# Sanguo VeighNa Docker 依赖（NAS 容器）
# 基于 VeighNa 4.4.0，添加 Web 服务所需依赖
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# ⚠️ 版本源 = requirements-lock.txt（三机统一锁文件，VPS 生产快照=权威基线）。
#    本文件 = lock 的容器子集，全部 == 钉版；lock bump 时必须同步本文件。
#    容器专属差异（相对 lock 按设计省略）：
#      - akshare：日线采集在 VPS，不在容器
#      - pytest/pytest-asyncio：CI 在 Mac runner 跑，不在容器
#    2026-08-15 钉版根治：原 >= 浮动致容器系统性偏新
#    （TA-Lib0.7.1/empyrical双装/pyarrow25 vs lock 0.6.8/0.5.12/24.0.0），
#    产生「NAS 绿 ≠ VPS 版本」的等价性窗口。

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# VeighNa 核心依赖
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tzlocal==5.4.4
PySide6==6.8.2.1
pyqtgraph==0.14.0
qdarkstyle==3.2.3
numpy==2.2.6
pandas==2.3.3
TA-Lib==0.6.8
deap==1.4.4
pyzmq==27.1.0
plotly==6.8.0
tqdm==4.68.3
loguru==0.7.3
nbformat==5.10.4
requests==2.34.2
qrcode==8.2
PyYAML==6.0.3

# vnpy 策略/数据库扩展（项目必需，非可选）
# vnpy_ctastrategy: CTA 策略引擎（sanguo_backtest/cta_engine·cta_optimizer·ashare_engine, sanguo_live 等广用）
# vnpy_sqlite: vnpy sqlite 数据库驱动（vnpy trader/database.py 运行时动态加载,缺则 vnpy 无法持久化）
vnpy_ctastrategy==1.4.1
vnpy_sqlite==1.1.3

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# 组合策略框架（BulletTrade）—— 2026-08-01 补:此前只在容器层手动装,重建会丢
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# bullet-trade: 多股票选股组合框架（sanguo_portfolio, 03/01/02 三策略; import 名 bullet_trade）
# jqdatasdk: bullet_trade import 时默认 provider=jqdata 触发 import jqdatasdk,需可解析
#   （实跑用 LocalUnifiedProvider 不调 jqdata online,但 import 链需要包存在,否则 import 崩）
bullet-trade==0.9.2
jqdatasdk==1.9.8

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# Web 服务依赖
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fastapi==0.139.0
starlette==1.3.1
uvicorn[standard]==0.49.0
python-multipart==0.0.32
python-dotenv==1.2.2

websockets==16.0

pydantic==2.13.4
pydantic-settings==2.14.2

PyJWT==2.13.0
python-jose[cryptography]==3.5.0
passlib==1.7.4
bcrypt==5.0.0

SQLAlchemy==2.0.51
alembic==1.18.5

redis==8.0.1
aioredis==2.0.1

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# Alpha 量化依赖
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polars[rtcompat]==1.42.1   # 钉版+[rtcompat]:NAS CPU(Synology Celeron)无 AVX2,plain polars 即便 1.42.1 也 SIGILL(exit132);需 [rtcompat] 拉 polars-runtime-compat 兜底。pre-init-rebuild 实证(有 polars-runtime-compat 才跑得通)。勿改回 >=
scipy==1.15.3
bottleneck==1.6.0
# ⚠️ peewee 不可在此钉版：vnpy_sqlite 声明 >=3.17.9，钉 3.17.3（VPS 生产实证版）
#   会与之互斥致 ResolutionImpossible（2026-08-15 二次构建实证）。主清单由 resolver
#   装 vnpy_sqlite 满足版，Dockerfile 末步再显式降级 peewee==3.17.3 对齐 VPS。
alphalens-reloaded==0.4.6
scikit-learn==1.7.2
lightgbm==4.6.0
torch==2.12.1
pyarrow==24.0.0
# ⚠️ empyrical-reloaded==0.5.12 不在本文件内装：其元数据伪依赖 peewee<3.17.4 与
#   vnpy_sqlite 的 >=3.17.9 互斥，单一 pip install -r 必 ResolutionImpossible（三机
#   一直是分次安装掩盖）。empyrical 包体零引用 peewee（实测 grep）。
#   真依赖 numpy/pandas/scipy/bottleneck 上方已钉；由 Dockerfile 第二步
#   pip install --no-deps empyrical-reloaded==0.5.12 单独装。
#   （替代老 empyrical，根治 0.5.5+0.5.9 双装脏状态）
statsmodels==0.14.6
matplotlib==3.10.9
seaborn==0.13.2

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# 工具和监控
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httpx==0.28.1

APScheduler==3.11.3

prometheus-client==0.25.0
structlog==26.1.0

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# 数据层（容器内需要的部分）
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baostock==0.9.3