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Python
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Python
#!/usr/bin/env python
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仅运行方案B（LightGBM/XGBoost）训练并保存模型，供实盘脚本 get_live_signal 使用。
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需先保证 models/database.db 中有 15m/5m/1h K 线（例如运行 抓取多周期K线.py）。
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macOS Apple Silicon 若 LightGBM 报 libomp 错误，可用 --model xgboost 或自动会 fallback 到 XGBoost。
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"""
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import argparse
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import sys
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from pathlib import Path
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
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def _lightgbm_available():
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try:
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import lightgbm as lgb # noqa: F401
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return True
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except OSError as e:
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if 'libomp' in str(e).lower() or 'libomp.dylib' in str(e):
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return False
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raise
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except Exception:
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return False
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if __name__ == '__main__':
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p = argparse.ArgumentParser(description='方案B 训练并保存模型（实盘用）')
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p.add_argument('--period', type=int, default=15, help='主周期分钟，默认 15')
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p.add_argument('--start', type=str, default=None, help='回测开始日期，如 2024-01-01')
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p.add_argument('--end', type=str, default=None, help='回测结束日期，如 2024-12-31')
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p.add_argument('--model', type=str, default=None, choices=['lightgbm', 'xgboost'],
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help='模型: lightgbm 或 xgboost；不指定时优先 lightgbm，失败则用 xgboost')
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args = p.parse_args()
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model_type = args.model
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if model_type is None:
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model_type = 'lightgbm'
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if not _lightgbm_available():
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print('LightGBM 不可用（常见于 macOS 缺 libomp），改用 XGBoost。若需 LightGBM 请安装: brew install libomp')
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model_type = 'xgboost'
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from strategy.ai_strategy import run_ai_strategy
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run_ai_strategy(model_type=model_type, period=args.period,
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start_date=args.start, end_date=args.end)
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