按官方源码核对 · 2026-10-09
接入报告解释层，保留原训练流程
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先按当前 FinRL 版本运行已有实验，保存回测输出，不把 main.py 当作 API 连通性测试。
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将需要解释的记录整理为 backtest_metrics.txt，保留区间、基准与指标来源。
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安装 OpenAI Python SDK，在启动环境设置 tokenba_API_KEY 和 tokenba_MODEL。
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将下方示例保存为 tokenba_summary.py；它是独立适配脚本，不是 FinRL 原生配置。
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运行脚本，核对文字是否忠于原始指标，再比对控制台请求及费用。
tokenba_summary.py · 独立脚本
import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["tokenba_API_KEY"],
base_url="https://api.apizt.com/v1",
timeout=30.0,
max_retries=0,
)
metrics = Path("backtest_metrics.txt").read_text(encoding="utf-8")
response = client.chat.completions.create(
model=os.environ["tokenba_MODEL"],
messages=[{
"role": "user",
"content": "仅根据以下回测记录总结结果，缺失指标请明确说明：\n" + metrics,
}],
)
if not response.choices or not response.choices[0].message.content:
raise RuntimeError("未取得摘要，请检查响应与控制台记录")
print(response.choices[0].message.content)怎样算接入成功？
摘要忠于 backtest_metrics.txt，缺失指标明确说明；调用时间、模型和费用与控制台记录对应。原始回测结果仍是判断依据。