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交易对筛选优化方案（2026-01-27）

🔍 当前问题分析

问题描述

用户发现扫描到的交易对信号强度都是5-7，质疑：

1. 是否按信号强度从高到低排序？
2. 信号强度5-7是否合理？

当前实现

market_scanner.py：

• 计算 signalScore（简单的技术指标得分：RSI、MACD、布林带等）
• 按 signalScore 排序，取前 TOP_N_SYMBOLS 个（当前是8个）
• 没有按 signal_strength 排序或过滤

strategy.py：

• 对扫描到的交易对，调用 _analyze_trade_signal 计算 signal_strength
• 检查 signal_strength >= MIN_SIGNAL_STRENGTH（当前是5）
• 如果信号强度不足，只生成推荐，不自动交易

问题根源

1. 两个不同的概念：

   • signalScore：简单的技术指标得分（用于排序）
   • signal_strength：复杂的信号强度计算（包括多周期共振、趋势确认等）

2. 排序依据错误：

   • 当前按 signalScore 排序，但实际交易判断用的是 signal_strength
   • 导致 signalScore 高的交易对，signal_strength 可能只有5-7

3. 信号强度5-7是否合理：

   • 当前 MIN_SIGNAL_STRENGTH = 5，所以信号强度5-7是正常的
   • 但问题是：应该优先选择信号强度更高的交易对（8-10分）

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✅ 优化方案

方案1：在扫描阶段预先计算signal_strength（推荐）

优点：

• 按真实的信号强度排序，优先选择高质量信号
• 可以在扫描阶段就过滤掉低质量信号
• 减少后续策略阶段的无效处理

缺点：

• 需要调用 _analyze_trade_signal，增加计算量
• 但考虑到已经获取了所有技术指标，计算量增加有限

实现：

1. 在 market_scanner.py 的 _get_symbol_change 中，调用 _analyze_trade_signal 计算 signal_strength
2. 按 signal_strength 排序，而不是按 signalScore 排序
3. 可选：在扫描阶段就过滤掉 signal_strength < MIN_SIGNAL_STRENGTH 的交易对

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方案2：保持现状，但优化signalScore计算（简单）

优点：

• 不需要修改太多代码
• 保持扫描阶段简单快速

缺点：

• signalScore 和 signal_strength 仍然不一致
• 可能仍然会出现信号强度5-7的情况

实现：

1. 优化 signalScore 的计算，使其更接近 signal_strength
2. 增加多周期共振的权重
3. 增加趋势确认的权重

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🎯 推荐方案：方案1（按signal_strength排序）

实施步骤

1. 在market_scanner.py中集成signal_strength计算

   • 需要访问 TradingStrategy 的 _analyze_trade_signal 方法
   • 或者，将 _analyze_trade_signal 提取为独立函数

2. 按signal_strength排序

   • 替换当前的 signalScore 排序逻辑
   • 优先选择 signal_strength 高的交易对

3. 可选：在扫描阶段过滤

   • 过滤掉 signal_strength < MIN_SIGNAL_STRENGTH 的交易对
   • 但考虑到可能没有足够的交易对，建议只排序，不严格过滤

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📊 预期效果

优化前

• 按 signalScore 排序，取前8个
• 信号强度：5, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7（可能的情况）
• 问题：信号强度普遍偏低

优化后

• 按 signal_strength 排序，取前8个
• 信号强度：7, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 10（理想情况）
• 效果：优先选择高质量信号，提升胜率

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⚠️ 注意事项

1. 性能考虑：

   • 计算 signal_strength 需要额外的计算量
   • 但考虑到已经获取了所有技术指标，计算量增加有限
   • 可以通过缓存优化

2. 交易对数量：

   • 如果严格过滤，可能导致交易对数量不足
   • 建议：只排序，不严格过滤（保留所有符合条件的交易对）

3. 信号强度分布：

   • 如果市场整体信号强度偏低，可能仍然会出现5-7的情况
   • 这是正常的，说明当前市场条件不够理想

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🔧 实施建议

阶段1：按signal_strength排序（立即实施）

1. 在 market_scanner.py 中集成 signal_strength 计算
2. 按 signal_strength 排序，而不是按 signalScore 排序
3. 保持 TOP_N_SYMBOLS = 8，但优先选择信号强度高的

阶段2：可选优化（后续考虑）

1. 在扫描阶段过滤掉 signal_strength < MIN_SIGNAL_STRENGTH 的交易对
2. 如果过滤后交易对数量不足，降低 MIN_SIGNAL_STRENGTH 或增加 TOP_N_SYMBOLS

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📝 代码修改点

1. market_scanner.py

需要修改：

• _get_symbol_change 方法：添加 signal_strength 计算
• scan_market 方法：按 signal_strength 排序

需要访问：

• TradingStrategy._analyze_trade_signal 方法
• 或者，将信号强度计算逻辑提取为独立函数

2. 可选：提取信号强度计算逻辑

建议：

• 将 _analyze_trade_signal 中的信号强度计算逻辑提取为独立函数
• 在 market_scanner.py 和 strategy.py 中复用

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✅ 总结

问题：

• 当前按 signalScore 排序，但实际交易判断用的是 signal_strength
• 导致信号强度普遍偏低（5-7）

解决方案：

• 在扫描阶段预先计算 signal_strength
• 按 signal_strength 排序，优先选择高质量信号
• 预期信号强度分布：7-10分（而不是5-7分）

实施优先级：

• 高：按 signal_strength 排序（立即实施）
• 中：在扫描阶段过滤低质量信号（可选）