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1ec9030d1e
309
ARCHITECTURE.md
309
ARCHITECTURE.md
@ -1,309 +0,0 @@
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# 系统架构说明
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## 📐 整体架构
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Binance Futures │
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│ (WebSocket Streams) │
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└────────────────┬────────────────────────────────────────────────┘
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│
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│ WebSocket连接
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Data Ingestion Service (ingestion) │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ • K线数据流 (5m, 15m, 1h, 4h) │ │
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│ │ • 订单簿快照 (Top 20) │ │
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│ │ • 实时成交流 │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ │ 去重 → 缓冲 → 批量写入 │
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│ ▼ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Redis (数据存储) │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Stream: binance:raw:kline:5m (5分钟K线) │ │
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│ │ Stream: binance:raw:kline:15m (15分钟K线) │ │
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│ │ Stream: binance:raw:kline:1h (1小时K线) │ │
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│ │ Stream: binance:raw:kline:4h (4小时K线) │ │
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│ │ Stream: binance:raw:depth:20 (订单簿Top20) │ │
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│ │ Stream: binance:raw:trade (实时成交) │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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└────────────────┬────────────────────────────────────────────────┘
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│
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│ 读取历史数据
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Signal Generation Service (scheduler) │
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 1️⃣ Market Analysis Engine │ │
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│ │ • 获取6个时间周期数据 (5m/15m/1h/4h/1d/1w) │ │
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│ │ • 计算技术指标 (RSI/MACD/ATR/EMA/ADX...) │ │
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│ │ • 识别支撑压力位 │ │
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│ │ • 分析订单流 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 2️⃣ Quantitative Signal Generator │ │
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│ │ • 趋势得分 (Trend Score) │ │
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│ │ • 动量得分 (Momentum Score) │ │
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│ │ • 订单流得分 (OrderFlow Score) │ │
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│ │ • 突破得分 (Breakout Score) │ │
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│ │ • 综合得分 = 加权平均 │ │
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│ │ → 输出: BUY/SELL/HOLD + 置信度 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 3️⃣ LLM Gate (极简门控) │ │
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│ │ ✓ 频率限制 (12次/天, 间隔≥15分钟) │ │
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│ │ ✓ 数据检查 (K线≥100根) │ │
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│ │ ✓ 质量检查 (综合得分≥15) │ │
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│ │ → PASS / BLOCK │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ (if PASS) │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 4️⃣ LLM Decision Maker (可选) │ │
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│ │ • 使用: Deepseek / GPT / Claude │ │
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│ │ • 输入: 多时间周期完整技术分析 │ │
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│ │ • 输出: 交易机会识别 │ │
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│ │ - 日内机会 (Intraday) │ │
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│ │ - 中长线机会 (Swing) │ │
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│ │ - 埋伏点位 (Ambush) │ │
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│ │ • 包含: 进场价/止损/止盈/风险评估 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 5️⃣ Signal Aggregator │ │
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│ │ • 融合量化信号 + LLM信号 │ │
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│ │ • 检查一致性 (Consensus) │ │
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│ │ • 计算最终置信度 │ │
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│ │ • 生成综合建议 │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ 保存到文件 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Output (输出文件) │
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│ │
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│ ./output/latest_signal.json │
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│ { │
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│ "timestamp": "2025-11-30T13:23:24", │
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│ "aggregated_signal": { │
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│ "final_signal": "BUY", │
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│ "final_confidence": 0.75, │
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│ "opportunities": {...} │
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│ }, │
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│ "quantitative_signal": {...}, │
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│ "llm_signal": {...} │
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│ } │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 🔄 数据流详解
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### 1. 实时数据采集 (24/7持续)
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Binance WebSocket → Ingestion Service → Redis Streams
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↓ ↓ ↓
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• K线更新 • 去重过滤 • 持久化存储
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• 订单簿快照 • 缓冲优化 • 时间序列
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• 实时成交 • 批量写入 • 可回溯查询
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**特点**:
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- ✅ 低延迟 (< 100ms)
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- ✅ 高可靠 (自动重连)
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- ✅ 防重复 (去重缓存)
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- ✅ 流量控制 (缓冲 + 速率限制)
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### 2. 信号生成 (定时或手动)
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#### 模式A: 定时自动生成 (scheduler服务)
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每N分钟触发
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↓
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读取Redis历史数据
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↓
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执行完整分析链路
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↓
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保存信号到文件
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**配置**: `SIGNAL_INTERVAL_MINUTES=5` (可调整)
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#### 模式B: 手动执行
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用户触发
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↓
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docker compose exec ingestion python /app/scripts/generate_trading_signal.py
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↓
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一次性生成信号
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### 3. LLM调用控制流程
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量化信号生成
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↓
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┌───────────────────┐
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│ LLM Gate检查 │
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│ │
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│ ✓ 频率OK? │────NO───→ 跳过LLM，使用量化信号
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│ ✓ 数据OK? │
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│ ✓ 质量OK? │
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└───────┬───────────┘
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│ YES
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▼
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调用 LLM API
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↓
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获取深度分析
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↓
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融合量化+LLM
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↓
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输出最终信号
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**Gate保护机制**:
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- 🚦 防止过度调用 (成本控制)
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- 🚦 确保数据质量 (分析准确性)
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- 🚦 频率合理分布 (避免集中消耗)
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## ⚙️ 服务依赖关系
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┌──────────┐
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│ Redis │ ← 基础服务，必须先启动
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└────┬─────┘
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│
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├─────→ ┌──────────────┐
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│ │ Ingestion │ ← 数据采集，持续运行
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│ └──────────────┘
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│
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└─────→ ┌──────────────┐
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│ Scheduler │ ← 信号生成，可选启动
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└──────────────┘
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```
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**启动顺序**:
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1. Redis (自动健康检查)
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2. Ingestion (依赖Redis健康)
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3. Scheduler (依赖Redis健康，可选)
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## 🗂️ 数据存储结构
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### Redis Streams 结构
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binance:raw:kline:5m
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├─ 消息ID: 1701234567890-0
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│ ├─ event_time: 1701234567890
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│ ├─ symbol: BTCUSDT
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│ ├─ kline_start_time: 1701234500000
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│ ├─ kline_close_time: 1701234599999
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│ ├─ open: "91650.10"
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│ ├─ high: "91680.50"
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│ ├─ low: "91620.00"
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│ ├─ close: "91670.30"
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│ ├─ volume: "123.45"
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│ └─ ...
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├─ 消息ID: 1701234567891-0
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│ └─ ...
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└─ (最多保留10000条)
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```
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### 输出文件结构
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```json
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{
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"timestamp": "ISO格式时间戳",
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"aggregated_signal": {
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"final_signal": "BUY|SELL|HOLD",
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"final_confidence": 0.0-1.0,
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"consensus": "字符串描述",
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"opportunities": {
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"intraday": "日内机会详情",
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"swing": "中长线机会详情",
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"ambush": "埋伏点位详情"
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},
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"levels": "价格位详情",
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"recommendation": "综合建议"
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||||||
},
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||||||
"market_analysis": "市场分析详情",
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||||||
"quantitative_signal": "量化信号详情",
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"llm_signal": "LLM信号详情"
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}
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## 🔐 安全和配置
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### 环境变量层级
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1. docker-compose.yml (服务默认配置)
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↓ 可被覆盖
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2. .env 文件 (本地配置)
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↓ 可被覆盖
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3. 环境变量 (运行时配置)
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### 敏感信息保护
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```
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✅ 推荐: 使用 .env.local 文件 (添加到 .gitignore)
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❌ 避免: 直接在 docker-compose.yml 中硬编码API key
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## 📊 性能特征
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### 数据采集服务 (Ingestion)
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- **吞吐量**: ~1000 消息/秒
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- **延迟**: < 100ms (WebSocket → Redis)
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- **内存**: ~50-100 MB
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- **CPU**: < 5% (空闲时)
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### 信号生成服务 (Scheduler)
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- **执行时间**: 2-5秒/次 (无LLM), 10-30秒/次 (有LLM)
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- **内存**: ~200-300 MB
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- **CPU**: 10-20% (计算时), < 1% (等待时)
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### LLM API调用
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- **延迟**: 5-20秒 (Deepseek), 2-10秒 (GPT-4)
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- **成本**: ~$0.001/次 (Deepseek), ~$0.01/次 (GPT-4)
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- **限流**: 通过LLM Gate控制
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## 🎯 设计原则
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1. **关注点分离**
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- 数据采集 ≠ 信号生成
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- 可独立部署、独立扩展
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2. **可靠性优先**
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- WebSocket自动重连
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- Redis持久化
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- 优雅关闭
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3. **成本可控**
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- LLM Gate严格限流
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- 只在高质量场景调用
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4. **灵活配置**
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- 环境变量控制所有参数
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- 支持多种运行模式
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5. **可观测性**
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- 详细日志
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- 健康检查
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- 统计信息
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@ -1,131 +0,0 @@
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# 代码清理总结
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## 清理日期
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2025-11-30
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## 1. 删除的测试日志文件 (10个)
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✅ 已删除所有测试log文件：
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- signal_simplified_gate.log
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- signal_optimized_gate.log
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- signal_fixed_indicators.log
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- signal_clean_prompt.log
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||||||
- signal_optimized_prompt.log
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- signal_mtf.log
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- signal_with_daily_weekly.log
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||||||
- signal_final_test.log
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||||||
- signal_with_prompt.log
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- signal_opportunities.log
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## 2. 删除的不需要的代码
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### signals/llm_gate.py
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**删除的方法 (3个):**
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- `_check_delivery_time()` - 交割时段检查（已不使用）
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- `_check_market_health()` - 市场健康度检查（已不使用）
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- `_identify_high_value_scenario()` - 高价值场景识别（已不使用）
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||||||
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||||||
**简化的参数 (从10个减少到4个):**
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- ❌ 删除: `volatility_min`, `volatility_max`, `min_liquidity_depth`
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||||||
- ❌ 删除: `min_consensus_score`, `min_volume_ratio`
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||||||
- ✅ 保留: `min_candles`, `min_composite_score`, `max_calls_per_day`, `min_call_interval_minutes`
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**简化的检查逻辑:**
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- 从6层复杂检查简化为3层极简检查
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- 只保留：频率限制 + 数据基本可用 + 综合得分
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### config/settings.py
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**删除的配置项 (5个):**
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- ❌ `LLM_VOLATILITY_MIN`
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||||||
- ❌ `LLM_VOLATILITY_MAX`
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|
||||||
- ❌ `LLM_MIN_LIQUIDITY`
|
|
||||||
- ❌ `LLM_MIN_CONSENSUS`
|
|
||||||
- ❌ `LLM_MIN_VOLUME_RATIO`
|
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||||||
|
|
||||||
**保留的配置项 (4个):**
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||||||
- ✅ `LLM_MIN_CANDLES`
|
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||||||
- ✅ `LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE`
|
|
||||||
- ✅ `LLM_MAX_CALLS_PER_DAY`
|
|
||||||
- ✅ `LLM_MIN_INTERVAL_MINUTES`
|
|
||||||
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||||||
### .env
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||||||
**删除的环境变量 (5个):**
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同 settings.py
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### scripts/generate_trading_signal.py
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||||||
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||||||
**简化的LLMGate初始化:**
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- 从13行参数传递简化为4行
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- 删除所有不再使用的参数
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## 3. 更新的文档字符串
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### signals/llm_gate.py
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**之前:**
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LLM Gate - 高级门控系统，严格控制LLM调用频率和质量
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||||||
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只在以下情况调用 LLM:
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1. 市场状态健康 (波动率适中、流动性充足、资金费率正常)
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||||||
2. 信号质量高 (多时间框架一致、成交量验证、订单簿支持、共识≥0.75)
|
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||||||
3. 高价值场景 (趋势回调、真假突破、多因子冲突、重大事件)
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|
||||||
4. 频率受限 (每天最多3~5次、间隔≥30分钟、避开交割和极端行情)
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||||||
```
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||||||
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||||||
**现在:**
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```
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||||||
LLM Gate - 极简门控系统，以频率控制为主
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||||||
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||||||
核心原则:
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||||||
1. 频率限制 - 每天最多12次，间隔≥15分钟（核心控制！）
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||||||
2. 数据基本可用 - 至少100根K线，基础指标完整
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||||||
3. 信号基本质量 - 综合得分≥15（只过滤完全中性的信号）
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||||||
```
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||||||
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||||||
## 4. 测试结果
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||||||
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✅ 所有清理后的代码测试通过：
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- LLM Gate初始化成功（极简模式）
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||||||
- 频率限制正常工作（距离上次6.3分钟 < 15分钟 → 拦截）
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||||||
- 信号生成正常（量化信号BUY，综合得分51.5）
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||||||
- 无错误或警告
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||||||
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## 5. 代码行数减少
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||||||
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| 文件 | 之前行数 | 现在行数 | 减少 |
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|------|----------|----------|------|
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| signals/llm_gate.py | ~437行 | ~280行 | ~157行 (-36%) |
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| config/settings.py | ~87行 | ~76行 | ~11行 (-13%) |
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| scripts/generate_trading_signal.py | ~331行 | ~322行 | ~9行 (-3%) |
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| .env | ~53行 | ~45行 | ~8行 (-15%) |
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**总计减少: ~185行代码**
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## 6. 清理效果
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- ✅ 代码更简洁、易维护
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- ✅ 参数更少、配置更简单
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- ✅ 逻辑更清晰、注释更准确
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- ✅ 无冗余代码、无测试日志
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- ✅ 功能完整、测试通过
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## 7. 核心改进
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**之前（复杂模式）:**
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- 6层检查：频率 + 交割时段 + 数据充足 + 市场健康 + 信号质量 + 高价值场景
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- 10个参数配置
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- 严格门槛（共识≥0.75, 波动率0.8%-2.5%, 成交量≥1.2x）
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**现在（极简模式）:**
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- 3层检查：频率 + 数据充足 + 综合得分
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- 4个参数配置
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- 宽松门槛（综合得分≥15, 频率12次/天）
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**目标达成:**
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- ✅ 频率控制为主（防止过度调用）
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- ✅ 量化初筛为辅（过滤完全中性信号）
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- ✅ 最大化LLM深度分析机会
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@ -1,363 +0,0 @@
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# 钉钉消息通知配置指南
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## 📱 功能说明
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系统支持通过钉钉群机器人自动推送交易信号通知，包括：
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- ✅ 实时交易信号推送（BUY/SELL）
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- ✅ 量化分析 + AI深度分析结果
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- ✅ 日内/中长线/埋伏点位机会详情
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- ✅ 进场价/止损/止盈建议
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- ✅ 风险评估和综合建议
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- ✅ Markdown格式，可读性强
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## 🔧 配置步骤
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### 第一步：创建钉钉群机器人
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1. **打开钉钉群**
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- 在电脑端或手机端打开需要接收通知的钉钉群
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2. **添加自定义机器人**
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- 点击群设置 → 智能群助手 → 添加机器人
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- 选择"自定义"机器人
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- 点击"添加"
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3. **配置机器人**
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- **机器人名称**: 例如 "交易信号助手"
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- **消息推送**:
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- ✅ 勾选 "加签"（推荐，更安全）
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- 或 勾选 "自定义关键词"（输入：信号、交易）
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- 或 勾选 "IP地址段"（如果固定IP）
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4. **获取配置信息**
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- **Webhook地址**: 复制形如 `https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxx` 的URL
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- **加签密钥**: 如果选择了"加签"，复制 `SEC` 开头的密钥
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5. **完成配置**
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- 点击"完成"
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- 机器人添加成功
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### 第二步：配置系统环境变量
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有两种配置方式：
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#### 方式A: 修改 docker-compose.yml（推荐）
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编辑 `docker-compose.yml` 文件，找到 `scheduler` 服务，取消注释并填入配置：
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```yaml
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scheduler:
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environment:
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# DingTalk Notification
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- DINGTALK_WEBHOOK=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=你的access_token
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- DINGTALK_SECRET=SEC你的加签密钥 # 如果使用了加签
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```
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**示例**:
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```yaml
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scheduler:
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||||||
environment:
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# DingTalk Notification
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- DINGTALK_WEBHOOK=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=1a2b3c4d5e6f7g8h9i0j
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||||||
- DINGTALK_SECRET=SEC1a2b3c4d5e6f7g8h9i0j1k2l3m4n5o6p7q8r9s0
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||||||
```
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||||||
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||||||
#### 方式B: 使用 .env.local 文件
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创建 `.env.local` 文件：
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```bash
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||||||
# DingTalk Configuration
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||||||
DINGTALK_WEBHOOK=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=你的access_token
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||||||
DINGTALK_SECRET=SEC你的加签密钥
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||||||
```
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||||||
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||||||
然后在 `docker-compose.yml` 中添加：
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||||||
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```yaml
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||||||
scheduler:
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env_file:
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||||||
- .env.local
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```
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⚠️ **重要**: 将 `.env.local` 添加到 `.gitignore`，避免泄露敏感信息
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### 第三步：重启服务
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```bash
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# 停止服务
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docker compose down
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# 重新构建镜像（如果修改了requirements.txt）
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docker compose build scheduler
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# 启动服务
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docker compose --profile scheduler up -d
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# 查看日志，确认钉钉已启用
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docker compose logs scheduler
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```
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**预期日志**:
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```
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📱 钉钉通知已启用 - Webhook: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access...
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```
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## 📊 消息示例
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### BUY信号示例
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```markdown
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# 🟢 交易信号: BUY
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**时间**: 2025-11-30 21:45:23
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**置信度**: 75.0%
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**共识**: QUANT_LLM_AGREE
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## 📊 量化分析
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- **信号**: BUY
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- **综合得分**: 51.5
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- **置信度**: 75.0%
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- **趋势得分**: 99.0
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- **动量得分**: 75.0
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- **订单流得分**: -7.8
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## 🤖 AI深度分析
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- **信号**: BUY
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- **置信度**: 60.0%
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- **风险等级**: MEDIUM
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### 📊 日内交易机会
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- **方向**: LONG
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- **入场**: $91,128.00
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- **止损**: $91,000.00
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- **止盈**: $91,342.00
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- **说明**: 5分钟和15分钟周期呈现上涨趋势，MACD金叉扩大...
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### 📌 埋伏点位
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- **埋伏价位**: $90,612.00
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- **说明**: 等待价格回调至4小时支撑位90612附近...
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### 💡 AI分析
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> 当前市场呈现多周期趋势分歧，日线下跌但短周期上涨，形成震荡格局...
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**关键因素**:
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- 多周期趋势分歧
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- 成交量萎缩
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- RSI中性区域
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## 💰 价格位
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- **当前价格**: $91,650.10
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- **入场价**: $91,650.10
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- **止损价**: $90,985.52
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- **目标价1**: $92,646.96
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- **目标价2**: $93,311.54
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- **目标价3**: $94,308.40
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- **风险回报比**: 1:1.50
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## 📝 综合建议
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> 量化和AI分析一致看多，建议在回调时逢低做多
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*本信号由AI量化系统自动生成，仅供参考，不构成投资建议*
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```
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### SELL信号示例
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```markdown
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# 🔴 交易信号: SELL
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**时间**: 2025-11-30 22:30:15
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**置信度**: 68.0%
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**共识**: QUANT_ONLY
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[类似格式，信号为SELL]
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```
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## 🎯 通知规则
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### 何时发送通知
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- ✅ **BUY信号**: 立即发送通知
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- ✅ **SELL信号**: 立即发送通知
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- ❌ **HOLD信号**: 不发送通知（避免噪音）
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### 消息去重
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- 每次只发送最新的信号
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- 不会重复发送相同的信号
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## 🔐 安全建议
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### 1. 使用加签（强烈推荐）
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加签可以验证请求来源，防止webhook被滥用：
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```yaml
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- DINGTALK_SECRET=SEC你的加签密钥
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```
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### 2. 限制IP地址（可选）
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如果服务器IP固定，可以在钉钉机器人设置中配置IP白名单。
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### 3. 保护webhook地址
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- ❌ 不要将webhook地址提交到Git仓库
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- ❌ 不要在公开场合分享webhook地址
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- ✅ 使用 `.env.local` 文件存储
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- ✅ 添加 `.env.local` 到 `.gitignore`
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## 🐛 故障排查
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### 问题1: 未收到通知
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**检查步骤**:
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1. **确认钉钉配置是否正确**
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```bash
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docker compose logs scheduler | grep "钉钉"
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```
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期望输出: `📱 钉钉通知已启用`
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2. **确认是否有BUY/SELL信号**
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```bash
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||||||
docker compose logs scheduler | grep "发送钉钉通知"
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```
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||||||
3. **检查钉钉机器人配置**
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- webhook地址是否正确
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- 加签密钥是否匹配
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- 关键词是否配置正确
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4. **手动测试webhook**
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```bash
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docker compose exec scheduler python -c "
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from notifiers.dingtalk import DingTalkNotifier
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||||||
import os
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notifier = DingTalkNotifier(
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||||||
webhook_url=os.getenv('DINGTALK_WEBHOOK'),
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||||||
secret=os.getenv('DINGTALK_SECRET')
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||||||
)
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||||||
notifier.send_markdown('测试', '# 测试消息\n\n这是一条测试消息')
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||||||
"
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||||||
```
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||||||
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### 问题2: 发送失败
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**可能原因**:
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1. **Webhook地址错误**
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- 检查是否完整复制了webhook URL
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- 确认access_token没有遗漏
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2. **加签密钥错误**
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||||||
- 检查密钥是否以 `SEC` 开头
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- 确认密钥完整
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||||||
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||||||
3. **网络问题**
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- 检查容器是否能访问外网
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- 尝试 `docker compose exec scheduler ping oapi.dingtalk.com`
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4. **关键词不匹配**
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- 如果使用"自定义关键词"，确保消息包含关键词
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- 推荐使用"加签"方式
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### 问题3: 消息格式错误
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**症状**: 收到消息但格式混乱
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**解决**:
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- 确保使用最新版本的代码
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- 检查日志中是否有错误信息
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- 联系开发者反馈问题
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## 📞 支持的通知场景
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### 当前已支持
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- ✅ 交易信号通知（BUY/SELL）
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- ✅ 包含量化 + AI分析
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- ✅ 包含价格位和风险建议
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### 未来计划支持
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- ⏳ 系统错误通知
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- ⏳ 每日汇总报告
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- ⏳ 重要市场事件提醒
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- ⏳ 仓位管理提醒
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## 🔄 取消通知
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如果需要暂时关闭钉钉通知：
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### 方法1: 注释环境变量
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编辑 `docker-compose.yml`:
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```yaml
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scheduler:
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||||||
environment:
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# - DINGTALK_WEBHOOK=... # 注释掉
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# - DINGTALK_SECRET=... # 注释掉
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```
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### 方法2: 删除机器人
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在钉钉群中删除机器人即可。
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### 重新启动服务
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```bash
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docker compose --profile scheduler restart scheduler
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```
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## 📝 最佳实践
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1. **专用群组**: 建议为交易信号创建专门的钉钉群，避免干扰其他讨论
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2. **多环境隔离**: 测试环境和生产环境使用不同的webhook
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3. **定期检查**: 定期查看通知是否正常，避免错过重要信号
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4. **备份配置**: 保存webhook和密钥的备份，避免丢失
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5. **安全第一**: 始终使用加签，不要分享webhook地址
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## 🎉 配置完成
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完成上述配置后，系统会在生成BUY/SELL信号时自动发送钉钉通知！
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**下一步**:
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- 等待下一次信号生成（根据SIGNAL_INTERVAL_MINUTES配置）
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- 或手动触发一次: `docker compose exec scheduler python /app/scripts/generate_trading_signal.py`
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- 在钉钉群中查看通知消息
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祝交易顺利！🚀
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@ -1,339 +0,0 @@
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# 钉钉通知功能实现总结
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## ✅ 已完成功能
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### 1. 核心模块开发
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#### notifiers/dingtalk.py
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- ✅ 钉钉Markdown消息发送
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- ✅ 加签验证（安全增强）
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- ✅ 交易信号格式化
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- ✅ 错误通知支持
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- ✅ 发送统计和重试机制
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#### scheduler.py 集成
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- ✅ 自动初始化钉钉通知器
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- ✅ 在生成BUY/SELL信号后自动发送
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- ✅ HOLD信号不发送（减少噪音）
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- ✅ 异常处理和日志记录
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### 2. 配置管理
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#### docker-compose.yml
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```yaml
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scheduler:
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environment:
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||||||
- DINGTALK_WEBHOOK=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=...
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||||||
- DINGTALK_SECRET=SEC...
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```
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#### requirements.txt
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- ✅ 添加 requests==2.31.0 依赖
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### 3. 文档完善
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- ✅ DINGTALK_SETUP.md - 详细配置指南
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- ✅ 包含钉钉机器人创建步骤
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- ✅ 包含故障排查指南
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- ✅ 包含消息示例
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## 📊 消息格式特性
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### 支持的消息类型
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1. **交易信号通知** (BUY/SELL)
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- 信号类型和置信度
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- 量化分析详情
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- AI深度分析（如果启用）
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- 交易机会细分：
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- 📊 日内交易机会 (Intraday)
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- 📈 中长线交易机会 (Swing)
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- 📌 埋伏点位 (Ambush)
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- 价格位建议（入场/止损/止盈）
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- 风险回报比
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- 综合建议和警告
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2. **系统错误通知** (未来支持)
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- 错误消息
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- 上下文信息
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- @所有人
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### Markdown格式优化
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- ✅ 清晰的层级结构（标题/子标题）
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- ✅ 信号类型emoji标识（🟢 BUY / 🔴 SELL / 🟡 HOLD）
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- ✅ 关键信息加粗
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- ✅ 引用格式的AI分析
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- ✅ 列表格式的价格位和因素
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- ✅ 分隔线划分区块
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- ✅ 页脚免责声明
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## 🔐 安全特性
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### 1. 加签验证
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```python
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# 自动生成时间戳和签名
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timestamp = int(time.time() * 1000)
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sign = hmac_sha256(f"{timestamp}\n{secret}", secret)
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url = f"{webhook}×tamp={timestamp}&sign={sign}"
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```
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### 2. 敏感信息保护
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- ✅ Webhook和密钥通过环境变量配置
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- ✅ 不硬编码在代码中
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- ✅ 建议使用 .env.local 文件
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### 3. 请求限流
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- ✅ 只在BUY/SELL信号时发送
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- ✅ HOLD信号不发送
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- ✅ 避免频繁通知骚扰
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## 📱 当前配置状态
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### 已配置信息
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```
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Webhook: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=9438788...
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Secret: SEC88678d8970f0882a1cca36476b92947409fea5f562a09db4cd03524...
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状态: ✅ 已启用
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```
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### 测试结果
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```
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✅ 测试消息发送成功
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✅ 模拟交易信号发送成功
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✅ 统计信息正常
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- 发送成功: 2次
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- 发送失败: 0次
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- 成功率: 100%
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```
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## 🚀 使用方式
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### 自动发送（推荐）
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启动scheduler服务后，系统会自动：
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1. 每5分钟生成一次交易信号
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2. 如果信号为BUY或SELL，自动发送钉钉通知
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3. 如果信号为HOLD，跳过通知
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```bash
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# 启动自动信号生成
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docker compose --profile scheduler up -d
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# 查看日志
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docker compose logs -f scheduler
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```
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### 手动测试
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```bash
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# 测试钉钉通知
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docker compose exec ingestion python -c "
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from notifiers.dingtalk import DingTalkNotifier
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import os
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notifier = DingTalkNotifier(
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webhook_url=os.getenv('DINGTALK_WEBHOOK'),
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secret=os.getenv('DINGTALK_SECRET')
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)
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notifier.send_markdown('测试', '# 测试消息\n\n这是一条测试消息')
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"
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# 手动生成信号（会自动发送通知）
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docker compose exec ingestion python /app/scripts/generate_trading_signal.py
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```
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## 📊 预期效果
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### 钉钉群将收到
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#### 测试消息
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```markdown
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# 🚀 钉钉通知测试
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这是一条测试消息，用于验证钉钉webhook配置是否正确。
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**测试时间**: 2025-11-30 14:55:00
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*如果您收到此消息，说明配置成功！*
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```
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#### 真实交易信号（示例）
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```markdown
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# 🟢 交易信号: BUY
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**时间**: 2025-11-30 14:55:28
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**置信度**: 75.0%
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**共识**: QUANT_LLM_AGREE
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## 📊 量化分析
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- **信号**: BUY
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- **综合得分**: 51.5
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- **置信度**: 75.0%
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- **趋势得分**: 99.0
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- **动量得分**: 75.0
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- **订单流得分**: -7.8
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## 🤖 AI深度分析
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- **信号**: BUY
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- **置信度**: 60.0%
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- **风险等级**: MEDIUM
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### 📊 日内交易机会
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- **方向**: LONG
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- **入场**: $91,128.00
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- **止损**: $91,000.00
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- **止盈**: $91,342.00
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- **说明**: 5分钟和15分钟周期呈现上涨趋势，MACD金叉扩大...
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### 📌 埋伏点位
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- **埋伏价位**: $90,612.00
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- **说明**: 等待价格回调至4小时支撑位90612附近...
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### 💡 AI分析
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> 当前市场呈现多周期趋势分歧，日线下跌但短周期上涨...
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**关键因素**:
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- 多周期趋势分歧
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- 成交量萎缩
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- RSI中性区域
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## 💰 价格位
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- **当前价格**: $91,650.10
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- **入场价**: $91,650.10
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- **止损价**: $90,985.52
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||||||
- **目标价1**: $92,646.96
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- **目标价2**: $93,311.54
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||||||
- **目标价3**: $94,308.40
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||||||
- **风险回报比**: 1:1.50
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## 📝 综合建议
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> 量化和AI分析一致看多，建议在回调时逢低做多
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## ⚠️ 风险提示
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- 市场波动较大，注意风险控制
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*本信号由AI量化系统自动生成，仅供参考，不构成投资建议*
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```
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## 🔍 日志示例
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### 成功发送
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```
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📱 发送钉钉通知...
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✅ 钉钉消息发送成功: 🚨 交易信号: BUY (置信度: 75%)
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✅ 钉钉通知发送成功
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```
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### 跳过发送
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```
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ℹ️ HOLD信号，跳过钉钉通知
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```
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### 未配置
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```
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⚠️ 钉钉通知发送失败或未配置
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```
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## 🛠️ 技术实现细节
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### 依赖库
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- requests==2.31.0 - HTTP请求
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- hmac, hashlib, base64 - 加签验证（内置库）
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### 关键类和方法
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#### DingTalkNotifier
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||||||
```python
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||||||
class DingTalkNotifier:
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||||||
def __init__(webhook_url, secret, enabled)
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||||||
def send_markdown(title, text, at_mobiles, at_all) -> bool
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||||||
def send_signal(aggregated_signal) -> bool
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||||||
def send_error(error_msg, context) -> bool
|
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||||||
def get_stats() -> dict
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||||||
```
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||||||
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||||||
#### SignalScheduler集成
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||||||
```python
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# 初始化
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self.dingtalk = DingTalkNotifier(
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||||||
webhook_url=os.getenv('DINGTALK_WEBHOOK'),
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||||||
secret=os.getenv('DINGTALK_SECRET')
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|
||||||
)
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||||||
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||||||
# 发送
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||||||
if final_signal in ['BUY', 'SELL']:
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self.dingtalk.send_signal(aggregated)
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```
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## 🎯 下一步优化建议
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### 短期
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- ✅ 基础功能已完成
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- ⏳ 添加消息去重（避免短时间内重复发送相同信号）
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- ⏳ 添加@特定人员功能
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- ⏳ 支持自定义消息模板
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### 中期
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- ⏳ 每日交易汇总报告
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- ⏳ 系统错误实时告警
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- ⏳ 重要市场事件推送（如大幅波动）
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- ⏳ 信号准确率统计和回测结果推送
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### 长期
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- ⏳ 支持企业微信
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- ⏳ 支持Telegram
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- ⏳ 支持邮件通知
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- ⏳ 支持Webhook回调（供第三方系统集成）
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## ✅ 验收清单
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- [x] notifiers模块创建完成
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- [x] DingTalkNotifier类实现
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- [x] 加签验证功能
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- [x] Markdown格式化
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- [x] scheduler集成
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- [x] docker-compose配置
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- [x] requirements.txt更新
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||||||
- [x] 配置文档编写
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- [x] 测试消息发送成功
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||||||
- [x] 模拟信号发送成功
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- [x] 用户配置已应用
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## 📞 支持
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如有问题，请参考：
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1. DINGTALK_SETUP.md - 配置指南
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2. 查看日志: `docker compose logs scheduler`
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3. 检查统计: 调用 `notifier.get_stats()`
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**状态**: ✅ 完全实现并测试通过
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**版本**: 1.0.0
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**日期**: 2025-11-30
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||||||
250
QUICK_START.md
250
QUICK_START.md
@ -1,250 +0,0 @@
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# 🚀 Tradus AI 快速开始指南
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## 📋 目录
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- [系统启动](#系统启动)
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- [手动运行分析](#手动运行分析)
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- [查看结果](#查看结果)
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- [日志监控](#日志监控)
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- [系统管理](#系统管理)
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## 🎯 系统启动
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### 方式一：使用脚本（推荐）
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```bash
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# 启动完整系统（数据采集 + 自动信号生成）
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./start_system.sh
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# 停止系统
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||||||
./stop_system.sh
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```
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### 方式二：使用 Docker Compose
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||||||
```bash
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# 启动完整系统
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||||||
docker compose --profile scheduler up -d
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||||||
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||||||
# 仅启动数据采集（不生成信号）
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||||||
docker compose up -d
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||||||
# 停止系统
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||||||
docker compose --profile scheduler down
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```
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---
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## 🔍 手动运行分析
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### 运行一次完整的量化+LLM分析
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```bash
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# 使用脚本（推荐）
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./run_signal.sh
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# 或直接运行
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docker compose exec scheduler python /app/scripts/generate_trading_signal.py
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```
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**系统会自动**：
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- ✅ 执行量化分析
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- ✅ 调用 DeepSeek LLM 分析（如果通过 Gate）
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- ✅ 聚合两种分析结果
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- ✅ 保存到 `output/latest_signal.json`
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- ✅ 如果是 BUY/SELL 信号，发送钉钉通知
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## 📊 查看结果
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### 查看最新信号
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```bash
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# 使用脚本（格式化显示）
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./view_signal.sh
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# 或查看完整 JSON
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cat output/latest_signal.json | python -m json.tool
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```
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### 信号包含内容
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- **最终信号**: BUY / SELL / HOLD
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- **置信度**: 0-100%
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- **共识状态**: QUANT_LLM_AGREE / LLM_LEADING / QUANT_ONLY
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||||||
- **量化分析**: 趋势、动量、订单流得分
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||||||
- **LLM 分析**: 深度推理、交易计划、风险评估
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||||||
- **价格建议**: 入场/止损/止盈
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||||||
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## 📋 日志监控
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### 查看实时日志
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||||||
```bash
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||||||
# 使用脚本
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./view_logs.sh scheduler
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||||||
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# 或直接查看
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docker compose logs -f scheduler --tail 50
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```
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### 查看特定日志
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||||||
```bash
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||||||
# 查看数据采集日志
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docker compose logs -f ingestion
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# 查看 Redis 日志
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docker compose logs -f redis
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# 查看所有服务
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||||||
docker compose logs -f
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```
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||||||
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---
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## 🎛️ 系统管理
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### 检查服务状态
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```bash
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||||||
docker compose ps
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```
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||||||
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### 重启服务
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 重启 scheduler
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||||||
docker compose restart scheduler
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||||||
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||||||
# 重启所有服务
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||||||
docker compose restart
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```
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||||||
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### 重新构建
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```bash
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||||||
# 重新构建 scheduler（应用代码更改）
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||||||
docker compose build scheduler
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docker compose --profile scheduler up -d
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```
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||||||
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||||||
### 完全清理并重启
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||||||
```bash
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||||||
# 停止并删除所有容器和卷
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||||||
docker compose --profile scheduler down -v
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||||||
|
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||||||
# 重新启动
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||||||
./start_system.sh
|
|
||||||
```
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||||||
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## ⚙️ 配置调整
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### LLM Gate 阈值
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编辑 `config/settings.py`:
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||||||
```python
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LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE: float = 15.0 # 降低到 5.0 可看到更多 LLM 分析
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```
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### 信号生成频率
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编辑 `docker-compose.yml`:
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```yaml
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||||||
environment:
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||||||
- SIGNAL_INTERVAL_MINUTES=5 # 修改为想要的分钟数
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||||||
```
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||||||
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||||||
### 钉钉配置
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||||||
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||||||
编辑 `docker-compose.yml`:
|
|
||||||
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|
||||||
```yaml
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|
||||||
environment:
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||||||
- DINGTALK_WEBHOOK=你的webhook地址
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- DINGTALK_SECRET=你的密钥
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```
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||||||
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## 🔔 钉钉通知规则
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- ✅ **BUY 信号**: 自动发送简洁通知
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- ✅ **SELL 信号**: 自动发送简洁通知
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- ❌ **HOLD 信号**: 不发送（减少噪音）
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**通知内容**：
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- 信号类型和置信度
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- 当前价格
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- 交易计划（入场/止损/止盈）
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- 风险回报比
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- 简短原因
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## 📞 常见问题
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### Q: 如何强制 LLM 分析每次都运行？
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A: 降低 Gate 阈值到 5.0 或更低：
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 临时降低阈值，然后重启
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|
||||||
docker compose restart scheduler
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||||||
```
|
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||||||
|
|
||||||
### Q: 如何查看 DeepSeek 调用情况？
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||||||
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A: 查看日志中的 LLM 相关信息：
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||||||
```bash
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||||||
docker compose logs scheduler | grep -E "LLM|Deepseek"
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||||||
```
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||||||
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||||||
### Q: 信号文件在哪里？
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||||||
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A: `output/latest_signal.json`
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## 🎯 典型工作流
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```bash
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# 1. 启动系统
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./start_system.sh
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# 2. 监控日志（新终端窗口）
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./view_logs.sh scheduler
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# 3. 手动运行分析（可选）
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./run_signal.sh
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# 4. 查看结果
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./view_signal.sh
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# 5. 停止系统（工作完成后）
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./stop_system.sh
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```
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## 📚 更多文档
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- `DINGTALK_SETUP.md` - 钉钉配置详细指南
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- `NOTIFICATION_SUMMARY.md` - 通知功能实现总结
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- `README.md` - 完整系统文档
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**系统版本**: 1.0.0
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**最后更新**: 2025-12-01
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@ -1,423 +0,0 @@
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# 交易信号生成指南
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## 📊 系统架构
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系统分为两个独立的服务：
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### 1. 数据采集服务 (ingestion) - 持续运行
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- **功能**: WebSocket实时数据采集
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- **数据源**: Binance期货WebSocket (K线、订单簿、交易流)
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- **存储**: Redis Streams
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- **状态**: 24/7持续运行
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### 2. 信号生成服务 (scheduler) - 可选运行
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- **功能**: 定时执行量化分析 + LLM决策
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- **数据源**: 从Redis读取历史数据
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- **输出**: 交易信号JSON文件
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- **运行模式**: 定时自动 或 手动执行
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## 🚀 运行方式
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### 方式一：只运行数据采集（默认）
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**适用场景**: 只需要采集数据，手动生成信号
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```bash
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# 启动数据采集服务
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docker compose up -d
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# 查看状态
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docker compose ps
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# 查看日志
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docker compose logs -f ingestion
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```
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**运行的服务**:
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- ✅ `redis` - 数据存储
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- ✅ `ingestion` - WebSocket数据采集
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- ❌ `scheduler` - 未启动
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**手动生成信号**:
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||||||
```bash
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||||||
# 随时可以手动执行
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docker compose exec ingestion python /app/scripts/generate_trading_signal.py
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||||||
```
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### 方式二：数据采集 + 自动信号生成（推荐）
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||||||
**适用场景**: 完全自动化，定时生成交易信号
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||||||
```bash
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||||||
# 启动数据采集 + 信号调度器
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||||||
docker compose --profile scheduler up -d
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||||||
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||||||
# 查看状态
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||||||
docker compose --profile scheduler ps
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# 查看调度器日志
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docker compose logs -f scheduler
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# 查看采集服务日志
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||||||
docker compose logs -f ingestion
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```
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**运行的服务**:
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- ✅ `redis` - 数据存储
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- ✅ `ingestion` - WebSocket数据采集
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||||||
- ✅ `scheduler` - 定时信号生成 (每5分钟)
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||||||
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||||||
**配置信号生成间隔**:
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||||||
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||||||
编辑 `docker-compose.yml` 修改环境变量：
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||||||
```yaml
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||||||
scheduler:
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||||||
environment:
|
|
||||||
- SIGNAL_INTERVAL_MINUTES=5 # 改为你想要的间隔（分钟）
|
|
||||||
```
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||||||
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|
||||||
支持的间隔：
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||||||
- `1` - 每1分钟（高频，适合测试）
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||||||
- `5` - 每5分钟（推荐，平衡频率和成本）
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||||||
- `15` - 每15分钟（低频，节省LLM调用）
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||||||
- `60` - 每1小时（很低频）
|
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||||||
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||||||
---
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||||||
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||||||
### 方式三：手动执行单次信号生成
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||||||
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||||||
**适用场景**: 测试、调试、手动判断
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 确保数据采集服务在运行
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||||||
docker compose up -d
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||||||
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||||||
# 手动执行一次信号生成
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||||||
docker compose exec ingestion python /app/scripts/generate_trading_signal.py
|
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||||||
```
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||||||
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---
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## 📁 信号输出
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### 输出文件位置
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```
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||||||
./output/latest_signal.json
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||||||
```
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||||||
|
|
||||||
### 输出文件格式
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||||||
```json
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||||||
{
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|
||||||
"timestamp": "2025-11-30T13:23:24.816000",
|
|
||||||
"aggregated_signal": {
|
|
||||||
"final_signal": "BUY",
|
|
||||||
"final_confidence": 0.75,
|
|
||||||
"consensus": "QUANT_ONLY",
|
|
||||||
"opportunities": {
|
|
||||||
"intraday": {
|
|
||||||
"exists": true,
|
|
||||||
"direction": "LONG",
|
|
||||||
"entry_price": 91128.0,
|
|
||||||
"stop_loss": 91000.0,
|
|
||||||
"take_profit": 91342.0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"swing": {...},
|
|
||||||
"ambush": {...}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"market_analysis": {...},
|
|
||||||
"quantitative_signal": {...},
|
|
||||||
"llm_signal": {...}
|
|
||||||
}
|
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||||||
```
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||||||
|
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||||||
### 查看最新信号
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||||||
```bash
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||||||
# 直接查看
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||||||
cat output/latest_signal.json
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||||||
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||||||
# 格式化查看
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||||||
cat output/latest_signal.json | jq .
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||||||
```
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||||||
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## 🔧 配置LLM API（可选）
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如果需要LLM深度分析，配置API key：
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### 方法1: 修改 docker-compose.yml
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||||||
编辑 `docker-compose.yml` 的 `scheduler` 服务：
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||||||
```yaml
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||||||
scheduler:
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||||||
environment:
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||||||
# 使用 Deepseek (推荐，低成本)
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||||||
- OPENAI_API_KEY=sk-your-deepseek-key
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||||||
- OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com
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||||||
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||||||
# 或使用 OpenAI GPT
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||||||
# - OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
|
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||||||
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||||||
# 或使用 Claude
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||||||
# - ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key
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```
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### 方法2: 使用 .env 文件
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创建 `.env.local` 文件：
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```bash
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||||||
OPENAI_API_KEY=sk-your-key
|
|
||||||
OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com
|
|
||||||
```
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||||||
|
|
||||||
修改 docker-compose.yml:
|
|
||||||
```yaml
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|
||||||
scheduler:
|
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||||||
env_file:
|
|
||||||
- .env.local
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||||||
```
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## 📊 LLM Gate 控制
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### 当前配置（极简模式）
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LLM Gate 确保合理使用LLM API：
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```yaml
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||||||
LLM_GATE_ENABLED: true # 启用门控
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||||||
LLM_MIN_CANDLES: 100 # 最少K线数量
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||||||
LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE: 15.0 # 综合得分门槛
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|
||||||
LLM_MAX_CALLS_PER_DAY: 12 # 每天最多调用12次
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||||||
LLM_MIN_INTERVAL_MINUTES: 15 # 调用间隔≥15分钟
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||||||
```
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||||||
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### Gate 逻辑
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信号生成时，LLM调用需要通过：
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1. ✅ **频率检查** - 今日调用 < 12次，且距上次 ≥ 15分钟
|
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||||||
2. ✅ **数据检查** - K线数量 ≥ 100根
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|
||||||
3. ✅ **质量检查** - 综合得分 ≥ 15（过滤完全中性信号）
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||||||
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### 查看Gate统计
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||||||
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```bash
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||||||
docker compose exec scheduler python -c "
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||||||
from signals.llm_gate import LLMGate
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||||||
gate = LLMGate()
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||||||
stats = gate.get_stats()
|
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||||||
print(f'今日调用: {stats[\"today_calls\"]}/{stats[\"max_calls_per_day\"]}')
|
|
||||||
print(f'剩余配额: {stats[\"remaining_calls_today\"]}')
|
|
||||||
print(f'距离上次: {stats[\"minutes_since_last_call\"]:.1f} 分钟' if stats['minutes_since_last_call'] else '从未调用')
|
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||||||
"
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||||||
```
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||||||
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---
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||||||
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## 🔍 监控和日志
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### 查看实时日志
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```bash
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# 数据采集日志
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docker compose logs -f ingestion
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# 信号生成日志
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docker compose logs -f scheduler
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# 所有服务日志
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docker compose logs -f
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```
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### 日志关键信息
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||||||
**数据采集 (ingestion)**:
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```
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||||||
Health Check | WebSocket: ✓ | Redis: ✓ | Buffer: 0.5% | Written: 12345
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```
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||||||
|
|
||||||
**信号生成 (scheduler)**:
|
|
||||||
```
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📊 开始生成交易信号 - 2025-11-30 13:23:24
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||||||
✅ 市场分析完成 - 价格: $91,650.10, 趋势: 上涨
|
|
||||||
📈 量化信号: BUY (得分: 51.5)
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||||||
✅ LLM Gate: PASSED - 信号类型: BUY, 综合得分: 51.5
|
|
||||||
🤖 LLM信号: BUY (置信度: 60.00%)
|
|
||||||
🎯 最终信号: BUY (置信度: 75.00%)
|
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||||||
💾 信号已保存到: /app/output/latest_signal.json
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```
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||||||
|
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||||||
---
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||||||
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||||||
## ⚙️ 常用命令
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### 启动/停止服务
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||||||
```bash
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||||||
# 只启动数据采集
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||||||
docker compose up -d
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||||||
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|
||||||
# 启动数据采集 + 信号调度
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|
||||||
docker compose --profile scheduler up -d
|
|
||||||
|
|
||||||
# 停止所有服务
|
|
||||||
docker compose down
|
|
||||||
|
|
||||||
# 重启某个服务
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|
||||||
docker compose restart scheduler
|
|
||||||
docker compose restart ingestion
|
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||||||
```
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||||||
|
|
||||||
### 查看状态
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 查看运行状态
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||||||
docker compose ps
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||||||
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||||||
# 查看资源使用
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||||||
docker stats tradus-ingestion tradus-scheduler
|
|
||||||
|
|
||||||
# 查看网络
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|
||||||
docker network inspect realtime-ingestion_tradus-network
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
### 进入容器
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||||||
|
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||||||
```bash
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|
||||||
# 进入数据采集容器
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|
||||||
docker compose exec ingestion bash
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|
||||||
|
|
||||||
# 进入调度器容器
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|
||||||
docker compose exec scheduler bash
|
|
||||||
|
|
||||||
# 进入Redis
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|
||||||
docker compose exec redis redis-cli
|
|
||||||
```
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||||||
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||||||
---
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||||||
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||||||
## 🐛 故障排查
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### 问题1: scheduler未启动
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||||||
**症状**: `docker compose ps` 看不到 `tradus-scheduler`
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||||||
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||||||
**原因**: 默认情况下scheduler是profile服务，不会自动启动
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||||||
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||||||
**解决**:
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||||||
```bash
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|
||||||
docker compose --profile scheduler up -d
|
|
||||||
```
|
|
||||||
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|
||||||
### 问题2: LLM总是被Gate拦截
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||||||
|
|
||||||
**症状**: 日志显示 `🚫 LLM Gate: BLOCKED`
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|
||||||
|
|
||||||
**可能原因**:
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|
||||||
1. 综合得分太低 (< 15)
|
|
||||||
2. 调用频率太高 (< 15分钟)
|
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||||||
3. 今日配额用完 (≥ 12次)
|
|
||||||
|
|
||||||
**解决**:
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||||||
```bash
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||||||
# 查看Gate状态
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|
||||||
docker compose exec scheduler python -c "from signals.llm_gate import LLMGate; print(LLMGate().get_stats())"
|
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||||||
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||||||
# 降低综合得分门槛 (修改 .env)
|
|
||||||
LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE=10.0
|
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||||||
|
|
||||||
# 增加每日配额 (修改 .env)
|
|
||||||
LLM_MAX_CALLS_PER_DAY=20
|
|
||||||
|
|
||||||
# 重启服务
|
|
||||||
docker compose --profile scheduler restart scheduler
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
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||||||
### 问题3: 生成信号失败
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||||||
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||||||
**症状**: 日志显示 `❌ 信号生成失败`
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||||||
|
|
||||||
**可能原因**:
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||||||
1. Redis数据不足
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|
||||||
2. K线数据 < 100根
|
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||||||
|
|
||||||
**解决**:
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||||||
```bash
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||||||
# 检查Redis数据
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|
||||||
docker compose exec redis redis-cli
|
|
||||||
> XLEN binance:raw:kline:5m
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||||||
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||||||
# 等待数据累积（至少20分钟）
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||||||
# 或手动从Binance API获取历史数据
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```
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||||||
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||||||
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||||||
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||||||
## 📈 性能优化
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||||||
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### 调整信号生成间隔
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||||||
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||||||
根据交易策略调整：
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||||||
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||||||
- **高频策略**: 1-5分钟
|
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||||||
- **中频策略**: 5-15分钟（推荐）
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||||||
- **低频策略**: 15-60分钟
|
|
||||||
|
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||||||
### 调整LLM调用频率
|
|
||||||
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|
||||||
在 `.env` 中配置：
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|
||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 保守模式（节省成本）
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||||||
LLM_MAX_CALLS_PER_DAY=5
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||||||
LLM_MIN_INTERVAL_MINUTES=30
|
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||||||
LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE=20.0
|
|
||||||
|
|
||||||
# 激进模式（更多LLM分析）
|
|
||||||
LLM_MAX_CALLS_PER_DAY=20
|
|
||||||
LLM_MIN_INTERVAL_MINUTES=10
|
|
||||||
LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE=10.0
|
|
||||||
|
|
||||||
# 平衡模式（推荐）
|
|
||||||
LLM_MAX_CALLS_PER_DAY=12
|
|
||||||
LLM_MIN_INTERVAL_MINUTES=15
|
|
||||||
LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE=15.0
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
## 🎯 推荐使用方式
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||||||
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||||||
### 开发/测试阶段
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||||||
```bash
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|
||||||
# 只运行数据采集，手动测试信号生成
|
|
||||||
docker compose up -d
|
|
||||||
docker compose exec ingestion python /app/scripts/generate_trading_signal.py
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
### 生产/自动化阶段
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
# 运行数据采集 + 自动信号生成
|
|
||||||
docker compose --profile scheduler up -d
|
|
||||||
|
|
||||||
# 配置LLM API key（在docker-compose.yml中）
|
|
||||||
# 监控日志
|
|
||||||
docker compose logs -f scheduler
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
### 回测/分析阶段
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
# 只运行数据采集，积累历史数据
|
|
||||||
docker compose up -d
|
|
||||||
|
|
||||||
# 定期导出数据用于回测
|
|
||||||
# （后续可以开发专门的回测工具）
|
|
||||||
```
|
|
||||||
@ -1,38 +0,0 @@
|
|||||||
# 🚀 快速开始
|
|
||||||
|
|
||||||
## 一键运行命令
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
cd /Users/aaron/source_code/tradus-ai/realtime-ingestion
|
|
||||||
|
|
||||||
# 1️⃣ 生成交易信号（含 AI 分析）
|
|
||||||
./run_signal.sh
|
|
||||||
|
|
||||||
# 2️⃣ 查看最新信号
|
|
||||||
./view_signal.sh
|
|
||||||
|
|
||||||
# 3️⃣ 查看实时数据
|
|
||||||
./view_data.sh
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
|
||||||
## 📋 所有可用命令
|
|
||||||
|
|
||||||
| 命令 | 说明 |
|
|
||||||
|------|------|
|
|
||||||
| `./run_signal.sh` | 生成交易信号（每次调用 AI） |
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||||||
| `./run_signal_smart.sh` | 生成交易信号（智能门控，节省成本） |
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||||||
| `./view_signal.sh` | 查看最新信号 |
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||||||
| `./view_data.sh` | 查看实时数据 |
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||||||
| `make logs` | 查看系统日志 |
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||||||
| `make monitor` | 系统监控 |
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||||||
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---
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## 💡 详细说明
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查看完整使用指南：
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||||||
```bash
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||||||
cat USAGE.md
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|
||||||
```
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|
||||||
260
USAGE.md
260
USAGE.md
@ -1,260 +0,0 @@
|
|||||||
# 🚀 快速使用指南
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||||||
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||||||
## 📋 前置条件
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确保 Docker 服务正在运行：
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```bash
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||||||
docker compose ps
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```
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||||||
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||||||
如果服务未运行，先启动：
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||||||
```bash
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||||||
docker compose up -d
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||||||
```
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||||||
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---
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## 🎯 运行交易信号分析
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### 方式 1: 完整 AI 分析（推荐测试）
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||||||
每次都调用 Deepseek AI 进行深度分析：
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```bash
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./run_signal.sh
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```
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||||||
**特点**:
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||||||
- ✅ 每次运行都会调用 Deepseek AI
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||||||
- ✅ 获得量化 + AI 双重分析
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- ⚠️ 每次调用成本约 ¥0.005 元
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---
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||||||
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||||||
### 方式 2: 智能门控模式（推荐生产）
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||||||
只在高质量信号时调用 AI，节省 95% 成本：
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||||||
```bash
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||||||
./run_signal_smart.sh
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||||||
```
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||||||
**特点**:
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- ✅ 自动判断是否需要 AI 分析
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||||||
- ✅ 节省 API 调用成本
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||||||
- ✅ 每天最多调用 5 次
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||||||
- ✅ 只在关键时刻使用 AI
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||||||
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||||||
**何时调用 AI**:
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- 综合得分 ≥ 20.0
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- 共识度 ≥ 0.75
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||||||
- 数据充足（≥50 根 K 线）
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||||||
- 属于高价值场景（趋势回调/真假突破等）
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## 📊 查看结果
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### 查看最新信号
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```bash
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./view_signal.sh
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```
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||||||
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||||||
**输出示例**:
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```
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════════════════════════════════════════════════════════════════
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📊 最新交易信号
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════════════════════════════════════════════════════════════════
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||||||
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🎯 最终信号: HOLD
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📈 置信度: 33%
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🤝 共识: CONSENSUS_HOLD
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📊 当前价格: $90,662.10
|
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||||||
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────────────────────────────────────────────────────────────────
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||||||
🔢 量化信号: HOLD (置信度: 25%)
|
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||||||
综合得分: -2.6
|
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||||||
趋势: 23.1 | 动量: 5.0
|
|
||||||
订单流: -47.6 | 突破: 0.0
|
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||||||
|
|
||||||
────────────────────────────────────────────────────────────────
|
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||||||
🤖 AI 信号: HOLD (置信度: 40%)
|
|
||||||
推理: 当前价格处于上涨后的回调阶段，RSI显示中性偏强...
|
|
||||||
关键因素: RSI中性区域, MACD死叉收窄, 成交量萎缩
|
|
||||||
|
|
||||||
────────────────────────────────────────────────────────────────
|
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||||||
💡 建议: 量化和AI分析均建议观望,等待更好的机会
|
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||||||
════════════════════════════════════════════════════════════════
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||||||
```
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||||||
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### 查看实时数据
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||||||
```bash
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||||||
./view_data.sh
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||||||
```
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|
||||||
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|
||||||
**输出示例**:
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||||||
```
|
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||||||
════════════════════════════════════════════════════════════════
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||||||
📡 实时数据监控
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|
||||||
════════════════════════════════════════════════════════════════
|
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||||||
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||||||
📊 当前 BTC 价格：
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||||||
$ 90,662.10 (最新)
|
|
||||||
$ 90,680.00 (5分钟最高)
|
|
||||||
$ 90,640.00 (5分钟最低)
|
|
||||||
成交量: 45.23 BTC
|
|
||||||
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|
||||||
─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
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||||||
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||||||
📈 数据流状态：
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kline:5m : 10,007 条消息
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|
||||||
kline:15m : 3,500 条消息
|
|
||||||
kline:1h : 1,200 条消息
|
|
||||||
trade : 50,000 条消息
|
|
||||||
depth:20 : 80,000 条消息
|
|
||||||
|
|
||||||
─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
|
||||||
|
|
||||||
🚀 服务状态：
|
|
||||||
tradus-redis: Up
|
|
||||||
tradus-ingestion: Up
|
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||||||
════════════════════════════════════════════════════════════════
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|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
---
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||||||
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## 📁 查看完整 JSON 结果
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||||||
```bash
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||||||
docker compose exec ingestion cat /app/output/latest_signal.json | python3 -m json.tool
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
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||||||
---
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||||||
|
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||||||
## ⚙️ 高级用法
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### 使用 Makefile 快捷命令
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||||||
```bash
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||||||
# 查看所有可用命令
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make help
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||||||
# 查看日志
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make logs
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||||||
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|
||||||
# 查看系统监控
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|
||||||
make monitor
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||||||
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|
||||||
# 进入 Redis CLI
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|
||||||
make redis-cli
|
|
||||||
|
|
||||||
# 重启服务
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|
||||||
make restart
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
### 手动运行分析
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||||||
|
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||||||
```bash
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||||||
# 进入容器
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|
||||||
docker compose exec ingestion bash
|
|
||||||
|
|
||||||
# 设置 API Key
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||||||
export OPENAI_API_KEY='sk-9f6b56f08796435d988cf202e37f6ee3'
|
|
||||||
export OPENAI_BASE_URL='https://api.deepseek.com'
|
|
||||||
|
|
||||||
# 运行市场分析
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|
||||||
python scripts/run_analysis.py
|
|
||||||
|
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||||||
# 运行信号生成
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|
||||||
python scripts/generate_trading_signal.py
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
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||||||
---
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|
||||||
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|
||||||
## 🔧 定时自动运行（可选）
|
|
||||||
|
|
||||||
### 使用 cron 定时任务
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|
||||||
|
|
||||||
每 30 分钟运行一次（智能门控模式）：
|
|
||||||
|
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||||||
```bash
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||||||
# 编辑 crontab
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|
||||||
crontab -e
|
|
||||||
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||||||
# 添加以下行：
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|
||||||
*/30 * * * * cd /Users/aaron/source_code/tradus-ai/realtime-ingestion && ./run_signal_smart.sh >> logs/signal.log 2>&1
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
每小时运行一次（完整 AI 分析）：
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
0 * * * * cd /Users/aaron/source_code/tradus-ai/realtime-ingestion && ./run_signal.sh >> logs/signal.log 2>&1
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
### 使用 watch 命令持续监控
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
# 每 5 分钟运行一次
|
|
||||||
watch -n 300 ./run_signal_smart.sh
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
---
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||||||
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||||||
## 📌 常见问题
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||||||
### Q: 如何切换 LLM 服务商？
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||||||
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||||||
**使用 Claude**:
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||||||
```bash
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||||||
export ANTHROPIC_API_KEY='your-claude-key'
|
|
||||||
# 然后修改 scripts/generate_trading_signal.py 中的
|
|
||||||
# LLMDecisionMaker(provider='claude')
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
**使用 OpenAI GPT**:
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|
||||||
```bash
|
|
||||||
export OPENAI_API_KEY='your-openai-key'
|
|
||||||
unset OPENAI_BASE_URL # 删除 Deepseek 的 base_url
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
### Q: 如何调整门控参数？
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||||||
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||||||
编辑 `.env` 文件：
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||||||
```bash
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|
||||||
LLM_GATE_ENABLED=true
|
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||||||
LLM_MIN_CONSENSUS=0.75 # 共识度阈值
|
|
||||||
LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE=40 # 综合得分阈值
|
|
||||||
LLM_MAX_CALLS_PER_DAY=5 # 每天最多调用次数
|
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||||||
```
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||||||
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||||||
### Q: 数据不足怎么办？
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||||||
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||||||
系统会自动从 Binance API 获取历史数据。如果仍然提示数据不足，请等待：
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||||||
- 5分钟图: 需要约 17 小时积累 200 根 K 线
|
|
||||||
- 或让系统持续运行，会自动补全历史数据
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
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||||||
## 🎓 下一步
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||||||
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||||||
1. **了解信号含义**: 查看生成的 JSON 结果，理解各个字段
|
|
||||||
2. **调整参数**: 根据自己的交易风格调整门控阈值
|
|
||||||
3. **集成通知**: 添加 Telegram/钉钉通知高质量信号
|
|
||||||
4. **回测验证**: 使用历史数据验证信号准确性
|
|
||||||
|
|
||||||
---
|
|
||||||
|
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||||||
## 📞 获取帮助
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||||||
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||||||
查看日志：
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|
||||||
```bash
|
|
||||||
make logs
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
查看系统状态：
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
docker compose ps
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
查看 Redis 数据：
|
|
||||||
```bash
|
|
||||||
make redis-cli
|
|
||||||
```
|
|
||||||
@ -1,20 +0,0 @@
|
|||||||
# Data processing
|
|
||||||
pandas==2.1.4
|
|
||||||
numpy==1.26.2
|
|
||||||
|
|
||||||
# Technical analysis
|
|
||||||
pandas-ta==0.3.14b0
|
|
||||||
|
|
||||||
# Redis client
|
|
||||||
redis==5.0.1
|
|
||||||
|
|
||||||
# JSON handling
|
|
||||||
orjson==3.9.10
|
|
||||||
|
|
||||||
# Configuration
|
|
||||||
pydantic==2.5.3
|
|
||||||
pydantic-settings==2.1.0
|
|
||||||
python-dotenv==1.0.0
|
|
||||||
|
|
||||||
# Utilities
|
|
||||||
python-dateutil==2.8.2
|
|
||||||
@ -1,71 +0,0 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python3
|
|
||||||
"""Preview DingTalk message format using saved signal"""
|
|
||||||
import json
|
|
||||||
import sys
|
|
||||||
|
|
||||||
# Add current directory to path
|
|
||||||
sys.path.insert(0, '/Users/aaron/source_code/tradus-ai/realtime-ingestion')
|
|
||||||
|
|
||||||
from notifiers.dingtalk import DingTalkNotifier
|
|
||||||
|
|
||||||
# Load the saved signal
|
|
||||||
with open('/Users/aaron/source_code/tradus-ai/realtime-ingestion/output/latest_signal.json', 'r') as f:
|
|
||||||
signal = json.load(f)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Create DingTalk notifier (without webhook for preview only)
|
|
||||||
notifier = DingTalkNotifier(webhook_url=None, enabled=False)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Debug: Check signal structure
|
|
||||||
print("Signal keys:", list(signal.keys()))
|
|
||||||
|
|
||||||
# Format the message
|
|
||||||
aggregated_signal = signal.get('aggregated_signal', {})
|
|
||||||
if not aggregated_signal:
|
|
||||||
print("ERROR: aggregated_signal is empty!")
|
|
||||||
aggregated_signal = signal # Maybe the whole signal is the aggregated_signal
|
|
||||||
|
|
||||||
print("Aggregated signal keys:", list(aggregated_signal.keys()) if aggregated_signal else "None")
|
|
||||||
|
|
||||||
try:
|
|
||||||
markdown = notifier._format_signal_markdown(aggregated_signal)
|
|
||||||
except Exception as e:
|
|
||||||
print(f"ERROR formatting markdown: {e}")
|
|
||||||
import traceback
|
|
||||||
traceback.print_exc()
|
|
||||||
markdown = "Error formatting message"
|
|
||||||
|
|
||||||
print("=" * 80)
|
|
||||||
print("📱 DINGTALK MESSAGE PREVIEW")
|
|
||||||
print("=" * 80)
|
|
||||||
print(markdown)
|
|
||||||
print("=" * 80)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Show data structure for debugging
|
|
||||||
print("\n\n")
|
|
||||||
print("=" * 80)
|
|
||||||
print("📊 DATA STRUCTURE DEBUG")
|
|
||||||
print("=" * 80)
|
|
||||||
|
|
||||||
llm_signal = aggregated_signal.get('llm_signal', {})
|
|
||||||
opportunities = llm_signal.get('opportunities', {})
|
|
||||||
recommendations = llm_signal.get('recommendations_by_timeframe', {})
|
|
||||||
|
|
||||||
print("\nopportunities keys:")
|
|
||||||
for key in opportunities.keys():
|
|
||||||
print(f" - {key}")
|
|
||||||
|
|
||||||
print("\nshort_term_5m_15m_1h:")
|
|
||||||
short_term = opportunities.get('short_term_5m_15m_1h', {})
|
|
||||||
print(f" exists: {short_term.get('exists')}")
|
|
||||||
print(f" direction: {short_term.get('direction')}")
|
|
||||||
print(f" reasoning: {short_term.get('reasoning', '')[:100]}...")
|
|
||||||
|
|
||||||
print("\nmedium_term_4h_1d:")
|
|
||||||
medium_term = opportunities.get('medium_term_4h_1d', {})
|
|
||||||
print(f" exists: {medium_term.get('exists')}")
|
|
||||||
print(f" reasoning: {medium_term.get('reasoning', '')[:100]}...")
|
|
||||||
|
|
||||||
print("\nrecommendations_by_timeframe:")
|
|
||||||
print(f" short_term: {recommendations.get('short_term', '')[:100]}...")
|
|
||||||
print(f" medium_term: {recommendations.get('medium_term', '')[:100]}...")
|
|
||||||
print(f" long_term: {recommendations.get('long_term', '')[:100]}...")
|
|
||||||
115
run_analysis.sh
115
run_analysis.sh
@ -1,115 +0,0 @@
|
|||||||
#!/bin/bash
|
|
||||||
# 运行量化+LLM分析（可控制Gate）
|
|
||||||
#
|
|
||||||
# 用法:
|
|
||||||
# ./run_analysis.sh # 使用Gate（智能过滤）
|
|
||||||
# ./run_analysis.sh --no-gate # 强制调用LLM（绕过Gate）
|
|
||||||
# ./run_analysis.sh --help # 显示帮助
|
|
||||||
|
|
||||||
set -e
|
|
||||||
|
|
||||||
# 颜色定义
|
|
||||||
GREEN='\033[0;32m'
|
|
||||||
BLUE='\033[0;34m'
|
|
||||||
YELLOW='\033[1;33m'
|
|
||||||
NC='\033[0m' # No Color
|
|
||||||
|
|
||||||
# 显示帮助
|
|
||||||
show_help() {
|
|
||||||
echo "📊 交易信号分析工具"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "用法:"
|
|
||||||
echo " ./run_analysis.sh [选项]"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "选项:"
|
|
||||||
echo " --no-gate, -n 强制调用LLM（绕过Gate，每次都分析）"
|
|
||||||
echo " --gate, -g 使用Gate（默认，智能过滤低质量信号）"
|
|
||||||
echo " --help, -h 显示此帮助信息"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "示例:"
|
|
||||||
echo " ./run_analysis.sh # 智能模式（推荐）"
|
|
||||||
echo " ./run_analysis.sh --no-gate # 强制LLM分析"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "说明:"
|
|
||||||
echo " • Gate模式: 只有综合得分≥5.0的信号才会调用LLM（节省成本）"
|
|
||||||
echo " • No-Gate模式: 每次都调用LLM（适合测试或重要行情）"
|
|
||||||
exit 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# 解析参数
|
|
||||||
USE_GATE=true
|
|
||||||
|
|
||||||
if [ $# -gt 0 ]; then
|
|
||||||
case "$1" in
|
|
||||||
--no-gate|-n)
|
|
||||||
USE_GATE=false
|
|
||||||
;;
|
|
||||||
--gate|-g)
|
|
||||||
USE_GATE=true
|
|
||||||
;;
|
|
||||||
--help|-h)
|
|
||||||
show_help
|
|
||||||
;;
|
|
||||||
*)
|
|
||||||
echo "❌ 未知参数: $1"
|
|
||||||
echo "使用 --help 查看帮助"
|
|
||||||
exit 1
|
|
||||||
;;
|
|
||||||
esac
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
|
|
||||||
# 显示运行模式
|
|
||||||
echo -e "${BLUE}🚀 开始生成交易信号...${NC}"
|
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
|
||||||
|
|
||||||
if [ "$USE_GATE" = false ]; then
|
|
||||||
echo -e "${YELLOW}⚠️ 模式: 强制LLM分析（绕过Gate）${NC}"
|
|
||||||
echo " 每次都会调用 DeepSeek AI"
|
|
||||||
else
|
|
||||||
echo -e "${GREEN}✅ 模式: 智能Gate（推荐）${NC}"
|
|
||||||
echo " 只有高质量信号才会调用 LLM"
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
|
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
|
|
||||||
# 检查 scheduler 容器是否运行
|
|
||||||
if ! docker compose ps scheduler 2>/dev/null | grep -q "running"; then
|
|
||||||
echo -e "${YELLOW}⚠️ scheduler 容器未运行，正在启动...${NC}"
|
|
||||||
docker compose --profile scheduler up -d
|
|
||||||
echo "⏳ 等待服务就绪..."
|
|
||||||
sleep 5
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
|
|
||||||
# 运行分析
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||||||
if [ "$USE_GATE" = false ]; then
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|
||||||
# 绕过Gate：临时设置极低阈值
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||||||
docker compose exec scheduler python -c "
|
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||||||
import os
|
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||||||
os.environ['LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE'] = '0.0' # 绕过Gate
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||||||
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||||||
# 运行分析
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||||||
import sys
|
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||||||
sys.path.insert(0, '/app')
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||||||
from scripts.generate_trading_signal import main
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||||||
main()
|
|
||||||
"
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|
||||||
else
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||||||
# 正常使用Gate
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||||||
docker compose exec scheduler python /app/scripts/generate_trading_signal.py
|
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||||||
fi
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||||||
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||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
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||||||
echo -e "${GREEN}✅ 信号生成完成！${NC}"
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||||||
echo ""
|
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||||||
echo "📊 查看结果:"
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||||||
echo " ./view_signal.sh"
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||||||
echo " cat output/latest_signal.json | python -m json.tool"
|
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||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "📱 钉钉通知:"
|
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||||||
if docker compose logs scheduler --tail 20 | grep -q "钉钉消息发送成功"; then
|
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||||||
echo -e " ${GREEN}✅ 已发送${NC}"
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||||||
else
|
|
||||||
echo -e " ${YELLOW}⚠️ 未发送（可能是HOLD信号）${NC}"
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||||||
fi
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|
||||||
25
run_llm.sh
25
run_llm.sh
@ -1,25 +0,0 @@
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|||||||
#!/bin/bash
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||||||
# 运行量化+LLM完整分析（Gate关闭，每次都调用LLM）
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||||||
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||||||
echo "🚀 运行完整分析（量化 + DeepSeek AI）"
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||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
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||||||
echo "⚠️ Gate已关闭 - 每次都会调用 DeepSeek"
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||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
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||||||
echo ""
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||||||
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||||||
# 检查容器
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||||||
if ! docker compose ps scheduler 2>/dev/null | grep -q "running"; then
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||||||
echo "⚠️ 启动 scheduler..."
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||||||
docker compose --profile scheduler up -d
|
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||||||
sleep 5
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||||||
fi
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||||||
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||||||
# 临时降低Gate阈值到0，强制调用LLM，并发送钉钉消息
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||||||
docker compose exec scheduler bash -c '
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||||||
export LLM_MIN_COMPOSITE_SCORE=0.0
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||||||
python /app/scripts/generate_trading_signal.py --send-dingtalk
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||||||
'
|
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||||||
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
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||||||
echo "✅ 完成！查看结果: ./view_signal.sh"
|
|
||||||
@ -1,27 +1,18 @@
|
|||||||
#!/bin/bash
|
#!/bin/bash
|
||||||
# 运行交易信号生成器（量化 + LLM 一体分析）
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# 运行交易信号生成器
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||||||
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set -e # 遇到错误立即退出
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set -e
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||||||
echo "开始生成交易信号..."
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echo "Generating Trading Signal..."
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||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
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||||||
|
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||||||
# 检查 scheduler 容器是否运行
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cd "$(dirname "$0")"
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||||||
if ! docker compose ps scheduler | grep -q "running"; then
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||||||
echo "scheduler 容器未运行，正在启动..."
|
|
||||||
docker compose up -d
|
|
||||||
echo "等待服务就绪..."
|
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||||||
sleep 3
|
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||||||
fi
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||||||
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||||||
# 运行信号生成
|
# Run locally with Python
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||||||
docker compose exec scheduler python /app/scripts/generate_trading_signal.py
|
python scripts/generate_trading_signal.py "$@"
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||||||
|
|
||||||
echo ""
|
echo ""
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
||||||
echo "信号生成完成！"
|
echo "Signal generation complete!"
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||||||
echo ""
|
echo ""
|
||||||
echo "查看完整结果:"
|
echo "View result: ./view_signal.sh"
|
||||||
echo " cat output/latest_signal.json | python -m json.tool"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "如果是 BUY/SELL 信号，已自动发送钉钉通知"
|
|
||||||
|
|||||||
@ -1,15 +0,0 @@
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|||||||
#!/bin/bash
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||||||
# 运行交易信号生成器（智能门控 - 只在高质量信号时调用AI，节省成本）
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||||||
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||||||
# 设置 Deepseek API
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||||||
export OPENAI_API_KEY='sk-9f6b56f08796435d988cf202e37f6ee3'
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|
||||||
export OPENAI_BASE_URL='https://api.deepseek.com'
|
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||||||
export LLM_GATE_ENABLED=true # 启用智能门控，节省95%成本
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||||||
|
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||||||
# 运行信号生成
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||||||
docker compose exec ingestion bash -c "
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|
||||||
export OPENAI_API_KEY='$OPENAI_API_KEY'
|
|
||||||
export OPENAI_BASE_URL='$OPENAI_BASE_URL'
|
|
||||||
export LLM_GATE_ENABLED=$LLM_GATE_ENABLED
|
|
||||||
python scripts/generate_trading_signal.py
|
|
||||||
"
|
|
||||||
@ -1,33 +1,28 @@
|
|||||||
#!/bin/bash
|
#!/bin/bash
|
||||||
# 启动信号生成服务
|
# 启动信号生成服务
|
||||||
|
|
||||||
echo "🚀 启动 Tradus AI 信号生成服务..."
|
echo "Starting Tradus AI Signal Generator..."
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
||||||
|
|
||||||
# 启动服务
|
cd "$(dirname "$0")"
|
||||||
docker compose up -d
|
|
||||||
|
# Build and start service
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||||||
|
docker compose up -d --build
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||||||
|
|
||||||
echo ""
|
echo ""
|
||||||
echo "⏳ 等待服务就绪..."
|
echo "Waiting for service to be ready..."
|
||||||
sleep 3
|
sleep 3
|
||||||
|
|
||||||
# 检查服务状态
|
# Check status
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||||||
echo ""
|
echo ""
|
||||||
echo "📊 服务状态:"
|
echo "Service Status:"
|
||||||
docker compose ps
|
docker compose ps
|
||||||
|
|
||||||
echo ""
|
echo ""
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
||||||
echo "✅ 系统启动完成！"
|
echo "System started!"
|
||||||
echo ""
|
echo ""
|
||||||
echo "📝 说明:"
|
echo "Commands:"
|
||||||
echo " • Scheduler: 每15分钟自动从 Binance API 获取数据并生成交易信号"
|
echo " View logs: docker compose logs -f scheduler"
|
||||||
echo " • 无需 Redis 依赖，直接通过 API 获取实时数据"
|
echo " Stop system: ./stop_system.sh"
|
||||||
echo ""
|
echo " View signal: ./view_signal.sh"
|
||||||
echo "📱 钉钉通知: BUY/SELL 信号会自动推送"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
echo "📖 常用命令:"
|
|
||||||
echo " 查看日志: docker compose logs -f scheduler"
|
|
||||||
echo " 手动生成信号: ./run_signal.sh"
|
|
||||||
echo " 查看最新信号: cat output/latest_signal.json | python -m json.tool"
|
|
||||||
echo " 停止系统: ./stop_system.sh"
|
|
||||||
|
|||||||
10
view_logs.sh
10
view_logs.sh
@ -1,10 +0,0 @@
|
|||||||
#!/bin/bash
|
|
||||||
# 查看系统日志
|
|
||||||
|
|
||||||
SERVICE=${1:-scheduler} # 默认查看 scheduler
|
|
||||||
|
|
||||||
echo "📋 查看 $SERVICE 日志 (按 Ctrl+C 退出)"
|
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
|
|
||||||
docker compose logs -f --tail 50 $SERVICE
|
|
||||||
@ -1,45 +1,16 @@
|
|||||||
#!/bin/bash
|
#!/bin/bash
|
||||||
# 查看最新交易信号
|
# 查看最新交易信号
|
||||||
|
|
||||||
set -e
|
echo "Latest Trading Signal"
|
||||||
|
|
||||||
echo "📊 最新交易信号"
|
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
||||||
echo ""
|
|
||||||
|
|
||||||
if [ ! -f "output/latest_signal.json" ]; then
|
if [ ! -f "output/latest_signal.json" ]; then
|
||||||
echo "❌ 未找到信号文件"
|
echo "No signal file found"
|
||||||
echo "💡 运行 ./run_signal.sh 生成新信号"
|
echo "Run ./run_signal.sh to generate a new signal"
|
||||||
exit 1
|
exit 1
|
||||||
fi
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
# 使用 jq 格式化显示（如果安装了）
|
cat output/latest_signal.json | python -m json.tool
|
||||||
if command -v jq &> /dev/null; then
|
|
||||||
cat output/latest_signal.json | jq '
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"信号": .final_signal,
|
|
||||||
"置信度": (.final_confidence * 100 | tostring + "%"),
|
|
||||||
"共识": .consensus,
|
|
||||||
"当前价格": ("$" + (.levels.current_price | tostring)),
|
|
||||||
"生成时间": .generated_at,
|
|
||||||
"量化信号": {
|
|
||||||
"信号": .quantitative_signal.signal,
|
|
||||||
"综合得分": .quantitative_signal.composite_score,
|
|
||||||
"推理": .quantitative_signal.reasoning
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"LLM信号": (
|
|
||||||
if .llm_signal then {
|
|
||||||
"信号": .llm_signal.signal,
|
|
||||||
"置信度": (.llm_signal.confidence * 100 | tostring + "%"),
|
|
||||||
"推理": .llm_signal.reasoning
|
|
||||||
} else "未启用" end
|
|
||||||
)
|
|
||||||
}'
|
|
||||||
else
|
|
||||||
# 使用 Python 格式化
|
|
||||||
cat output/latest_signal.json | python -m json.tool
|
|
||||||
fi
|
|
||||||
|
|
||||||
echo ""
|
echo ""
|
||||||
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
echo "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━"
|
||||||
echo "💡 查看完整信号: cat output/latest_signal.json | python -m json.tool"
|
|
||||||
|
|||||||
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