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薇薇安 2026-01-14 13:25:29 +08:00
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137
CONFIG_GUIDE.md Normal file
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@ -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。

119
INSTALL.md Normal file
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@ -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
```

146
WEBSOCKET_MIGRATION.md Normal file
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@ -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

198
WEBSOCKET_SUBSCRIBE_ANALYSIS.md Normal file
View File

@ -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

72
backend/NGINX_CONFIG.md Normal file
View File

@ -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`

2
backend/init_config.py
View File

@ -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'

10
trading_system/binance_client.py
View File

@ -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] = {

1
trading_system/config.py
View File

@ -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）

36
trading_system/main.py
View File

@ -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）
# 可以根据需要调整数量
max_subscribe = 100
pairs_to_subscribe = all_pairs[:max_subscribe]
if client.subscribe_realtime_prices(pairs_to_subscribe):
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")
# 从配置读取订阅数量（0表示订阅所有）
subscribe_count = config.TRADING_CONFIG.get('WEBSOCKET_SUBSCRIBE_COUNT', 100)
if subscribe_count == 0:
pairs_to_subscribe = all_pairs
logger.info(f"配置为订阅所有交易对，共 {len(all_pairs)} 个")
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...")

41
trading_system/setup.sh Executable file
View File

@ -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"

10
trading_system/strategy.py
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@ -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