650 lines
24 KiB
Python
650 lines
24 KiB
Python
"""
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||
LLM 驱动的信号分析器 - 让 LLM 自主分析市场数据并给出交易信号
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||
"""
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import json
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import re
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import pandas as pd
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from typing import Dict, Any, Optional, List
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||
from datetime import datetime
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from app.utils.logger import logger
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from app.services.llm_service import llm_service
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||
from app.services.news_service import get_news_service
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class LLMSignalAnalyzer:
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||
"""LLM 驱动的交易信号分析器"""
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# 系统提示词 - 让 LLM 自主分析
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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。
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## 核心理念
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加密货币市场波动大，每天都有交易机会。你的目标是：
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- **主动寻找机会**，而不是被动等待完美信号
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- 短线交易重点关注：超跌反弹、超涨回落、关键位突破
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- 中线交易重点关注：趋势回调、形态突破、多周期共振
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## 一、量价分析（最重要）
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量价关系是判断趋势真假的核心：
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### 1. 健康上涨信号
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- **放量上涨**：价格上涨 + 成交量放大（量比>1.5）= 上涨有效，可追多
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- **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
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### 2. 健康下跌信号
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||
- **放量下跌**：价格下跌 + 成交量放大 = 下跌有效，可追空
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- **缩量反弹**：下跌后反弹 + 成交量萎缩 = 反弹无力，可做空
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### 3. 量价背离（重要反转信号）
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- **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
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- **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
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- **天量见顶**：极端放量（量比>3）后价格滞涨 → 主力出货信号
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- **地量见底**：极端缩量（量比<0.3）后价格企稳 → 抛压枯竭信号
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### 4. 突破确认
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- **有效突破**：突破关键位 + 放量确认（量比>1.5）= 真突破
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- **假突破**：突破关键位 + 缩量 = 假突破，可能回落
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## 二、K线形态分析
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### 反转形态
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- **锤子线/倒锤子**：下跌趋势中出现，下影线长 = 底部信号
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- **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
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- **十字星**：在高位/低位出现 = 变盘信号
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- **早晨之星/黄昏之星**：三根K线组合的反转信号
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### 持续形态
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- **三连阳/三连阴**：趋势延续信号
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- **旗形整理**：趋势中的健康回调
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## 三、技术指标分析
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### RSI（相对强弱指标）
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- RSI < 30：超卖区，关注反弹机会
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- RSI > 70：超买区，关注回落风险
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- RSI 背离：价格与 RSI 走势相反 = 重要反转信号
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### MACD
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- 金叉（DIF 上穿 DEA）：做多信号
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- 死叉（DIF 下穿 DEA）：做空信号
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- 零轴上方金叉：强势做多
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- 零轴下方死叉：强势做空
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- MACD 柱状图背离：重要反转信号
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### 布林带
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- 触及下轨 + 企稳：反弹做多
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- 触及上轨 + 受阻：回落做空
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- 布林带收口：即将变盘
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- 布林带开口：趋势启动
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### 均线系统
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- 多头排列（MA5>MA10>MA20）：上涨趋势
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- 空头排列（MA5<MA10<MA20）：下跌趋势
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- 价格回踩均线支撑：低吸机会
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- 价格反弹均线压力：做空机会
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## 四、新闻舆情分析
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结合最新市场新闻判断：
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- **重大利好**：监管利好、机构入场、ETF 通过等 → 提高做多置信度
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- **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
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- **市场情绪**：恐慌指数、社交媒体热度
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- **大户动向**：鲸鱼转账、交易所流入流出
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## 五、多周期共振
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- 4H + 1H 同向 = 中线信号更可靠
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- 1H + 15M 同向 = 短线信号更可靠
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- 多周期 RSI 同时超买/超卖 = 强反转信号
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## 六、入场方式
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- **market**：现价立即入场 - 信号已经触发，建议立即开仓
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- **limit**：挂单等待入场 - 等价格回调到更好位置再入场
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## 输出格式
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请严格按照以下 JSON 格式输出：
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```json
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{
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"analysis_summary": "简要描述当前市场状态（50字以内）",
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||
"volume_analysis": "量价分析结论（30字以内）",
|
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"news_sentiment": "positive/negative/neutral",
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||
"news_impact": "新闻对市场的影响分析（30字以内）",
|
||
"signals": [
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||
{
|
||
"type": "short_term/medium_term/long_term",
|
||
"action": "buy/sell/wait",
|
||
"entry_type": "market/limit",
|
||
"confidence": 0-100,
|
||
"grade": "A/B/C/D",
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||
"entry_price": 建议入场价,
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||
"stop_loss": 止损价,
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||
"take_profit": 止盈价,
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||
"reason": "详细的入场理由（必须包含量价分析）",
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||
"risk_warning": "风险提示"
|
||
}
|
||
],
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||
"key_levels": {
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||
"support": [支撑位列表],
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||
"resistance": [阻力位列表]
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||
}
|
||
}
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```
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## 信号等级与置信度
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- **A级**（80-100）：量价配合 + 多指标共振 + 多周期确认
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- **B级**（60-79）：量价配合 + 主要指标确认
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- **C级**（40-59）：有机会但量价不够理想
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- **D级**（<40）：量价背离或信号矛盾
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## 重要原则
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1. **量价优先** - 任何信号都必须有量能配合才可靠
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2. **积极但不冒进** - 有合理依据就给出信号，不要过于保守
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3. 每种类型最多输出一个信号
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4. 止损必须明确，风险收益比至少 1:1.5
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||
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"）
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||
6. entry_type 必须明确：信号已触发用 market，等待更好价位用 limit
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||
7. 短线信号止损控制在 1-2%，中线信号止损控制在 2-4%"""
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def __init__(self):
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"""初始化分析器"""
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self.news_service = get_news_service()
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||
logger.info("LLM 信号分析器初始化完成（含新闻舆情）")
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||
|
||
async def analyze(self, symbol: str, data: Dict[str, pd.DataFrame],
|
||
symbols: List[str] = None) -> Dict[str, Any]:
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||
"""
|
||
使用 LLM 分析市场数据
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Args:
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symbol: 交易对，如 'BTCUSDT'
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||
data: 多周期K线数据 {'5m': df, '15m': df, '1h': df, '4h': df}
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||
symbols: 所有监控的交易对（用于过滤相关新闻）
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||
|
||
Returns:
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||
分析结果
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||
"""
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try:
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# 获取新闻数据
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news_text = await self._get_news_context(symbol, symbols or [symbol])
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||
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||
# 构建数据提示
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data_prompt = self._build_data_prompt(symbol, data, news_text)
|
||
|
||
# 调用 LLM
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response = llm_service.chat([
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||
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT},
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||
{"role": "user", "content": data_prompt}
|
||
])
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||
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if not response:
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||
logger.warning(f"{symbol} LLM 分析无响应")
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||
return self._empty_result(symbol, "LLM 无响应")
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# 解析响应
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result = self._parse_response(response)
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result['symbol'] = symbol
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result['timestamp'] = datetime.now().isoformat()
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# 记录日志
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signals = result.get('signals', [])
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if signals:
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for sig in signals:
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logger.info(f"{symbol} [{sig['type']}] {sig['action']} "
|
||
f"置信度:{sig['confidence']}% 等级:{sig['grade']} "
|
||
f"原因:{sig['reason'][:50]}...")
|
||
else:
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logger.info(f"{symbol} 无交易信号 - {result.get('analysis_summary', '观望')}")
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||
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return result
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except Exception as e:
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||
logger.error(f"{symbol} LLM 分析出错: {e}")
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||
import traceback
|
||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||
return self._empty_result(symbol, str(e))
|
||
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||
async def _get_news_context(self, symbol: str, symbols: List[str]) -> str:
|
||
"""获取新闻上下文（暂时禁用）"""
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||
# 暂时禁用新闻获取，只做技术面分析
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||
return ""
|
||
|
||
def _build_data_prompt(self, symbol: str, data: Dict[str, pd.DataFrame],
|
||
news_text: str = "") -> str:
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||
"""构建数据提示词"""
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parts = [f"# {symbol} 市场数据分析\n"]
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parts.append(f"分析时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")
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||
# 当前价格
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if '5m' in data and not data['5m'].empty:
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current_price = float(data['5m'].iloc[-1]['close'])
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parts.append(f"**当前价格**: ${current_price:,.2f}\n")
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||
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# 各周期数据
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for interval in ['4h', '1h', '15m', '5m']:
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df = data.get(interval)
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if df is None or df.empty:
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||
continue
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parts.append(f"\n## {interval.upper()} 周期数据")
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||
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# 最新指标
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latest = df.iloc[-1]
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parts.append(self._format_indicators(latest))
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# 最近 K 线数据
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parts.append(self._format_recent_klines(df, interval))
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# 添加新闻数据
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if news_text and news_text != "暂无相关新闻":
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parts.append(f"\n{news_text}")
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parts.append("\n---")
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parts.append("请综合分析以上技术数据和新闻舆情，判断是否存在短线、中线或长线的交易机会。")
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||
parts.append("如果没有明确的交易机会，signals 数组返回空即可。")
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||
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||
return "\n".join(parts)
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||
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||
def _format_indicators(self, row: pd.Series) -> str:
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||
"""格式化指标数据"""
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||
lines = []
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||
# 价格
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close = row.get('close', 0)
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open_price = row.get('open', 0)
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||
high = row.get('high', 0)
|
||
low = row.get('low', 0)
|
||
change = ((close - open_price) / open_price * 100) if open_price else 0
|
||
lines.append(f"- K线: O={open_price:.2f} H={high:.2f} L={low:.2f} C={close:.2f} ({change:+.2f}%)")
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||
|
||
# 均线
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||
ma5 = row.get('ma5', 0)
|
||
ma10 = row.get('ma10', 0)
|
||
ma20 = row.get('ma20', 0)
|
||
ma50 = row.get('ma50', 0)
|
||
if pd.notna(ma20):
|
||
ma_str = f"- 均线: MA5={ma5:.2f}, MA10={ma10:.2f}, MA20={ma20:.2f}"
|
||
if pd.notna(ma50):
|
||
ma_str += f", MA50={ma50:.2f}"
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||
lines.append(ma_str)
|
||
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# RSI
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rsi = row.get('rsi', 0)
|
||
if pd.notna(rsi):
|
||
rsi_status = "超卖" if rsi < 30 else ("超买" if rsi > 70 else "中性")
|
||
lines.append(f"- RSI: {rsi:.1f} ({rsi_status})")
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||
# MACD
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macd = row.get('macd', 0)
|
||
macd_signal = row.get('macd_signal', 0)
|
||
macd_hist = row.get('macd_hist', 0)
|
||
if pd.notna(macd):
|
||
macd_status = "多头" if macd > macd_signal else "空头"
|
||
lines.append(f"- MACD: DIF={macd:.4f}, DEA={macd_signal:.4f}, 柱={macd_hist:.4f} ({macd_status})")
|
||
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# KDJ
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||
k = row.get('k', 0)
|
||
d = row.get('d', 0)
|
||
j = row.get('j', 0)
|
||
if pd.notna(k):
|
||
lines.append(f"- KDJ: K={k:.1f}, D={d:.1f}, J={j:.1f}")
|
||
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||
# 布林带
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||
bb_upper = row.get('bb_upper', 0)
|
||
bb_middle = row.get('bb_middle', 0)
|
||
bb_lower = row.get('bb_lower', 0)
|
||
if pd.notna(bb_upper):
|
||
lines.append(f"- 布林带: 上={bb_upper:.2f}, 中={bb_middle:.2f}, 下={bb_lower:.2f}")
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||
# ATR
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||
atr = row.get('atr', 0)
|
||
if pd.notna(atr):
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||
lines.append(f"- ATR: {atr:.2f}")
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||
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||
# 成交量
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volume = row.get('volume', 0)
|
||
volume_ratio = row.get('volume_ratio', 0)
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||
if pd.notna(volume_ratio):
|
||
vol_status = "放量" if volume_ratio > 1.5 else ("缩量" if volume_ratio < 0.5 else "正常")
|
||
lines.append(f"- 成交量: {volume:.2f}, 量比={volume_ratio:.2f} ({vol_status})")
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||
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||
return "\n".join(lines)
|
||
|
||
def _format_recent_klines(self, df: pd.DataFrame, interval: str) -> str:
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||
"""格式化最近 K 线（含量价分析）"""
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# 根据周期决定显示数量
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count = {'4h': 6, '1h': 12, '15m': 8, '5m': 6}.get(interval, 6)
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||
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if len(df) < count:
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||
count = len(df)
|
||
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||
lines = [f"\n最近 {count} 根 K 线（含量价数据）:"]
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||
lines.append("| 时间 | 开盘 | 最高 | 最低 | 收盘 | 涨跌 | 成交量 | 量比 | RSI |")
|
||
lines.append("|------|------|------|------|------|------|--------|------|-----|")
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||
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||
for i in range(-count, 0):
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||
row = df.iloc[i]
|
||
change = ((row['close'] - row['open']) / row['open'] * 100) if row['open'] else 0
|
||
change_str = f"{change:+.2f}%"
|
||
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）
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||
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} | {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
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||
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
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||
if len(df) >= 10:
|
||
recent_10 = df.iloc[-10:]
|
||
# 检查是否有新高/新低
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||
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 = {
|
||
'raw_response': response,
|
||
'analysis_summary': '',
|
||
'signals': [],
|
||
'key_levels': {'support': [], 'resistance': []}
|
||
}
|
||
|
||
try:
|
||
# 尝试提取 JSON
|
||
json_match = re.search(r'```json\s*([\s\S]*?)\s*```', response)
|
||
if json_match:
|
||
json_str = json_match.group(1)
|
||
else:
|
||
# 尝试直接解析
|
||
json_str = response
|
||
|
||
parsed = json.loads(json_str)
|
||
|
||
result['analysis_summary'] = parsed.get('analysis_summary', '')
|
||
result['signals'] = parsed.get('signals', [])
|
||
result['key_levels'] = parsed.get('key_levels', {'support': [], 'resistance': []})
|
||
|
||
# 验证和清理信号
|
||
valid_signals = []
|
||
for sig in result['signals']:
|
||
if self._validate_signal(sig):
|
||
valid_signals.append(sig)
|
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result['signals'] = valid_signals
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except json.JSONDecodeError:
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logger.warning("LLM 响应不是有效 JSON，尝试提取关键信息")
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result['analysis_summary'] = self._extract_summary(response)
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return result
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def _validate_signal(self, signal: Dict[str, Any]) -> bool:
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||
"""验证信号是否有效"""
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required_fields = ['type', 'action', 'confidence', 'grade', 'reason']
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||
for field in required_fields:
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if field not in signal:
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return False
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# 验证类型
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if signal['type'] not in ['short_term', 'medium_term', 'long_term']:
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return False
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# 验证动作
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if signal['action'] not in ['buy', 'sell', 'wait']:
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return False
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# wait 动作不算有效信号
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if signal['action'] == 'wait':
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return False
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# 验证置信度（必须 >= 60 才算有效信号，即 B 级及以上）
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confidence = signal.get('confidence', 0)
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if not isinstance(confidence, (int, float)) or confidence < 60:
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return False
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# 验证入场类型（默认为 market）
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entry_type = signal.get('entry_type', 'market')
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if entry_type not in ['market', 'limit']:
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signal['entry_type'] = 'market' # 默认现价入场
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return True
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def _extract_summary(self, text: str) -> str:
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||
"""从文本中提取摘要"""
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text = text.strip()
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||
if len(text) > 100:
|
||
return text[:100] + "..."
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||
return text
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||
|
||
def _empty_result(self, symbol: str, reason: str = "") -> Dict[str, Any]:
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||
"""返回空结果"""
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return {
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||
'symbol': symbol,
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||
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
|
||
'analysis_summary': reason or '无法分析',
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||
'signals': [],
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||
'key_levels': {'support': [], 'resistance': []},
|
||
'error': reason
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||
}
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||
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||
def get_best_signal(self, result: Dict[str, Any]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
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"""
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||
从分析结果中获取最佳信号
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||
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||
Args:
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||
result: analyze() 的返回结果
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Returns:
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||
最佳信号，如果没有则返回 None
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"""
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signals = result.get('signals', [])
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||
if not signals:
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return None
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||
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||
# 按置信度排序
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sorted_signals = sorted(signals, key=lambda x: x.get('confidence', 0), reverse=True)
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||
return sorted_signals[0]
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||
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||
def format_signal_message(self, signal: Dict[str, Any], symbol: str) -> str:
|
||
"""
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||
格式化信号消息（用于 Telegram 通知）
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||
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||
Args:
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||
signal: 信号数据
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||
symbol: 交易对
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||
|
||
Returns:
|
||
格式化的消息文本
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||
"""
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||
type_map = {
|
||
'short_term': '短线',
|
||
'medium_term': '中线',
|
||
'long_term': '长线'
|
||
}
|
||
action_map = {
|
||
'buy': '做多',
|
||
'sell': '做空'
|
||
}
|
||
|
||
signal_type = type_map.get(signal['type'], signal['type'])
|
||
action = action_map.get(signal['action'], signal['action'])
|
||
grade = signal.get('grade', 'C')
|
||
confidence = signal.get('confidence', 0)
|
||
entry_type = signal.get('entry_type', 'market')
|
||
|
||
# 等级图标
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||
grade_icon = {'A': '⭐⭐⭐', 'B': '⭐⭐', 'C': '⭐', 'D': ''}.get(grade, '')
|
||
|
||
# 方向图标
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||
action_icon = '🟢' if signal['action'] == 'buy' else '🔴'
|
||
|
||
# 入场类型
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||
entry_type_text = '现价入场' if entry_type == 'market' else '挂单等待'
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||
entry_type_icon = '⚡' if entry_type == 'market' else '⏳'
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||
|
||
# 计算风险收益比
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||
entry = signal.get('entry_price', 0)
|
||
sl = signal.get('stop_loss', 0)
|
||
tp = signal.get('take_profit', 0)
|
||
sl_percent = ((sl - entry) / entry * 100) if entry else 0
|
||
tp_percent = ((tp - entry) / entry * 100) if entry else 0
|
||
|
||
message = f"""📊 {symbol} {signal_type}信号
|
||
|
||
{action_icon} **方向**: {action}
|
||
{entry_type_icon} **入场**: {entry_type_text}
|
||
⭐ **等级**: {grade} {grade_icon}
|
||
📈 **置信度**: {confidence}%
|
||
|
||
💰 **入场价**: ${entry:,.2f}
|
||
🛑 **止损价**: ${sl:,.2f} ({sl_percent:+.1f}%)
|
||
🎯 **止盈价**: ${tp:,.2f} ({tp_percent:+.1f}%)
|
||
|
||
📝 **分析理由**:
|
||
{signal.get('reason', '无')}
|
||
|
||
⚠️ **风险提示**:
|
||
{signal.get('risk_warning', '请注意风险控制')}"""
|
||
|
||
return message
|
||
|
||
def format_feishu_card(self, signal: Dict[str, Any], symbol: str) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""
|
||
格式化飞书卡片消息
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||
|
||
Args:
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||
signal: 信号数据
|
||
symbol: 交易对
|
||
|
||
Returns:
|
||
包含 title, content, color 的字典
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||
"""
|
||
type_map = {
|
||
'short_term': '短线',
|
||
'medium_term': '中线',
|
||
'long_term': '长线'
|
||
}
|
||
action_map = {
|
||
'buy': '做多',
|
||
'sell': '做空'
|
||
}
|
||
|
||
signal_type = type_map.get(signal['type'], signal['type'])
|
||
action = action_map.get(signal['action'], signal['action'])
|
||
grade = signal.get('grade', 'C')
|
||
confidence = signal.get('confidence', 0)
|
||
entry_type = signal.get('entry_type', 'market')
|
||
|
||
# 等级图标
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||
grade_icon = {'A': '⭐⭐⭐', 'B': '⭐⭐', 'C': '⭐', 'D': ''}.get(grade, '')
|
||
|
||
# 入场类型
|
||
entry_type_text = '现价入场' if entry_type == 'market' else '挂单等待'
|
||
entry_type_icon = '⚡' if entry_type == 'market' else '⏳'
|
||
|
||
# 标题和颜色
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if signal['action'] == 'buy':
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||
title = f"🟢 {symbol} {signal_type}做多信号 [{entry_type_text}]"
|
||
color = "green"
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||
else:
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||
title = f"🔴 {symbol} {signal_type}做空信号 [{entry_type_text}]"
|
||
color = "red"
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||
# 计算风险收益比
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||
entry = signal.get('entry_price', 0)
|
||
sl = signal.get('stop_loss', 0)
|
||
tp = signal.get('take_profit', 0)
|
||
sl_percent = ((sl - entry) / entry * 100) if entry else 0
|
||
tp_percent = ((tp - entry) / entry * 100) if entry else 0
|
||
|
||
# 构建 Markdown 内容
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||
content_parts = [
|
||
f"**{signal_type}** | **{grade}**{grade_icon} | **{confidence}%** 置信度",
|
||
f"{entry_type_icon} **入场方式**: {entry_type_text}",
|
||
"",
|
||
f"💰 **入场**: ${entry:,.2f}",
|
||
f"🛑 **止损**: ${sl:,.2f} ({sl_percent:+.1f}%)",
|
||
f"🎯 **止盈**: ${tp:,.2f} ({tp_percent:+.1f}%)",
|
||
"",
|
||
f"📝 **分析理由**:",
|
||
f"{signal.get('reason', '无')}",
|
||
"",
|
||
f"⚠️ **风险提示**:",
|
||
f"{signal.get('risk_warning', '请注意风险控制')}",
|
||
]
|
||
|
||
return {
|
||
'title': title,
|
||
'content': '\n'.join(content_parts),
|
||
'color': color
|
||
}
|