处理重复开仓的问题

backend/app/crypto_agent/trading_decision_maker.py

@@ -55,6 +55,12 @@ class TradingDecisionMaker:
 - 同向新信号
 - 趋势加强
 
+**价格距离限制（重要）**：
+- 如果已有持仓/挂单的价格与新价格距离 < 1%，**不加仓也不开新仓**
+- 例如：现有 BTC 做多持仓 @ $95,000，新信号 @ $95,500（差距 0.52% < 1%），拒绝开仓
+- 这是为了避免在同一价格区域重复建仓，导致风险过度集中
+- **例外**：如果信号是 A 级（confidence >= 90）且趋势非常强劲，可以考虑放宽到 0.5%
+
 ### 4. 减仓（REDUCE）
 **时机**：
 - 部分止盈
@@ -258,6 +264,13 @@ class TradingDecisionMaker:
             'max_leverage': max_leverage
         }
 
+        # 价格距离检查信息（用于 LLM 判断）
+        context['price_distance_check'] = {
+            'enabled': True,
+            'min_distance_percent': 1.0,  # 最小价格距离 1%
+            'exception_threshold': 90  # A 级信号且 confidence >= 90 时可放宽到 0.5%
+        }
+
         return context
 
     def _build_decision_prompt(self, context: Dict[str, Any]) -> str:
@@ -355,6 +368,14 @@ class TradingDecisionMaker:
         prompt_parts.append(f"可用杠杆空间: {lev_info.get('available_leverage_percent', 0):.1f}%")
         prompt_parts.append(f"最大杠杆限制: {lev_info.get('max_leverage', 20)}x")
 
+        # 价格距离检查规则
+        price_check = context.get('price_distance_check', {})
+        if price_check.get('enabled'):
+            prompt_parts.append(f"\n## 价格距离限制")
+            prompt_parts.append(f"⚠️ 重要：如果有相同方向的持仓/挂单，价格距离必须 >= {price_check.get('min_distance_percent', 1)}%")
+            prompt_parts.append(f"- 低于此距离不开新仓，避免风险过度集中")
+            prompt_parts.append(f"- A级信号（confidence >= {price_check.get('exception_threshold', 90)}）可考虑放宽到 0.5%")
+
         prompt_parts.append(f"\n请根据以上信息，做出交易决策。")
 
         return "\n".join(prompt_parts)

backend/app/services/paper_trading_service.py

@@ -186,19 +186,38 @@ class PaperTradingService:
             result['message'] = msg
             return result
 
-        # 2. 检查是否有接近的挂单（价格差距 < 1%）
+        # 2. 检查是否有接近的订单（包括挂单和持仓）
+        # 安全网阈值（LLM 已在提示词中告知此规则，这是最后的安全检查）
+        # 设置一个更宽松的阈值，主要判断由 LLM 负责
+        price_distance_threshold = 0.003  # 0.3% 作为安全网
+
         same_direction_orders = [
             order for order in self.active_orders.values()
             if order.symbol == symbol and order.side == side
         ]
+
+        # 检查挂单距离
         pending_orders = [
             order for order in same_direction_orders
             if order.status == OrderStatus.PENDING
         ]
         for pending in pending_orders:
             price_diff = abs(pending.entry_price - entry_price) / pending.entry_price
-            if price_diff < 0.01:  # 价格差距小于 1%
+            if price_diff < price_distance_threshold:
-                msg = f"已有接近的挂单 @ ${pending.entry_price:,.2f}（价格差距 {price_diff*100:.2f}%）"
+                msg = f"已有接近的挂单 @ ${pending.entry_price:,.2f}（价格差距 {price_diff*100:.2f}% < {price_distance_threshold*100:.0f}%）"
+                logger.info(f"订单限制: {symbol} {msg}，新信号 @ ${entry_price:,.2f}，跳过")
+                result['message'] = msg
+                return result
+
+        # 检查持仓距离（避免在已有持仓价格附近重复开仓）
+        open_positions = [
+            order for order in same_direction_orders
+            if order.status == OrderStatus.OPEN
+        ]
+        for position in open_positions:
+            price_diff = abs(position.entry_price - entry_price) / position.entry_price
+            if price_diff < price_distance_threshold:
+                msg = f"已有接近的持仓 @ ${position.entry_price:,.2f}（价格差距 {price_diff*100:.2f}% < {price_distance_threshold*100:.0f}%）"
                 logger.info(f"订单限制: {symbol} {msg}，新信号 @ ${entry_price:,.2f}，跳过")
                 result['message'] = msg
                 return result
@@ -866,6 +885,58 @@ class PaperTradingService:
 
         return None
 
+    def _calculate_dynamic_price_threshold(self, symbol: str, current_price: float) -> float:
+        """
+        根据市场波动率动态计算价格距离阈值
+
+        使用 ATR (Average True Range) 来衡量波动率：
+        - 高波动率币种（如山寨币）→ 更大的阈值
+        - 低波动率币种（如 BTC）→ 更小的阈值
+
+        Args:
+            symbol: 交易对
+            current_price: 当前价格
+
+        Returns:
+            动态价格阈值（例如 0.01 = 1%）
+        """
+        try:
+            # 获取市场数据服务
+            from app.services.bitget_service import bitget_service
+
+            # 获取 1 小时 K 线数据来计算 ATR
+            df = bitget_service.get_klines(symbol, interval='1h', limit=50)
+
+            if df is None or len(df) < 14 or 'atr' not in df.columns:
+                # 无法获取 ATR，使用默认值 1%
+                logger.debug(f"{symbol} 无法获取 ATR，使用默认阈值 1%")
+                return 0.01
+
+            # 获取最新的 ATR 值
+            current_atr = float(df['atr'].iloc[-1])
+
+            # 计算 ATR 占价格的百分比
+            atr_percent = (current_atr / current_price) * 100
+
+            # 动态阈值：ATR% 的 50% 作为价格距离阈值
+            # 例如：ATR = 3% → 阈值 = 1.5%
+            #       ATR = 1% → 阈值 = 0.5%
+            dynamic_threshold = (atr_percent / 100) * 0.5
+
+            # 设置最小和最大阈值限制
+            min_threshold = 0.005  # 最小 0.5%
+            max_threshold = 0.02   # 最大 2%
+
+            dynamic_threshold = max(min_threshold, min(dynamic_threshold, max_threshold))
+
+            logger.debug(f"{symbol} ATR: {atr_percent:.2f}%, 动态阈值: {dynamic_threshold*100:.2f}%")
+
+            return dynamic_threshold
+
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"{symbol} 计算动态阈值失败: {e}，使用默认值 1%")
+            return 0.01
+
     def close_order_manual(self, order_id: str, exit_price: float) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         """手动平仓或取消挂单"""
         if order_id not in self.active_orders: