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AGENTS.md
1. 项目定位
AlphaX 是一个以 Python + FastAPI + PostgreSQL + Docker + 静态 HTML 组成的加密市场机会监控系统。当前核心目标不是完整自动交易执行,而是围绕“发现机会 -> 确认机会 -> 跟踪机会 -> 复盘迭代”建立一套可持续优化的研究、提示、模拟交易和复盘闭环。
当前仓库是一个 Docker 化运行目录。运行时数据库已经切换为 PostgreSQL;SQLite 只作为历史数据导入来源,不再作为应用运行时数据库。后续开发和排查都应以 PostgreSQL、DATABASE_URL、Docker 服务和当前 migration 为准。
2. 当前技术栈
- 后端:
FastAPI,uvicorn,pydantic - 数据库:PostgreSQL 16,连接入口为
DATABASE_URL - 数据访问:
psycopg+ 兼容旧 row 读取方式的DbRow - 数据与计算:
pandas,numpy - 交易所/行情:
ccxt,requests - 配置:
rules.yaml+app/config/config_loader.py+system_config/runtime DB 配置 - 测试:
pytest/unittest - 部署:
Dockerfile,docker-compose.yml - 前端:
static/*.html页面,由 FastAPI/Jinja2 提供页面壳和 API
3. 真实运行架构
3.1 Docker 服务
当前 docker-compose.yml 定义的核心服务:
postgres- PostgreSQL 16
- 默认宿主机端口
5433 -> 5432 - 数据保存在 compose volume
postgres_data
alphax-web- FastAPI + 页面/API
- 默认宿主机端口
8191 -> 8190 - 启动入口:
app.web.web_server:app
alphax-scheduler- 后台调度器
- 从 PostgreSQL 中读取任务配置和运行状态
- 以并发子进程运行,通过 lock group 避免关键写路径冲突
alphax-price-streamer- 实时价格流服务
- 更新最新价格缓存,供页面和部分链路读取
关键原则:
- PostgreSQL 是唯一运行时数据库。
DATABASE_URL是唯一运行时数据库连接入口。- SQLite 只用于历史导入脚本,不参与应用运行。
.env、data/、数据库文件、日志等不应被打进镜像。
3.2 数据库入口
app/db/schema.py- PostgreSQL schema/init 门面。
init_db()实际调用apply_migrations()。get_conn来自app.db.postgres_connection.connect。
app/db/postgres_connection.py- PostgreSQL 连接、migration、row factory 的底层实现。
DbRow用于兼容旧代码里按下标读取 row 的过渡逻辑。
app/db/migrations/*.sql- PostgreSQL migration 单一事实源。
- 新表/字段优先新增 migration,不要在业务函数里临时补 schema。
3.3 调度入口
docker/entrypoint.shweb-> 启动 uvicornscheduler-> 启动docker/scheduler.pyprice-streamer-> 启动实时价格流once-> 执行单次命令
docker/scheduler.py- 从
scheduler_job_config加载任务。 - 写入
scheduler_runtime_status。 - 支持
scheduler_manual_trigger手动触发。 - 使用 lock group 控制并发冲突。
- 从
app/cli.py- 统一命令入口:
screener,confirm,tracker,paper-trader,price-streamer,market,review,event,sentiment,onchain,llm-insights。
- 统一命令入口:
4. 代码结构
4.1 推荐系统业务闭环
建议把系统理解为 9 个层次:
app/services/market_overview.py采集全市场快照,为行情环境、涨幅榜和市场温度提供数据。app/services/altcoin_screener.py负责粗筛/细筛,基于 Binance 行情、量价/结构等规则找候选币;同时写入交易宇宙缓存和覆盖率审计,方便排查“是否扫全、哪里漏掉”。app/services/altcoin_confirm.py负责确认,判断候选是否形成更可执行的机会,并生成入场计划、上下文和推送候选。app/services/event_driven_screener.py负责事件/舆情驱动的快速触发检查,是多策略发现层的补充入口。app/services/price_streamer.py负责实时价格缓存,不等同于完整推荐状态跟踪。app/services/price_tracker.py负责可执行推荐的价格跟踪、状态迁移和动态风险提示。app/services/paper_trader.py负责策略交易账本同步和 paper 执行适配。TP/SL、移动止盈、仓位健康、仓位 sizing、账户级风控等可复用交易能力不应长期绑定在 paper trading 层;新增能力优先沉到app/core/*或独立 execution/risk 模块,再由 paper/live 适配调用。app/db/live_trading.py/app/web/routes_live_trading.py负责实盘控制台:多交易所/多 API 账户配置、账号级风控、交易所接口验收和执行审计事件。页面不再使用“订单意图”作为产品概念,也不区分 Demo/正式环境,实际环境由 endpoint/API key 配置决定。app/services/review_engine.py负责复盘与策略自迭代,包括信号绩效、漏选复盘、规则候选、版本演进。
4.1.1 因子评分与复盘进化
- 核心认知:因子不等于策略。一个因子可以是先决条件、触发、确认、入场、风控或归因,但不能因为单个因子表现好就直接升级成完整策略。
- 完整策略必须至少包含:适用市场环境、交易宇宙、先决条件、核心触发、辅助确认、入场规则、止盈止损、失效条件、仓位/杠杆约束和独立复盘口径。
- 多策略链路必须保持独立:
main_composite_v1、box_retest_1h_v1、box_retest_4h_v1、volume_ignition_1h_v1、compression_breakout_4h_v1、intraday_momentum_15m_v1等策略可以共享行情、账户级风控和执行框架,但不能共享同一套入场门槛、RR、挂单距离和 paper trading 执行门禁。 - 策略级配置入口在
app/core/strategy_registry.py,StrategyDefinition.entry_gate_config控制确认/跟踪/展示派生的买点质量闸门,StrategyDefinition.paper_config控制该策略进入 paper trading 的入场、挂单和动态杠杆门槛。 - 新增策略时必须注册稳定
strategy_code,并明确自己的entry_gate_config/paper_config。不要把新策略的特殊门槛写进全局paper_trading_config()或DEFAULT_ENTRY_GATE,否则会影响其他策略的信号生成和成交样本。 apply_entry_quality_gate()必须传入或从entry_plan.strategy_code派生策略身份;paper_trader.py中开仓、挂单、挂单成交和挂单维护应通过策略级配置合并后的参数执行。app/core/factor_scoring.py是确认层因子评分中心。新增确认加减分不要继续散落写死score += N,应优先通过FactorScorer.delta(factor_code, base_delta, evidence=...)计算。- 稳定因子代码来自
app/core/signal_taxonomy.py,例如vp_fly_1h_current、volume_consecutive_1h、ignition_d1_current、sector_rotation、sentiment_resonance、top_trader_long、risk_reward_bad。 signal_performance是复盘后动态权重来源;review_engine.py更新信号绩效后,config_loader.get_signal_weights()会让下一轮筛选/确认读取生效权重。- 当前确认层已把核心技术因子、资金面因子、板块因子、舆情因子和买点风险因子接入
FactorScorer,并在market_context.factor_score_breakdown/entry_plan.factor_score_breakdown中保留因子明细。 FactorScorer已加入因子组去相关,同一类momentum/structure/entry_quality/onchain_flow/narrative信号会受 group cap 限制,避免同一根行情被重复加分。- 小样本复盘不能直接杀死核心因子。
signal_performance的动态权重至少要满足review.min_samples_for_weight与review.signal_deprecation.min_samples后才覆盖确认层基线;未达样本门槛时只用于观察,不应用 0 权重把 15min 启动、日线突破回踩等因子压没。 - 扣分因子应传负数,例如
FactorScorer.delta("false_breakout", -5, ...),不要再外部score -= delta,否则factor_score_breakdown会把风险误记成正向贡献。 - 确认层会输出
score_components:opportunity_score表示机会质量,entry_score表示买点质量,risk_score表示扣分风险;后续策略不要再只看单一rec_score。 market_context.decision_log/entry_plan.decision_log是结构化决策解释;paper trading 开仓事件也会记录当时market_regime、global_risk和score_components。- NodeReal 链上因子通过
app/db/onchain_db.py#get_onchain_factor_context()进入确认层,正向事件如whale_accumulation、smart_money_buying、exchange_outflow会加分,风险事件如exchange_inflow_risk、liquidity_remove_risk、holder_concentration_risk会扣分;这些因子同样受signal_performance.weight复盘权重约束。 - 后续新增链上、资金、事件、舆情等非 K 线因子时,必须给出稳定
factor_code、默认基准权重、证据字段和复盘归因口径,避免只做展示标签而不参与策略进化。 box_breakout_pullback_4h是 4H 箱体突破回踩强结构因子,不是完整策略;它可以作为box_retest_4h_v1这类策略的核心触发,但仍必须经过市场环境、交易宇宙、确认、入场、风控和失效条件。
4.1.2 多策略架构方向
- 多策略改造计划记录在
docs/MULTI_STRATEGY_ARCHITECTURE.md。后续做策略级改造前必须先阅读并更新该文档。 - 目标架构是:统一交易宇宙 -> 多个独立策略并行扫描 -> 标准策略信号 -> 冲突/重复仲裁 -> 推荐/观察/挂单 -> paper trading 保留策略血缘 -> 按策略独立复盘。
strategy_version只表示版本,不应替代策略身份;后续推荐、挂单和交易账本都应补充strategy_code、strategy_signal_id、strategy_snapshot_json和factor_roles_json。- 现有综合确认策略在迁移期标记为
main_composite_v1,它只是平等策略之一,用于避免无策略来源的推荐继续进入 paper trading。 - 当前已拆出的独立策略包括:
box_retest_1h_v1/box_retest_4h_v1箱体突破回踩、volume_ignition_1h_v11H放量突破启动、compression_breakout_4h_v14H压缩蓄力突破、intraday_momentum_15m_v115m日内动量延续。它们可以共享交易宇宙和行情数据,但必须保留各自的触发、入场、失效和 paper trading 门禁。 - 新增策略必须先 observe-only 或 paper-only 积累样本,再进入灰度/发布;不能因为某个因子短期表现好就直接同步真实交易。
4.1.3 链上数据源
- 当前链上主数据源支持 NodeReal 与 Alchemy,入口分别是
app/services/nodereal_client.py、app/services/alchemy_client.py和app/services/onchain_monitor.py。 - 默认仍可跑
ALPHAX_ONCHAIN_PROVIDER=nodereal;如果 NodeReal 额度受限,可切到ALPHAX_ONCHAIN_PROVIDER=alchemy并设置ALPHAX_ALCHEMY_API_KEY;并行模式可用ALPHAX_ONCHAIN_PROVIDER=nodereal,alchemy。 - NodeReal 通过
ALPHAX_NODEREAL_API_KEY访问 EVM JSON-RPC / Enhanced API;Alchemy 通过ALPHAX_ALCHEMY_API_KEY访问 Ethereum / BSC 标准 EVM JSON-RPC。 - DEX Screener、Etherscan、Helius 已从运行时代码链路移除;当前只做 Ethereum / BSC 的 NodeReal 采集。
- NodeReal / Alchemy 原始 Transfer 会先记录到
onchain_raw_events,再通过 ERC-20symbol/name/decimals自动尝试映射到交易所XXX/USDT,人工ALPHAX_ONCHAIN_TOKEN_MAPPINGS只作为兜底。 - 新增链上信号优先落到
onchain_token_metrics/onchain_events,不要直接创建推荐;高质量事件仍通过event_news进入技术检查。
4.2 Web/API
app/web/web_server.py 只应负责 FastAPI 应用装配、模板装配、中间件、全局异常处理和 router include。新增业务 API 优先放到对应 route 模块:
app/web/routes_auth.pyapp/web/routes_chat.pyapp/web/routes_recommendations.pyapp/web/routes_review_center.pyapp/web/routes_strategy.pyapp/web/routes_onchain.pyapp/web/routes_paper_trading.pyapp/web/routes_live_trading.pyapp/web/routes_market.pyapp/web/routes_admin.pyapp/web/routes_pages.pyapp/web/routes_content.pyapp/web/shared.py
如果要改 Web 逻辑,先判断问题属于哪一层:
- 数据口径问题:优先检查
app/db/*、app/core/opportunity_lifecycle.py、app/core/opportunity_funnel.py - 参数问题:优先检查
rules.yaml、app/config/config_loader.py - 页面展示问题:再检查
static/*.html - 管理端/运行态问题:检查
app/db/scheduler_db.py、app/db/runtime_config_db.py、app/config/system_config.py
4.3 状态与漏斗中心
app/core/opportunity_lifecycle.py- 推荐生命周期、展示桶、执行状态、买点质量闸门的中心。
- 新增状态时必须同步 API、前端、推送、统计和测试。
app/core/opportunity_funnel.py- 漏斗阶段词表与筛选层映射中心。
- 筛选、确认、pipeline 页面和分析口径应优先复用这里的 vocabulary。
app/core/opportunity_level.py- 机会级别、持有周期、入场/止损/止盈模型等结构化口径。
app/core/signal_taxonomy.py- 信号分类与信号语义口径。
app/core/market_regime.py- 市场环境识别中心,第一版基于市场快照、BTC/ETH 涨跌、山寨涨跌广度、强势/大跌数量和 funding 热度识别
risk_off、btc_main_uptrend、altcoin_rotation、sideways_chop、meme_frenzy、unknown。
- 市场环境识别中心,第一版基于市场快照、BTC/ETH 涨跌、山寨涨跌广度、强势/大跌数量和 funding 热度识别
app/core/global_risk.py- paper trading 全局风控门禁。单币机会进入开仓或挂单成交前,需要先检查市场环境和账户风险;critical 禁止新开仓,high 只允许高质量机会。
app/core/order_lifecycle.py- 挂单生命周期决策中心。负责限价单是否触价、是否过期、是否远离入场、RR 与入场距离计算;不写 DB、不取消订单、不调用交易所。paper/live 适配层只能消费它的
OrderLifecycleDecision。
- 挂单生命周期决策中心。负责限价单是否触价、是否过期、是否远离入场、RR 与入场距离计算;不写 DB、不取消订单、不调用交易所。paper/live 适配层只能消费它的
app/core/trailing_stop.py- 移动止盈决策中心。负责动态波动率启动阈值、保护距离、分层距离、启动/上移判断和结构化 decision;不写账本、不发通知、不调用交易所。paper/live 只能消费它的决策结果后做各自适配。
app/core/position_health.py- 已开仓仓位的健康检查中心。它不是入场规则,而是持仓后判断“机会是否仍按原计划运行”:超时未启动会收紧保护价或提前退出,浮盈大幅回吐且未触发移动止盈会提前退出,市场进入 critical 时未受保护的微盈利/弱势仓位可提前退出。
- 交易执行能力必须按“决策核心 -> 执行适配 -> 账本记录”分层:移动止盈、仓位失效保护、动态杠杆、仓位 sizing、订单触发、账户风控都应有可被 paper trading 和 live trading 复用的核心模块。不要把这些规则直接写死在
app/db/paper_trading.py、routes_live_trading.py或页面 JS 中。 - 多策略基础设施当前内置
main_composite_v1、box_retest_4h_v1、box_retest_1h_v1、volume_ignition_1h_v1、compression_breakout_4h_v1、intraday_momentum_15m_v1。box_breakout_pullback_4h/box_breakout_pullback_1h、vp_fly_1h_current、short_tf_15m_ignition等只是因子,只有和入场确认、风控、失效条件组成完整剧本后,才作为对应策略信号写入strategy_signals。- 确认层也会应用同一市场风控语义:
risk_level=critical且position_multiplier=0时,强势发现仍可记录为观察,但不能输出buy_now或新挂单动作;已有活跃可交易推荐会被降级为观察并写入market_risk_gate。
- 确认层也会应用同一市场风控语义:
5. 数据与状态中心
5.1 DB 模块分工
app/db/altcoin_db.py- 现在主要是历史兼容门面和少量读接口;推荐写入、推送、状态派生、跟踪、筛选、cron、复盘基础写入等都应走细分模块。
- 后续新增查询不要默认继续塞回这里,优先放到更细分模块。
app/db/recommendation_commands.py- 推荐创建、旧推荐过期、推荐 action_status 状态迁移、派生字段重算、操作状态更新。
app/db/coin_state_queries.py- 旧
coin_state兼容状态写入、active 状态读取、过期状态清理。
- 旧
app/db/screening_queries.py- 筛选日志写入、细筛历史读取、确认层候选读取。
app/db/universe_audit.py- 交易宇宙缓存与筛选覆盖率审计。
symbol_universe_cache保存稳定币/封装币/异常交易对/低成交额等过滤结论;screening_coverage_audit保存每轮 Binance USDT 总数、可交易宇宙、缓存命中、K 线成功率、粗筛/细筛数量等覆盖率快照。
- 交易宇宙缓存与筛选覆盖率审计。
app/db/short_tf_signals.py- 5m/15m 短周期启动信号的证据采样与复盘读模型。短周期信号先进入
short_tf_signal_samples,通过转推荐率、后续收益等数据验证价值,不应拍脑袋直接变成交易动作。
- 5m/15m 短周期启动信号的证据采样与复盘读模型。短周期信号先进入
app/db/recommendation_state.py- 推荐状态派生、展示桶、发现层/交易层字段、entry_plan 解析、观察池分层。
app/db/recommendation_queries.py- 推荐热路径查询、active/deduped 查询;不应反向依赖
altcoin_db.py。
- 推荐热路径查询、active/deduped 查询;不应反向依赖
app/db/push_queries.py- 推送冷却去重、推送日志、推送前单条推荐读取;推送层只能消费这里派生后的统一状态口径。
app/db/tracking_queries.py- 最新价格缓存、推荐跟踪价格/PnL 写入、入场时点更新。
app/db/cron_queries.py- cron/调度任务运行日志写入、列表与汇总查询。
app/db/review_basic_queries.py- 基础复盘写入、漏选记录写入、信号绩效和动态权重读取。
app/db/strategy_rule_queries.py- 策略规则候选、失败模式、候选状态判定、历史回填、候选生成、dry-run/refresh、迭代 dashboard 等复盘迭代基础能力。
app/db/strategy_insights.py- 策略归因读模型,基于 opportunity/recommendation 与 paper_trades 转化统计,不把 recommendation.pnl_pct 当交易收益。
app/db/analytics.py- 筛选历史、复盘概览、cron 汇总等读多写少查询。
app/db/review_queries.py- 策略迭代日志和汇总查询;不应再直接顶层依赖
altcoin_db.py。
- 策略迭代日志和汇总查询;不应再直接顶层依赖
app/db/admin_queries.py- 管理端数据查询。
app/db/scheduler_db.py- 调度任务配置、运行态、手动触发。
app/db/runtime_config_db.py- 运行时系统配置。
app/db/paper_trading.py- 模拟交易账本、仓位、成交事件和资金口径。
app/db/live_trading.py- 实盘控制台账本,多 API 账户、账号级风控、交易所接口验收与执行事件;不保存真实 API secret。
app/db/market_db.py- 市场快照。
app/db/system_logs.py- 系统错误与异常日志。
app/db/auth_db.py- 用户、会员、邀请码、邮箱验证、订阅、订单预留。
5.2 核心表
当前 PostgreSQL 运行时重要表包括:
recommendationscreening_logscreening_coverage_auditsymbol_universe_cacheshort_tf_signal_samplesprice_trackinglatest_price_cachereview_logmissed_explosionscron_run_logscheduler_job_configscheduler_runtime_statusscheduler_manual_triggerpaper_tradespaper_orderspaper_trade_eventslive_trade_accountslive_order_intentslive_order_eventsmarket_snapshotssentiment_eventsonchain_*llm_insightssystem_configsystem_error_logapp_user/user_*/subscription_plan
不要把 SQLite 文件或 data/altcoin_monitor.db 当作当前状态来源。排查最近链路数据时,优先查询 PostgreSQL。
6. 配置中心
rules.yaml是策略参数单一事实源。app/config/config_loader.py负责读取、缓存、兼容旧信号名,以及部分复盘参数写回。app/config/rules_schema.py负责规则结构校验。app/config/system_config.py负责运行时系统配置,如 scheduler dry run、poll interval 等。system_config/strategy_runtime_config等 PostgreSQL 表承载运行态配置。live_tradingruntime config 使用execution_mode=exchange_api表示真实调用当前配置的交易所 API endpoint;API key/secret 只通过环境变量名引用;多账户配置保存在live_trade_accounts。
如果要改筛选阈值、确认门槛、止盈止损、动态权重逻辑,优先检查 rules.yaml 和 app/config/config_loader.py。如果要改调度行为或系统开关,优先检查 runtime config,而不是只看环境变量。
7. 目录速览
/app- 真实实现层,按职责拆成
services,db,core,config,integrations,analysis,web
- 真实实现层,按职责拆成
/static- 页面文件,如
app.html,pipeline.html,paper_trading.html,live_trading.html,review_center.html,market.html,onchain.html,chat.html
- 页面文件,如
/tests- 状态机、认证订阅、推荐链路、调度、模拟交易、行情、复盘、前端页面约束等回归测试
/scripts- 校验脚本和 PostgreSQL 导入/备份/恢复脚本
/scripts/postgres- PostgreSQL migration、SQLite 历史导入、导入校验、备份恢复
/docker- 容器入口与调度器
/tools- 非运行服务工具脚本,如回测和输出摘要脚本
/templates- 后端读取的 HTML 模板资源
/docs- 项目结构、迁移、专题审计、参考 schema 等文档
OPTIMIZATION_TODO.md记录筛选、风控、因子、复盘进化的后续优化路线;继续做策略优化前应先阅读并更新。
/data- 本地挂载数据目录,主要用于历史导入源或运行产物,不是 PostgreSQL 主存储
/logs- 运行日志目录
根目录应尽量只保留:
- 顶层配置
- Docker 入口与部署文件
- 项目说明文档
- 明确约定的非代码资产目录
Python 业务实现不应直接留在根目录。
8. 运行与验证
8.1 Docker 启动
常规启动:
cp .env.example .env
docker compose build
docker compose up -d postgres alphax-web alphax-scheduler alphax-price-streamer
访问:
http://127.0.0.1:8191
常用状态检查:
docker compose ps
docker compose logs --tail=100 alphax-web
docker compose logs --tail=100 alphax-scheduler
docker compose logs --tail=100 alphax-price-streamer
容器内 API smoke:
docker compose exec alphax-web curl -fsS http://127.0.0.1:8190/api/stats
docker compose exec alphax-web curl -fsS 'http://127.0.0.1:8190/api/pipeline/runs?page=1&page_size=5'
docker compose exec alphax-web curl -fsS http://127.0.0.1:8190/api/onchain/overview
8.2 CLI
统一入口:
python -m app.cli screener
python -m app.cli confirm
python -m app.cli tracker
python -m app.cli paper-trader
python -m app.cli market
python -m app.cli review
python -m app.cli event
python -m app.cli sentiment --collect
python -m app.cli onchain
python -m app.cli llm-insights --scope sentiment --limit 40
Docker 内建议通过 docker compose exec alphax-web python -m app.cli ... 执行,确保使用容器内 DATABASE_URL 和依赖环境。
实盘接口 smoke test 会调用当前配置的 Binance Futures API endpoint:
docker compose exec alphax-web python -m app.cli live-trading-smoke --account-id 1 --symbol BTC/USDT --notional-usdt 10 --leverage 1
该命令会依次测试余额/行情、设置杠杆、市价单、止盈单、止损单、限价挂单、撤单、最后市价平仓,并写入 live_order_events。不要把真实 API key 写入数据库或聊天;只在环境变量中保存密钥,live_trade_accounts 只保存 env key 名。
8.3 测试与校验
常用回归命令:
pytest -q
python3 scripts/validate_docker_layout.py
python3 scripts/validate_state_machine.py
python3 scripts/validate_push_state_flow.py
python3 scripts/validate_signal_recency.py
涉及 PostgreSQL migration/import 时:
docker compose run --rm alphax-web python scripts/postgres/run_migrations.py
docker compose run --rm alphax-web python scripts/postgres/validate_import.py --all-tables
如果只是小范围修改,优先跑和改动模块最相关的测试文件,不要盲目只看 pytest 是否全绿。
9. 开发守则
9.1 改动前先判断“应该改哪一层”
- 调参数:优先
rules.yaml - 策略配置读取/兼容:
app/config/config_loader.py - 系统运行态配置:
app/config/system_config.py/app/db/runtime_config_db.py - 状态口径:
app/core/opportunity_lifecycle.py - 漏斗口径:
app/core/opportunity_funnel.py - DB 表结构:新增 PostgreSQL migration
- DB 查询:优先对应
app/db/*_queries.py或细分 DB 模块 - API 契约:优先对应
app/web/routes_*.py - 页面壳和交互:
static/*.html - 调度任务:
app/cli.py+app/db/scheduler_db.py+docker/scheduler.py
9.2 PostgreSQL 约束
这个项目当前运行时依赖 PostgreSQL,因此要特别注意:
- 不要新增 SQLite 运行时分支。
- 不要把
data/*.db当作线上或当前状态来源。 - schema 变化必须通过
app/db/migrations/*.sql。 - 查询最新运行状态优先看 PostgreSQL 表,而不是历史文件。
- Docker 容器内运行和宿主机运行可能使用不同连接地址,排查时先确认
DATABASE_URL。 - 调度器并发运行时要检查 lock group,避免多个任务同时写推荐状态机和策略交易账本。
9.3 状态机不要各写各的
项目已经存在比较强的状态派生中心化趋势:
normalize_action_statusderive_display_bucketapply_entry_quality_gateapply_recommendation_state_transitionscreening_stage_metabuild_screening_detail
新增状态时,必须检查:
- DB 中原始状态字段怎么存。
- API 输出怎么派生。
- 前端如何解释。
- 推送是否会误触发。
- paper trading 是否会误开仓或误平仓。
- 复盘统计是否会被污染。
- 相关测试是否需要补齐。
9.3.1 交易执行能力要可复用
后续涉及策略交易、实盘同步或交易风控时,必须先按下面顺序设计:
- 先定义领域决策模块:如移动止盈、仓位健康、账户风险、订单触发、仓位 sizing。
- 再定义 paper/live 适配层:paper 负责模拟成交和账本,live 负责交易所 API、订单状态和审计事件。
- 最后做页面/API 展示:页面只能消费决策结果和账本状态,不应自己推导交易规则。
特别注意:
paper_trading.py不能继续变成所有交易逻辑的大杂烩。它可以编排账本、事件和适配,但复杂规则要抽到app/core或独立服务模块。- 移动止盈核心决策已在
app/core/trailing_stop.py。paper_trading.py只保留账本写入、通知节流、事件记录和推送适配;live trading 后续应复用同一 decision,而不是重新实现止盈算法。 - 每个可复用交易能力都要输出结构化 decision/detail,方便 paper/live/review/UI 使用同一套解释口径。
- 任何新交易规则都要同时考虑:paper 账本、live 执行、飞书通知、复盘归因、前端展示和测试覆盖。
9.4 推荐链路当前特别注意点
当前多策略发现与确认链路已经能持续产生筛选和确认样本,但后半段仍需要重点盯住:
latest_price_cache可能是实时的,但不代表recommendation.pnl_pct已更新。price_tracking是跟踪流水,不应和latest_price_cache混为一谈。price_tracker.py会为 active 观察池样本更新观察价/PnL,但未触发入场的 watch_pool/wait_pullback 不能触发止盈止损、不能进入 paper trading 收益账本。rec_state是发现层状态(如“爆发/加速”),execution_status/trade_stage才是交易执行阶段(如buy_now/wait_pullback/observe),不要把“发现爆发”直接解读成“现在可买”。- 每轮粗筛会写
screening_coverage_audit,用于确认Binance USDT 总数 -> 可交易宇宙 -> K线成功 -> 粗筛候选 -> 细筛通过的覆盖漏斗;排查“为什么没有机会/是否漏选”时应先看这张表和/pipeline的覆盖率指标。 symbol_universe_cache只应把静态/半静态问题长期缓存,例如稳定币、封装币、异常交易对、非标准交易对;low_turnover、stale_ticker等动态问题只能短 TTL,不能永久拉黑,否则会错过后续流动性改善的币。- 粗筛每轮允许拉全市场 24h ticker,但不能对全市场无差别拉 K 线。
rules.yaml的screener.kline_scan应优先表达规则型准入:交易宇宙缓存、成交额、活跃度、最近关注、强势榜、短周期活跃条件;不要默认用“最多扫描 N 个币”截断机会。emergency_*_max_symbols只作为交易所限流事故时的临时保护,默认应为 0。 - 静K蓄力旁路已要求配置化共振(见
rules.yaml的screener.static_accumulation_bypass.require_resonance),避免单一静K样本淹没确认层;无追高风险的强势榜异动仍可作为发现入口。 - 粗筛发现层已加入
screener.short_timeframe_ignition:15m 用于捕捉 1H 成型前的短周期启动,5m 只在 15m 已启动或已有结构背景时启用;短周期信号只作为早期发现/共振,不应绕过确认层直接买入。 - 短周期信号会写入
short_tf_signal_samples,/api/screening/short-tf-review和/pipeline的“短周期验证”会展示样本数、转推荐率、当前收益等证据。后续若要把 5m/15m 提升为更强交易触发,必须先基于这张表和历史暴涨样本验证,而不是固定写死。 - 确认评分不再应被理解为固定技术分;确认层通过
FactorScorer读取复盘后的signal_performance.weight,高胜率因子会升权,低胜率/负收益因子会降权或淘汰。 - 评分因子必须保留
factor_score_breakdown,否则复盘无法知道一次推荐具体由哪些因子贡献、哪些因子拖累。 paper_trader.py只应处理可执行推荐,不能把观察池样本当成已成交。- 已成交持仓会通过
app/core/position_health.py做二次风控:已有移动止盈保护的仓位优先交给移动止盈;未启动保护且长时间不发酵、利润明显回吐或大盘 critical 的仓位,会被标记为position_timeout_soft、position_timeout_weak、profit_giveback_before_trailing、market_risk_unprotected等事件/退出原因。后续不要把这类逻辑散落在页面或 route 中。 - 挂单触价、过期、远离入场、RR 和入场距离计算统一走
app/core/order_lifecycle.py;paper_trading.py只负责把决策转换成账本状态,live trading 后续应把同一决策转换成交易所挂单/撤单/成交同步。 review_engine.py的可信度依赖跟踪数据质量;如果 PnL 没更新,复盘结论也会失真。missed_explosions历史数据可能存在同一 symbol 多次记录,读模型/KPI 需要保持去重口径,写入侧后续仍建议加唯一性或冷却约束。
9.5 面向兼容开发
这个仓库里仍有不少“迭代中兼容旧逻辑”的痕迹,例如:
DbRow兼容旧的 row 下标读取。app/config/config_loader.py中的信号别名兼容。- 多处
entry_plan_json/detail_json/*_context_json。 app/db/altcoin_db.py仍承载较多历史兼容逻辑。
因此改动时应优先做增量兼容,而不是假设数据库、配置、旧数据永远是干净新鲜的。
10. 当前仓库事实
- 当前运行态是 PostgreSQL,不是 SQLite。
README_DOCKER.md是 Docker/PostgreSQL 运行说明的重要事实源。docs/PROJECT_STRUCTURE.md记录了目录整理背景,但具体运行状态仍以代码、compose 和 PostgreSQL 为准。DESIGN.md当前更像品牌/样式 YAML,不是系统架构设计文档。app/db/altcoin_db.py仍保留兼容门面,但推荐写入/状态迁移已迁到recommendation_commands.py,推送去重已迁到push_queries.py,状态派生、价格/跟踪写入、筛选日志、旧 coin_state、cron 日志、基础复盘写入、策略规则候选、策略归因也已迁出;后续新增 DB 查询应优先放到recommendation_queries.py、screening_queries.py、tracking_queries.py、cron_queries.py、review_basic_queries.py、strategy_rule_queries.py、strategy_insights.py、analytics.py、review_queries.py、admin_queries.py、paper_trading.py等分组模块。
11. 推荐的后续重构方向
后续若继续开发,建议优先考虑:
- 继续把
app/db/altcoin_db.py剩余读接口迁到recommendation_queries.py/analytics.py,最终让它只保留极薄兼容导出或逐步废弃。 - 为 watch_pool / wait_pullback 建立更完整的观察绩效报表,继续避免和已执行仓位 PnL 混在一起。
- 把
rules.yaml的 schema 校验从“顶层结构校验”推进到“关键子字段校验”。 - 让 Docker、文档、测试样例全面收敛到
python -m app.cli ...入口。 - 继续梳理推送链路,把“是否推送”的判断、推送内容组装、通道发送彻底分层。
- 对
missed_explosions写入侧建立唯一性或冷却约束,避免重复样本继续进入历史表。 - 梳理 price-streamer、tracker、paper-trader 三者边界,确保实时价格、推荐跟踪、模拟成交各自语义清晰。
- 将
app/core/trailing_stop.py接入 live trading 同步链路,让实盘跟单使用和 paper trading 一致的移动止盈触发、上移、平仓原因和复盘事件语义。 - 将
app/core/order_lifecycle.py接入 live trading 同步链路,让实盘挂单触价、过期、远离入场撤单和 RR/距离解释与 paper trading 保持一致。
12. 给后续 Agent 的工作方式建议
接手这个仓库时,优先按下面顺序理解问题:
- 先确认问题发生在“筛选 / 确认 / 跟踪 / 模拟交易 / 复盘 / Web 展示 / 认证订阅 / 调度运行态”哪一层。
- 再确认它属于“参数失真、状态派生错误、DB 查询口径不一致、前端展示错误、任务调度副作用、数据水位滞后、样本去重缺失”中的哪一类。
- 排查数据时直接查 PostgreSQL,不要使用 SQLite 文件作为当前状态来源。
- 修改后至少补 1 个相关测试,最好补到最接近业务口径的那层。
- 如果变更影响推荐状态或展示桶,务必同时检查 API、前端、推送、paper trading、历史统计五个面。
- 如果变更影响调度任务,务必检查
scheduler_job_config、scheduler_runtime_status和最近cron_run_log。 - 不要把“底座已建好”当成“功能已完成”。涉及策略、复盘、交易、UI 的任务必须形成端到端闭环:数据写入、状态流转、API、页面展示、操作入口、测试和文档至少各检查一次。
- 少问用户开放问题。除非存在资金安全、真实下单、删除数据、不可逆迁移等高风险选择,否则应基于当前代码和产品目标直接推进,并在结果里说明假设和取舍。
- 如果发现自己只完成了半成品,不能用“后续可以”收尾;应继续把缺口补完,或明确标记为阻塞并说明为什么当前环境无法完成。
- 多策略相关改动必须同时回答三个问题:每个策略是否独立产生信号、是否能独立进入/退出策略交易、是否能独立复盘评价并给出保留/灰度/暂停建议。
- UI 层必须与后端能力对等。后端支持多策略筛选、评价或状态时,页面也要提供可理解的筛选、展示和操作入口,不能只返回隐藏字段。
这份文档以当前仓库实际代码、Docker compose 和 PostgreSQL 运行态为准整理。后续如果引入新的服务、迁移表结构、改变调度模式或调整推荐状态机,必须同步更新本文件,避免后续 Agent 再被过时信息带偏。