claude_dev
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VPS lock 缺这俩包(实为手动 pip install 在 c:\python310),重装 Python 环境会丢 ——与 NAS docker 重建丢包同源坑。版本与 docker 侧/VPS 实装对齐(0.9.2/1.9.8)。 polars[rtcompat] 不入 lock:NAS Celeron 无 AVX2 专属,VPS AMD64 有 AVX2 用普通 polars。
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# sanguo_vnpy_v2 三机统一依赖锁文件（Python 3.10 基线）
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# 创建：2026-07-15。单一基线，三机（Mac 开发 / NAS 容器 / Windows VPS）共享。
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# 目标版本决策依据（详见 docs/deployment/env-version-matrix.md §「锁定决策」）：
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# - vnpy 4.4.0 pyproject.toml: numpy>=2.2.3 / pandas>=2.2.3（均无上限，不钉 <3）
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# - pandas 目标 = 2.3.3（2.x 稳定线顶端）。pandas 3.0 有大量破坏性变更且未经
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# vnpy 4.4.0 源码回归，按「稳定优先」暂不采用，留作未来验证后再升。
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# - numpy 目标 = 2.2.6（2.2.x 最新稳定，与 TA-Lib 0.6.8 在 NAS 生产容器实证兼容）
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# - 其余依赖取 NAS 生产容器「已验证可跑」的版本（pandas 2.3.3 / numpy 2.2.6 那套）
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# 不含（按设计）：
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# - vnpy：源码引用（sys.path.insert），不 pip install，故不入 lock
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# - xtquant：VPS/Windows 专属（miniQMT），跨平台不兼容，不入共享 lock
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# - CUDA/nvidia-*：torch 的平台相关传递依赖，随 torch 自动解析，不入 lock
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# - 纯传递依赖（contourpy/cffi/certifi 等）：由解析器依直接依赖自动钉版
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# 验证前置（lockfile 落生产前必须通过）：
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# 1. 测试环境按本文件 pip install -r 后跑全套 pytest（0 回归）
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# 2. 至少一个 CTA 回测冒烟（确认 vnpy 源码 + TA-Lib + pandas/numpy 协同无回归）
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# 生产核心（runtime + vnpy 扩展包）
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# 数值/数据栈（关键 major 锁定，禁止擅自跨 major）
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numpy==2.2.6
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pandas==2.3.3
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TA-Lib==0.6.8
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# vnpy 4.4.0 扩展包（vnpy 本体源码引用，不列）
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vnpy_ctastrategy==1.4.1
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vnpy_sqlite==1.1.3
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# 组合策略框架 BulletTrade（sanguo_portfolio 三策略; import 名 bullet_trade; jqdatasdk 为 bullet_trade import 链依赖,实跑用 LocalUnifiedProvider 不调 online）
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# 2026-08-01 补:此前 VPS/NAS 均手动 pip install 未入 lock,重装环境会丢(同 NAS 重建丢包坑)
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bullet-trade==0.9.2
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jqdatasdk==1.9.8
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# vnpy 核心依赖（与 vnpy_v4.4.0/pyproject.toml 对齐，钉到 NAS 实证版本）
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pyzmq==27.1.0
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deap==1.4.4
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plotly==6.8.0
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pyqtgraph==0.14.0
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qdarkstyle==3.2.3
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PySide6==6.8.2.1
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tzlocal==5.4.4
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loguru==0.7.3
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tqdm==4.68.3
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nbformat==5.10.4
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requests==2.34.2
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qrcode==8.2
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PyYAML==6.0.3
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# 数据层（采集 / 数据平台）
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polars==1.42.1
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pyarrow==24.0.0
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baostock==0.9.3
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# akshare：日线采集走 NAS 宿主 python（不在容器内），此处钉最新稳定；
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# 发版频繁，定期 bump。参考：https://pypi.org/project/akshare/
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akshare==1.18.64
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scipy==1.15.3
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# Web 服务（sanguo_api / bridge client）
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fastapi==0.139.0
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uvicorn==0.49.0 # 安装用 uvicorn[standard]==0.49.0（含 uvloop/httptools/watchfiles）
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starlette==1.3.1
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pydantic==2.13.4
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pydantic-settings==2.14.2
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python-multipart==0.0.32
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PyJWT==2.13.0
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bcrypt==5.0.0
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python-jose==3.5.0
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passlib==1.7.4
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SQLAlchemy==2.0.51
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alembic==1.18.5
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redis==8.0.1
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aioredis==2.0.1
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APScheduler==3.11.3
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httpx==0.28.1
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websockets==16.0
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structlog==26.1.0
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prometheus-client==0.25.0
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python-dotenv==1.2.2
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# 测试 / 开发工具
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pytest==9.1.1
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pytest-asyncio==1.4.0
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# 可选：Alpha 量化（重 ML 依赖，按需安装，-headless/CI 可省）
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# 安装方式：pip install -r requirements-lock.txt 时含本段；
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# 仅生产核心可手动截断本段之后。torch 会拉入平台相关 CUDA 包。
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scikit-learn==1.7.2
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lightgbm==4.6.0
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torch==2.12.1
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alphalens-reloaded==0.4.6
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empyrical-reloaded==0.5.12
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statsmodels==0.14.6
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matplotlib==3.10.9
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seaborn==0.13.2
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