update

.gitignore

@@ -0,0 +1,56 @@
+# Python缓存文件
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+
+# 虚拟环境
+venv/
+ENV/
+env/
+.env
+.venv
+
+# IDE相关文件
+.idea/
+.vscode/
+*.swp
+*.swo
+.DS_Store
+
+# 日志和数据文件
+*.log
+*.csv
+*.json
+*.pkl
+logs/
+*.db
+
+# 项目特定忽略
+# 忽略数据目录，但保留目录结构
+cryptoai/data/*
+!cryptoai/data/.gitkeep
+
+# 忽略配置文件（包含敏感信息）
+cryptoai/config/config.yaml
+# 但保留示例配置
+!cryptoai/config/config.example.yaml
+
+# 忽略生成的分析结果
+cryptoai/data/analysis_results/ 

cryptoai/agents/crypto_agent.py

@@ -15,6 +15,7 @@ from api.binance_api import BinanceAPI
 from api.deepseek_api import DeepSeekAPI
 from models.data_processor import DataProcessor
 from utils.config_loader import ConfigLoader
+from utils.dingtalk_bot import DingTalkBot
 
 
 class CryptoAgent:
@@ -36,6 +37,7 @@ class CryptoAgent:
         self.crypto_config = self.config_loader.get_crypto_config()
         self.data_config = self.config_loader.get_data_config()
         self.agent_config = self.config_loader.get_agent_config()
+        self.dingtalk_config = self.config_loader.get_dingtalk_config()
         
         # 初始化API客户端
         self.binance_api = BinanceAPI(
@@ -52,6 +54,15 @@ class CryptoAgent:
         # 初始化数据处理器
         self.data_processor = DataProcessor(storage_path=self.data_config['storage_path'])
         
+        # 初始化钉钉机器人（如果启用）
+        self.dingtalk_bot = None
+        if self.dingtalk_config.get('enabled', False):
+            self.dingtalk_bot = DingTalkBot(
+                webhook_url=self.dingtalk_config['webhook_url'],
+                secret=self.dingtalk_config.get('secret')
+            )
+            print("钉钉机器人已启用")
+        
         # 设置支持的加密货币
         self.base_currencies = self.crypto_config['base_currencies']
         self.quote_currency = self.crypto_config['quote_currency']
@@ -306,6 +317,18 @@ class CryptoAgent:
                     "timestamp": datetime.now().isoformat()
                 }
                 
+                # 如果钉钉机器人已启用，发送分析报告
+                if self.dingtalk_bot:
+                    try:
+                        print(f"发送{symbol}分析报告到钉钉...")
+                        response = self.dingtalk_bot.send_analysis_report(symbol, results[symbol])
+                        if response.get('errcode') == 0:
+                            print(f"{symbol}分析报告发送成功")
+                        else:
+                            print(f"{symbol}分析报告发送失败: {response}")
+                    except Exception as e:
+                        print(f"发送{symbol}分析报告时出错: {e}")
+                
                 print(f"{symbol}分析完成")
             else:
                 print(f"跳过{symbol}分析，无法获取数据")
@@ -349,7 +372,7 @@ class CryptoAgent:
         }
         
         # 简单策略执行逻辑
-        if position == 'BUY':
+        if position == 'BUY' or '买' in position:
             # 示例：下单买入
             # 在实际应用中，这里应该有更复杂的仓位管理和风险管理逻辑
             quantity = 0.01  # 示例数量，实际应用中应该基于资金和风险计算
@@ -364,7 +387,11 @@ class CryptoAgent:
             result["action"] = "BUY"
             result["order_result"] = order_result
             
-        elif position == 'SELL':
+            # 如果钉钉机器人已启用，发送交易通知
+            if self.dingtalk_bot:
+                self.send_trade_notification(symbol, "买入", quantity, current_price, strategy)
+            
+        elif position == 'SELL' or '卖' in position:
             # 示例：下单卖出
             quantity = 0.01  # 示例数量
             
@@ -378,6 +405,10 @@ class CryptoAgent:
             result["action"] = "SELL"
             result["order_result"] = order_result
             
+            # 如果钉钉机器人已启用，发送交易通知
+            if self.dingtalk_bot:
+                self.send_trade_notification(symbol, "卖出", quantity, current_price, strategy)
+            
         else:
             # 持有或其他策略
             result["action"] = "HOLD"
@@ -386,6 +417,56 @@ class CryptoAgent:
         print(f"执行{symbol}策略完成：{result['action']}")
         return result
     
+    def send_trade_notification(self, symbol: str, action: str, quantity: float, price: float, strategy: Dict[str, Any]) -> None:
+        """
+        发送交易通知到钉钉
+        
+        Args:
+            symbol: 交易对符号
+            action: 交易操作（买入或卖出）
+            quantity: 交易数量
+            price: 交易价格
+            strategy: 交易策略
+        """
+        if not self.dingtalk_bot:
+            return
+        
+        try:
+            # 设置图标
+            if action == "买入":
+                icon = "🟢"
+            else:
+                icon = "🔴"
+            
+            # 获取策略理由
+            reasoning = strategy.get('reasoning', '无理由')
+            
+            # 构建通知内容
+            title = f"{icon} {symbol} {action}交易执行通知"
+            text = f"""### {symbol} {action}交易已执行
+
+**交易详情**:
+- 操作: {icon} **{action}**
+- 数量: {quantity}
+- 价格: {price}
+- 总额: {quantity * price} {self.quote_currency}
+
+**交易理由**:
+{reasoning}
+
+*交易时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}*
+            """
+            
+            # 发送通知
+            at_mobiles = self.dingtalk_config.get('at_mobiles', [])
+            at_all = self.dingtalk_config.get('at_all', False)
+            self.dingtalk_bot.send_markdown(title, text, at_mobiles, at_all)
+            
+            print(f"{symbol} {action}交易通知已发送")
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"发送交易通知时出错: {e}")
+    
     def run_analysis_cycle(self) -> Dict[str, Any]:
         """
         运行一个完整的分析周期

cryptoai/api/deepseek_api.py

@@ -106,7 +106,7 @@ class DeepSeekAPI:
             payload = {
                 "model": self.model,
                 "messages": [
-                    {"role": "system", "content": "你是一个专业的加密货币分析助手，擅长分析市场趋势、预测价格走向和提供交易建议。"},
+                    {"role": "system", "content": "你是一个专业的加密货币分析助手，擅长分析市场趋势、预测价格走向和提供交易建议。请始终使用中文回复，并确保输出格式规范的JSON。"},
                     {"role": "user", "content": prompt}
                 ],
                 "temperature": 0.2,  # 低温度使输出更加确定性
@@ -159,7 +159,7 @@ class DeepSeekAPI:
         Returns:
             提示词
         """
-        return f"""请分析以下加密货币市场数据，并提供详细的市场分析。
+        return f"""请分析以下加密货币市场数据，并提供详细的市场分析。请使用中文回复。
 
 数据:
 {formatted_data}
@@ -172,7 +172,7 @@ class DeepSeekAPI:
 5. 关键技术指标解读（如RSI、MACD等）
 
 请以JSON格式回复，包含以下字段:
-- market_trend: 市场趋势 (bullish, bearish, neutral)
+- market_trend: 市场趋势 (牛市, 熊市, 震荡)
 - support_levels: 支撑位列表
 - resistance_levels: 阻力位列表
 - volume_analysis: 交易量分析
@@ -180,7 +180,7 @@ class DeepSeekAPI:
 - technical_indicators: 技术指标分析
 - summary: 总结
 
-请确保回复为有效的JSON格式。"""
+请确保回复为有效的JSON格式，并使用中文进行分析。"""
     
     def _build_price_prediction_prompt(self, symbol: str, formatted_data: str) -> str:
         """
@@ -193,7 +193,7 @@ class DeepSeekAPI:
         Returns:
             提示词
         """
-        return f"""请基于以下{symbol}的历史数据，预测未来24小时、7天和30天的价格走势。
+        return f"""请基于以下{symbol}的历史数据，预测未来24小时、7天和30天的价格走势。请使用中文回复。
 
 历史数据:
 {formatted_data}
@@ -203,13 +203,13 @@ class DeepSeekAPI:
 请以JSON格式回复，包含以下字段:
 - symbol: 交易对符号
 - current_price: 当前价格
-- prediction_24h: 24小时预测 (包含 price_range, trend, confidence)
-- prediction_7d: 7天预测 (包含 price_range, trend, confidence)
-- prediction_30d: 30天预测 (包含 price_range, trend, confidence)
+- prediction_24h: 24小时预测 (包含 price_range价格区间, trend趋势, confidence置信度)
+- prediction_7d: 7天预测 (包含 price_range价格区间, trend趋势, confidence置信度)
+- prediction_30d: 30天预测 (包含 price_range价格区间, trend趋势, confidence置信度)
 - key_factors: 影响预测的关键因素
 - risk_assessment: 风险评估
 
-请确保回复为有效的JSON格式。"""
+请确保回复为有效的JSON格式，并使用中文进行分析。"""
     
     def _build_trading_strategy_prompt(self, symbol: str, analysis_result: Dict[str, Any], risk_level: str) -> str:
         """
@@ -225,7 +225,7 @@ class DeepSeekAPI:
         """
         analysis_json = json.dumps(analysis_result, indent=2)
         
-        return f"""请基于以下{symbol}的市场分析结果，生成一个风险等级为{risk_level}的交易策略。
+        return f"""请基于以下{symbol}的市场分析结果，生成一个风险等级为{risk_level}的交易策略。请使用中文回复。
 
 分析结果:
 {analysis_json}
@@ -234,7 +234,7 @@ class DeepSeekAPI:
 
 请以JSON格式回复，包含以下字段:
 - symbol: 交易对符号
-- risk_level: 风险等级 ({risk_level})
+- risk_level: 风险等级 (low低风险, medium中风险, high高风险)
 - position: 建议仓位 (买入、卖出、持有)
 - entry_points: 入场点列表
 - exit_points: 出场点列表
@@ -244,7 +244,7 @@ class DeepSeekAPI:
 - strategy_type: 策略类型 (例如：趋势跟踪、反转、突破等)
 - reasoning: 策略推理过程
 
-请确保回复为有效的JSON格式。"""
+请确保回复为有效的JSON格式，并使用中文进行分析。"""
     
     def _parse_analysis_response(self, response: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         """

cryptoai/config/config.example.yaml

@@ -0,0 +1,49 @@
+# Binance API设置
+binance:
+  api_key: "your_binance_api_key_here" 
+  api_secret: "your_binance_api_secret_here"
+  test_mode: true  # 设置为false将使用实盘交易
+
+# DeepSeek AI设置
+deepseek:
+  api_key: "your_deepseek_api_key_here"
+  model: "deepseek-chat"  # 使用的模型
+
+# 加密货币设置
+crypto:
+  base_currencies:
+    - "BTC"
+    - "ETH"
+    - "BNB"
+    - "SOL"
+    - "ADA"
+  quote_currency: "USDT"
+  time_interval: "4h"  # 可选: 1m, 5m, 15m, 30m, 1h, 4h, 1d
+
+# 数据设置
+data:
+  storage_path: "./cryptoai/data"
+  historical_days: 30
+  update_interval: 60  # 数据更新间隔（分钟）
+
+# Agent设置
+agent:
+  analysis_interval: 120  # 分析间隔（分钟）
+  strategies:
+    - "trend_following"
+    - "momentum"
+    - "sentiment"
+  risk_level: "medium"  # 可选: low, medium, high
+
+# 日志设置
+logging:
+  level: "INFO"  # 可选: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
+  file_path: "./cryptoai/logs"
+
+# 钉钉机器人设置
+dingtalk:
+  enabled: true  # 是否启用钉钉机器人
+  webhook_url: "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=your_dingtalk_token_here"
+  secret: "your_dingtalk_secret_here"  # 如果没有设置安全设置，可以为空
+  at_mobiles: []  # 需要@的手机号列表
+  at_all: false   # 是否@所有人 

cryptoai/config/config.yaml

@@ -18,7 +18,7 @@ crypto:
     # - "SOL"
     # - "ADA"
   quote_currency: "USDT"
-  time_interval: "1d"  # 可选: 1m, 5m, 15m, 30m, 1h, 4h, 1d
+  time_interval: "4h"  # 可选: 1m, 5m, 15m, 30m, 1h, 4h, 1d
 
 # 数据设置
 data:
@@ -39,3 +39,11 @@ agent:
 logging:
   level: "INFO"  # 可选: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
   file_path: "./cryptoai/logs"
+
+# 钉钉机器人设置
+dingtalk:
+  enabled: true  # 是否启用钉钉机器人
+  webhook_url: "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=2278b723cd363bb6f85592c743b59b166e70b9e02a275bb5cedbc33b53a5cbdc"
+  secret: "your_secret"  # 如果没有设置安全设置，可以为空
+  at_mobiles: []  # 需要@的手机号列表
+  at_all: false   # 是否@所有人 

cryptoai/utils/config_loader.py

@@ -74,3 +74,7 @@ class ConfigLoader:
     def get_logging_config(self) -> Dict[str, Any]:
         """获取日志配置"""
         return self.get_config('logging')
+        
+    def get_dingtalk_config(self) -> Dict[str, Any]:
+        """获取钉钉机器人配置"""
+        return self.get_config('dingtalk') 

cryptoai/utils/dingtalk_bot.py

@@ -0,0 +1,398 @@
+import json
+import requests
+import time
+import hmac
+import hashlib
+import base64
+import urllib.parse
+import traceback
+from typing import Dict, Any, List, Optional, Union
+
+
+class DingTalkBot:
+    """钉钉机器人工具类，用于发送分析结果到钉钉群"""
+    
+    def __init__(self, webhook_url: str, secret: Optional[str] = None):
+        """
+        初始化钉钉机器人
+        
+        Args:
+            webhook_url: 钉钉机器人的webhook地址
+            secret: 钉钉机器人的签名密钥（如果启用了安全设置）
+        """
+        self.webhook_url = webhook_url
+        self.secret = secret
+    
+    def _sign(self) -> str:
+        """
+        生成钉钉机器人签名
+        
+        Returns:
+            签名后的URL
+        """
+        if not self.secret:
+            return self.webhook_url
+        
+        timestamp = str(round(time.time() * 1000))
+        string_to_sign = f"{timestamp}\n{self.secret}"
+        hmac_code = hmac.new(
+            self.secret.encode(),
+            string_to_sign.encode(),
+            digestmod=hashlib.sha256
+        ).digest()
+        
+        sign = urllib.parse.quote_plus(base64.b64encode(hmac_code))
+        return f"{self.webhook_url}&timestamp={timestamp}&sign={sign}"
+    
+    def send_text(self, content: str, at_mobiles: List[str] = None, at_all: bool = False) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        发送文本消息
+        
+        Args:
+            content: 消息内容
+            at_mobiles: 要@的手机号列表
+            at_all: 是否@所有人
+            
+        Returns:
+            接口返回结果
+        """
+        data = {
+            "msgtype": "text",
+            "text": {"content": content},
+            "at": {
+                "atMobiles": at_mobiles if at_mobiles else [],
+                "isAtAll": at_all
+            }
+        }
+        
+        return self._post(data)
+    
+    def send_markdown(self, title: str, text: str, at_mobiles: List[str] = None, at_all: bool = False) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        发送Markdown消息
+        
+        Args:
+            title: 消息标题
+            text: Markdown格式的消息内容
+            at_mobiles: 要@的手机号列表
+            at_all: 是否@所有人
+            
+        Returns:
+            接口返回结果
+        """
+        data = {
+            "msgtype": "markdown",
+            "markdown": {
+                "title": title,
+                "text": text
+            },
+            "at": {
+                "atMobiles": at_mobiles if at_mobiles else [],
+                "isAtAll": at_all
+            }
+        }
+        
+        return self._post(data)
+    
+    def _post(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        发送消息到钉钉
+        
+        Args:
+            data: 消息数据
+            
+        Returns:
+            接口返回结果
+        """
+        try:
+            webhook = self._sign()
+            headers = {'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8'}
+            response = requests.post(webhook, json=data, headers=headers)
+            return response.json()
+        except Exception as e:
+            print(f"发送钉钉消息时出错: {e}")
+            traceback.print_exc()
+            return {"errcode": -1, "errmsg": str(e)}
+    
+    def format_analysis_result(self, symbol: str, analysis_result: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        格式化分析结果为Markdown格式
+        
+        Args:
+            symbol: 交易对符号
+            analysis_result: 分析结果
+            
+        Returns:
+            格式化后的Markdown文本
+        """
+        try:
+            if not analysis_result or 'error' in analysis_result:
+                return f"### {symbol} 分析结果错误\n\n获取分析结果时出错: {analysis_result.get('error', '未知错误')}"
+            
+            # 提取关键信息
+            market_trend = analysis_result.get('market_trend', '未知')
+            support_levels = analysis_result.get('support_levels', [])
+            if isinstance(support_levels, list):
+                support_levels_str = '、'.join([str(level) for level in support_levels])
+            else:
+                support_levels_str = str(support_levels)
+                
+            resistance_levels = analysis_result.get('resistance_levels', [])
+            if isinstance(resistance_levels, list):
+                resistance_levels_str = '、'.join([str(level) for level in resistance_levels])
+            else:
+                resistance_levels_str = str(resistance_levels)
+                
+            volume_analysis = analysis_result.get('volume_analysis', '未知')
+            market_sentiment = analysis_result.get('market_sentiment', '未知')
+            summary = analysis_result.get('summary', '无摘要')
+            
+            # 根据市场趋势设置颜色标志
+            if '牛' in market_trend or 'bull' in str(market_trend).lower():
+                trend_icon = "🟢"
+            elif '熊' in market_trend or 'bear' in str(market_trend).lower():
+                trend_icon = "🔴"
+            else:
+                trend_icon = "🟡"
+            
+            # 构建Markdown文本
+            markdown = f"""### {trend_icon} {symbol} 市场分析
+            
+**市场趋势**: {market_trend}
+
+**支撑位**: {support_levels_str}
+
+**阻力位**: {resistance_levels_str}
+
+**交易量分析**: {volume_analysis}
+
+**市场情绪**: {market_sentiment}
+
+**总结**: {summary}
+
+*分析时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}*
+"""
+            return markdown
+        
+        except Exception as e:
+            print(f"格式化分析结果时出错: {e}")
+            traceback.print_exc()
+            return f"### {symbol} 格式化分析结果出错\n\n{str(e)}"
+    
+    def format_prediction_result(self, symbol: str, prediction_result: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        格式化预测结果为Markdown格式
+        
+        Args:
+            symbol: 交易对符号
+            prediction_result: 预测结果
+            
+        Returns:
+            格式化后的Markdown文本
+        """
+        try:
+            if not prediction_result or 'error' in prediction_result:
+                return f"### {symbol} 预测结果错误\n\n获取预测结果时出错: {prediction_result.get('error', '未知错误')}"
+            
+            # 提取关键信息
+            current_price = prediction_result.get('current_price', '未知')
+            prediction_24h = prediction_result.get('prediction_24h', {})
+            prediction_7d = prediction_result.get('prediction_7d', {})
+            prediction_30d = prediction_result.get('prediction_30d', {})
+            key_factors = prediction_result.get('key_factors', [])
+            if isinstance(key_factors, list):
+                key_factors_str = '\n'.join([f"- {factor}" for factor in key_factors])
+            else:
+                key_factors_str = str(key_factors)
+                
+            risk_assessment = prediction_result.get('risk_assessment', '未知')
+            
+            # 格式化预测数据
+            def format_prediction(pred_data):
+                if not pred_data:
+                    return "无数据"
+                
+                price_range = pred_data.get('price_range', '未知')
+                trend = pred_data.get('trend', '未知')
+                confidence = pred_data.get('confidence', '未知')
+                
+                # 根据趋势设置图标
+                if '上升' in str(trend) or '增长' in str(trend) or 'up' in str(trend).lower():
+                    trend_icon = "📈"
+                elif '下降' in str(trend) or '下跌' in str(trend) or 'down' in str(trend).lower():
+                    trend_icon = "📉"
+                else:
+                    trend_icon = "📊"
+                
+                return f"{trend_icon} **{trend}** (价格区间: {price_range}, 置信度: {confidence})"
+            
+            # 构建Markdown文本
+            markdown = f"""### {symbol} 价格预测
+            
+**当前价格**: {current_price}
+
+**24小时预测**: {format_prediction(prediction_24h)}
+
+**7天预测**: {format_prediction(prediction_7d)}
+
+**30天预测**: {format_prediction(prediction_30d)}
+
+**关键影响因素**:
+{key_factors_str}
+
+**风险评估**: {risk_assessment}
+
+*预测时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}*
+"""
+            return markdown
+        
+        except Exception as e:
+            print(f"格式化预测结果时出错: {e}")
+            traceback.print_exc()
+            return f"### {symbol} 格式化预测结果出错\n\n{str(e)}"
+    
+    def format_strategy_result(self, symbol: str, strategy_result: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        格式化策略结果为Markdown格式
+        
+        Args:
+            symbol: 交易对符号
+            strategy_result: 策略结果
+            
+        Returns:
+            格式化后的Markdown文本
+        """
+        try:
+            if not strategy_result or 'error' in strategy_result:
+                return f"### {symbol} 策略结果错误\n\n获取策略结果时出错: {strategy_result.get('error', '未知错误')}"
+            
+            # 提取关键信息
+            risk_level = strategy_result.get('risk_level', '未知')
+            position = strategy_result.get('position', '未知')
+            
+            entry_points = strategy_result.get('entry_points', [])
+            if isinstance(entry_points, list):
+                entry_points_str = '、'.join([str(point) for point in entry_points])
+            else:
+                entry_points_str = str(entry_points)
+                
+            exit_points = strategy_result.get('exit_points', [])
+            if isinstance(exit_points, list):
+                exit_points_str = '、'.join([str(point) for point in exit_points])
+            else:
+                exit_points_str = str(exit_points)
+                
+            stop_loss = strategy_result.get('stop_loss', '未知')
+            take_profit = strategy_result.get('take_profit', '未知')
+            time_frame = strategy_result.get('time_frame', '未知')
+            strategy_type = strategy_result.get('strategy_type', '未知')
+            reasoning = strategy_result.get('reasoning', '无理由')
+            
+            # 根据建议仓位设置图标
+            if '买' in position or 'buy' in str(position).lower():
+                position_icon = "🟢"
+            elif '卖' in position or 'sell' in str(position).lower():
+                position_icon = "🔴"
+            else:
+                position_icon = "⚪"
+            
+            # 根据风险等级设置图标
+            if 'low' in str(risk_level).lower() or '低' in str(risk_level):
+                risk_icon = "🟢"
+            elif 'medium' in str(risk_level).lower() or '中' in str(risk_level):
+                risk_icon = "🟡"
+            else:
+                risk_icon = "🔴"
+            
+            # 构建Markdown文本
+            markdown = f"""### {symbol} 交易策略
+            
+**建议操作**: {position_icon} {position}
+
+**风险等级**: {risk_icon} {risk_level}
+
+**策略类型**: {strategy_type}
+
+**时间框架**: {time_frame}
+
+**入场点**: {entry_points_str}
+
+**出场点**: {exit_points_str}
+
+**止损位**: {stop_loss}
+
+**止盈位**: {take_profit}
+
+**策略理由**:
+{reasoning}
+
+*策略生成时间: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}*
+"""
+            return markdown
+        
+        except Exception as e:
+            print(f"格式化策略结果时出错: {e}")
+            traceback.print_exc()
+            return f"### {symbol} 格式化策略结果出错\n\n{str(e)}"
+    
+    def send_analysis_report(self, symbol: str, analysis_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        发送完整分析报告（分析+预测+策略）
+        
+        Args:
+            symbol: 交易对符号
+            analysis_data: 包含分析、预测和策略的数据
+            
+        Returns:
+            接口返回结果
+        """
+        try:
+            analysis_result = analysis_data.get('analysis', {})
+            prediction_result = analysis_data.get('prediction', {})
+            strategy_result = analysis_data.get('strategy', {})
+            
+            # 获取市场趋势，用于设置标题图标
+            market_trend = ''
+            if analysis_result and 'market_trend' in analysis_result:
+                market_trend = analysis_result['market_trend']
+                
+            if '牛' in str(market_trend) or 'bull' in str(market_trend).lower():
+                title_icon = "🟢"
+            elif '熊' in str(market_trend) or 'bear' in str(market_trend).lower():
+                title_icon = "🔴"
+            else:
+                title_icon = "🟡"
+            
+            # 获取建议操作
+            position = '未知'
+            if strategy_result and 'position' in strategy_result:
+                position = strategy_result['position']
+            
+            # 构建标题
+            title = f"{title_icon} {symbol} 加密货币分析报告 | 建议: {position}"
+            
+            # 构建完整报告内容
+            markdown_text = f"# {symbol} 加密货币AI分析报告\n\n"
+            
+            # 添加分析结果
+            markdown_text += "## 一、市场分析\n\n"
+            markdown_text += self.format_analysis_result(symbol, analysis_result)
+            markdown_text += "\n\n"
+            
+            # 添加预测结果
+            markdown_text += "## 二、价格预测\n\n"
+            markdown_text += self.format_prediction_result(symbol, prediction_result)
+            markdown_text += "\n\n"
+            
+            # 添加策略结果
+            markdown_text += "## 三、交易策略\n\n"
+            markdown_text += self.format_strategy_result(symbol, strategy_result)
+            
+            # 发送Markdown消息
+            return self.send_markdown(title, markdown_text)
+        
+        except Exception as e:
+            print(f"发送分析报告时出错: {e}")
+            traceback.print_exc()
+            error_msg = f"### {symbol} 分析报告生成错误\n\n{str(e)}"
+            return self.send_markdown(f"⚠️ {symbol} 分析报告错误", error_msg)