indicator-setup

OpenAlgo のインジケーター分析、チャート作成、ダッシュボード開発に必要な Python 環境一式をセットアップします。

引数

• $0 = Python のバージョン（省略可、デフォルト：python3）。例：python3.12、python3.13

注：openalgo 2.x には Python 3.12 以降（3.12 / 3.13 / 3.14）が必要です。venv を作成する前にバージョンを確認し、古い場合は明確なメッセージを表示して中止してください。

python3 --version   # must be 3.12+

手順

ステップ 1：オペレーティングシステムを検出する

uname -s 2>/dev/null || echo "Windows"

対応関係：Darwin = macOS、Linux = Linux、MINGW*／CYGWIN*／Windows = Windows。

ステップ 2：仮想環境を作成する

macOS / Linux：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip

Windows：

python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip

ユーザーが Python のバージョン引数を指定した場合は、python3 の代わりにそのバージョンを使用してください。

ステップ 3：Python パッケージをインストールする

必要なパッケージをすべてインストールします。

pip install openalgo yfinance plotly dash dash-bootstrap-components streamlit numpy pandas python-dotenv websocket-client httpx scipy nbformat matplotlib seaborn ipywidgets

ステップ 4：プロジェクトフォルダーを作成する

トップレベルのディレクトリのみ作成してください。サブディレクトリは、ほかのスキルによって必要に応じて作成されます。

mkdir -p charts dashboards custom_indicators scanners

ステップ 5：.env ファイルを設定する

5a. AskUserQuestion を使用して、OpenAlgo API キーをユーザーに尋ねます。

• 「OpenAlgo API キーを入力してください（OpenAlgo ダッシュボードの /apikey で確認できます）：」

5b. OpenAlgo ホスト URL を尋ねます。

• デフォルト：http://127.0.0.1:5000
• ユーザーがカスタムドメインまたは ngrok URL を使用している場合は、それを使用します。

5c. WebSocket URL について、必要に応じて尋ねます。

• デフォルト：ホストから自動的に導出されます。
• カスタムの WebSocket セットアップを使用している場合にのみ必要です。

5d. プロジェクトのルートに .env ファイルを書き込みます。

# OpenAlgo API Configuration
OPENALGO_API_KEY={user_provided_key or "your_openalgo_api_key_here"}
OPENALGO_HOST={user_provided_host or "http://127.0.0.1:5000"}

# WebSocket (optional - auto-derived from host if not set)
# OPENALGO_WS_URL=ws://127.0.0.1:8765

5e. .env を .gitignore に追加します。

grep -qxF '.env' .gitignore 2>/dev/null || echo '.env' >> .gitignore

ステップ 6：インストールを確認する

python -c "
import openalgo
from openalgo import ta
import plotly
import dash
import streamlit
import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf
import matplotlib
import seaborn
import nbformat
from dotenv import load_dotenv
print('All packages installed successfully')
print(f'  openalgo: {openalgo.__version__}')
print(f'  plotly: {plotly.__version__}')
print(f'  dash: {dash.__version__}')
print(f'  streamlit: {streamlit.__version__}')
print(f'  numpy: {np.__version__}')
print(f'  pandas: {pd.__version__}')
print(f'  matplotlib: {matplotlib.__version__}')
print(f'  seaborn: {seaborn.__version__}')

# Quick indicator test
close = np.array([100.0, 101.0, 102.0, 103.0, 104.0, 105.0, 104.0, 103.0, 102.0, 101.0])
ema = ta.ema(close, 3)
rsi = ta.rsi(close, 5)
print(f'  ta.ema test: {ema[-1]:.2f}')
print(f'  ta.rsi test: {rsi[-1]:.2f}')
print('Indicator library ready')
"

ステップ 7：概要を表示する

次の内容を含む概要を表示します。

• 検出された OS
• 使用した Python のバージョン
• 仮想環境のパス
• インストールされたパッケージとバージョン
• 作成されたプロジェクトフォルダー
• .env ファイルの状態
• 利用可能なスキル：/indicator-chart、/custom-indicator、/indicator-dashboard、/indicator-scanner、/live-feed

重要な注意事項

• パッケージをグローバルにインストールしないでください。必ず仮想環境を使用してください。
• ユーザーがすでに仮想環境を使用している場合は、新しい環境を作成する前に確認してください。
• .env ファイルは API キーを含むため、絶対にコミットしないでください。
• すべてのスクリプトで python-dotenv を使用し、find_dotenv() を介して .env を読み込みます。
• openalgo 2.x のインジケーターは、wheel 内のコンパイル済み Rust コアで実行されます。JIT コンパイルやウォームアップは不要ですが、Python 3.12 以降が必要です。