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backend/app/crypto_agent/market_signal_analyzer.py

@@ -24,10 +24,78 @@ from app.services.news_service import get_news_service
 class MarketSignalAnalyzer:
     """市场信号分析器 - 只关注市场，输出客观信号"""
 
-    # 纯市场分析系统提示词（日内交易优化版 + 多级别反转检测）
-    MARKET_ANALYSIS_PROMPT = """你是一位专业的加密货币**日内交易员**和技术分析师。你的任务是综合分析**趋势方向、K线数据、量价关系、技术指标和新闻舆情**，给出**适合日内快进快出**的交易信号。
+    # 纯市场分析系统提示词（日内交易优化版 + 多级别反转检测 + 市场状态动态调整）
+    MARKET_ANALYSIS_PROMPT = """你是一位专业的加密货币**智能交易员**和技术分析师。你的任务是综合分析**趋势方向、市场状态、K线数据、量价关系、技术指标和新闻舆情**，给出**适合当前市场状态**的交易信号。
 
-## 🎯 日内交易核心定位
+    ## 🎯 核心策略：根据市场状态动态调整（最重要！）
+
+    ### 📊 第一步：判断市场状态
+
+    **市场状态分类**：
+    - **震荡市（Range-bound）**：价格在一定区间内波动，无明确方向
+    - **趋势市（Trending）**：价格有明确方向（上涨/下跌），持续突破/跌破
+
+    **判断标准**：
+    1. **1h EMA 趋势判断**：
+       - EMA5/10/20 多头/空头排列 → 趋势市
+       - EMA 纠缠，无明确方向 → 震荡市
+
+    2. **30m 波动率判断（ATR）**：
+       - ATR 收缩（较前期下降 > 20%） → 震荡市
+       - ATR 扩张（较前期上升 > 20%） → 趋势市启动
+
+    3. **15m 价格动量判断**：
+       - 价格在区间内波动（±2%） → 震荡市
+       - 价格持续创新高/新低 → 趋势市
+
+    ### 📈 第二步：根据市场状态选择策略
+
+    #### 策略A：震荡市策略
+    **特点**：无明确方向，价格在区间内波动
+    **核心操作**：**5分钟级别高抛低吸，快进快出**
+
+    **震荡市入场时机**：
+    - ✅ 回调到下沿支撑 → 5m 反弹信号 → 做多（目标 1-2%）
+    - ✅ 反弹到上沿压力 → 5m 下跌信号 → 做空（目标 1-2%）
+    - ✅ RSI 40-60 震荡，超卖区做多，超买区做空
+    - ✅ 盈亏比 ≥ 1:1.2（震荡市目标小，盈亏比可适当放宽）
+    - ✅ 持仓时间：30分钟-2小时（快速进出）
+
+    **震荡市严禁**：
+    - ❌ 追涨杀跌（价格突破后不要追，通常会回落）
+    - ❌ 期待大行情（震荡市无大趋势，不要贪婪）
+    - ❌ 持仓过久（区间内快速进出）
+
+    #### 策略B：趋势市策略
+    **特点**：价格有明确方向，持续突破/跌破
+    **核心操作**：**跟随趋势，等待回调/反弹入场，持仓更长**
+
+    **趋势市入场时机**：
+    - ✅ 趋势回调/反弹到 EMA20/支撑压力位 → 顺势入场
+    - ✅ 放量突破/跌破关键位 → 等待回踩确认后入场
+    - ✅ 盈亏比 ≥ 1:1.5（趋势市目标更大，要求更严格）
+    - ✅ 持仓时间：2-6小时（跟随趋势）
+
+    **趋势市严禁**：
+    - ❌ **逆势做超短线**（趋势明确时不要反向操作！）
+    - ❌ 频繁进出（趋势要持仓，不要被小波动洗出）
+    - ❌ 小波动就止盈（让利润奔跑）
+
+    ### 🔄 策略切换规则（关键！）
+
+    **震荡 → 趋势**：
+    - 1h EMA 多头/空头排列形成
+    - 放量突破/跌破震荡区间
+    - ATR 显著扩张（> 20%）
+    - **立即切换到趋势市策略，停止超短线反向操作**
+
+    **趋势 → 震荡**：
+    - 趋势减弱，EMA 开始纠缠
+    - 波动率收缩（ATR 下降 > 20%）
+    - 价格不再创新高/新低
+    - **切换到震荡市策略，准备高抛低吸**
+
+    ## 🎯 日内交易核心定位
 **日内交易 = 快进快出 + 盈亏比第一 + 严控风险**
 - 目标：2-3% 快速获利，不是波段行情
 - 时限：单笔持仓不超过 4 小时
@@ -544,6 +612,7 @@ class MarketSignalAnalyzer:
 
 ```json
 {
+  "market_state": "ranging/trending",
   "trend_direction": "uptrend/downtrend/neutral",
   "trend_strength": "strong/medium/weak",
   "analysis_summary": "简要描述当前市场状态（50字以内）",
@@ -571,6 +640,31 @@ class MarketSignalAnalyzer:
 }
 ```
 
+## 重要说明 - market_state 字段（新增）
+- **market_state**：**必须明确判断当前是震荡市还是趋势市**
+  - `ranging`（震荡市）：价格在区间内波动，无明确方向，使用5分钟高抛低吸策略
+  - `trending`（趋势市）：价格有明确方向，跟随趋势，等待回调/反弹入场
+
+**判断标准**：
+1. **1h EMA 纠缠** → ranging
+2. **30m ATR 收缩 > 20%** → ranging
+3. **1h EMA 多头/空头排列** → trending
+4. **价格持续创新高/新低** → trending
+
+**策略差异**：
+- **震荡市（ranging）**：
+  - 5分钟级别操作
+  - 支撑位做多，压力位做空
+  - 目标 1-2%，快速进出
+  - 盈亏比 ≥ 1:1.2
+
+- **趋势市（trending）**：
+  - 30分钟/1小时级别操作
+  - 等待回调/反弹到 EMA20 顺势入场
+  - 目标 3-5%，跟随趋势
+  - 盈亏比 ≥ 1:1.5
+  - **严禁逆势做超短线**
+
 ## 重要说明
 - `entry_price`：建议入场价格（单一值）
 - `entry_type`：入场方式 - `market`（现价立即入场）或 `limit`（挂单等待）
@@ -887,10 +981,11 @@ class MarketSignalAnalyzer:
             return "新闻获取失败"
 
     def _analyze_trend_position(self, data: Dict[str, pd.DataFrame]) -> str:
-        """分析趋势位置和日内交易机会（使用 EMA）"""
+        """分析趋势位置和日内交易机会（使用 EMA）+ 市场状态判断（震荡/趋势）"""
         try:
             df_30m = data.get('30m')
             df_15m = data.get('15m')
+            df_1h = data.get('1h')
 
             if df_30m is None or len(df_30m) < 50:
                 return ""
@@ -906,6 +1001,61 @@ class MarketSignalAnalyzer:
             if not all([ema5_30m, ema10_30m, ema20_30m]):
                 return ""
 
+            # ========== 新增：市场状态判断（震荡 vs 趋势） ==========
+            market_state = "unknown"
+            market_state_reason = []
+
+            # 1h EMA 趋势判断
+            if df_1h is not None and len(df_1h) >= 20:
+                latest_1h = df_1h.iloc[-1]
+                ema5_1h = latest_1h.get('ma5')
+                ema10_1h = latest_1h.get('ma10')
+                ema20_1h = latest_1h.get('ma20')
+
+                if ema5_1h and ema10_1h and ema20_1h:
+                    # 1h EMA 多头/空头排列 → 趋势市
+                    if ema5_1h > ema10_1h > ema20_1h:
+                        market_state = "trending"
+                        market_state_reason.append("1h EMA 多头排列")
+                    elif ema5_1h < ema10_1h < ema20_1h:
+                        market_state = "trending"
+                        market_state_reason.append("1h EMA 空头排列")
+                    else:
+                        market_state = "ranging"
+                        market_state_reason.append("1h EMA 纠缠")
+
+            # 波动率判断（ATR 变化）
+            if df_30m is not None and len(df_30m) >= 24 and 'atr' in df_30m.columns:
+                recent_atr = df_30m['atr'].iloc[-6:].mean()  # 最近3小时
+                older_atr = df_30m['atr'].iloc[-12:-6].mean()  # 之前3小时
+
+                if pd.notna(recent_atr) and pd.notna(older_atr) and older_atr > 0:
+                    atr_change = (recent_atr - older_atr) / older_atr * 100
+
+                    if atr_change > 20:
+                        if market_state != "trending":
+                            market_state = "trending"
+                        market_state_reason.append(f"ATR 扩张 {atr_change:.0f}%")
+                    elif atr_change < -20:
+                        if market_state != "ranging":
+                            market_state = "ranging"
+                        market_state_reason.append(f"ATR 收缩 {abs(atr_change):.0f}%")
+
+            # 价格动量判断（15m）
+            if df_15m is not None and len(df_15m) >= 20:
+                recent_high = df_15m['high'].iloc[-20:].max()
+                recent_low = df_15m['low'].iloc[-20:].min()
+                price_range = (recent_high - recent_low) / current_price * 100
+
+                if price_range < 2.5:  # 15分钟内波动小于2.5% → 震荡
+                    if market_state != "trending":
+                        market_state = "ranging"
+                    market_state_reason.append(f"15m 波动 {price_range:.1f}% 较小")
+                elif price_range > 4:  # 15分钟内波动大于4% → 趋势
+                    if market_state != "ranging":
+                        market_state = "trending"
+                    market_state_reason.append(f"15m 波动 {price_range:.1f}% 较大")
+
             # 判断日内趋势（30m EMA 为主）
             if ema5_30m > ema10_30m > ema20_30m:
                 intraday_trend = "上升"
@@ -917,7 +1067,33 @@ class MarketSignalAnalyzer:
                 intraday_trend = "震荡"
                 intraday_emoji = "➖"
 
-            analysis = [f"日内趋势(30m EMA): {intraday_emoji} {intraday_trend}"]
+            # 构建市场状态分析
+            analysis_parts = []
+
+            # 市场状态显示（新增）
+            if market_state == "trending":
+                state_emoji = "📊"
+                state_text = f"{state_emoji} **市场状态: 趋势市**"
+                analysis_parts.append(state_text)
+                analysis_parts.append(f"   判断依据: {', '.join(market_state_reason)}")
+                analysis_parts.append(f"   策略: 跟随趋势，等待回调/反弹到 EMA20 顺势入场")
+                analysis_parts.append(f"   目标: 3-5%，盈亏比 ≥ 1:1.5")
+                analysis_parts.append(f"   严禁: 逆势做超短线")
+            elif market_state == "ranging":
+                state_emoji = "🔄"
+                state_text = f"{state_emoji} **市场状态: 震荡市**"
+                analysis_parts.append(state_text)
+                analysis_parts.append(f"   判断依据: {', '.join(market_state_reason)}")
+                analysis_parts.append(f"   策略: 5分钟级别高抛低吸，支撑位多、压力位空")
+                analysis_parts.append(f"   目标: 1-2%，盈亏比 ≥ 1:1.2")
+                analysis_parts.append(f"   严禁: 追涨杀跌")
+            else:
+                analysis_parts.append(f"⚠️ 市场状态: 不明确，观望为主")
+
+            analysis_parts.append(f"")
+            analysis_parts.append(f"日内趋势(30m EMA): {intraday_emoji} {intraday_trend}")
+
+            analysis = analysis_parts
 
             # 检查15分钟级别入场时机
             if df_15m is not None and len(df_15m) >= 20:

backend/app/news_agent/analyzer.py

@@ -32,6 +32,10 @@ class NewsAnalyzer:
         self.batch_size = 10  # 每次最多分析 10 条新闻（只传标题，可以增加数量）
         self.max_retries = 2
 
+        # 余额错误通知冷却时间（秒）
+        self._balance_error_cooldown = 3600  # 1小时内只通知一次
+        self._balance_error_last_notified = None
+
     def _build_analysis_prompt(self, news_item: NewsItem) -> str:
         """构建单条新闻的分析提示词"""
 
@@ -315,6 +319,13 @@ class NewsAnalyzer:
                 except Exception as e:
                     logger.warning(f"分析失败 (尝试 {attempt + 1}/{self.max_retries}): {e}")
 
+                    # 检查是否是余额不足错误 (402)
+                    error_str = str(e)
+                    error_code = str(e).split('Error code: ')[1].split(' -')[0] if 'Error code:' in error_str else ''
+                    if error_code == '402' or ('402' in error_str and 'insufficient balance' in error_str.lower()):
+                        await self._notify_balance_error(e)
+                        break  # 余额不足不再重试
+
             logger.error(f"新闻分析失败，已达最大重试次数: {news_item.title[:50]}")
             return None
 
@@ -369,11 +380,57 @@ class NewsAnalyzer:
                     results.extend([None] * len(batch))
 
             except Exception as e:
+                error_str = str(e)
+                error_code = str(e).split('Error code: ')[1].split(' -')[0] if 'Error code:' in error_str else ''
+
                 logger.error(f"批量分析失败: {e}")
+
+                # 检查是否是余额不足错误 (402)
+                if error_code == '402' or ('402' in error_str and 'insufficient balance' in error_str.lower()):
+                    await self._notify_balance_error(e)
+
                 results.extend([None] * len(batch))
 
         return results
 
+    async def _notify_balance_error(self, error: Exception):
+        """
+        发送余额不足的飞书通知
+
+        Args:
+            error: 异常对象
+        """
+        # 检查冷却时间
+        now = datetime.now()
+        if self._balance_error_last_notified:
+            time_since_last = (now - self._balance_error_last_notified).total_seconds()
+            if time_since_last < self._balance_error_cooldown:
+                logger.info(f"余额错误通知冷却中，剩余 {int(self._balance_error_cooldown - time_since_last)} 秒")
+                return
+
+        # 发送通知
+        try:
+            from app.services.feishu_service import get_feishu_service
+            feishu = get_feishu_service()
+
+            message = f"""🚨 **新闻分析 LLM API 余额不足警告**
+
+**服务商**: DeepSeek
+**错误类型**: 余额不足 (Insufficient Balance)
+**错误信息**: {str(error)[:200]}
+**时间**: {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
+
+⚠️ 请及时充值，否则新闻智能体将无法正常工作"""
+
+            await feishu.send_text(message)
+            logger.warning("已发送 DeepSeek 余额不足飞书通知")
+
+            # 记录通知时间
+            self._balance_error_last_notified = now
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"发送余额不足通知失败: {e}")
+
     def calculate_priority(self, analysis: Dict[str, Any], quality_score: float = 0.5) -> float:
         """
         根据分析结果计算优先级

backend/app/services/multi_llm_service.py

@@ -152,7 +152,7 @@ class MultiLLMService:
 
     async def _notify_balance_error(self, provider: str, error: Exception):
         """
-        发送余额不足的Telegram通知
+        发送余额不足的通知（Telegram + 飞书）
 
         Args:
             provider: LLM提供商
@@ -170,14 +170,17 @@ class MultiLLMService:
         # 发送通知
         try:
             from app.services.telegram_service import get_telegram_service
+            from app.services.feishu_service import get_feishu_service
             telegram = get_telegram_service()
+            feishu = get_feishu_service()
 
             provider_name = {
                 'zhipu': '智谱AI (GLM-4)',
                 'deepseek': 'DeepSeek'
             }.get(provider, provider)
 
-            message = f"""🚨 <b>LLM API 余额不足警告</b>
+            # Telegram 通知
+            telegram_message = f"""🚨 <b>LLM API 余额不足警告</b>
 
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 
@@ -189,8 +192,21 @@ class MultiLLMService:
 
 <i>请及时充值，否则智能体将无法正常工作</i>"""
 
-            await telegram.send_message(message, parse_mode="HTML")
-            logger.warning(f"已发送 {provider} 余额不足Telegram通知")
+            await telegram.send_message(telegram_message, parse_mode="HTML")
+            logger.info(f"已发送 {provider} 余额不足 Telegram 通知")
+
+            # 飞书通知
+            feishu_message = f"""🚨 **LLM API 余额不足警告**
+
+**服务商**: {provider_name}
+**错误类型**: 余额不足 (Insufficient Balance)
+**错误信息**: {str(error)[:200]}
+**时间**: {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
+
+⚠️ 请及时充值，否则智能体将无法正常工作"""
+
+            await feishu.send_text(feishu_message)
+            logger.info(f"已发送 {provider} 余额不足飞书通知")
 
             # 记录通知时间
             self._balance_error_notified[provider] = now