署对冲基金分析工具 ai-hedge-fund 的笔记

news 来源：原创 2025/6/30 22:50:48

#工作记录

一、环境准备

在部署对冲基金分析工具ai-hedge-fund前，需提前安装好必备软件，为后续工作搭建好基础环境。

1. 安装 Anaconda

Anaconda 集成了 Python 及众多科学计算库，是项目运行的重要基础。从Anaconda 官方网站下载适合 Windows 系统的安装包，下载完成后，双击安装包，按照安装向导的提示进行操作，注意在安装过程中可选择将 Anaconda 添加到系统环境变量，方便后续使用。安装完成后，打开 Anaconda Prompt，可通过输入conda --version命令来验证是否安装成功。

conda --version

2. 安装 Poetry

Poetry 用于项目的依赖管理和环境配置。在 Anaconda Prompt 中执行pip install poetry命令进行安装。安装成功后，输入poetry --version，若显示出版本信息，则说明安装成功。Poetry 安装路径通常为D:\ProgramData\anaconda3\Scripts\poetry.exe，在后续配置 PyCharm 时会用到此路径。

pip install poetry
poetry --version

 【笔记】快速安装Poetry-CSDN博客

 poetry 的路径：

D:\ProgramData\anaconda3\Scripts\poetry.exe 

 

3. 安装 Node.js 和 npm

Node.js 和 npm 是前端项目运行的必要环境。从Node.js 官方网站下载 Windows 版本的安装包，安装过程中保持默认设置即可。安装完成后，打开命令提示符或 PowerShell，分别输入node -v和npm -v，若能显示出版本号，表明安装成功。

node -v
npm -v

4. 安装 GitHub Desktop

GitHub Desktop 方便我们进行代码的克隆与管理。

从GitHub Desktop 官方网站下载安装包，安装完成后，打开软件并登录自己的 GitHub 账号。

5. 安装 Ollama

Ollama 用于本地大语言模型推理。从Ollama 官方网站下载 Windows 版本的安装包，安装完成后，在命令提示符中执行ollama serve启动服务。

若提示Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) is normally permitted.，表示端口 11434 被占用，可通过以下方法解决：

  • 查找占用端口的进程：在命令提示符或 PowerShell 中执行netstat -ano | findstr :11434，找到对应进程 ID（PID）。
  • 终止进程：执行taskkill /F /PID [PID] （将[PID]替换为实际进程 ID） 。
  • 更换端口：执行ollama serve --port 12345 （将12345替换为其他未被占用端口），同时需在后续使用中修改代码中 Ollama API 地址 。

二、克隆项目

使用 GitHub Desktop 克隆项目代码到本地，方便后续进行项目的部署与调试。

  1. 打开 GitHub Desktop，点击File -> Clone repository。
  2. 在弹出窗口的URL选项卡中，输入项目 GitHub 地址https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git。
  3. 选择本地存储路径，点击Clone按钮开始克隆项目。
  4. 克隆完成后，进入项目文件夹，空白处右键用PyCharm打开，后续的依赖安装、命令执行等操作都可在PyCharm中进行。

三、在 PyCharm 中配置 Poetry 解释器

【笔记】PyCharm 中创建Poetry解释器-CSDN博客

PyCharm 是常用的 Python 开发集成环境，正确配置 Poetry 解释器有助于项目的开发与运行。

  1. 打开 PyCharm，新建项目或打开已克隆的ai-hedge-fund项目。
  2. 依次点击File -> Settings（Windows/Linux）或PyCharm -> Preferences（Mac）。
  3. 在弹出的窗口中，选择Project: [项目名称] -> Python Interpreter。
  4. 点击右上角的齿轮图标，选择Add。
  5. 在弹出的窗口中，选择Poetry Environment，确保Use existing environment被选中，点击...按钮，在文件浏览窗口中找到并选择D:\ProgramData\anaconda3\Scripts\poetry.exe。
  6. 点击OK保存配置，完成 Poetry 解释器的配置。

 

    四、配置环境变量

    环境变量的配置是为项目提供必要的 API 密钥等信息，确保项目能够正常运行。

    1. 创建.env 文件

    在项目根目录下，打开命令提示符或 PowerShell，执行copy .env.example .env命令，复制.env.example文件为.env文件。

    cp .env.example .env

     

    2. 编辑.env 文件

    使用文本编辑器（如 Notepad++、VS Code 等）打开.env文件，添加以下 API 密钥：

    # For running LLMs hosted by openai (gpt-4o, gpt-4o-mini, etc.)
# Get your OpenAI API key from https://platform.openai.com/
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key# For running LLMs hosted by groq (deepseek, llama3, etc.)
# Get your Groq API key from https://groq.com/
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key# For getting financial data to power the hedge fund
# Get your Financial Datasets API key from https://financialdatasets.ai/
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

     

      API 密钥获取（有限的免费额度，完整功能API密钥可能要收费）

    openai-api-key获取网址：

    https://platform.openai.com/welcome?step=try

     

    groq-api-key获取网址：

    https://console.groq.com/home

     

    financial-datasets-api-key获取网址：

    Financial Datasets | Stock Market API

     

     

    五、安装项目依赖

    项目依赖的安装是确保项目各功能模块正常运行的关键步骤，需分别安装根项目依赖、后端应用依赖和前端应用依赖。

    安装根项目依赖

    在项目根目录的终端中，执行poetry install命令，Poetry 会根据项目的pyproject.toml文件自动安装所需的依赖包。

    poetry install

     

    六、运行项目

    完成上述步骤后，即可运行项目进行对冲基金分析。

    • 1、在项目根目录的终端中，执行poetry run python src/main.py --ticker AAPL --ollama命令（其中--ticker AAPL可根据需求修改为其他股票代码，--ollama表示使用 Ollama 进行本地 LLM 推理）。
    poetry run python src/main.py --ticker AAPL --ollama
​

     

    • 2、执行命令后，会提示选择 AI 分析师，通过按↑ ↓箭头移动光标，按空格键选择分析师，按回车键确认选择。

    • 3、接着会提示选择 Ollama 模型，通过按↑ ↓箭头移动光标，按回车键确认选择。

    • 常见问题及解决：
      • LLM 调用失败（状态码 502 等）：

    【笔记】排查并解决Error in LLM call after 3 attempts: (status code: 502)-CSDN博客

        • 尝试使用更小的模型，如gemma3:4b、llama3:7b 。
        • 修改src/tools/llm.py增加超时时间和重试次数，并在重试时尝试重启 Ollama 服务 。具体可在call_ollama函数中增加相关逻辑，例如：
    def call_ollama(prompt, model="gemma3:4b", max_retries=10, timeout=300):​url = "http://localhost:11434/api/generate"​payload = {​"model": model,​"prompt": prompt,​"stream": False,​"temperature": 0.1,​"max_tokens": 1500,​"top_p": 0.9,​"frequency_penalty": 0.2​}​​for attempt in range(max_retries):​try:​logger.info(f"LLM call attempt {attempt+1}/{max_retries}")​response = requests.post(url, json=payload, timeout=timeout)​response.raise_for_status()​return response.json()["response"]​except Exception as e:​logger.warning(f"LLM call failed: {e}")​# 每3次重试重启一次服务​if attempt % 3 == 0: ​try:​subprocess.run(["taskkill", "/F", "/IM", "ollama.exe"], check=True)​time.sleep(2)​subprocess.Popen(["ollama", "serve"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)​time.sleep(5) ​except Exception as restart_e:​logger.warning(f"Failed to restart Ollama: {restart_e}")​time.sleep(5 * (attempt + 1)) ​​raise Exception("Failed to get response from LLM after multiple attempts")

    • 优化 Ollama 配置，在~/.ollama/config.toml中设置cache_size、threads等参数 。例如：
    [models]​
cache_size = 8  # 减少缓存大小，单位为 GB​
threads = 4     # 减少线程数，根据 CPU 核心数调整​
​
[server]​
timeout = 300   # 增加超时时间，避免请求过早失败

    • OpenAI API 配额不足（错误代码 429）：
      • 检查 OpenAI 账户配额，升级付费计划或切换到本地 Ollama 模型 。
    • 金融数据 API 请求被限流（错误代码 429）：
      • 在src/tools/api.py中添加指数退避重试机制，避免频繁请求 。例如：
    import time
import requests
from requests.exceptions import RequestExceptiondef search_line_items(ticker, items, api_key=None):url = f"https://financialdatasets.ai/api/financials/{ticker}"headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} if api_key else {}params = {"items": ",".join(items)}max_retries = 5for attempt in range(max_retries):try:response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30)response.raise_for_status()return response.json()except RequestException as e:if response.status_code == 429:retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 2 ** attempt))print(f"Rate limited. Retrying in {retry_after} seconds...")time.sleep(retry_after)continueraise Exception(f"Error fetching data: {ticker} - {response.status_code} - {response.text}")raise Exception(f"Failed after {max_retries} attempts: {ticker}")
    • 减少并发请求，一次只分析一只股票并减少启用的分析师数量 。

    运行成功后，可在终端查看各分析师对股票的评估、交易决策及投资组合总结等分析结果。

     

     

     

    七、注意事项

    1. 密钥准确性：确保.env文件中的 API 密钥正确，否则项目可能无法正常获取数据或调用模型。
    2. 网络连接：运行项目时需保证网络正常，因为部分数据需从网络获取。
    3. 权限问题：确保对项目文件夹有足够的读写权限，避免因权限不足导致项目运行出错。
    4. 免责声明：该项目仅作教育和研究用途，不可用于实际交易或投资，不提供投资建议，使用前务必咨询财务顾问。
    5. 代理设置：确保在运行程序时，代理设置为规则模式，避免本地ollama通过代理被调用。

    【笔记】排查并解决Error in LLM call after 3 attempts: (status code: 502)-CSDN博客

    这份笔记涵盖了从环境搭建到项目运行及问题解决的全流程。若在部署过程中还有疑问，或遇到其他状况，欢迎随时一起交流。

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    编程日记 2025/6/27 11:06:40

    GPT 等decoder系列常见的下游任务

    下面用一句话&#xff0b;四个例子&#xff0c;把上面那张“所有下游任务都要微调”架构图说清楚&#xff1a; 核心思路&#xff1a;不管你要做什么任务&#xff0c;都用同一个 Transformer&#xff08;这里是 GPT&#xff0f;Decoder-Only 模型&#xff09;当“特征抽取器”&a…...

    编程日记 2025/6/27 22:51:21

    java面试每日一背 day1

    1.什么是缓存穿透 缓存穿透是指查询一个数据库中根本不存在的数据&#xff0c;导致这个查询请求绕过缓存直接访问数据库的情况。这种情况如果频繁发生&#xff0c;会对数据库造成不必要的压力。 典型特征&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;查询的数据在数据库和缓存中都…...

    编程日记 2025/6/30 8:25:13

    Spring Boot AI 之 Chat Client API 使用大全

    ChatClient提供了一套流畅的API用于与AI模型交互，同时支持同步和流式两种编程模型。 流畅API包含构建Prompt组成元素的方法，这些Prompt将作为输入传递给AI模型。从API角度来看，Prompt由一系列消息组成，其中包含指导AI模型输出和行为的指令文本。 AI模型主要处理两类消息： …...

    编程日记 2025/6/27 22:52:06

    初识Linux · 五种IO模型和非阻塞IO

    目录 前言&#xff1a; 五种IO模型 什么是IO IO模型 非阻塞IO 前言&#xff1a; 前文我们已经将网络的基本原理介绍完了&#xff0c;都是通过围绕TCP/IP四层协议&#xff0c;将应用层&#xff0c;传输层&#xff0c;网络层&#xff0c;数据链路层全部介绍完毕&#xff0c…...

    编程日记 2025/6/27 22:51:19

    牛客网NC15869:长方体边长和计算问题解析

    牛客网NC15869:长方体边长和计算问题解析 题目描述 问题分析 设长方体的三条边长为 x, y, z根据题意&#xff0c;三个面的面积分别为&#xff1a; 第一个面面积&#xff1a;a x * y第二个面面积&#xff1a;b x * z第三个面面积&#xff1a;c y * z 解题思路 通过三个面…...

    编程日记 2025/6/29 11:02:40

    Python60日基础学习打卡D32

    我们已经掌握了相当多的机器学习和python基础知识&#xff0c;现在面对一个全新的官方库&#xff0c;看看是否可以借助官方文档的写法了解其如何使用。 我们以pdpbox这个机器学习解释性库来介绍如何使用官方文档。 大多数 Python 库都会有官方文档&#xff0c;里面包含了函数…...

    编程日记 2025/6/29 12:43:01

    Android本地语音识别引擎深度对比与集成指南：Vosk vs SherpaOnnx

    技术选型对比矩阵 对比维度VoskSherpaOnnx核心架构基于Kaldi二次开发ONNX Runtime + K2新一代架构模型格式专用格式（需专用工具转换）ONNX标准格式（跨框架通用）中文识别精度89.2% (TDNN模型)92.7% (Zipformer流式模型)内存占用60-150MB30-80MB迟表现320-500ms180-300ms多线程…...

    编程日记 2025/6/29 23:01:50

    Flink 核心概念解析：流数据、并行处理与状态

    一、流数据&#xff08;Stream Data&#xff09; 1. 有界流&#xff08;Bounded Stream&#xff09; 定义&#xff1a;有明确起始和结束时间的数据集合&#xff0c;数据量固定&#xff0c;处理逻辑通常是一次性计算所有数据。 典型场景&#xff1a; 历史交易数据统计&#xf…...

    编程日记 2025/6/30 4:39:54

    logits是啥、傅里叶变换

    什么是logtis&#xff1f; 在深度学习的上下文中&#xff0c;logits 就是一个向量&#xff0c;下一步通常被投给 softmax/sigmoid 的向量。。 softmax的输出是分类任务的概率&#xff0c;其输入是logits层。 logits层通常产生-infinity到 infinity的值&#xff0c;而softmax层…...

    编程日记 2025/6/29 12:43:02

    【机器学习基础】机器学习与深度学习概述 算法入门指南

    机器学习与深度学习概述 算法入门指南 一、引言&#xff1a;机器学习与深度学习&#xff08;一&#xff09;定义与区别&#xff08;二&#xff09;发展历程&#xff08;三&#xff09;应用场景 二、机器学习基础&#xff08;一&#xff09;监督学习&#xff08;二&#xff09;无…...

    编程日记 2025/6/30 22:38:46

    Ajax研究

    简介 AJAX Asynchronous JavaScript and XML&#xff08;异步的 JavaScript 和 XML&#xff09;。 AJAX 是一种在无需重新加载整个网页的情况下&#xff0c;能够更新部分网页的技术。 Ajax 不是一种新的编程语言&#xff0c;而是一种用于创建更好更快以及交互性更强的Web应用…...

    编程日记 2025/6/29 10:21:13