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# QuantMind OSS Edition 环境变量配置模板
# 复制此文件为 .env 并修改相应配置：
# cp .env.example .env
# ============================================
# 基础配置
# ============================================
APP_EDITION=oss
APP_ENV=production
TZ=Asia/Shanghai
# ============================================
# 安全配置（生产环境必须修改！）
# ============================================
# 建议使用: openssl rand -hex 32
SECRET_KEY=CHANGE_ME_GENERATE_YOUR_OWN_SECRET_KEY
JWT_SECRET_KEY=CHANGE_ME_GENERATE_YOUR_OWN_JWT_SECRET
# RD-Agent 内部调用密钥（可选）
INTERNAL_CALL_SECRET=quantmind-internal-secret
# ============================================
# 数据库配置
# ============================================
DB_HOST=db
DB_PORT=5432
DB_NAME=quantmind
DB_USER=quantmind
DB_PASSWORD=CHANGE_ME_DB_PASSWORD
DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://${DB_USER}:${DB_PASSWORD}@${DB_HOST}:${DB_PORT}/${DB_NAME}
# 远程数据源（用于从官方数据库拉取增量数据）
# 留空则只使用本地数据
SOURCE_DATABASE_URL=
# ============================================
# Redis 配置
# ============================================
REDIS_HOST=redis
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=
# ============================================
# 存储配置
# ============================================
STORAGE_MODE=local
STORAGE_ROOT=/data
# ============================================
# 融资融券股票池路径（容器内路径）
# ============================================
MARGIN_STOCK_POOL_PATH=/data/融资融券.json
# ============================================
# 服务端口
# ============================================
API_PORT=8000
ENGINE_PORT=8001
TRADE_PORT=8002
STREAM_PORT=8003
WEB_PORT=3080
# ============================================
# Worker 配置
# ============================================
API_WORKERS=1
ENGINE_WORKERS=1
TRADE_WORKERS=1
STREAM_WORKERS=1
# ============================================
# 服务间通信 URL（OSS 单镜像模式使用 localhost）
# ============================================
TRADE_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8002
ENGINE_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8001
AI_IDE_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8001
STREAM_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8003
MARKET_DATA_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8003
STRATEGY_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8001
PORTFOLIO_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8002
USER_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8002
REAL_TRADING_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:8002
# ============================================
# 调试配置
# ============================================
DEBUG=false
LOG_LEVEL=INFO
# ============================================
# 策略模板目录
# ============================================
STRATEGY_TEMPLATES_DIR=/app/strategy_templates
# ============================================
# 回测结果存储目录
# ============================================
QLIB_BACKTEST_RESULT_DIR=/data/backtest_results
# ============================================
# 模型训练配置（Docker 编排）
# ============================================
TRAINING_IMAGE=quantmind-oss:latest
TRAINING_DOCKER_NETWORK=quantmind_quantmind-net
HOST_PROJECT_PATH=.
QUANTMIND_API_BASE_URL=http://quantmind:8000
# ============================================
# AI 模型 API Key（必须配置！）
# ============================================
# AI LLM API Key（可选，仅影响 AI 策略/因子挖掘/投研功能）
# 不配置时平台核心功能（数据/回测/训练/选股）仍可用，AI 功能会提示需配置 Key
# ============================================
# 方案 1: Qwen / DashScope API Key（用于 AI 策略功能）
# 获取地址: https://dashscope.console.aliyun.com/
DASHSCOPE_API_KEY=
# 方案 2: Qwen API Key（同上，别名）
QWEN_API_KEY=
# 方案 3: DeepSeek API Key（推荐，默认 AI-IDE 使用）
# 获取地址: https://platform.deepseek.com/
AI_IDE_LLM_API_KEY=
AI_IDE_LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
AI_IDE_LLM_MODEL=deepseek-v4-pro
# ============================================
# 量化因子 AI Key（可选）
# ============================================
# 用于因子演化、智能策略生成等功能
# 支持 OpenAI 兼容接口（DeepSeek、Qwen、OpenAI 等）
# OPENAI_API_KEY=sk-YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE
# ============================================
# QuantBot / QwenPaw 配置
# ============================================
# QwenPaw 服务地址（Docker 网络内通过容器名访问）
QWENPAW_BASE_URL=http://qwenpaw:8088
COPAW_BASE_URL=http://qwenpaw:8088
QWENPAW_SHARED_FILES_DIR=/qwenpaw-shared
# QwenPaw 认证信息（可选，如果 QwenPaw 启用了认证）
QWENPAW_AUTH_USERNAME=
QWENPAW_AUTH_PASSWORD=
# ============================================
# 市值单位配置
# ============================================
# 数据库存储单位为元，1亿=100,000,000
AI_STRATEGY_TOTAL_MV_PER_YI=100000000.0
# ============================================
# AutoDL 远程 GPU 训练（可选，留空则仅本地训练）
# ============================================
# 普通电脑无 GPU 时，可把模型训练卸载到 AutoDL GPU 节点：
# 主节点推送特征快照 → 远端 docker 训练 → 模型回传本机注册
#
# 【推荐】多节点配置在 config/training_nodes.yaml 声明（可配置多台，
# 后台「训练服务 → AutoDL 节点」可实时查看每台 CPU/GPU/内存/训练进度）。
#
# 以下单节点环境变量为向后兼容（YAML 未配置时使用）：
TRAINING_AUTODL_HOST=
TRAINING_AUTODL_SSH_PORT=22
TRAINING_AUTODL_USER=root
# SSH 认证：私钥路径或密码二选一
TRAINING_AUTODL_SSH_KEY=
TRAINING_AUTODL_SSH_PASSWORD=
# 远端工作目录（特征快照/配置/训练产物落盘处）
TRAINING_AUTODL_WORK_DIR=/workspace
# 远端训练镜像（需先在 AutoDL 节点构建并部署）
TRAINING_AUTODL_DOCKER_IMAGE=quantmind-train:latest
TRAINING_AUTODL_NODE_NAME=AutoDL GPU
# 远端容器挂载 GPU 数量（all=全部；节点需装 nvidia-container-toolkit）
TRAINING_AUTODL_GPUS=all
# ============================================
# 通达信 (TDX) 实盘交易桥配置
# ============================================
# 启用实盘交易 (false=仅模拟盘, true=REAL/SHADOW 订单走通达信)
ENABLE_REAL_TRADING=false
# 实盘 broker 类型 (tdx | bridge | redis | qmt)
REAL_BROKER_TYPE=tdx
# 通达信交易桥地址 (Windows 侧 bridge-windows HTTP 服务)
TDX_BRIDGE_URL=http://192.168.31.39:8550
# 通达信交易桥鉴权 token (与 Windows 侧 BRIDGE_AUTH_TOKEN 一致)
TDX_BRIDGE_TOKEN=
# 通达信资金账号 (留空则用默认账号 account_id=0)
TDX_ACCOUNT=
# 账号类型: stock | credit | future | option
TDX_ACCOUNT_TYPE=stock