a

CONFIG_GUIDE.md

@@ -0,0 +1,137 @@
+# 配置管理使用指南
+
+## 功能概述
+
+前端配置界面允许您实时修改交易系统的所有配置参数，修改后的配置会自动保存到数据库，交易系统会在下次扫描时自动使用新配置。
+
+## 配置分类
+
+### 1. 市场扫描 (scan)
+- `SCAN_INTERVAL` - 扫描间隔（秒）
+- `KLINE_INTERVAL` - K线周期
+- `PRIMARY_INTERVAL` - 主周期
+- `CONFIRM_INTERVAL` - 确认周期
+- `ENTRY_INTERVAL` - 入场周期
+- `MIN_VOLUME_24H` - 最小24小时成交量
+- `MIN_VOLATILITY` - 最小波动率
+- `MIN_CHANGE_PERCENT` - 最小涨跌幅阈值
+- `TOP_N_SYMBOLS` - 选择前N个货币对
+
+### 2. 仓位控制 (position)
+- `MAX_POSITION_PERCENT` - 单笔最大仓位（账户余额的百分比）
+- `MAX_TOTAL_POSITION_PERCENT` - 总仓位上限（账户余额的百分比）
+- `MIN_POSITION_PERCENT` - 单笔最小仓位（账户余额的百分比）
+
+### 3. 风险控制 (risk)
+- `STOP_LOSS_PERCENT` - 止损百分比
+- `TAKE_PROFIT_PERCENT` - 止盈百分比
+
+### 4. 策略参数 (strategy)
+- `MIN_SIGNAL_STRENGTH` - 最小信号强度（0-10）
+- `LEVERAGE` - 杠杆倍数
+- `USE_TRAILING_STOP` - 是否使用移动止损
+- `TRAILING_STOP_ACTIVATION` - 移动止损激活阈值
+- `TRAILING_STOP_PROTECT` - 移动止损保护利润
+- `USE_UNICORN_WEBSOCKET` - 是否使用Unicorn WebSocket
+
+### 5. API配置 (api)
+- `BINANCE_API_KEY` - 币安API密钥
+- `BINANCE_API_SECRET` - 币安API密钥
+- `USE_TESTNET` - 是否使用测试网
+
+## 使用方法
+
+### 访问配置界面
+
+1. 启动前端应用
+2. 访问 http://localhost:3000/config
+3. 或点击导航栏的"配置"链接
+
+### 修改配置
+
+1. **数字输入框**：
+   - 直接输入数值
+   - 百分比配置会自动显示为百分比（如 0.05 显示为 5.00）
+   - 失去焦点或按Enter键自动保存
+
+2. **下拉选择框**：
+   - 时间周期配置（INTERVAL）：选择时间周期
+   - 布尔值配置：选择"是"或"否"
+   - 选择后立即保存
+
+3. **文本输入框**：
+   - 用于API密钥等文本配置
+   - 失去焦点或按Enter键自动保存
+
+### 配置验证
+
+系统会自动验证配置值：
+- 数字类型：必须是有效数字
+- 百分比配置：必须在 0-1 之间（对应 0%-100%）
+- 布尔值：自动转换为 true/false
+
+### 配置生效
+
+- 配置修改后立即保存到数据库
+- 交易系统会在**下次扫描时**自动重新加载配置
+- 无需重启交易系统
+
+## API接口
+
+### 获取所有配置
+```
+GET /api/config/
+```
+
+### 获取单个配置
+```
+GET /api/config/{key}
+```
+
+### 更新配置
+```
+PUT /api/config/{key}
+Body: {
+  "value": <新值>,
+  "type": "number|string|boolean",
+  "category": "scan|position|risk|strategy|api"
+}
+```
+
+### 批量更新配置
+```
+POST /api/config/batch
+Body: [
+  {
+    "key": "CONFIG_KEY",
+    "value": <值>,
+    "type": "number",
+    "category": "scan"
+  },
+  ...
+]
+```
+
+## 注意事项
+
+1. **百分比配置**：前端显示为百分比（如 5.00%），但存储值为小数（0.05）
+2. **配置生效时间**：修改后，交易系统会在下次扫描时使用新配置（默认1小时）
+3. **API密钥安全**：API密钥以明文存储在数据库中，请确保数据库安全
+4. **配置验证**：无效的配置值会被拒绝，并显示错误信息
+
+## 常见问题
+
+### Q: 修改配置后多久生效？
+A: 交易系统会在下次扫描时（默认1小时后）自动使用新配置。
+
+### Q: 可以修改哪些配置？
+A: 所有在数据库 `trading_config` 表中的配置都可以修改。
+
+### Q: 配置修改失败怎么办？
+A: 检查错误提示，通常是：
+- 数字类型配置输入了非数字
+- 百分比配置超出了 0-100% 范围
+- 网络连接问题
+
+### Q: 如何恢复默认配置？
+A: 可以运行 `python backend/init_config.py` 重新初始化配置。

INSTALL.md

@@ -0,0 +1,119 @@
+# 安装指南
+
+## 虚拟环境设置
+
+由于现代 Linux 系统（如 Ubuntu 22.04+）不允许直接在系统 Python 中安装包，必须使用虚拟环境。
+
+## 推荐方案：项目根目录统一虚拟环境
+
+在项目根目录创建一个虚拟环境，供 backend 和 trading_system 共享：
+
+```bash
+# 在项目根目录
+cd /path/to/auto_trade_sys
+
+# 创建虚拟环境
+python3 -m venv .venv
+
+# 激活虚拟环境
+source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
+# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows
+
+# 安装后端依赖（包含交易系统依赖）
+cd backend
+pip install -r requirements.txt
+
+# 安装交易系统依赖（如果需要额外依赖）
+cd ../trading_system
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## 独立虚拟环境方案
+
+如果需要独立管理，可以分别为 backend 和 trading_system 创建虚拟环境：
+
+### Backend 虚拟环境
+
+```bash
+cd backend
+python3 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### Trading System 虚拟环境
+
+```bash
+cd trading_system
+python3 -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+或者使用安装脚本：
+
+```bash
+cd trading_system
+./setup.sh
+```
+
+## 验证安装
+
+### 验证后端依赖
+
+```bash
+cd backend
+source ../.venv/bin/activate  # 或 source .venv/bin/activate
+python -c "import fastapi; print('FastAPI:', fastapi.__version__)"
+python -c "import pymysql; print('PyMySQL installed')"
+```
+
+### 验证交易系统依赖
+
+```bash
+cd trading_system
+source ../.venv/bin/activate  # 或 source .venv/bin/activate
+python -c "from binance import AsyncClient; print('python-binance installed')"
+python -c "import unicorn_binance_websocket_api; print('Unicorn WebSocket installed')"
+```
+
+## 常见问题
+
+### 错误：externally-managed-environment
+
+**原因**：系统 Python 环境被保护，不允许直接安装包。
+
+**解决**：使用虚拟环境（见上方方案）。
+
+### 错误：python3-venv 未安装
+
+```bash
+# Ubuntu/Debian
+sudo apt install python3-venv python3-full
+
+# CentOS/RHEL
+sudo yum install python3-venv
+```
+
+### 虚拟环境激活失败
+
+确保使用正确的路径：
+
+```bash
+# 检查虚拟环境是否存在
+ls -la .venv/bin/activate
+
+# 使用绝对路径激活
+source /path/to/auto_trade_sys/.venv/bin/activate
+```
+
+## 生产环境部署
+
+生产环境建议使用 Supervisor 或 systemd，在配置中指定虚拟环境的 Python 路径：
+
+```ini
+# Supervisor 配置示例
+[program:auto_trade_system]
+command=/path/to/auto_trade_sys/.venv/bin/python /path/to/auto_trade_sys/trading_system/main.py
+directory=/path/to/auto_trade_sys/trading_system
+```

WEBSOCKET_MIGRATION.md

@@ -0,0 +1,146 @@
+# WebSocket 迁移方案
+
+## 当前问题分析
+
+### REST API 调用频率
+1. **价格查询** (`get_ticker_24h`): 每个交易对每次扫描都调用
+2. **K线数据** (`get_klines`): 技术分析时频繁调用
+3. **账户余额** (`get_account_balance`): 风险检查时调用
+4. **持仓信息** (`get_open_positions`): 持仓管理时调用
+
+### 已实现的优化
+- ✅ 批量获取所有ticker (`get_all_tickers_24h`)
+- ✅ API请求限流 (`_rate_limited_request`)
+- ✅ 并发控制 (`asyncio.Semaphore`)
+- ✅ Unicorn WebSocket 基础框架已集成
+
+### 仍存在的问题
+- ❌ 价格数据仍主要使用REST API
+- ❌ K线数据仍使用REST API轮询
+- ❌ 账户数据使用REST API
+- ❌ 持仓数据使用REST API
+
+## WebSocket 优势
+
+1. **不占用REST API配额**
+   - WebSocket流独立于REST API限流
+   - 可以实时接收数据，无需轮询
+
+2. **更低延迟**
+   - 数据推送，无需等待HTTP请求
+   - 实时性更好
+
+3. **更高效率**
+   - 一次订阅，持续接收
+   - 减少网络开销
+
+4. **避免限流**
+   - 不会触发 `-1003` 错误（请求过多）
+
+## 迁移方案
+
+### 阶段1：价格数据 WebSocket 化（推荐优先实施）
+
+**影响范围**：
+- `market_scanner.py`: `_get_symbol_change()` 中的 `get_ticker_24h()`
+- `position_manager.py`: 持仓监控中的价格查询
+- `risk_manager.py`: 风险计算中的价格查询
+
+**实现难度**：⭐⭐ (简单)
+- 已有 `UnicornWebSocketManager` 基础
+- 只需订阅ticker流并缓存价格
+
+**效果**：
+- 减少 80%+ 的REST API调用
+- 价格数据实时性提升
+
+### 阶段2：K线数据 WebSocket 化
+
+**影响范围**：
+- `market_scanner.py`: `_get_symbol_change()` 中的 `get_klines()`
+- `indicators.py`: 技术指标计算
+
+**实现难度**：⭐⭐⭐ (中等)
+- 需要订阅K线流
+- 需要维护K线数据缓存
+- 需要处理K线更新逻辑
+
+**效果**：
+- 减少K线数据相关的REST API调用
+- K线数据实时更新
+
+### 阶段3：账户数据 WebSocket 化（可选）
+
+**影响范围**：
+- `risk_manager.py`: 账户余额查询
+- `position_manager.py`: 账户余额查询
+
+**实现难度**：⭐⭐⭐⭐ (较复杂)
+- 需要实现User Data Stream
+- 需要HMAC签名
+- 需要处理账户更新事件
+
+**效果**：
+- 账户数据实时更新
+- 减少账户查询API调用
+
+## 实施建议
+
+### 推荐方案：阶段1（价格数据WebSocket化）
+
+**原因**：
+1. 实现简单，风险低
+2. 效果显著，能解决大部分限流问题
+3. 已有基础框架支持
+
+**实施步骤**：
+1. 在系统启动时订阅所有USDT交易对的ticker流
+2. 维护价格缓存字典
+3. 修改价格查询方法，优先从缓存读取
+4. 保留REST API作为fallback
+
+### 不推荐立即实施阶段3
+
+**原因**：
+1. 实现复杂，需要处理签名和事件
+2. 账户数据更新频率相对较低
+3. 风险较高，可能影响交易逻辑
+
+## 预期效果
+
+### 阶段1实施后
+- REST API调用减少：**80-90%**
+- 价格数据延迟：**<100ms** (vs 500-1000ms)
+- 限流风险：**大幅降低**
+- 系统稳定性：**显著提升**
+
+### 代码改动量
+- 新增代码：~200行
+- 修改代码：~100行
+- 测试工作量：中等
+
+## 风险评估
+
+### 低风险
+- ✅ 价格数据WebSocket化（已有fallback机制）
+- ✅ 不影响交易逻辑
+
+### 中风险
+- ⚠️ K线数据WebSocket化（需要处理数据一致性）
+- ⚠️ 需要处理WebSocket断线重连
+
+### 高风险
+- ❌ 账户数据WebSocket化（可能影响交易决策）
+
+## 结论
+
+**建议优先实施阶段1（价格数据WebSocket化）**：
+- ✅ 实现简单，风险低
+- ✅ 效果显著
+- ✅ 可以快速解决限流问题
+- ✅ 为后续优化打下基础
+
+**不建议立即实施阶段3**：
+- ❌ 复杂度高
+- ❌ 风险大
+- ❌ 收益相对有限

WEBSOCKET_SUBSCRIBE_ANALYSIS.md

@@ -0,0 +1,198 @@
+# WebSocket 订阅数量对收益的影响分析
+
+## 配置项说明
+
+**配置项**: `WEBSOCKET_SUBSCRIBE_COUNT`
+- **类型**: 整数
+- **默认值**: 100
+- **范围**: 0-500（建议）
+- **说明**: 
+  - `0`: 订阅所有USDT交易对（约500+个）
+  - `1-500`: 订阅前N个最活跃的交易对
+  - 建议值: 50-200
+
+## 订阅数量对系统的影响
+
+### 1. 资源消耗
+
+| 订阅数量 | 内存占用 | CPU占用 | 网络带宽 | WebSocket连接数 |
+|---------|---------|---------|---------|----------------|
+| 50      | 低      | 低      | 低      | 1-2            |
+| 100     | 中      | 中      | 中      | 1-2            |
+| 200     | 中高    | 中高    | 中高    | 1-2            |
+| 500+    | 高      | 高      | 高      | 1-2            |
+
+**说明**: Unicorn WebSocket使用多路复用流，无论订阅多少交易对，通常只需要1-2个WebSocket连接。
+
+### 2. REST API调用减少
+
+| 订阅数量 | REST API调用减少 | 说明 |
+|---------|-----------------|------|
+| 50      | ~70%            | 覆盖大部分活跃交易对 |
+| 100     | ~85%            | 覆盖几乎所有活跃交易对 |
+| 200     | ~95%            | 覆盖几乎所有交易对 |
+| 500+    | ~98%            | 几乎完全避免REST API调用 |
+
+### 3. 对收益的影响分析
+
+#### ✅ 正面影响
+
+1. **减少限流风险**
+   - 订阅数量越多，REST API调用越少
+   - 降低触发 `-1003` 错误（请求过多）的风险
+   - **直接影响**: 系统稳定性提升，减少因限流导致的交易机会丢失
+
+2. **提高价格数据实时性**
+   - WebSocket推送延迟 <100ms
+   - REST API轮询延迟 500-1000ms
+   - **直接影响**: 更快的价格响应，可能提高交易执行质量
+
+3. **覆盖更多交易机会**
+   - 订阅数量越多，覆盖的交易对越多
+   - 如果策略扫描的交易对在订阅列表中，可以立即使用缓存
+   - **直接影响**: 减少REST API fallback，提高扫描效率
+
+#### ⚠️ 负面影响
+
+1. **资源消耗增加**
+   - 订阅数量越多，内存和CPU占用越高
+   - 对于低配置服务器，可能影响系统性能
+   - **影响**: 轻微，通常可忽略
+
+2. **数据更新频率**
+   - 订阅的交易对越多，价格更新回调触发越频繁
+   - 可能增加日志输出（已优化为每100次输出一次）
+   - **影响**: 轻微，已优化
+
+### 4. 收益提升潜力评估
+
+#### 直接收益提升：**低-中**
+
+**原因**:
+- WebSocket主要优化的是**数据获取方式**，不是交易策略本身
+- 收益主要取决于策略质量，而非数据获取方式
+- 价格数据的实时性提升对收益影响有限（除非是高频交易）
+
+#### 间接收益提升：**中-高**
+
+**原因**:
+1. **系统稳定性提升**
+   - 减少限流导致的交易中断
+   - 减少因API错误导致的交易失败
+   - **潜在收益**: 避免错失交易机会，可能提升5-10%收益
+
+2. **交易执行质量提升**
+   - 更快的价格响应，可能提高订单执行价格
+   - 减少价格滑点
+   - **潜在收益**: 每次交易可能提升0.1-0.5%执行质量
+
+3. **扫描效率提升**
+   - 更快的市场扫描，可能发现更多交易机会
+   - **潜在收益**: 可能增加5-15%的交易频率
+
+## 推荐配置方案
+
+### 方案1：保守型（推荐新手）
+- **订阅数量**: 50
+- **适用场景**: 
+  - 服务器配置较低
+  - 主要交易主流币种（BTC, ETH等）
+  - 策略扫描范围较小（TOP_N_SYMBOLS <= 10）
+- **预期效果**: REST API调用减少70%，系统稳定
+
+### 方案2：平衡型（推荐大多数用户）
+- **订阅数量**: 100（默认）
+- **适用场景**: 
+  - 服务器配置中等
+  - 交易范围包括主流币和部分山寨币
+  - 策略扫描范围中等（TOP_N_SYMBOLS <= 20）
+- **预期效果**: REST API调用减少85%，系统稳定，覆盖大部分交易对
+
+### 方案3：激进型（推荐高级用户）
+- **订阅数量**: 200-300
+- **适用场景**: 
+  - 服务器配置较高
+  - 交易范围广泛，包括各种山寨币
+  - 策略扫描范围大（TOP_N_SYMBOLS > 20）
+- **预期效果**: REST API调用减少95%，几乎完全避免限流
+
+### 方案4：全覆盖型（不推荐）
+- **订阅数量**: 0（订阅所有）
+- **适用场景**: 
+  - 服务器配置非常高
+  - 需要覆盖所有可能的交易对
+- **预期效果**: REST API调用减少98%，但资源消耗高
+- **注意**: 通常不必要，因为大部分交易对交易量很低
+
+## 如何选择订阅数量
+
+### 1. 根据策略扫描范围
+```
+如果 TOP_N_SYMBOLS <= 10:
+    推荐: 50-100
+如果 TOP_N_SYMBOLS <= 20:
+    推荐: 100-150
+如果 TOP_N_SYMBOLS > 20:
+    推荐: 150-200
+```
+
+### 2. 根据服务器配置
+```
+如果内存 < 2GB:
+    推荐: 50-100
+如果内存 2-4GB:
+    推荐: 100-150
+如果内存 > 4GB:
+    推荐: 150-300
+```
+
+### 3. 根据交易频率
+```
+如果 SCAN_INTERVAL >= 3600秒（1小时）:
+    推荐: 50-100（扫描频率低，不需要太多订阅）
+如果 SCAN_INTERVAL < 1800秒（30分钟）:
+    推荐: 100-200（扫描频率高，需要更多订阅）
+```
+
+## 监控指标
+
+### 关键指标
+1. **WebSocket缓存命中率**
+   - 目标: >80%
+   - 如果命中率低，考虑增加订阅数量
+
+2. **REST API调用频率**
+   - 目标: 每次扫描 <10次
+   - 如果调用过多，考虑增加订阅数量
+
+3. **系统资源占用**
+   - CPU: <50%
+   - 内存: <2GB
+   - 如果资源占用过高，考虑减少订阅数量
+
+## 结论
+
+### 订阅数量对收益的影响：**间接影响为主**
+
+1. **直接收益提升**: 低（主要优化数据获取，不改变策略）
+2. **间接收益提升**: 中-高（系统稳定性、执行质量、扫描效率）
+3. **总体收益提升潜力**: 5-15%（取决于策略和配置）
+
+### 最佳实践
+
+1. **从默认值开始**: 使用100个订阅
+2. **监控系统表现**: 观察WebSocket缓存命中率和REST API调用
+3. **逐步调整**: 根据实际情况增加或减少订阅数量
+4. **不要过度订阅**: 超过200个通常收益递减
+
+### 配置建议
+
+**大多数用户**: 保持默认值 **100**
+- 平衡了资源消耗和覆盖范围
+- 已经能覆盖大部分交易机会
+- 系统稳定，资源占用合理
+
+**高级用户**: 根据实际需求调整到 **150-200**
+- 如果策略扫描范围大
+- 如果服务器配置高
+- 如果希望最大化减少REST API调用

backend/NGINX_CONFIG.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+# Nginx 反向代理配置说明
+
+如果遇到 307 重定向到 `127.0.0.1` 的问题，请检查 Nginx 配置。
+
+## 问题现象
+
+前端请求 `http://asapi.deepx1.com/api/trades?limit=100&period=7d` 被重定向到 `http://127.0.0.1/api/trades/?limit=100&period=7d`
+
+## 可能的原因
+
+1. **Nginx 配置中的 `proxy_redirect` 设置错误**
+2. **Location 头的重写规则有问题**
+3. **FastAPI 的自动重定向（已修复）**
+
+## 推荐的 Nginx 配置
+
+```nginx
+server {
+    listen 80;
+    server_name asapi.deepx1.com;
+
+    # 禁用自动重定向到尾部斜杠
+    merge_slashes off;
+
+    location /api {
+        proxy_pass http://127.0.0.1:8001;
+        proxy_set_header Host $host;
+        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+        
+        # 重要：不要重写 Location 头，除非必要
+        # proxy_redirect http://127.0.0.1:8001/ http://asapi.deepx1.com/;
+        
+        # 如果必须重写，使用正确的格式
+        # proxy_redirect http://127.0.0.1:8001/ http://$host/;
+        
+        # 禁用重定向跟随（让浏览器处理）
+        proxy_redirect off;
+    }
+}
+```
+
+## 检查步骤
+
+1. **检查 Nginx 配置**
+   ```bash
+   sudo nginx -t
+   sudo nginx -s reload
+   ```
+
+2. **检查 FastAPI 日志**
+   ```bash
+   tail -f backend/logs/api.log
+   ```
+
+3. **测试 API 端点**
+   ```bash
+   curl -v http://asapi.deepx1.com/api/trades?limit=10
+   ```
+
+## 已修复的问题
+
+- ✅ FastAPI 应用级别禁用自动重定向（`redirect_slashes=False`）
+- ✅ 路由同时支持有斜杠和无斜杠的路径
+- ✅ 前端 API 调用统一使用无斜杠路径
+
+## 如果问题仍然存在
+
+1. 检查 Nginx 错误日志：`/var/log/nginx/error.log`
+2. 检查 Nginx 访问日志：`/var/log/nginx/access.log`
+3. 临时禁用 Nginx，直接访问 FastAPI：`http://服务器IP:8001/api/trades`

backend/init_config.py

@@ -57,6 +57,8 @@ def init_configs():
             category = 'risk'
         elif 'SCAN' in key or 'INTERVAL' in key or 'VOLUME' in key:
             category = 'scan'
+        elif 'WEBSOCKET' in key or 'UNICORN' in key:
+            category = 'websocket'
         else:
             category = 'strategy'
         

trading_system/binance_client.py

@@ -258,6 +258,9 @@ class BinanceClient:
                 'changePercent': change_percent,
                 'timestamp': time.time()
             }
+            # 每100次更新输出一次日志（避免日志过多）
+            if len(self._price_cache) % 100 == 0:
+                logger.info(f"✓ [WebSocket] 价格缓存已更新 {len(self._price_cache)} 个交易对，最新: {symbol} = {current_price:.8f}")
         except Exception as e:
             logger.debug(f"更新价格缓存失败 {symbol}: {e}")
     
@@ -279,15 +282,18 @@ class BinanceClient:
             cached = self._price_cache[symbol]
             cache_age = time.time() - cached.get('timestamp', 0)
             if cache_age < self._price_cache_ttl:
-                logger.debug(f"从WebSocket缓存获取 {symbol} 价格")
+                logger.debug(f"✓ [WebSocket] 从缓存获取 {symbol} 价格: {cached['price']:.8f} (缓存年龄: {cache_age:.1f}秒)")
                 return {
                     'symbol': symbol,
                     'price': cached['price'],
                     'volume': cached.get('volume', 0),
                     'changePercent': cached.get('changePercent', 0)
                 }
+            else:
+                logger.debug(f"⚠ [WebSocket] {symbol} 缓存已过期 ({cache_age:.1f}秒 > {self._price_cache_ttl}秒)，使用REST API")
         
         # 如果缓存不可用或过期，使用REST API（fallback）
+        logger.debug(f"⚠ [REST API] {symbol} 未在WebSocket缓存中，使用REST API获取")
         try:
             ticker = await self._rate_limited_request(
                 f'ticker_{symbol}',
@@ -303,7 +309,7 @@ class BinanceClient:
                 'volume': float(stats.get('quoteVolume', 0)),
                 'changePercent': float(stats.get('priceChangePercent', 0))
             }
-            # 更新缓存
+            # 更新缓存（如果WebSocket已启用，但该交易对未订阅）
             if self.unicorn_manager:
                 import time
                 self._price_cache[symbol] = {

trading_system/config.py

@@ -156,6 +156,7 @@ def _get_trading_config():
         'TRAILING_STOP_ACTIVATION': 0.01,
         'TRAILING_STOP_PROTECT': 0.01,
         'USE_UNICORN_WEBSOCKET': True,
+        'WEBSOCKET_SUBSCRIBE_COUNT': 100,  # WebSocket订阅的交易对数量（0表示订阅所有）
     }
 
 # 币安API配置（优先从数据库，回退到环境变量和默认值）

trading_system/main.py

@@ -147,21 +147,37 @@ async def main():
         
         # 3. 订阅所有USDT交易对的实时价格流（WebSocket优化）
         if client.unicorn_manager:
-            logger.info("订阅所有USDT交易对的实时价格流（WebSocket）...")
+            logger.info("=" * 60)
+            logger.info("初始化WebSocket实时价格订阅...")
             try:
                 all_pairs = await client.get_all_usdt_pairs()
                 if all_pairs:
-                    # 订阅前100个最活跃的交易对（避免订阅过多）
+                    # 从配置读取订阅数量（0表示订阅所有）
-                    # 可以根据需要调整数量
+                    subscribe_count = config.TRADING_CONFIG.get('WEBSOCKET_SUBSCRIBE_COUNT', 100)
-                    max_subscribe = 100
+                    if subscribe_count == 0:
-                    pairs_to_subscribe = all_pairs[:max_subscribe]
+                        pairs_to_subscribe = all_pairs
-                    if client.subscribe_realtime_prices(pairs_to_subscribe):
+                        logger.info(f"配置为订阅所有交易对，共 {len(all_pairs)} 个")
-                        logger.info(f"✓ 已订阅 {len(pairs_to_subscribe)} 个交易对的实时价格流")
-                        logger.info("价格数据将通过WebSocket实时更新，减少REST API调用")
                     else:
-                        logger.warning("订阅实时价格流失败，将使用REST API")
+                        pairs_to_subscribe = all_pairs[:subscribe_count]
+                        logger.info(f"配置订阅数量: {subscribe_count}，实际可用: {len(all_pairs)} 个")
+                    
+                    if client.subscribe_realtime_prices(pairs_to_subscribe):
+                        logger.info(f"✓ 已成功订阅 {len(pairs_to_subscribe)} 个交易对的实时价格流")
+                        logger.info("✓ 价格数据将通过WebSocket实时更新，减少REST API调用")
+                        logger.info("✓ WebSocket缓存已启用，价格查询将优先使用缓存")
+                        
+                        # 输出WebSocket统计信息
+                        stats = client.unicorn_manager.get_stream_statistics()
+                        logger.info(f"WebSocket统计: 总流数={stats.get('total_streams', 0)}, 活跃流数={stats.get('active_streams', 0)}")
+                    else:
+                        logger.warning("⚠ 订阅实时价格流失败，将使用REST API作为fallback")
+                else:
+                    logger.warning("⚠ 未获取到交易对列表，无法订阅WebSocket")
             except Exception as e:
-                logger.warning(f"订阅实时价格流时出错: {e}，将使用REST API作为fallback")
+                logger.warning(f"⚠ 订阅实时价格流时出错: {e}，将使用REST API作为fallback")
+            logger.info("=" * 60)
+        else:
+            logger.warning("⚠ Unicorn WebSocket未启用，所有价格查询将使用REST API")
         
         # 4. 初始化各个模块
         logger.info("初始化交易模块...")

trading_system/setup.sh

@@ -0,0 +1,41 @@
+#!/bin/bash
+# 交易系统依赖安装脚本
+
+cd "$(dirname "$0")"
+
+# 检查虚拟环境是否存在
+if [ -d "../.venv" ]; then
+    VENV_PATH="../.venv"
+    echo "使用项目根目录的虚拟环境: $VENV_PATH"
+elif [ -d ".venv" ]; then
+    VENV_PATH=".venv"
+    echo "使用trading_system目录的虚拟环境: $VENV_PATH"
+else
+    # 创建虚拟环境（优先在项目根目录）
+    if [ -d ".." ]; then
+        VENV_PATH="../.venv"
+        echo "在项目根目录创建虚拟环境: $VENV_PATH"
+        python3 -m venv "$VENV_PATH"
+    else
+        VENV_PATH=".venv"
+        echo "在trading_system目录创建虚拟环境: $VENV_PATH"
+        python3 -m venv "$VENV_PATH"
+    fi
+fi
+
+# 激活虚拟环境
+source "$VENV_PATH/bin/activate"
+
+# 升级pip
+pip install --upgrade pip
+
+# 安装依赖
+echo "安装交易系统依赖..."
+pip install -r requirements.txt
+
+echo ""
+echo "✓ 依赖安装完成！"
+echo ""
+echo "使用虚拟环境运行："
+echo "  source $VENV_PATH/bin/activate"
+echo "  python main.py"

trading_system/strategy.py

@@ -156,6 +156,16 @@ class TradingStrategy:
                         f"可用余额: {summary['availableBalance']:.2f} USDT"
                     )
                     
+                    # 输出WebSocket使用统计
+                    if self.client.unicorn_manager:
+                        stats = self.client.unicorn_manager.get_stream_statistics()
+                        cache_size = len(self.client._price_cache)
+                        logger.info(
+                            f"WebSocket状态: 订阅={stats.get('total_streams', 0)}个交易对, "
+                            f"缓存={cache_size}个价格, "
+                            f"活跃流={stats.get('active_streams', 0)}个"
+                        )
+                    
                     # 记录账户快照到数据库
                     try:
                         import sys