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backend/app/crypto_agent/llm_signal_analyzer.py

@@ -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
+## 一、量价分析（最重要）
-运用以下技术分析方法寻找入场点：
+量价关系是判断趋势真假的核心：
-- **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
 
-## 日内交易机会识别
+### 1. 健康上涨信号
-以下情况应该给出**短线信号**（置信度 60-75）：
+- **放量上涨**：价格上涨 + 成交量放大（量比>1.5）= 上涨有效，可追多
-1. RSI < 30 且出现止跌迹象（超跌反弹做多）
+- **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
-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
 
-## 波段交易机会识别
+### 2. 健康下跌信号
-以下情况应该给出**中线信号**（置信度 70-85）：
+- **放量下跌**：价格下跌 + 成交量放大 = 下跌有效，可追空
-1. 1小时级别趋势明确 + 回调到均线支撑
+- **缩量反弹**：下跌后反弹 + 成交量萎缩 = 反弹无力，可做空
-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
 
-## 新闻舆情分析
+### 3. 量价背离（重要反转信号）
-结合最新市场新闻：
+- **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
-- 重大利好/利空消息
+- **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
-- 市场情绪（恐慌/贪婪）
+- **天量见顶**：极端放量（量比>3）后价格滞涨 → 主力出货信号
-- 大户/机构动向
+- **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
+- **A级**（80-100）：量价配合 + 多指标共振 + 多周期确认
-- **B级**（60-79）：信号较好，可以入场
+- **B级**（60-79）：量价配合 + 主要指标确认
-- **C级**（40-59）：有机会但需谨慎
+- **C级**（40-59）：有机会但量价不够理想
-- **D级**（<40）：不建议交易
+- **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
+1. **量价优先** - 任何信号都必须有量能配合才可靠
-2. 每种类型最多输出一个信号
+2. **积极但不冒进** - 有合理依据就给出信号，不要过于保守
-3. 止损必须明确，风险收益比至少 1:1.5
+3. 每种类型最多输出一个信号
-4. reason 字段要具体说明技术依据（如"15M RSI=28 超卖，MACD 即将金叉"）
+4. 止损必须明确，风险收益比至少 1:1.5
-5. entry_type 必须明确：信号已触发用 market，等待更好价位用 limit
+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. 短线信号止损控制在 1-2%，中线信号止损控制在 2-4%"""
+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 = [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 | RSI |")
+        lines.append("| 时间 | 开盘 | 最高 | 最低 | 收盘 | 涨跌 | 成交量 | 量比 | RSI |")
-        lines.append("|------|------|------|------|------|------|-----|")
+        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 = {