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- market_monitor_main.py
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- 功能: 实时监控市场K线（优先OKX，Linux下可切换Binance），计算技术指标与巨量信号，生成监控报告并推送企业微信。
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- 要点:
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- 直接API拉取最近K线，不访问DB以保证速度。
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- 固定滑窗window_size=100，实时判定huge_volume与价格分位异常。
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- 通过最新时间戳与本地记录去重，避免重复推送。
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- 支持过滤条件：仅巨量、仅超过均量、仅上涨。
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- 依赖 Wechat 推送、DBMarketMonitor 记录、OKX_REALTIME_MONITOR_CONFIG 配置。
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- trade_ma_strategy_main.py
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- 功能: 批量运行“均线突破/相关”策略的统计回测（主要是MACD命名策略）。
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- 要点:
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- 入口类 TradeMaStrategyMain -> MaBreakStatistics 批量统计。
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- 聚合多个策略结果输出合并的资金曲线/收益数据。
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- 可配置是否美股/是否Binance、佣金参数等。
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- trade_sandbox_main.py
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- 功能: 均值回归策略沙盒回测，批量跑不同方案并输出Excel和图表。
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- 要点:
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- 批量维度：symbols × bars × solutions。
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- 统计指标：止盈/止损次数与占比、收益分布、均值等，按 `symbol, bar` 分组。
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- 自动绘制2×2面板图（不同bar），嵌入Excel文件。
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- 可仅跑5m，也可多周期。
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- market_data_from_itick_main.py
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- 功能: 按时间段分片下载美股/ETF数据（示例使用AlphaVantage类命名），处理并保存CSV，展示统计。
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- 要点:
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- 配置symbol/interval/分段天数，降低单次请求压力。
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- 下载→处理→保存→打印统计的串行流程。
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- 作为离线数据拉取脚本模版使用。
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- auto_schedule.py
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- 功能: 简易定时调度器，周期性运行 `huge_volume_main.py`。
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- 要点:
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- 使用 schedule 每小时执行一次；记录执行时间与耗时。
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- 兼容不同当前工作目录定位脚本路径。
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- 适合本地常驻调度。
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- auto_update_market_data.py
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- 功能: 同上，定时运行 `huge_volume_main.py`（与 auto_schedule.py 功能基本一致）。
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- 要点:
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- 同样是每小时执行，日志与输出一致。
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- 可按需要二选一保留，避免重复。
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- update_data_main.py
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- 功能: 批量更新数据库中行情数据的技术指标与美东时间字段。
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- 要点:
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- 从DB读取全量数据→按timestamp排序→更新 `date_time_us` 与 `SAR` 指标→回写DB。
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- 支持美股/加密两套symbols与bars配置。
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- 严格校验MySQL配置是否存在密码。
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- trade_data_main.py
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- 功能: 交易明细拉取与补齐（API与DB结合），返回时间段内整理过的交易数据。
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- 要点:
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- 依据DB现有最早/最新时间决定是否调用API补齐前段或后段。
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- 默认时间范围从配置初始时间到当前；最终结果从DB聚合、排序、去重。
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- 依赖 TradeData 实现API交互与DB写入。
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- statistics_main.py
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- 功能: 批量价格/成交量统计。
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- 要点:
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- 调用 PriceVolumeStats 批处理，返回价格统计、成交量统计与联动统计结果。
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- 用作一次性统计入口，便于离线分析。
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- trade_main.py
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- 功能: 交易流程演示脚本（三段式示例：开空→现货卖出→平空）。
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- 要点:
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- 封装 QuantTrader，对接实盘/模拟（由配置SANDBOX决定）。
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- 展示下单参数：逐仓/全仓、张数、杠杆、缓冲比例；以及余额检查、下单、平仓流程。
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- 以日志形式串联完整交易生命周期，适合作为交易API联通性验证与流程Demo。
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- huge_volume_main.py
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- 功能: 巨量成交检测与统计分析的核心入口（OKX与Binance均支持）。
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- 要点:
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- 从行情表读取K线，计算滑窗放量、价格分位等；支持初始化、按窗口增量更新。
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- Binance 支持CSV历史导入，导入后联动更新巨量表。
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- 提供后续N周期涨跌统计、Excel导出与可视化，以及企业微信推送过滤（如volume_ratio>10且极值价位）。
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- 多窗口（50/80/100/120）与多周期（1m~1D）批量处理能力，MySQL落库去重。 |