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spark edited this page May 25, 2026
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Deva 是一个智能量化与数据处理平台，以 Naja 子系统为核心，提供完整的数据流处理、事件驱动架构、AI 认知系统和量化交易功能。Naja 是一个具有人类般感知、思考和决策能力的智能交易助手。
- 流式处理：基于 Stream 类的异步数据流处理框架
- 事件驱动：基于 Tornado 的事件循环和异步处理
- 认知系统：提供市场叙事追踪、跨信号分析、洞察生成
- 注意力调度：智能资源分配和策略优先级管理
- 雷达检测：市场模式、异常和概念漂移检测
- 量化策略：支持 River 策略、多数据源、信号处理
- 自适应交易：基于多臂老虎机的 Bandit 交易系统
- Web UI：统一的 PyWebIO 管理界面
- 可恢复性：RecoverableUnit 抽象的统一管理
- 项目版本：2.0.0
- Naja 系统版本：2.0.0
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Web UI Layer │
│ (PyWebIO - 统一管理界面) │
└────────────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│
┌────────────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ Naja 量化交易平台 │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Application 应用层 (容器、配置、事件注册) │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ 认知系统 │ │ 注意力系统│ │ 雷达检测 │ │ │
│ │ │Cognition │ │ Attention│ │ Radar │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ Bandit │ │ 市场热点 │ │ 策略系统 │ │ │
│ │ │ Trading │ │Hotspot │ │ Strategy │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│
┌────────────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ Deva Core 核心引擎 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Stream │ │ Bus │ │ Pipe │ │ Store │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Naja 采用清晰的三层架构设计：
入口 / UI / Bootstrap
↓
Application（装配、模式、订阅、生命周期）
↓
Decision / Attention / Cognition / Signal / Bandit（领域编排与核心能力）
↓
Infra / Adapters / Repository / Runtime（通用骨架与技术实现）
| 模块 | 说明 | 路径 |
|---|---|---|
| application | 应用容器、运行时配置、事件注册 | naja/application/ |
| attention | 注意力调度系统 | naja/attention/ |
| bandit | 多臂老虎机交易系统 | naja/bandit/ |
| cognition | 认知引擎、洞察生成 | naja/cognition/ |
| datasource | 数据源管理 | naja/datasource/ |
| decision | 决策系统 | naja/decision/ |
| knowledge | 知识管理系统 | naja/knowledge/ |
| llm_controller | LLM 控制器 | naja/llm_controller/ |
| market_hotspot | 市场热点监测 | naja/market_hotspot/ |
| radar | 雷达检测系统 | naja/radar/ |
| strategy | 策略系统 | naja/strategy/ |
| infra | 基础设施层 | naja/infra/ |
| state | 状态管理 | naja/state/ |
应用层是 Naja 的组合根，负责核心组件的装配和依赖注入。
应用容器，负责初始化和管理所有核心组件。
from deva.naja.application.container import AppContainer
container = AppContainer(runtime_config)
result = container.boot()主要职责：
- 单例注册与管理
- 组件初始化顺序控制
- 持久化状态恢复
- 后台初始化线程
关键方法：
-
boot()- 启动应用容器 -
_register_singletons()- 注册所有单例 -
_assemble_core_components()- 装配核心组件 -
_start_background_initialization()- 后台异步初始化
文件位置： application/container.py
运行时配置管理，统一管理所有运行时配置项。
from deva.naja.application.runtime_config import AppRuntimeConfig
config = AppRuntimeConfig.from_legacy(
host="0.0.0.0",
port=8080,
lab_config=lab_config,
news_radar_config=news_radar_config,
)包含配置：
-
WebServerConfig- Web 服务器配置（host, port） -
LabModeConfig- 实验室模式配置 -
NewsRadarModeConfig- 新闻雷达模式配置 -
CognitionDebugConfig- 认知调试配置 -
TuneModeConfig- 调参模式配置
文件位置： application/runtime_config.py
事件订阅注册器，集中管理所有事件订阅。
主要职责：
- 统一注册事件订阅关系
- 保持领域对象纯净
- 管理订阅生命周期
文件位置： application/event_registrar.py
注意力调度系统是 Naja 的核心，负责智能分配计算资源。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Attention OS (注意力操作系统) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ OS 应用层 (Applications) │ │
│ │ │ │
│ │ • StrategyDecisionMaker - 市场调度（题材/个股权重 + 频率控制） │ │
│ │ • StrategyAllocator - 策略分配 │ │
│ │ • FrequencyController - 频率控制器 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Attention Kernel (注意力内核) │ │
│ │ │ │
│ │ • QKV 注意力计算 - 智能分配注意力权重 │ │
│ │ • ManasEngine - 三维融合决策中枢（天时+地势+人和） │ │
│ │ • Encoder - 事件编码器 │ │
│ │ • MultiHeadAttention - 多头注意力 │ │
│ │ • ValueSystem - 价值观驱动 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
注意力操作系统，统一入口，管理内核和应用层。
from deva.naja.attention.os.attention_os import AttentionOS
attention_os = AttentionOS()
attention_os.initialize()
# 注意力计算
result = attention_os.compute_attention(events, market_state)
# 决策
decision = attention_os.make_decision(market_state, portfolio)核心能力：
-
compute_attention()- QKV 注意力计算 -
make_decision()- ManasEngine 决策 -
get_harmony()- 获取和谐状态
文件位置： attention/os/attention_os.py
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| ValueProfile | 价值观配置 |
| ValueSystem | 价值观系统 |
| ValueMapping | 价值观映射 |
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| CognitionOrchestrator | 认知编排器 |
| LiquidityManager | 流动性管理器 |
| TradingCenter | 交易中枢 |
| SignalExecutor | 信号执行器 |
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| PositionMonitor | 持仓监控 |
| ReportGenerator | 报告生成器 |
| HotspotSignalTracker | 热点信号追踪 |
基于多臂老虎机的自适应交易系统。
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| BanditAutoRunner | 自动运行器 |
| BanditPositionTracker | 持仓追踪 |
| BanditOptimizer | 优化器 |
| SignalListener | 信号监听 |
| AdaptiveCycle | 自适应周期 |
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| VirtualPortfolio | 虚拟持仓 |
| PortfolioManager | 组合管理器 |
认知引擎，平台级认知输入输出入口。
from deva.naja.cognition.engine import CognitionEngine
engine = CognitionEngine()
# 摄入策略结果
engine.ingest_result(result)
# 获取认知摘要
summary = engine.summarize_for_llm()
# 获取完整记忆报告
report = engine.get_memory_report()核心功能：
-
ingest_result()- 摄入策略结果 -
summarize_for_llm()- 返回紧凑的认知摘要 -
get_memory_report()- 获取完整记忆报告 -
save_state()/load_state()- 状态持久化
文件位置： cognition/engine.py
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| InsightPool | 洞察池 |
| InsightEngine | 洞察引擎 |
| NarrativeTracker | 叙事追踪 |
| ManasEngine | Manas 引擎 |
市场模式、异常和概念漂移检测。
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| GlobalMarketScanner | 全球市场扫描器 |
| NewsFetcher | 新闻获取器 |
| TradingClock | 交易时钟 |
| GlobalMarketFutures | 全球期货数据 |
市场热点监测与预测。
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| GlobalHotspotEngine | 全局热点引擎 |
| BlockHotspotEngine | 板块热点引擎 |
| MarketContext | 市场上下文 |
| StrategyAllocator | 策略分配器 |
| SignalTuner | 信号调谐器 |
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| StrategyManager | 策略管理器 |
| StrategyRegistry | 策略注册表 |
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| DataSourceManager | 数据源管理器 |
| HotspotMixin | 热点混入 |
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| management | 通用管理器骨架（BaseManager） |
| runtime | 运行时服务（RecoverableUnit、线程池、市场时间） |
| log | 日志系统（彩色日志） |
| observability | 可观测性（性能监控、健康检查） |
| registry | 注册管理 |
# 应用容器
class AppContainer:
def boot(self) -> None: ...
def _register_singletons(self) -> None: ...
def _assemble_core_components(self) -> None: ...
def restore_runtime_state(self) -> None: ...
# 运行时配置
class AppRuntimeConfig:
@classmethod
def from_legacy(cls, *, host, port, lab_config, ...) -> "AppRuntimeConfig": ...# 注意力操作系统
class AttentionOS:
def compute_attention(self, events, market_state): ...
def make_decision(self, market_state, portfolio): ...
def initialize_strategies(self): ...
def get_strategy_signals(self, strategy_id=None, n=20): ...
# Manas 引擎
class ManasEngine:
def subscribe(self, event_type: str, callback: Callable): ...
def get_narrative_tracker(self) -> NarrativeTracker: ...
# 叙事追踪
class NarrativeTracker:
def update_theme(self, theme: str): ...
def get_keywords(self) -> List[str]: ...# Bandit 自动运行器
class BanditAutoRunner:
def start(self): ...
def stop(self): ...
# 自适应周期
class AdaptiveCycle:
def _restore_running_state(self): ...# 认知引擎
class CognitionEngine:
def ingest_result(self, result: Any) -> Optional[list]: ...
def summarize_for_llm(self, max_topics=5, max_events=5) -> Dict[str, Any]: ...
def get_memory_report(self) -> Dict[str, Any]: ...
def save_state(self) -> dict: ...
def load_state(self) -> dict: ...# 市场热点系统
class MarketHotspotIntegration:
def initialize(self) -> MarketHotspotSystem: ...
def start_monitoring(self): ...
def get_hotspot_report(self) -> Dict: ...
# 信号调谐器
class SignalTuner:
def get_stats(self) -> Dict: ...from deva.naja.register import SR, register_all_singletons
# 注册所有单例
register_all_singletons()
# 获取单例
attention_os = SR('attention_os')
trading_clock = SR('trading_clock')| 依赖 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|
| Python | >= 3.10 | 运行环境 |
| PyWebIO | >= 1.8.0 | Web UI 框架 |
| Tornado | >= 6.0 | 异步 web 框架 |
| aiohttp | >= 3.8.0 | 异步 HTTP 客户端 |
| pandas | >= 2.0.0 | 数据处理 |
| sqlitedict | >= 2.1.0 | SQLite 字典存储 |
| numpy | >= 1.24.0 | 数值计算 |
- dill >= 0.3
- toolz >= 0.10
- openai >= 1.0.0
- whoosh >= 2.7
- jieba >= 0.39
- sqlalchemy >= 2.0
- walrus >= 0.3
- apscheduler >= 3.9
- requests >= 2.28
- requests-html >= 0.10
- akshare >= 1.0
- pymaybe
- pampy >= 0.3
- expiringdict >= 1.2
- newspaper3k >= 0.2
- sockjs-tornado >= 1.0
- Werkzeug >= 2.0
Application
├── Attention (注意力系统)
│ ├── Cognition (认知系统)
│ ├── Bandit (交易系统)
│ └── Radar (雷达系统)
├── MarketHotspot (市场热点)
│ ├── Radar (雷达系统)
│ └── Strategy (策略系统)
└── Knowledge (知识系统)
- Python 3.10+
- 依赖包：见 requirements.txt
# 方式一：直接启动
python -m deva.naja
# 方式二：通过模块启动
python -m deva.naja --config config.yaml
# 方式三：开发模式启动
python deva/naja/__main__.py| 参数 | 说明 |
|---|---|
--config <path> |
指定配置文件路径 |
--debug |
启用调试模式 |
--port <port> |
指定 Web 服务端口（默认 8080） |
--host <host> |
指定绑定地址（默认 0.0.0.0） |
--lab |
启用实验室模式 |
--lab-table <table> |
实验室模式回放数据表 |
--lab-interval <seconds> |
实验室模式回放间隔 |
--lab-speed <multiplier> |
实验室模式回放速度倍数 |
--news-radar |
启用新闻雷达（默认启用） |
--news-radar-sim |
新闻雷达模拟模式 |
--news-radar-speed <multiplier> |
新闻雷达加速倍数 |
--cognition-debug |
启用认知系统调试日志 |
--tune |
启用调参模式 |
| `--tune-method <grid | random>` |
--tune-samples <n> |
随机搜索模式最大采样数 |
--no-color |
禁用彩色日志输出 |
# 后台启动服务
python -m deva.naja -s start
# 停止服务
python -m deva.naja -s stop
# 热重启服务
python -m deva.naja -s reload
# 重启服务
python -m deva.naja -s restart
# 查看服务状态
python -m deva.naja -s status
# 查看日志
python -m deva.naja -s log
# 查看调试日志
python -m deva.naja -s debug| 页面 | 说明 |
|---|---|
/ |
首页/仪表盘 |
/hotspot |
市场热点监测 |
/attention |
注意力系统 |
/strategy |
策略管理 |
/knowledge |
知识管理 |
/cognition |
认知系统 |
/radar |
雷达检测 |
/bandit |
Bandit 交易 |
新增功能时，请遵循以下规则：
- 先判断归属层 - 确定新功能属于哪一层（Application/Domain/Infra）
- 显式依赖注入 - 核心模块不使用 SR()，依赖通过构造函数传入
- 事件订阅集中管理 - 新订阅逻辑使用 EventSubscriberRegistrar
- UI 不深入核心 - UI 使用 facade 或 query service
- 新增组件实现持久化 - 所有核心组件实现 save_state()/load_state()
SR() 仅在边界层使用：
| 位置 | 是否允许 | 说明 |
|---|---|---|
application/ |
✅ 允许 | 应用层（组合根） |
web_ui/ |
✅ 允许 | Web UI 层 |
__main__.py |
✅ 允许 | 程序入口 |
infra/lifecycle/ |
✅ 允许 | 启动引导 |
register.py |
✅ 允许 | 注册表本身 |
decision/ |
❌ 禁止 | 决策模块 |
attention/kernel/ |
❌ 禁止 | 注意力内核 |
attention/os/ |
❌ 禁止 | Attention OS |
events/ |
❌ 禁止 | 事件核心逻辑 |
在 state/system/wake_sync_handlers.py 中新增类：
class MyFeatureWakeSync:
"""我的功能同步器"""
@property
def name(self) -> str:
return "My_Feature" # 唯一标识
@property
def description(self) -> str:
return "我的功能描述"
@property
def priority(self) -> int:
return 2 # 优先级
def should_wake_sync(self, last_active: datetime) -> bool:
"""判断是否需要同步"""
return True
def get_wake_sync_range(self, last_active: datetime, max_hours: int = 24):
"""获取需要同步的时间范围"""
now = datetime.now()
start = now - timedelta(hours=max_hours)
return start, now
def execute_wake_sync(self, start: datetime, end: datetime):
"""执行同步"""
# 实现同步逻辑
pass然后在 register.py 的 _create_wake_sync_manager() 中注册。
deva/
├── core/ # Deva 核心引擎
│ ├── bus.py # 消息总线
│ ├── pipe.py # 管道
│ ├── sources.py # 数据源
│ ├── store.py # 存储
│ ├── stream.py # 流处理
│ └── when.py # 调度器
├── llm/ # LLM 相关
├── naja/ # Naja 量化平台
│ ├── __init__.py # 模块初始化
│ ├── __main__.py # 命令行入口
│ ├── application/ # 应用层
│ ├── attention/ # 注意力系统
│ ├── bandit/ # Bandit 交易
│ ├── cognition/ # 认知系统
│ ├── config/ # 配置
│ ├── datasource/ # 数据源
│ ├── decision/ # 决策系统
│ ├── dictionary/ # 数据字典
│ ├── docs/ # 文档
│ ├── events/ # 事件系统
│ ├── home/ # 首页
│ ├── infra/ # 基础设施
│ ├── knowledge/ # 知识系统
│ ├── llm_controller/ # LLM 控制器
│ ├── market_hotspot/ # 市场热点
│ ├── radar/ # 雷达系统
│ ├── register.py # 单例注册表
│ ├── risk/ # 风险管理
│ ├── scheduler/ # 调度器
│ ├── scripts/ # 脚本
│ ├── signal/ # 信号系统
│ ├── skills/ # 技能
│ ├── state/ # 状态管理
│ ├── static/ # 静态资源
│ ├── strategy/ # 策略系统
│ ├── supervisor/ # 监管模块
│ ├── tables/ # 数据表
│ ├── tasks/ # 任务管理
│ └── web_ui/ # Web UI
└── skills/ # 用户技能
- 项目 README
- Naja 架构基线
- SR() 使用策略
- CHANGELOG
本文档最后更新于 2026-05-25