这个python案例是否提供实时风险预警？

我正在分析你询问的这个Python案例的具体实现，但我没有看到具体的代码内容，我可以基于常见的金融风险预警系统架构,直接回答你的问题：

如果案例代码中包含以下机制，则具备实时风险预警能力：

1. 数据流接入（WebSocket / Kafka / 实时API轮询）
2. 事件驱动架构（如 asyncio + 回调函数）
3. 阈值/规则引擎（如 if risk_score > threshold: alert()）
4. 实时推送（Webhook / 邮件 / 短信 / 钉钉/企业微信机器人）

如果案例仅仅是：

• 读取CSV文件 → 计算指标 → 打印结果（print()）→ 结束进程
  则不是实时，而是离线批量分析。

请把案例代码粘贴给我（或描述关键部分）,我可以帮你精确判断：

• 🔹 是轮询（polling）还是推送（push）？
• 🔹 是否有循环 + 定时器（如 while True + time.sleep()）？
• 🔹 预警是直接展示在终端，还是通过requests发送到远程服务？

一个简单的实时预警示例（每分钟检查一次价格异常）会是这样的模式：

import time
import requests
while True:
    price = get_market_price()         # 实时获取数据
    if price > alert_threshold:        # 规则判断
        send_alert(price)              # 实时推送预警
    time.sleep(60)                     # 轮询间隔

如果你的案例代码是这样的结构，那就是实时的，否则需要看是否有外部事件触发（如Webhook服务）。

请提供代码片段，我来帮你做专业判断。