feat: AI analysis engine refactor, dark theme polish & virtual position management
Core changes: - Refactor FastAnalysisService: single LLM multi-factor analysis replaces 7-agent pipeline; add multi-timeframe consensus, threshold calibration, confidence calibration, multi-model ensemble voting - Add RAG memory injection and reflection validation (analysis_memory + reflection worker) - Simplify billing config: remove unused strategy_run/backtest/portfolio_monitor, add ai_code_gen separate billing (different token consumption scale) - Settings hot-reload after save, no backend restart needed Frontend: - Global dark theme overhaul: pure black palette replacing blue-tinted colors across sidebar/header/dashboard/analysis/K-line/user-manage/profile/settings/billing - Fix USDT payment modal dark theme (portal rendering broke CSS selectors) - Refactor position modal: direction + quantity + entry price, remove add/reduce logic, show raw DB values on re-open, save exactly what user inputs - Fix Polymarket prediction market dark text - i18n for position modal title Backend: - Position management: one record per symbol (DELETE+INSERT replacing ON CONFLICT with side), fixes PnL showing 0 when switching long/short - MarketDataCollector data fetching optimization - portfolio_monitor scheduled monitoring improvements - env.example reorganized: common config first, advanced config last Documentation: - README architecture diagram updated to FastAnalysisService flow - Add virtual position, AI tuning config, billing items documentation - Add INDICATOR_DEFINITIONS_CN.md, FRONTEND_FAST_ANALYSIS.md Made-with: Cursor
This commit is contained in:
Dinger
@@ -0,0 +1,62 @@
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# 快速分析（Fast Analysis）前端对接说明
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本开源仓库中的 **`frontend/` 仅包含构建产物 `dist/`**，Vue 源码在**私有前端仓库**（见根目录 `.github/workflows/update-frontend.yml`）。因此在本仓库内**无法直接修改** `FastAnalysisReport.vue` 等组件，需要在私有仓库中按下列说明调整。
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## 1. 止盈 / 止损显示反了（BUY/SELL）
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### 后端约定（`/api/fast-analysis/analyze`）
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- **`trading_plan.stop_loss` / `trading_plan.take_profit`** 已与 `decision` 对齐几何关系：
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- **BUY**：`stop_loss < 现价 < take_profit`
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- **SELL（空）**：`take_profit < 现价 < stop_loss`（止损在上方，止盈在下方）
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- **`indicators.trading_levels.suggested_stop_loss / suggested_take_profit`** 在采集器里是**多单（做多）参考价**，**不能**在 SELL 时直接拿来当界面上的「止损/止盈」两行，否则会和空单几何相反。
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### 前端常见错误
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- 第一行写死绑定 `trading_levels.suggested_stop_loss`、第二行绑定 `suggested_take_profit`。
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- 或把 `stop_loss` / `take_profit` **标签写反**（模板里「止损」绑了 `take_profit`）。
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### 推荐写法（私有仓库中修改）
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只使用接口返回的 **`data.trading_plan`**（或兼容字段 **`stopLoss` / `takeProfit`**）：
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```text
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止损（亏损离场价）: trading_plan.stop_loss （或 stopLoss）
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止盈（盈利目标价）: trading_plan.take_profit （或 takeProfit）
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```
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可选：根据 `trading_plan.decision === 'SELL'` 在文案旁加一句「空单：止损在现价上方，止盈在现价下方」。
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### API 兼容字段（后端已加）
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`trading_plan` 内额外包含：
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- `entryPrice`, `stopLoss`, `takeProfit`, `positionSizePct`
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- `loss_exit_price`, `profit_target_price`（与止损/止盈数值一致，语义更清晰）
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- `decision`：与主结果 `decision` 一致，便于组件内判断
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根级另有驼峰：`trendOutlook`, `trendOutlookSummary`（与 `trend_outlook` 等相同内容）。
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## 2. 「未来时间段预判」不显示
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后端字段：
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- **`trend_outlook`**：对象，含 `next_24h`, `next_3d`, `next_1w`, `next_1m`（每项含 `score`, `trend`, `strength`）。
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- **`trend_outlook_summary`**：一行可读摘要（中文/英文随 `language`）。
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- 若走 **`/api/fast-analysis/analyze-legacy`**：`fast_analysis` 内同样有上述字段；`overview.report` 会追加 **【周期预判】** 段落；顶层也有 `trend_outlook` / `trend_outlook_summary`。
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### 前端需要做的
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- 在快速分析结果页**单独渲染** `trend_outlook` 或 `trend_outlook_summary`（不要只读 `summary` 正文）。
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- 若请求的是 legacy 接口，请读 **`data.fast_analysis.trend_outlook`** 或顶层 **`data.trend_outlook`**，不要假设只在某一嵌套路径下。
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## 3. 自检清单
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| 检查项 | 说明 |
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| 接口路径 | 确认用的是 `/analyze` 还是 `/analyze-legacy`，字段路径一致 |
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| 绑定来源 | 止损/止盈是否来自 `trading_plan`，而非 `trading_levels` |
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| SELL 几何 | 空单位：`take_profit < current < stop_loss` |
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| 周期预判 | 模板是否包含 `trend_outlook` 或 `trend_outlook_summary` |
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更新私有前端仓库后，通过 CI 或手动打包替换本仓库的 `frontend/dist/`（参见 `update-frontend.yml`）。
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@@ -0,0 +1,18 @@
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# 技术指标计算口径（与代码一致）
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本文档与 `backend_api_python/app/services/market_data_collector.py` 中 `_calculate_indicators` 及子函数实现**严格对应**。
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| 指标 | 实现要点 |
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|------|-----------|
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| **RSI(14)** | **Wilder RSI**：前 14 期涨跌分别取简单算术平均作为初始均幅；自第 15 期起 `avg = (avg_prev×13 + 当期) / 14`。RS = 均涨幅/均跌幅，RSI = 100 − 100/(1+RS)。 |
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| **MACD(12,26,9)** | 收盘 **EMA12、EMA26**（首值=各自前 N 根 **SMA**，再按 α=2/(N+1) 递推）。**DIF** 从第 26 根 K 起有定义；对 DIF 子序列再算 **EMA9** 得 **DEA**；柱 = DIF − DEA。至少需要 **34** 根收盘才能稳定给出信号线（子序列长度≥9）。 |
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| **MA5/10/20** | 最近 N 根收盘价的 **SMA**。 |
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| **枢轴 Pivot** | **上一根 K** 的高、低、收：P=(H+L+C)/3，R1/S1/R2/S2 标准式。 |
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| **摆动高/低** | 最近 **20 根 K** 的 `max(high)`、`min(low)`。 |
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| **布林(20,2)** | 中轨 = 最近 20 收盘 **SMA**；方差 = Σ(x−μ)²/**20**（总体方差）；σ=√方差；上下轨 = 中轨 ± 2σ；带宽% = (上轨−下轨)/中轨×100。合成支撑/阻力使用 **`BB_upper` / `BB_lower`** 字段。 |
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| **ATR(14)** | **Wilder ATR**：TR 定义同经典；首 ATR = 前 14 个 TR 的简单平均；之后 `ATR_t = (ATR_{t-1}×13 + TR_t) / 14`，递推至**最后一根 K**（全序列，非仅尾窗）。 |
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| **量比** | 当前根成交量 / 近 **20** 根成交量算术平均。 |
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| **区间位置 %** | (当前收盘 − 近20低) / (近20高 − 近20低) × 100；高=低 时为 50。 |
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| **合成支撑/阻力** | `(R1 + swing_high + BB_upper) / 3` 与 `(S1 + swing_low + BB_lower) / 3`，见 `levels.method`。 |
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前端说明文案键：`fastAnalysis.indicatorsProSubtitle`（应与上表同步维护）。
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+57
-36
@@ -264,6 +264,7 @@ IMAGE_PREFIX=docker.xuanyuan.me/library/
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- **🧠 记忆增强** — 智能体从过去的分析中学习（本地RAG，非云端）
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- **🔌 5+ LLM提供商**：OpenRouter（100+模型）、OpenAI、Gemini、DeepSeek、Grok
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- **📊 Polymarket预测市场** — 预测市场按需AI分析。输入市场链接或标题 → AI分析概率差异、机会评分和交易建议。完整历史跟踪和计费集成。
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- **📋 虚拟持仓管理** — 自选股中直接创建虚拟持仓，支持做多/做空方向、数量、买入单价，实时计算盈亏。无需连接真实交易所即可跟踪模拟投资组合。
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### 📈 完整交易生命周期
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@@ -310,7 +311,7 @@ IMAGE_PREFIX=docker.xuanyuan.me/library/
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- **💳 会员计划** — 月度/年度/终身层级，可配置定价和积分
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- **₿ USDT链上支付** — TRC20扫码支付，每订单地址的HD钱包（xpub），通过TronGrid自动对账
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- **🏪 指标市场** — 用户发布和销售Python指标，您收取佣金
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- **⚙️ 管理员仪表板** — 订单管理、AI使用统计、用户分析
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- **⚙️ 管理员仪表板** — 订单管理、AI使用统计、用户分析；系统设置保存后热重载，无需重启服务
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### 🔐 企业级安全
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@@ -320,49 +321,67 @@ IMAGE_PREFIX=docker.xuanyuan.me/library/
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- **演示模式** — 公共展示的只读模式
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<details>
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<summary><b>🧠 AI智能体架构图（点击展开）</b></summary>
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<summary><b>🧠 AI 分析架构图（点击展开）</b></summary>
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当前采用 **FastAnalysisService** 单次 LLM 流程，兼顾速度与多因子决策：
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph Entry["🌐 API入口"]
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A["📡 POST /api/analysis/multi"]
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A2["🔄 POST /api/analysis/reflect"]
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subgraph Entry["🌐 API 入口"]
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A["📡 POST /api/fast-analysis/analyze"]
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A2["📜 GET /api/fast-analysis/history"]
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A3["📊 GET /api/fast-analysis/similar-patterns"]
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end
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subgraph Service["⚙️ 服务编排"]
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B[AnalysisService]
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C[AgentCoordinator]
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D["📊 构建上下文<br/>价格 · K线 · 新闻 · 指标"]
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subgraph Data["📊 数据采集层"]
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D1[MarketDataCollector]
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D2["价格 · K线 · 宏观 · 新闻 · 基本面"]
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D3["多周期共识 1D / 4H / 1H"]
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end
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subgraph Agents["🤖 7智能体工作流"]
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subgraph P1["📈 阶段1 · 并行分析"]
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E1["🔍 MarketAnalyst"]
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E2["📑 FundamentalAnalyst"]
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E3["📰 NewsAnalyst"]
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E4["💭 SentimentAnalyst"]
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E5["⚠️ RiskAnalyst"]
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end
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subgraph P2["🎯 阶段2 · 多头vs空头辩论"]
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F1["🐂 BullResearcher"]
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F2["🐻 BearResearcher"]
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end
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||||
subgraph P3["💹 阶段3 · 最终决策"]
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G["🎰 TraderAgent → 买入 / 卖出 / 持有"]
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||||
end
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subgraph Analysis["⚙️ 分析层"]
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B["FastAnalysisService"]
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||||
C["单次 LLM 调用<br/>强约束 Prompt"]
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E["客观评分 + 多周期共识"]
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F["AICalibration 阈值校准"]
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G["买入 / 卖出 / 持有"]
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end
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subgraph Memory["🧠 本地记忆存储"]
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M1[("智能体记忆（PostgreSQL）")]
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subgraph Memory["🧠 记忆层"]
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M1[("qd_analysis_memory<br/>PostgreSQL")]
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M2["RAG 相似模式检索<br/>（可选注入 Prompt）"]
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end
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subgraph Reflect["🔄 反思循环"]
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R[ReflectionService]
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W["⏰ ReflectionWorker → 验证 + 学习"]
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end
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A --> B --> C --> D
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D --> P1 --> P2 --> P3
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Agents <-.->|"RAG检索"| M1
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C --> R
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W -.->|"更新记忆"| M1
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A --> B
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B --> D1 --> D2 --> D3
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D3 --> C --> E --> F --> G
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B -.->|"存储"| M1
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M1 -.->|"相似模式"| M2
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M2 -.->|"可选上下文"| C
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A2 --> M1
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A3 --> M1
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```
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**流程概要：**
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1. **数据采集** — 统一 `MarketDataCollector` 拉取价格、K 线、宏观、新闻、基本面
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2. **多周期共识** — 主周期 + 4H/1D 等技术周期，计算加权客观评分
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3. **单次 LLM** — 强约束 Prompt，综合技术 / 宏观 / 新闻 / 基本面
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4. **共识校准** — 当客观评分显著时，可覆盖 LLM 决策；数据质量差时倾向 HOLD
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5. **记忆存储** — 写入 `qd_analysis_memory`，支持历史查询与相似模式检索
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<details>
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<summary><b>📈 AI 分析优化（已实现）</b></summary>
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| 功能 | 说明 | 配置 |
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|------|------|------|
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| **RAG 记忆注入** | 相似历史模式注入 Prompt | 默认启用 |
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| **多指标相似度** | RSI、MACD、MA 趋势、波动率加权相似度 | 默认启用 |
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| **反思验证** | 验证历史决策，更新 `was_correct` | `ENABLE_REFLECTION_WORKER=true` |
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| **阈值自校准** | 定期校准 BUY/SELL 阈值 | `scripts/run_calibration.py` 或 `scripts/run_reflection_task.py` |
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| **置信度校准** | 按置信度分桶统计准确率并调整 | `ENABLE_CONFIDENCE_CALIBRATION=true` |
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| **市场状态感知** | 趋势/震荡市使用不同阈值（震荡市更保守） | 默认启用 |
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| **多模型投票** | 2–3 模型投票降低单点偏差 | `ENABLE_AI_ENSEMBLE=true` + `AI_ENSEMBLE_MODELS=model1,model2` |
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详见 `backend_api_python/env.example` 中的 AI analysis optimizations 部分。
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</details>
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</details>
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@@ -466,10 +485,12 @@ QuantDinger/
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| **AI / LLM** | `LLM_PROVIDER`、`OPENROUTER_API_KEY`、`OPENAI_API_KEY` |
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| **OAuth** | `GOOGLE_CLIENT_ID`、`GITHUB_CLIENT_ID` |
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| **安全** | `TURNSTILE_SITE_KEY`、`ENABLE_REGISTRATION` |
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| **计费** | `BILLING_ENABLED`、`BILLING_COST_AI_ANALYSIS`、`BILLING_COST_AI_CODE_GEN` |
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||||
| **会员** | `MEMBERSHIP_MONTHLY_PRICE_USD`、`MEMBERSHIP_MONTHLY_CREDITS` |
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| **USDT支付** | `USDT_PAY_ENABLED`、`USDT_TRC20_XPUB`、`TRONGRID_API_KEY` |
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| **代理** | `PROXY_URL` |
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| **工作器** | `ENABLE_PENDING_ORDER_WORKER`、`ENABLE_PORTFOLIO_MONITOR` |
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||||
| **工作器** | `ENABLE_PENDING_ORDER_WORKER`、`ENABLE_PORTFOLIO_MONITOR`、`ENABLE_REFLECTION_WORKER` |
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| **AI调优** | `ENABLE_AI_ENSEMBLE`、`ENABLE_CONFIDENCE_CALIBRATION`、`AI_ENSEMBLE_MODELS` |
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</details>
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Reference in New Issue
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