crypto_predictor
9320b79730
主要更改： - 修正 TTM 模型包名: tsfm_public -> granite-tsfm - 添加缺失依赖: httpx, schedule, pytorch-lightning, torchmetrics - 移除过时依赖: darts, u8darts - 按功能分类组织依赖 - 添加 Windows/macOS 安装说明注释 - 更新安装脚本和文档中的包名
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# Windows 环境安装指南
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本指南帮助您在 Windows 系统上部署加密货币预测系统。
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## 一、前置要求
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- Windows 10/11 (64位)
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- 至少 8GB 内存
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- 至少 10GB 可用磁盘空间
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- 网络连接（需访问 GitHub、PyPI、Binance API）
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## 二、安装 Miniconda
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### 1. 下载 Miniconda
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访问 [Miniconda 官网](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) 下载 Windows 64-bit 安装包，或直接下载：
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```
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https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
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```
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### 2. 安装
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1. 双击运行安装程序
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2. 选择 "Just Me" (仅为当前用户安装)
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3. 安装路径建议使用默认值或 `C:\Miniconda3`
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4. **重要**：勾选 "Add Miniconda3 to my PATH environment variable"
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5. 完成安装
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### 3. 验证安装
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打开 **命令提示符 (CMD)** 或 **PowerShell**：
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```powershell
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conda --version
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# 应显示类似: conda 24.x.x
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```
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## 三、创建 Conda 环境
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### 1. 创建 Python 3.12 环境
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```powershell
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conda create -n crypto_pred_312 python=3.12 -y
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```
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### 2. 激活环境
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```powershell
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conda activate crypto_pred_312
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```
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激活后，命令行前缀应显示 `(crypto_pred_312)`
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## 四、克隆项目
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### 1. 安装 Git (如未安装)
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下载并安装 [Git for Windows](https://git-scm.com/download/win)
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### 2. 克隆仓库
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```powershell
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cd C:\Projects # 或您喜欢的目录
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git clone http://192.168.50.24:3000/subuhui/crpto_predictor.git
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cd crpto_predictor
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```
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## 五、安装依赖
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### 1. 安装 PyTorch (CPU 版本)
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```powershell
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# CPU 版本 PyTorch（Windows 不使用 GPU）
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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```
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### 2. 安装项目依赖
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```powershell
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 3. 安装 IBM 时序模型 (TTM-R2)
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```powershell
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# PyPI 包名是 granite-tsfm，导入时用 tsfm_public
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pip install granite-tsfm
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```
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验证安装：
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```powershell
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python -c "from tsfm_public.models.tinytimemixer import TinyTimeMixerForPrediction; print('TTM-R2 安装成功')"
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```
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## 六、配置环境变量
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### 1. 复制环境变量模板
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```powershell
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copy .env.example .env
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```
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### 2. 编辑 .env 文件
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使用记事本或 VSCode 编辑 `.env` 文件：
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```ini
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# MySQL 数据库配置
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MYSQL_HOST=your_mysql_host
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MYSQL_PORT=3306
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MYSQL_USER=your_username
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MYSQL_PASSWORD=your_password
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MYSQL_DB=crypto_predictor
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# Binance API (可选，用于实时数据)
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BINANCE_API_KEY=your_api_key
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BINANCE_API_SECRET=your_api_secret
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# Polymarket 配置 (可选，用于自动交易)
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POLYMARKET_PRIVATE_KEY=your_private_key
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DRY_RUN=true # 设为 true 进行模拟交易
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# 代理配置 (可选)
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USE_PROXY=false
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SOCKS5_PROXY=socks5://127.0.0.1:1080
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```
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## 七、数据库配置
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### 1. 安装 MySQL
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下载并安装 [MySQL Community Server](https://dev.mysql.com/downloads/mysql/)
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或使用 Docker:
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```powershell
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docker run -d --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=yourpassword mysql:8.0
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```
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### 2. 创建数据库
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```sql
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CREATE DATABASE crypto_predictor CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
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```
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### 3. 初始化表结构
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首次运行时会自动创建表，或手动执行：
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```powershell
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python -c "from api.models import init_model_predictions_table; from data.trading_db import TradingDatabase; TradingDatabase()"
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```
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## 八、验证安装
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### 1. 测试 PyTorch
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```powershell
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python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}'); print(f'Device: cpu')"
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```
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### 2. 测试模型加载
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```powershell
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python -c "from training.config import TrainingConfig; c = TrainingConfig(); print(f'Device: {c.get_device()}')"
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# 应输出: Device: cpu
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```
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### 3. 测试数据库连接
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```powershell
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python -c "from api.models import get_db_connection; conn = get_db_connection(); print('数据库连接成功!')"
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```
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## 九、运行系统
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### 方式一：双击批处理脚本 (推荐)
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双击项目根目录的 `start_system.bat`
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### 方式二：PowerShell 脚本
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```powershell
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.\start_system.ps1
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```
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### 方式三：Python 脚本
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```powershell
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python start_system.py
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```
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### 方式四：分别启动
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```powershell
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# 终端 1: API 服务
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python -m uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
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# 终端 2: 自动交易
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python auto_trade_polymarket.py
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```
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## 十、访问系统
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- **前端看板**: http://localhost:8000
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- **API 文档**: http://localhost:8000/docs
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## 常见问题
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### Q1: `conda activate` 不生效
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在 PowerShell 中需要先初始化 conda：
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```powershell
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conda init powershell
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# 重启 PowerShell
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```
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### Q2: pip 安装超时
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使用国内镜像：
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```powershell
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pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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### Q3: PyTorch 安装失败
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确保使用 CPU 版本的安装命令，不要安装 CUDA 版本。
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### Q4: 数据库连接失败
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1. 检查 MySQL 服务是否运行
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2. 检查 `.env` 中的数据库配置
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3. 检查防火墙是否允许 3306 端口
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### Q5: 模型文件缺失
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确保 `models/checkpoints/` 目录包含预训练模型文件。如缺失，联系管理员获取。
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## 目录结构
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crpto_predictor/
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├── api/ # API 服务
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│ ├── main.py # FastAPI 入口
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│ ├── models.py # 数据库模型
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│ ├── prediction_service.py # 预测服务
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│ └── static/ # 前端静态文件
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├── models/ # 模型定义和权重
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│ ├── checkpoints/ # 模型权重文件
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│ └── dlinear/ # DLinear 模型
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├── data/ # 数据层
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├── training/ # 训练配置
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├── start_system.py # 跨平台启动脚本
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├── start_system.bat # Windows CMD 脚本
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├── start_system.ps1 # Windows PowerShell 脚本
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├── auto_trade_polymarket.py # 自动交易程序
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├── requirements.txt # 依赖列表
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└── .env # 环境变量 (需自行创建)
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## 更新项目
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```powershell
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git pull origin main
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pip install -r requirements.txt
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*如有问题，请联系管理员。*
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