🐱 交易猫

感谢社区ca给我的资金，让我去完成我的梦想！！！真心感谢你们！！！

sol：Gysp4iZ6uNuAksAPR37fQwLDRFU9Rz255UjExhiwpump

bsc：0x8a99b8d53eff6bc331af529af74ad267f3167777

本项目为永久开源项目，目前接受且只接受SOL(CA) / BSC(CA) 两个社群的捐赠。交易市场风云变幻，投资请谨慎。

toy-level 数据分析/交易数据平台

全部市场，全部数据，全部方法，分析一切，交易一切，监控一切

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📖 目录

💰 救救孩子
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🏗️ 架构设计
✨ 核心特性
📊 数据与功能
📁 目录结构
🔧 运维指南
📞 联系方式

🤖 从零开始？ 复制这行到 AI 助手：按照 https://github.com/tukuaiai/tradecat/blob/main/README.md 的说明帮我安装 TradeCat

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救救孩子，感谢了，好人一生平安🙏🙏🙏

币安 UID: 572155580
Tron (TRC20): TQtBXCSTwLFHjBqTS4rNUp7ufiGx51BRey
Solana: HjYhozVf9AQmfv7yv79xSNs6uaEU5oUk2USasYQfUYau
Ethereum (ERC20): 0xa396923a71ee7D9480b346a17dDeEb2c0C287BBC
BNB Smart Chain (BEP20): 0xa396923a71ee7D9480b346a17dDeEb2c0C287BBC
Bitcoin: bc1plslluj3zq3snpnnczplu7ywf37h89dyudqua04pz4txwh8z5z5vsre7nlm
Sui: 0xb720c98a48c77f2d49d375932b2867e793029e6337f1562522640e4f84203d2e

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🤖 AI 一键安装（推荐）

把下面的提示词复制到 Claude / ChatGPT / Cursor / Kiro，AI 会自动执行安装，零人工介入

点击展开👉 📋 安装提示词

按照 https://github.com/tukuaiai/tradecat/blob/main/README.md 的说明帮我安装 TradeCat

要求：
1. 读取文档后直接执行安装命令，不要生成脚本
2. 一步一步执行，每步确认成功后继续
3. 遇到错误自动分析并修复
4. 安装完成后运行 ./scripts/verify.sh 验证
5. 全程零人工介入

🪟 Windows WSL2 用户

📺 视频教程: WSL2 安装配置教程

先在 Windows 用户目录创建 .wslconfig：

notepad "$env:USERPROFILE\.wslconfig"

写入：

[wsl2]
memory=10GB
processors=6
swap=12GB
networkingMode=mirrored

重启 WSL：wsl --shutdown，然后使用上面的 AI 安装提示词。

⚙️ 最短可跑通三步

# 1) 初始化（创建各服务 .venv + 依赖 + 复制配置模板）
./scripts/init.sh

# 2) 填写全局配置（含 BOT_TOKEN / DB / 代理 等）
cp config/.env.example config/.env && chmod 600 config/.env
# 将 DATABASE_URL 端口改为 5433 以与仓库脚本一致（脚本默认 5433，模板默认 5434）
vim config/.env

# 3) 启动核心服务（data + trading + telegram）
./scripts/start.sh start
./scripts/start.sh status

说明：顶层 ./scripts/start.sh 仅管理 data-service、trading-service、telegram-service。
预览版服务需手动启动：cd services-preview/markets-service && ./scripts/start.sh start（多市场采集）；cd services-preview/order-service && python -m src.market-maker.main（做市，需 API Key）；ai-service 作为 Telegram 子模块随 Bot 一起运行；cd services-preview/vis-service && uvicorn src.main:app --port 8087（可视化）。

⚙️ 配置（必须）

路径：config/.env（已由 init.sh 复制），权限需 600，服务启动脚本会强制校验。
TimescaleDB 端口需与脚本一致：仓库脚本默认 5433，模板为 5434，复制后请将 DATABASE_URL 改为 5433；若坚持 5434，需同步修改 scripts/export_timescaledb.sh、scripts/timescaledb_compression.sh 等所有脚本及下方示例端口。
核心字段：
- DATABASE_URL（TimescaleDB，见下方端口说明）
- BOT_TOKEN（Telegram Bot Token）
- HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY（需要代理时填写）
- 币种/周期：SYMBOLS_GROUPS、SYMBOLS_EXTRA、SYMBOLS_EXCLUDE、INTERVALS、KLINE_INTERVALS、FUTURES_INTERVALS
- 采集/计算开关：BACKFILL_MODE/BACKFILL_DAYS/BACKFILL_ON_START、MAX_CONCURRENT、RATE_LIMIT_PER_MINUTE
- 计算后端：COMPUTE_BACKEND、MAX_WORKERS、HIGH_PRIORITY_TOP_N、INDICATORS_ENABLED/INDICATORS_DISABLED
- 展示过滤：BINANCE_API_DISABLED、DISABLE_SINGLE_TOKEN_QUERY、SNAPSHOT_HIDDEN_FIELDS、BLOCKED_SYMBOLS
- AI/交易：AI_INDICATOR_TABLES、AI_INDICATOR_TABLES_DISABLED、BINANCE_API_KEY、BINANCE_API_SECRET
- 国际化：DEFAULT_LOCALE（默认 zh-CN）、SUPPORTED_LOCALES（zh-CN,en）、FALLBACK_LOCALE

📦 下载历史数据（可选）

从 HuggingFace 下载预置数据集，跳过漫长的历史回填：

🔗 数据集: huggingface.co/datasets/123olp/binance-futures-ohlcv-2018-2026

# 0. 创建库并导入 schema（依次执行仓库内 SQL）
for f in libs/database/db/schema/*.sql; do
  psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data -f "$f"
done

# 1. 导入 K线数据 (3.73亿条)
zstd -d candles_1m.bin.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data \
  -c "COPY market_data.candles_1m FROM STDIN WITH (FORMAT binary)"

# 2. 导入期货数据 (9457万条)
zstd -d futures_metrics_5m.bin.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data \
  -c "COPY market_data.binance_futures_metrics_5m FROM STDIN WITH (FORMAT binary)"

端口说明：模板默认 5434，但仓库脚本默认 5433。复制后请在 config/.env 中把 DATABASE_URL 端口改为 5433，或若选择 5434，则务必同步修改 scripts/export_timescaledb.sh、scripts/timescaledb_compression.sh 与所有示例命令端口。

🔍 补充检查（2026-01-06）

端口分歧仍需一次性决策：核心脚本 scripts/export_timescaledb.sh、scripts/timescaledb_compression.sh 默认 5433；模板 config/.env.example 及 services-preview/markets-service/scripts/init_market_db.sh/import_bookdepth.py/sync_from_old_db.sh/ddl/01_enums_schemas.sql/migrate_5434.sql 默认 5434（新库）。请选定端口后同步修改上述所有文件与 README 示例命令。
CI 仅执行 ruff + py_compile 抽样（.github/workflows/ci.yml），不会跑 tests；提交前本地仍需 ./scripts/verify.sh。
scripts/install.sh 生成各服务 .env 但运行时只读 config/.env；避免多份配置漂移。

🗄️ 双库端口说明（旧库 5433 / 新库 5434）

旧库（5433，单 schema market_data）：与早期数据采集链兼容，仍被 scripts/export_timescaledb.sh / scripts/timescaledb_compression.sh 及多数示例命令使用。
新库（5434，多 schema raw / agg / quality）：config/.env.example、markets-service 的初始化与迁移脚本（init_market_db.sh、sync_from_old_db.sh、migrate_5434.sql 等）默认指向此库。
使用原则：
- 继续沿用旧库：保持 DATABASE_URL 5433，并将 markets-service 脚本端口改为 5433。
- 切换到新库：保持 5434，同时修改顶层运维脚本与 README 示例端口为 5434，确保存储/压缩/导出脚本一致。
混用风险：脚本与服务若指向不同端口会造成数据分叉；变更前先备份 ./scripts/export_timescaledb.sh（当前默认 5433）。

✅ 验证安装

./scripts/verify.sh

点击展开👉 📖 手动安装步骤

环境要求

依赖	版本	说明
Python	3.10+	推荐 3.12
PostgreSQL	16+	需安装 TimescaleDB 扩展
TA-Lib	0.4+	系统级库，需单独安装
SQLite	3.x	系统自带

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/tukuaiai/tradecat.git
cd tradecat

2. 安装系统依赖

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential python3-dev

# 安装 TA-Lib
wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib && ./configure --prefix=/usr && make && sudo make install
cd .. && rm -rf ta-lib ta-lib-0.4.0-src.tar.gz

3. 一键初始化

# 初始化所有服务（创建虚拟环境、安装依赖、复制配置）
./scripts/init.sh

# 或单独初始化某个服务
./scripts/init.sh data-service

4. 配置环境变量

# 编辑 `config/.env`（init.sh 已自动从 .env.example 复制；请同步端口为 5433 以与脚本一致）
vim config/.env

5. 启动服务

# 启动所有服务
./scripts/start.sh start

# 查看状态
./scripts/start.sh status

# 停止全部
./scripts/start.sh stop

6. 验证安装

./scripts/verify.sh

点击展开👉 ✨ 核心特性

🔄 多市场数据采集加密货币 - CCXT (100+交易所) + Cryptofeed (WebSocket) A股市场 - AKShare + BaoStock (免费全量) 美股/全球 - yfinance + pandas-datareader 宏观经济 - FRED API (美联储官方) 数据聚合 - OpenBB (100+数据源)	📊 38个技术指标趋势指标 - EMA/MACD/SuperTrend/ADX/Ichimoku 动量指标 - RSI/KDJ/CCI/MFI/WilliamsR 波动指标 - 布林带/ATR/Keltner/支撑阻力形态识别 - TA-Lib 61种蜡烛 + 价格形态
🤖 Telegram Bot 实时排行榜 - 20+ 种排行卡片信号推送 - 形态突破、指标异常交互查询 - 单币详情、多周期面板 AI 分析 - Wyckoff 深度市场分析	🗄️ 海量数据存储 K线数据 - 3.73亿条 (2018-至今) 期货数据 - 9457万条 (2021-至今) 存储引擎 - TimescaleDB 时序优化衍生品定价 - QuantLib 期权/债券
🧠 AI 智能分析 Wyckoff 方法论 - 市场结构、供需区间、阶段判断多模型支持 - Gemini / OpenAI / Claude / DeepSeek 专业提示词 - 内置交易分析师角色 Prompt 上下文增强 - 自动注入实时 K线/指标/期货数据	🔔 信号检测引擎 109条规则 - 覆盖35张指标表多维度检测 - 趋势/动量/形态/期货订阅管理 - 用户自定义推送偏好冷却机制 - 防止重复推送

点击展开👉 🏗️ 架构设计

系统架构图

graph TD
    subgraph 外部数据源["🌐 币安交易所 API"]
        API_WS["WebSocket K线"]
        API_REST["REST 期货指标"]
    end

    subgraph DS["📦 data-service<br><small>Python, asyncio, ccxt, cryptofeed</small>"]
        DS_BF["backfill<br>历史回填"]
        DS_LIVE["live<br>实时采集"]
        DS_MET["metrics<br>期货指标"]
    end

    API_WS --> DS_LIVE
    API_REST --> DS_MET

    subgraph TSDB["🗄️ TimescaleDB :5433<br><small>PostgreSQL 16 + TimescaleDB</small>"]
        TS_CANDLE[("candles_1m<br>3.73亿条 / 99GB")]
        TS_FUTURE[("futures_metrics<br>9457万条 / 5GB")]
    end

    DS_BF --> TS_CANDLE
    DS_LIVE --> TS_CANDLE
    DS_MET --> TS_FUTURE

    subgraph TS["📊 trading-service<br><small>Python, pandas, numpy, TA-Lib</small>"]
        TR_ENG["engine<br>计算引擎"]
        TR_IND["indicators<br>38个指标"]
        TR_SCH["scheduler<br>定时调度"]
        TR_PRI["priority<br>高优先级币种筛选"]
    end

    TS_CANDLE --> TR_ENG
    TS_FUTURE --> TR_ENG
    TR_SCH --> TR_ENG
    TR_ENG --> TR_IND
    TR_ENG --> TR_PRI

    SQLITE[("📁 market_data.db<br>SQLite 指标结果 38张表")]
    TR_IND --> SQLITE

    subgraph AI["🧠 AI 智能分析"]
        AI_WY["Wyckoff 方法论"]
        AI_MOD["多模型支持<br>Gemini / OpenAI / Claude / DeepSeek"]
    end

    subgraph TG["🤖 telegram-service<br><small>python-telegram-bot, aiohttp</small>"]
        TG_CARD["cards<br>排行卡片 20+"]
        TG_SIG["signals<br>信号检测引擎<br>109条规则"]
        TG_HAND["handlers<br>命令处理"]
        TG_BOT["bot<br>主程序"]
    end

    SQLITE --> TG_CARD
    SQLITE --> TG_SIG
    TG_CARD --> TG_BOT
    TG_SIG --> TG_BOT
    TG_HAND --> TG_BOT
    AI_MOD --> TG_BOT
    TS_CANDLE -.-> AI_WY
    AI_WY --> AI_MOD

    subgraph ORD["💹 order-service<br><small>Python, ccxt, cryptofeed</small>"]
        ORD_MM["market-maker<br>Avellaneda-Stoikov 做市"]
        ORD_EX["交易执行"]
    end

    TS_CANDLE -.-> ORD_MM
    TS_FUTURE -.-> ORD_MM

    USER["👤 Telegram 用户<br>排行榜查询 | 信号接收 | AI分析"]
    TG_BOT --> USER

服务说明

服务	端口	职责	技术栈
data-service	-	加密货币 K线采集、期货指标采集、历史数据回填	Python, asyncio, ccxt, cryptofeed
markets-service	-	全市场数据采集（美股/A股/宏观/衍生品定价）	yfinance, akshare, fredapi, QuantLib
trading-service	-	38个技术指标计算、高优先级币种筛选、定时调度	Python, pandas, numpy, TA-Lib
telegram-service	-	Bot 交互、排行榜展示、信号推送	python-telegram-bot, aiohttp
ai-service	-	AI 分析、Wyckoff 方法论（作为 telegram-service 子模块）	Gemini/OpenAI/Claude/DeepSeek
order-service	-	交易执行、Avellaneda-Stoikov 做市	Python, ccxt, cryptofeed
TimescaleDB	5433	K线存储、期货数据存储、时序查询优化	PostgreSQL 16 + TimescaleDB

数据流向

graph LR
    subgraph 数据采集
        A["🌐 币安 WebSocket"] --> B["📦 data-service"]
    end
    
    subgraph 数据存储
        B --> C[("🗄️ TimescaleDB<br>candles_1m<br>futures_metrics")]
    end
    
    subgraph 指标计算
        C --> D["📊 trading-service<br>38个指标计算"]
        D --> E[("📁 market_data.db<br>SQLite")]
    end
    
    subgraph 用户服务
        E --> F["🤖 telegram-service"]
        F --> G["👤 用户"]
    end
    
    subgraph AI分析
        C -.-> H["🧠 AI 分析<br>Gemini/OpenAI/Claude/DeepSeek"]
        H -.-> F
    end
    
    subgraph 交易执行
        C -.-> I["💹 order-service<br>做市/交易"]
    end

点击展开👉 📊 数据与功能

📊 数据规模

🔗 历史数据下载: HuggingFace 数据集

数据集	说明	大小
`candles_1m.bin.zst`	K线数据 (2018-至今, 3.73亿条)	~15 GB
`futures_metrics_5m.bin.zst`	期货指标 (2021-至今, 9457万条)	~800 MB

点击展开👉 📋 数据详情与导入步骤

数据概览

📈 K线数据 (candles_1m)

指标	数值
总记录数	373,342,599
币种数量	615
时间范围	2018-01-01 ~ 至今
存储大小	99 GB
压缩后	~15 GB (zstd)

字段说明:

bucket_ts - K线时间戳
open/high/low/close - OHLC 价格
volume - 成交量
quote_volume - 成交额 (USDT)
taker_buy_volume - 主动买入量

📊 期货数据 (futures_metrics_5m)

指标	数值
总记录数	94,576,458
币种数量	612
时间范围	2021-12-01 ~ 至今
存储大小	5 GB
压缩后	~800 MB (zstd)

字段说明:

sum_open_interest - 持仓量
sum_open_interest_value - 持仓价值 (USDT)
sum_toptrader_long_short_ratio - 大户多空比
sum_taker_long_short_vol_ratio - 主动买卖比

数据更新频率

数据类型	更新频率	延迟
K线 (1m)	实时 WebSocket	< 5秒
K线 (5m/15m/1h/4h/1d/1w)	聚合计算	< 10秒
期货指标	每 5 分钟	< 30秒
技术指标	每分钟轮询	< 3分钟

导入步骤

# 1. 下载数据文件
# 从 HuggingFace 下载 .bin.zst 文件到 backups/timescaledb/

# 2. 恢复表结构
zstd -d schema.sql.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data

# 3. 导入 K线数据
zstd -d candles_1m.bin.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data \
    -c "COPY market_data.candles_1m FROM STDIN WITH (FORMAT binary)"

# 4. 导入期货数据
zstd -d futures_metrics_5m.bin.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data \
    -c "COPY market_data.binance_futures_metrics_5m FROM STDIN WITH (FORMAT binary)"

💡 导入后即可使用 trading-service 计算指标，无需从头采集历史数据。

📈 技术指标

点击展开👉 🔥 趋势指标 (8个)

指标	说明	参数
EMA	指数移动平均	7/25/99 周期
MACD	异同移动平均	12/26/9
SuperTrend	超级趋势	ATR 周期 10, 乘数 3
ADX	平均趋向指数	14 周期
Ichimoku	一目均衡表	9/26/52
Donchian	唐奇安通道	20 周期
Keltner	肯特纳通道	20 周期, ATR 2倍
趋势线	自动趋势线识别	动态计算

点击展开👉 📊 动量指标 (6个)

指标	说明	参数
RSI	相对强弱指数	14 周期
KDJ	随机指标	9/3/3
CCI	商品通道指数	20 周期
WilliamsR	威廉指标	14 周期
MFI	资金流量指数	14 周期
RSI谐波	RSI 背离检测	14 周期

点击展开👉 📉 波动指标 (4个)

指标	说明	参数
布林带	Bollinger Bands	20 周期, 2倍标准差
ATR	真实波幅	14 周期
ATR波幅	波动率排行	14 周期
支撑阻力	关键价位识别	动态计算

点击展开👉 📦 成交量指标 (6个)

指标	说明	用途
OBV	能量潮	量价背离
CVD	累积成交量差	买卖力量
VWAP	成交量加权均价	机构成本
成交量比率	相对成交量	放量识别
流动性	买卖盘深度	滑点预估
VPVR	成交量分布	密集成交区

点击展开👉 🕯️ K线形态 (61+种)

蜡烛形态 (TA-Lib, 61种)

类型	形态
反转形态	锤子线、上吊线、吞没、孕线、晨星、黄昏星、三只乌鸦
持续形态	三法、分离线、并列阴阳
中性形态	十字星、纺锤线、高浪线

价格形态 (patternpy)

类型	形态	信号
头肩形态	头肩顶、头肩底	强反转
双重形态	双顶、双底	中等反转
三角形态	上升三角、下降三角、对称三角	突破方向
楔形形态	上升楔形、下降楔形	反向突破
通道形态	上升通道、下降通道、水平通道	趋势延续

点击展开👉 📡 期货指标 (8个)

指标	说明	信号含义
持仓量	Open Interest	市场参与度
持仓价值	OI Value (USDT)	资金规模
多空比	Long/Short Ratio	散户情绪
大户多空比	Top Trader L/S	主力方向
主动买卖比	Taker Buy/Sell	即时情绪
资金费率	Funding Rate	多空成本
爆仓数据	Liquidations	极端行情
期货情绪聚合	综合评分	多维度分析

高优先级算法

系统自动识别高优先级币种 (约 130-150 个)，基于以下维度：

高优先级 = K线维度 ∪ 期货维度

K线维度:
  - 成交额 Top 50
  - 波动率 Top 30  
  - 涨跌幅 Top 30

期货维度:
  - 持仓价值 Top 30
  - 主动买卖比极端 (>1.5 或 <0.67)
  - 多空比极端 (>2.0 或 <0.5)

🤖 Telegram Bot

功能概览

📊 排行榜卡片 (20+种)

类别	卡片
基础排行	RSI、MACD、KDJ、布林带、OBV
高级排行	EMA、ATR、CVD、MFI、VWAP、流动性
形态排行	K线形态、支撑阻力、趋势线
期货排行	持仓量、多空比、主动买卖比

🔔 信号推送

信号类型	触发条件
形态突破	检测到头肩、双顶等形态
指标异常	RSI 超买超卖、MACD 金叉死叉
量价异动	成交量突增、价格突破
期货异常	多空比极端、持仓量剧变

命令与触发方式

触发方式	功能	说明
`BTC!`	单币查询	交互式多面板查看
`BTC!!`	完整TXT导出	下载 psql 风格完整报告
`BTC@`	AI分析	威科夫深度市场分析
`/data`	数据面板	访问排行榜卡片
`/ai`	AI分析	进入AI币种选择
`/query`	币种查询	显示可查询币种
`/help`	帮助	使用说明

点击展开👉 📁 目录结构

tradecat/
│
├── 📂 config/                      # 统一配置（所有服务共用）
│   ├── .env                        # 生产配置（含密钥，不提交）
│   ├── .env.example                # 配置模板
│   └── logrotate.conf              # 日志轮转
│
├── 📂 scripts/                     # 全局脚本
│   ├── install.sh                  # 一键安装
│   ├── init.sh                     # 初始化脚本
│   ├── start.sh                    # 统一启动/守护脚本
│   ├── verify.sh                   # 验证脚本
│   ├── export_timescaledb.sh       # 数据导出
│   └── timescaledb_compression.sh  # 压缩管理
│
├── 📂 services/                    # 稳定版微服务 (4个)
│   │
│   ├── 📂 data-service/            # 加密货币数据采集服务
│   │   ├── 📂 src/
│   │   │   ├── 📂 collectors/      # 采集器
│   │   │   ├── 📂 adapters/        # 适配器
│   │   │   └── config.py
│   │   ├── 📂 scripts/
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── requirements.lock.txt
│   │
│   ├── 📂 trading-service/         # 指标计算服务
│   │   ├── 📂 src/
│   │   │   ├── 📂 indicators/      # 38个指标
│   │   │   ├── 📂 core/            # 计算引擎
│   │   │   └── simple_scheduler.py
│   │   ├── 📂 scripts/
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── requirements.lock.txt
│   │
│   ├── 📂 telegram-service/        # Telegram Bot
│   │   ├── 📂 src/
│   │   │   ├── 📂 cards/           # 排行榜卡片
│   │   │   ├── 📂 signals/         # 信号检测引擎
│   │   │   ├── 📂 bot/             # Bot 主程序
│   │   │   └── main.py
│   │   ├── 📂 scripts/
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── requirements.lock.txt
│   │
│   └── 📂 ai-service/              # AI 分析服务
│       ├── 📂 src/
│       │   ├── 📂 data/            # 数据获取
│       │   ├── 📂 llm/             # LLM 客户端
│       │   ├── 📂 prompt/          # Prompt 管理
│       │   └── 📂 bot/             # Bot 集成
│       ├── 📂 prompts/             # Prompt 模板
│       ├── 📂 scripts/
│       └── requirements.txt
│
├── 📂 services-preview/            # 预览版微服务 (4个，开发中)
│   │
│   ├── 📂 markets-service/         # 全市场数据采集（美股/A股/宏观）
│   │   ├── 📂 src/
│   │   │   ├── 📂 providers/       # 数据源适配器 (8个)
│   │   │   ├── 📂 collectors/      # 采集任务调度
│   │   │   ├── 📂 models/          # 标准化数据模型
│   │   │   └── 📂 core/            # 核心框架
│   │   ├── 📂 scripts/
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── requirements.lock.txt
│   │
│   ├── 📂 predict-service/         # 预测市场信号微服务
│   │   └── 📂 docs/                # 需求/设计/ADR/Prompt 文档
│   │
│   ├── 📂 vis-service/             # 可视化渲染服务
│   │   ├── 📂 src/                 # FastAPI 入口与模板渲染
│   │   ├── 📂 scripts/             # 启动脚本
│   │   └── requirements.txt
│   │
│   └── 📂 order-service/           # 交易执行服务
│       ├── 📂 src/
│       │   └── 📂 market-maker/    # A-S 做市系统
│       ├── requirements.txt
│       └── requirements.lock.txt
│
├── 📂 libs/                        # 共享库
│   ├── 📂 database/                # 数据库文件
│   │   └── 📂 services/telegram-service/
│   │       └── market_data.db      # SQLite 指标数据
│   └── 📂 common/                  # 共享工具
│       ├── symbols.py              # 币种管理模块
│       └── proxy_manager.py        # 代理管理器
│
├── 📂 backups/                     # 备份目录
│   └── 📂 timescaledb/             # 数据库备份
│
├── Makefile                        # 常用命令
├── README.md                       # 项目说明
├── AGENTS.md                       # AI Agent 指南
└── CONTRIBUTING.md                 # 贡献指南

点击展开👉 🔧 运维指南

服务管理

点击展开👉 统一管理（推荐）

# 启动所有服务
./scripts/start.sh start

# 查看状态
./scripts/start.sh status

# 停止全部
./scripts/start.sh stop

# 重启
./scripts/start.sh restart

点击展开👉 单服务管理

# data-service
cd services/data-service
./scripts/start.sh daemon   # 启动 + 守护
./scripts/start.sh start    # 仅启动
./scripts/start.sh stop     # 停止
./scripts/start.sh status   # 状态

# trading-service / telegram-service 同上

点击展开👉 初始化

# 初始化全部服务
./scripts/init.sh

# 初始化单个服务
./scripts/init.sh data-service

点击展开👉 验证与检查

./scripts/verify.sh

点击展开👉 查看日志

# data-service 日志
tail -f services/data-service/logs/backfill.log
tail -f services/data-service/logs/ws_klines.log
tail -f services/data-service/logs/metrics.log

# trading-service 日志
tail -f services/trading-service/logs/simple_scheduler.log

# telegram-service 日志
tail -f services/telegram-service/logs/bot.log

# 守护进程日志
tail -f daemon.log

点击展开👉 进程监控

# 查看所有相关进程
ps aux | grep -E "data-service|trading-service|telegram|simple_scheduler"

# 查看资源占用
htop -p $(pgrep -d',' -f "simple_scheduler|crypto_trading")

数据库操作

点击展开👉 TimescaleDB 查询

# 连接数据库
PGPASSWORD=postgres psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data

# 常用查询
-- K线数据量
SELECT COUNT(*) FROM market_data.candles_1m;

-- 最新数据时间
SELECT MAX(bucket_ts) FROM market_data.candles_1m;

-- 币种列表
SELECT DISTINCT symbol FROM market_data.candles_1m ORDER BY symbol;

-- 单币种数据
SELECT * FROM market_data.candles_1m 
WHERE symbol = 'BTCUSDT' 
ORDER BY bucket_ts DESC LIMIT 10;

点击展开👉 SQLite 查询

# 连接数据库
sqlite3 libs/database/services/telegram-service/market_data.db

# 常用查询
.tables                          -- 查看所有表
.schema "K线形态扫描器.py"        -- 查看表结构

-- 查看形态数据
SELECT * FROM "K线形态扫描器.py" 
WHERE 形态类型 LIKE '%头肩%' 
LIMIT 10;

数据备份

点击展开👉 导出 TimescaleDB

# 运行导出脚本 (后台执行)
nohup ./scripts/export_timescaledb.sh &

# 查看进度
tail -f backups/timescaledb/export.log
ls -lh backups/timescaledb/

# 输出文件:
# - candles_1m_*.bin.zst      (~15GB, K线数据)
# - futures_metrics_*.bin.zst (~800MB, 期货数据)
# - schema_*.sql.zst          (表结构)
# - restore_*.sh              (恢复脚本)

点击展开👉 恢复数据

cd backups/timescaledb

# 恢复 schema
zstd -d schema_*.sql.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data

# 恢复 K线数据
zstd -d candles_1m_*.bin.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data \
    -c "COPY market_data.candles_1m FROM STDIN WITH (FORMAT binary)"

# 恢复期货数据
zstd -d futures_metrics_*.bin.zst -c | psql -h localhost -p 5433 -U postgres -d market_data \
    -c "COPY market_data.binance_futures_metrics_5m FROM STDIN WITH (FORMAT binary)"

常见问题

点击展开👉 Q: TA-Lib 安装失败？

# 确保先安装系统库
sudo apt-get install -y build-essential

# 下载并编译 TA-Lib
wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib
./configure --prefix=/usr
make
sudo make install

# 然后安装 Python 包
pip install TA-Lib

点击展开👉 Q: K线形态显示"无形态"？

# 检查 TA-Lib 是否安装
python -c "import talib; print(talib.__version__)"

# 检查形态库是否安装
pip install m-patternpy
pip install tradingpattern --no-deps

# 重启 trading-service
cd services/trading-service
./scripts/start.sh restart

点击展开👉 Q: 数据库连接失败？

# 检查 PostgreSQL 是否运行
sudo systemctl status postgresql

# 检查端口
ss -tlnp | grep 5433

# 检查连接
PGPASSWORD=postgres psql -h localhost -p 5433 -U postgres -c "\l"

点击展开👉 📞 联系方式

Telegram 频道: tradecat_ai_channel
Telegram 交流群: glue_coding
Twitter/X: 123olp
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CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
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LICENSE		LICENSE
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✅ 验证安装

环境要求

安装步骤

1. 克隆仓库

2. 安装系统依赖

3. 一键初始化

4. 配置环境变量

5. 启动服务

6. 验证安装

🔄 多市场数据采集

📊 38个技术指标

🤖 Telegram Bot

🗄️ 海量数据存储

🧠 AI 智能分析

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服务说明

数据流向

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数据概览

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