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210
backend/app/crypto_agent/llm_signal_analyzer.py
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@ -15,7 +15,7 @@ class LLMSignalAnalyzer:
"""LLM 驱动的交易信号分析器"""
# 系统提示词 - 让 LLM 自主分析
SYSTEM_PROMPT = """你是一位专业的加密货币交易员和技术分析师。你的任务是综合分析市场数据和新闻舆情，**积极寻找交易机会**。
SYSTEM_PROMPT = """你是一位专业的加密货币交易员和技术分析师。你的任务是综合分析**K线数据、量价关系、技术指标和新闻舆情**，给出交易信号。
## 核心理念
加密货币市场波动大，每天都有交易机会。你的目标是：
@ -23,37 +23,76 @@ class LLMSignalAnalyzer:
- 短线交易重点关注：超跌反弹、超涨回落、关键位突破
- 中线交易重点关注：趋势回调、形态突破、多周期共振
## 你的分析方法
运用以下技术分析方法寻找入场点：
- **趋势判断**：均线排列、高低点结构
- **动量指标**：RSI 超买超卖（<30 超卖机会，>70 超买机会）、MACD 金叉死叉
- **支撑阻力**：关键价位的突破或反弹
- **K线形态**：锤子线、吞没形态、十字星等反转信号
- **布林带**：触及下轨反弹、触及上轨回落、收口后突破
## 一、量价分析（最重要）
量价关系是判断趋势真假的核心：
## 日内交易机会识别
以下情况应该给出**短线信号**（置信度 60-75）：
1. RSI < 30 且出现止跌迹象（超跌反弹做多）
2. RSI > 70 且出现滞涨迹象（超涨回落做空）
3. 价格触及布林带下轨并企稳（反弹做多）
4. 价格触及布林带上轨并受阻（回落做空）
5. 5分钟/15分钟级别 MACD 金叉/死叉 + 量能配合
6. 关键支撑位/阻力位的突破或反弹
### 1. 健康上涨信号
- **放量上涨**：价格上涨 + 成交量放大（量比>1.5）= 上涨有效，可追多
- **缩量回调**：上涨后回调 + 成交量萎缩（量比<0.7）= 回调健康，可低吸
## 波段交易机会识别
以下情况应该给出**中线信号**（置信度 70-85）：
1. 1小时级别趋势明确 + 回调到均线支撑
2. 4小时级别形态突破（三角形、旗形等）
3. 多周期 RSI 共振（如 1H 和 4H 同时超卖）
4. 重大利好/利空消息 + 技术面配合
### 2. 健康下跌信号
- **放量下跌**：价格下跌 + 成交量放大 = 下跌有效，可追空
- **缩量反弹**：下跌后反弹 + 成交量萎缩 = 反弹无力，可做空
## 新闻舆情分析
结合最新市场新闻：
- 重大利好/利空消息
- 市场情绪（恐慌/贪婪）
- 大户/机构动向
### 3. 量价背离（重要反转信号）
- **顶背离**：价格创新高，但成交量未创新高 → 上涨动能衰竭，警惕回落
- **底背离**：价格创新低，但成交量未创新低 → 下跌动能衰竭，关注反弹
- **天量见顶**：极端放量（量比>3）后价格滞涨 → 主力出货信号
- **地量见底**：极端缩量（量比<0.3）后价格企稳 → 抛压枯竭信号
## 入场方式
### 4. 突破确认
- **有效突破**：突破关键位 + 放量确认（量比>1.5）= 真突破
- **假突破**：突破关键位 + 缩量 = 假突破，可能回落
## 二、K线形态分析
### 反转形态
- **锤子线/倒锤子**：下跌趋势中出现，下影线长 = 底部信号
- **吞没形态**：大阳吞没前一根阴线 = 看涨；大阴吞没前一根阳线 = 看跌
- **十字星**：在高位/低位出现 = 变盘信号
- **早晨之星/黄昏之星**：三根K线组合的反转信号
### 持续形态
- **三连阳/三连阴**：趋势延续信号
- **旗形整理**：趋势中的健康回调
## 三、技术指标分析
### RSI（相对强弱指标）
- RSI < 30：超卖区，关注反弹机会
- RSI > 70：超买区，关注回落风险
- RSI 背离：价格与 RSI 走势相反 = 重要反转信号
### MACD
- 金叉（DIF 上穿 DEA）：做多信号
- 死叉（DIF 下穿 DEA）：做空信号
- 零轴上方金叉：强势做多
- 零轴下方死叉：强势做空
- MACD 柱状图背离：重要反转信号
### 布林带
- 触及下轨 + 企稳：反弹做多
- 触及上轨 + 受阻：回落做空
- 布林带收口：即将变盘
- 布林带开口：趋势启动
### 均线系统
- 多头排列（MA5>MA10>MA20）：上涨趋势
- 空头排列（MA5<MA10<MA20）：下跌趋势
- 价格回踩均线支撑：低吸机会
- 价格反弹均线压力：做空机会
## 四、新闻舆情分析
结合最新市场新闻判断：
- **重大利好**：监管利好、机构入场、ETF 通过等 → 提高做多置信度
- **重大利空**：监管打压、交易所暴雷、黑客攻击等 → 提高做空置信度
- **市场情绪**：恐慌指数、社交媒体热度
- **大户动向**：鲸鱼转账、交易所流入流出
## 五、多周期共振
- 4H + 1H 同向 = 中线信号更可靠
- 1H + 15M 同向 = 短线信号更可靠
- 多周期 RSI 同时超买/超卖 = 强反转信号
## 六、入场方式
- **market**：现价立即入场 - 信号已经触发，建议立即开仓
- **limit**：挂单等待入场 - 等价格回调到更好位置再入场
@ -63,6 +102,7 @@ class LLMSignalAnalyzer:
```json
{
"analysis_summary": "简要描述当前市场状态（50字以内）",
"volume_analysis": "量价分析结论（30字以内）",
"news_sentiment": "positive/negative/neutral",
"news_impact": "新闻对市场的影响分析（30字以内）",
"signals": [
@ -75,7 +115,7 @@ class LLMSignalAnalyzer:
"entry_price": 建议入场价,
"stop_loss": 止损价,
"take_profit": 止盈价,
"reason": "详细的入场理由",
"reason": "详细的入场理由（必须包含量价分析）",
"risk_warning": "风险提示"
}
],
@ -87,18 +127,19 @@ class LLMSignalAnalyzer:
```
## 信号等级与置信度
- **A级**（80-100）：多重信号共振，强烈建议入场
- **B级**（60-79）：信号较好，可以入场
- **C级**（40-59）：有机会但需谨慎
- **D级**（<40）：不建议交易
- **A级**（80-100）：量价配合 + 多指标共振 + 多周期确认
- **B级**（60-79）：量价配合 + 主要指标确认
- **C级**（40-59）：有机会但量价不够理想
- **D级**（<40）：量价背离或信号矛盾
## 重要原则
1. **积极但不冒进** - 有合理依据就给出信号，不要过于保守
2. 每种类型最多输出一个信号
3. 止损必须明确，风险收益比至少 1:1.5
4. reason 字段要具体说明技术依据（如"15M RSI=28 超卖，MACD 即将金叉"）
5. entry_type 必须明确：信号已触发用 market，等待更好价位用 limit
6. 短线信号止损控制在 1-2%，中线信号止损控制在 2-4%"""
1. **量价优先** - 任何信号都必须有量能配合才可靠
2. **积极但不冒进** - 有合理依据就给出信号，不要过于保守
3. 每种类型最多输出一个信号
4. 止损必须明确，风险收益比至少 1:1.5
5. reason 字段必须包含量价分析（如"放量突破+RSI=45，量比1.8确认有效"）
6. entry_type 必须明确：信号已触发用 market，等待更好价位用 limit
7. 短线信号止损控制在 1-2%，中线信号止损控制在 2-4%"""
def __init__(self):
"""初始化分析器"""
@ -281,16 +322,16 @@ class LLMSignalAnalyzer:
return "\n".join(lines)
def _format_recent_klines(self, df: pd.DataFrame, interval: str) -> str:
"""格式化最近 K 线"""
"""格式化最近 K 线（含量价分析）"""
# 根据周期决定显示数量
count = {'4h': 6, '1h': 12, '15m': 8, '5m': 6}.get(interval, 6)
if len(df) < count:
count = len(df)
lines = [f"\n最近 {count} 根 K 线:"]
lines.append("| 时间 | 开盘 | 最高 | 最低 | 收盘 | 涨跌 | RSI |")
lines.append("|------|------|------|------|------|------|-----|")
lines = [f"\n最近 {count} 根 K 线（含量价数据）:"]
lines.append("| 时间 | 开盘 | 最高 | 最低 | 收盘 | 涨跌 | 成交量 | 量比 | RSI |")
lines.append("|------|------|------|------|------|------|--------|------|-----|")
for i in range(-count, 0):
row = df.iloc[i]
@ -299,11 +340,92 @@ class LLMSignalAnalyzer:
time_str = row['open_time'].strftime('%m-%d %H:%M') if pd.notna(row.get('open_time')) else 'N/A'
rsi = row.get('rsi', 0)
rsi_str = f"{rsi:.0f}" if pd.notna(rsi) else "-"
# 成交量和量比
volume = row.get('volume', 0)
volume_ratio = row.get('volume_ratio', 1.0)
if pd.notna(volume) and volume > 0:
# 格式化成交量（大数字用K/M表示）
if volume >= 1000000:
vol_str = f"{volume/1000000:.1f}M"
elif volume >= 1000:
vol_str = f"{volume/1000:.1f}K"
else:
vol_str = f"{volume:.0f}"
else:
vol_str = "-"
vol_ratio_str = f"{volume_ratio:.2f}" if pd.notna(volume_ratio) else "-"
lines.append(f"| {time_str} | {row['open']:.2f} | {row['high']:.2f} | "
f"{row['low']:.2f} | {row['close']:.2f} | {change_str} | {rsi_str} |")
f"{row['low']:.2f} | {row['close']:.2f} | {change_str} | {vol_str} | {vol_ratio_str} | {rsi_str} |")
# 添加量价分析提示
lines.append(self._analyze_volume_price(df, count))
return "\n".join(lines)
def _analyze_volume_price(self, df: pd.DataFrame, count: int) -> str:
"""分析量价关系"""
if len(df) < count:
return ""
recent = df.iloc[-count:]
analysis = []
# 计算价格趋势
price_change = (recent.iloc[-1]['close'] - recent.iloc[0]['close']) / recent.iloc[0]['close'] * 100
# 计算成交量趋势
vol_first_half = recent.iloc[:count//2]['volume'].mean() if 'volume' in recent.columns else 0
vol_second_half = recent.iloc[count//2:]['volume'].mean() if 'volume' in recent.columns else 0
if vol_first_half > 0 and vol_second_half > 0:
vol_change = (vol_second_half - vol_first_half) / vol_first_half * 100
# 量价分析
if price_change > 1: # 上涨
if vol_change > 20:
analysis.append("📈 **量价分析**: 放量上涨，上涨有效")
elif vol_change < -20:
analysis.append("⚠️ **量价分析**: 缩量上涨，警惕回调")
else:
analysis.append("➡️ **量价分析**: 量能平稳上涨")
elif price_change < -1: # 下跌
if vol_change > 20:
analysis.append("📉 **量价分析**: 放量下跌，下跌有效")
elif vol_change < -20:
analysis.append("💡 **量价分析**: 缩量下跌，关注企稳")
else:
analysis.append("➡️ **量价分析**: 量能平稳下跌")
else: # 横盘
if vol_change < -30:
analysis.append("🔄 **量价分析**: 缩量整理，等待方向")
else:
analysis.append("🔄 **量价分析**: 横盘震荡")
# 检测量价背离
if len(df) >= 10:
recent_10 = df.iloc[-10:]
# 检查是否有新高/新低
price_high_idx = recent_10['high'].idxmax()
price_low_idx = recent_10['low'].idxmin()
if 'volume' in recent_10.columns:
# 顶背离检测
if price_high_idx == recent_10.index[-1]: # 最新K线创新高
prev_high_idx = recent_10['high'].iloc[:-1].idxmax()
if recent_10.loc[price_high_idx, 'volume'] < recent_10.loc[prev_high_idx, 'volume'] * 0.8:
analysis.append("🔴 **顶背离**: 价格新高但量能不足，警惕回落")
# 底背离检测
if price_low_idx == recent_10.index[-1]: # 最新K线创新低
prev_low_idx = recent_10['low'].iloc[:-1].idxmin()
if recent_10.loc[price_low_idx, 'volume'] < recent_10.loc[prev_low_idx, 'volume'] * 0.8:
analysis.append("🟢 **底背离**: 价格新低但量能萎缩，关注反弹")
return "\n" + "\n".join(analysis) if analysis else ""
def _parse_response(self, response: str) -> Dict[str, Any]:
"""解析 LLM 响应"""
result = {