PA Agent 演示模式使用教程：零API成本回放历史K线分析记录
【免费下载链接】PA_Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PA_Agent
PA Agent 是一款基于价格行为学（Price Action）的 AI K 线分析工具，而它的演示模式能让你无需配置 API Key、不产生任何调用费用，就能完整回放过去保存的历史 K 线分析记录——逐字流式重现两阶段推理过程、自动播放决策树，是新手熟悉整个分析流程的零成本最佳入口。本教程将带你用最简单的方式，把演示模式玩明白。🎬
为什么需要演示模式？
真实分析需要两个前提：
- MT5 终端提供实时行情数据
- AI API（如 DeepSeek / Claude）产生 token 费用
对新手来说，一边花钱、一边盯着实时图并不友好。演示模式直接绕开了这两点：它读取本地已保存的分析记录.json，用定时器模拟真实的流式输出，让你在完全离线的状态下复盘。
💡 演示模式不消耗 API、不占用 MT5 连接，随便播放都不心疼。
启动方式：一键进入回放
在 PA Agent 主窗口中，演示模式有两个入口：
- 顶部菜单栏「演示模式」→ 展开菜单，提供三个动作：
手动选择记录…：弹出文件对话框，从records/pending/里挑选一个.json记录文件自动随机记录：从目录中随机挑选一条可播放的记录退出演示模式：结束回放
- 控制栏「演示模式」按钮：进入后按钮文字会自动变为「退出演示模式」，再次点击即可退出。
启动相关逻辑集中在 pa_agent/gui/main_window.py，记录加载则由 pa_agent/demo/record_loader.py 负责：
- 手动选择时若文件损坏或缺少阶段结果，会自动跳过并换用目录中其它可用记录
- 记录目录、文件读取、可播放性判断都在
record_loader中处理
回放时到底发生了什么？
核心回放器是 pa_agent/demo/replayer.py 中的DemoReplayer。它会按照真实分析的时序，把一条记录拆成一个个「步骤」，用QTimer逐步驱动：
| 回放阶段 | 呈现效果 |
|---|---|
| 阶段一 | 显示提示词 → 逐字流式输出推理（约 16ms/字，模拟真实 API 流） |
| 阶段二 | 展示所用策略文件 → 再次逐字流式输出 |
| 收尾 | 保存记录 → 弹出决策 / 决策树可视化 |
整个过程与真实流式分析的信号完全一致，因此你在界面看到的一切，和花钱跑一次几乎一模一样——区别只是它不联网、不花钱。
当记录里带有decision_trace或terminal决策树载荷时，回放结束后会自动切到「决策树可视化」标签页播放路径动画，帮你直观理解 AI 是怎么一步步走到最终多/空/等待决策的。
自动连续回放与退出
自动随机模式下，每条记录回放完成、决策树播放结束后，会自动随机切换下一条记录继续播放，形成一个「连续放映」效果，非常适合演示或挂机围观。遇到以下情况会停止或退出：
- 目录中没有更多可用记录 → 自动退出演示模式
- 点击「退出演示模式」按钮
- 切换品种 / 周期
- 提交一次真实分析（会先退出演示再走真实流程）
演示记录从哪来？
演示模式的数据源就是平时分析时自动落盘的记录文件，位于records/pending/目录，扩展名为.json。它们由 pa_agent/records/pending_writer.py 写入，包含完整的 K 线数据、两阶段提示词与 AI 返回结果。
📌 你每做一次真实分析，这里就会多一条可回放的记录。演示模式正是把这些「历史 K 线分析记录」重新搬回界面，实现零 API 成本的复盘。
字段结构与持久化细节可参考 PA_Agent使用文档.md 的「记录持久化」章节，完整说明在 docs/ 目录下。
常见问题
- 提示「未找到可读取的演示记录」？说明
records/pending/下还没有记录，先做几次真实分析再回来播放。 - 为什么图表品种和记录对不上？演示模式会用记录里自带的 K 线重建图表，属于正常现象。
- 回放能当真实分析用吗？不能，它只用于熟悉流程、演示与复盘，不做实时行情判断。
一句话总结：PA Agent 演示模式 = 用历史 K 线分析记录做零 API 成本的全流程回放。先熟悉操作、再看真实分析，是新手上手的省心路径。✨
【免费下载链接】PA_Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PA_Agent
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
