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# 数据库存储和Web展示功能
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## 功能概述
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本系统现已支持将策略筛选结果按策略分组存储到SQLite数据库，并提供Web界面进行可视化展示。
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## 🗄️ 数据库设计
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### 主要表结构
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1. **strategies** - 策略表
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- 存储不同的交易策略信息
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- 支持策略配置参数的JSON存储
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2. **scan_sessions** - 扫描会话表
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- 记录每次市场扫描的信息
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- 关联策略ID，记录扫描统计数据
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3. **stock_signals** - 股票信号表
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- 存储具体的股票筛选信号
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- 包含完整的K线数据和技术指标
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4. **pullback_alerts** - 回踩监控表
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- 存储回踩提醒信息
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- 关联原始信号，记录回踩详情
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### 数据库文件位置
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- 数据库文件: `data/trading.db`
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- 建表脚本: `src/database/schema.sql`
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## 🌐 Web展示功能
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### 启动Web服务
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```bash
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# 方法1: 使用启动脚本
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python start_web.py
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# 方法2: 直接运行
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cd web
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python app.py
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```
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### 访问地址
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- 首页: http://localhost:8080
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- 交易信号: http://localhost:8080/signals
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- 回踩监控: http://localhost:8080/pullbacks
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### 页面功能
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#### 1. 首页 (/)
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- 策略统计概览
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- 最新交易信号列表
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- 最近回踩提醒
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#### 2. 交易信号页面 (/signals)
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- 详细的信号列表
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- 支持策略和时间范围筛选
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- 分页显示
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#### 3. 回踩监控页面 (/pullbacks)
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- 回踩提醒记录
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- 风险等级分类
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- 统计图表
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### API接口
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- `GET /api/signals` - 获取信号数据
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- `GET /api/stats` - 获取策略统计
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- `GET /api/pullbacks` - 获取回踩提醒
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## 🔧 使用方法
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### 1. 策略扫描自动存储
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当运行K线形态策略扫描时，结果会自动存储到数据库：
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```python
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from src.strategy.kline_pattern_strategy import KLinePatternStrategy
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# 初始化策略（会自动创建数据库连接）
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strategy = KLinePatternStrategy(data_fetcher, notification_manager, config)
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# 执行市场扫描（结果自动存储到数据库）
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results = strategy.scan_market()
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```
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### 2. 手动数据库操作
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```python
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from src.database.database_manager import DatabaseManager
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# 初始化数据库管理器
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db_manager = DatabaseManager()
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# 获取最新信号
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signals = db_manager.get_latest_signals(limit=50)
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# 获取策略统计
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stats = db_manager.get_strategy_stats()
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# 按日期范围查询
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from datetime import date, timedelta
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start_date = date.today() - timedelta(days=7)
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recent_signals = db_manager.get_signals_by_date_range(start_date)
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```
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### 3. 多策略支持
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系统支持多个策略的数据分别存储：
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```python
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# 创建新策略
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strategy_id = db_manager.create_or_update_strategy(
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strategy_name="新策略名称",
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strategy_type="strategy_type",
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description="策略描述",
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config={"param1": "value1"}
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)
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```
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## 📊 数据库维护
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### 清理旧数据
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```python
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# 清理90天前的数据
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db_manager.cleanup_old_data(days_to_keep=90)
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```
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### 备份数据库
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```bash
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# 复制数据库文件进行备份
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cp data/trading.db data/trading_backup_$(date +%Y%m%d).db
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```
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## 🎨 Web界面特性
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- **响应式设计**: 支持桌面和移动设备
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- **实时更新**: 数据自动刷新
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- **交互式表格**: 支持排序、筛选
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- **美观界面**: 使用Bootstrap框架
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- **数据导出**: 支持CSV格式导出
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## 🚀 性能优化
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- **缓存机制**: 股票名称缓存，避免重复请求
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- **分页显示**: 大数据量分页加载
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- **索引优化**: 数据库关键字段建立索引
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- **批量操作**: 信号批量保存，提高性能
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## 🔍 故障排除
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### 常见问题
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1. **数据库文件权限问题**
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```bash
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# 检查data目录权限
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ls -la data/
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# 如果需要，修改权限
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chmod 755 data/
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chmod 644 data/trading.db
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```
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2. **Web界面无法访问**
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- 检查Flask是否已安装: `pip install flask`
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- 确认端口5000是否被占用
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- 查看控制台错误信息
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3. **数据库连接失败**
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- 确认data目录存在且可写
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- 检查SQLite库是否正常工作
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### 日志查看
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```bash
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# 查看应用日志
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tail -f logs/trading.log
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# 查看Web服务日志
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# 直接在启动Web服务的终端查看
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```
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## 📈 未来扩展
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- [ ] 支持更多数据库后端（MySQL, PostgreSQL）
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- [ ] 添加用户认证和权限管理
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- [ ] 实现策略回测结果存储
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- [ ] 添加图表可视化功能
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- [ ] 支持策略参数在线调整
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- [ ] 实现数据导入导出功能 |