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3dff6c61f7
@ -121,10 +121,37 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
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# 读取 Redis 配置
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self.redis_url = config.get('redis', {}).get('url', None)
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self.stats_logged = False
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# 初始化 Redis 客户端
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if self.redis_url:
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logger.info(f"✅ 成功读取 Redis 配置: {self.redis_url}")
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logger.info(f"尝试初始化 Redis 客户端，URL={self.redis_url}")
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try:
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import redis
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self.redis_client = redis.from_url(self.redis_url)
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logger.info(f"✅ 成功初始化 Redis 客户端，URL={self.redis_url}")
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# 测试 Redis 连接
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logger.debug("正在测试 Redis 连接...")
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try:
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ping_result = self.redis_client.ping()
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if ping_result:
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logger.info("✅ Redis 连接测试成功: 收到 PONG 响应")
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else:
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logger.error("❌ Redis 连接测试失败: 未收到 PONG 响应")
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raise RuntimeError("Redis 连接测试失败，请检查 Redis 服务状态")
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except redis.exceptions.RedisError as e:
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logger.error(f"❌ Redis PING 测试失败，错误: {e}")
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raise
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except redis.exceptions.ConnectionError as e:
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logger.error(f"❌ 无法连接到 Redis，URL={self.redis_url}, 错误: {e}")
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raise SystemExit("Redis 服务不可用，请检查配置或服务状态")
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except Exception as e:
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logger.error(f"❌ Redis 初始化失败，未知错误: {e}")
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raise SystemExit("Redis 初始化失败，请检查日志以获取更多信息")
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else:
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logger.warning("⚠️ 未找到 Redis 配置")
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logger.error("❌ 未找到 Redis 配置")
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raise SystemExit("Redis 配置缺失，请在配置文件中添加 redis.url")
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# 配置日志格式，包含时间戳
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logging.basicConfig(
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format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
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@ -1048,27 +1075,48 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
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# 创建 Redis 客户端
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if not hasattr(self, 'redis_client') and self.redis_url:
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self.redis_client = redis.from_url(self.redis_url)
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logger.info("✅ Redis 客户端已初始化")
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try:
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self.redis_client = redis.from_url(self.redis_url)
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logger.info("✅ Redis 客户端已成功初始化")
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except Exception as e:
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logger.error(f"❌ 初始化 Redis 客户端失败: {e}")
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raise
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# 生成缓存键
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cache_key = f"trend_score:{pair}:{timeframe}:{timestamp}"
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logger.debug(f"[{pair}] 生成 Redis 缓存键：{cache_key} (时间戳: {timestamp})")
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# 尝试从 Redis 获取趋势得分
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if self.redis_client:
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cached_score = self.redis_client.get(cache_key)
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if cached_score is not None:
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logger.info(f"[{pair}] 从 Redis 缓存中获取 trend_score: {float(cached_score):.2f}")
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return float(cached_score)
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logger.debug(f"[{pair}] 尝试从 Redis 查询趋势得分，key={cache_key}")
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try:
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cached_score = self.redis_client.get(cache_key)
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if cached_score is not None:
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logger.info(f"[{pair}] 🟩 Redis 缓存命中：key={cache_key}, value={float(cached_score):.2f}")
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return float(cached_score)
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else:
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logger.info(f"[{pair}] 🔴 Redis 缓存未命中：key={cache_key}")
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except redis.exceptions.RedisError as e:
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logger.error(f"[{pair}] Redis 查询失败，key={cache_key}, 错误: {e}")
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raise
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# 缓存未命中，计算趋势得分
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logger.info(f"[{pair}] Redis 缓存未命中，开始计算趋势得分 (时间戳: {timestamp})")
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||||
# 缓存未命中，计算趋势得分
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logger.info(f"[{pair}] Redis 缓存未命中，开始计算趋势得分")
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trend_score = self.get_market_trend(dataframe=dataframe, metadata=metadata)
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logger.info(f"[{pair}] 计算 trend_score: {trend_score:.2f}")
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logger.info(f"[{pair}] 成功计算趋势得分: {trend_score:.2f}")
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# 将趋势得分存储到 Redis，设置过期时间为 1 天
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if self.redis_client:
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self.redis_client.setex(cache_key, 86400, trend_score)
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logger.info(f"[{pair}] 已将 trend_score 存储到 Redis，key={cache_key}, value={trend_score:.2f}")
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||||
logger.debug(f"[{pair}] 尝试将趋势得分写入 Redis，key={cache_key}, value={trend_score:.2f}")
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try:
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||||
self.redis_client.setex(cache_key, 86400, trend_score)
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||||
logger.info(f"[{pair}] 成功将趋势得分存储到 Redis，key={cache_key}, value={trend_score:.2f}")
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||||
except redis.exceptions.RedisError as e:
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||||
logger.error(f"[{pair}] Redis 写入失败，key={cache_key}, 错误: {e}")
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||||
raise
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return trend_score
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@ -1093,18 +1141,33 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
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for i in range(-20, 0):
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# 获取历史数据片段
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hist_df = dataframe.iloc[:i+1] if i != -1 else dataframe
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if len(hist_df) > 0:
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# 使用新的 get_trend_score_with_cache 方法替代直接调用 get_market_trend
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||||
# 确保索引是 datetime 类型
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||||
if not isinstance(hist_df.index, pd.DatetimeIndex):
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||||
|
||||
# 确保索引是 DatetimeIndex 类型
|
||||
if not isinstance(hist_df.index, pd.DatetimeIndex):
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try:
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||||
hist_df.index = pd.to_datetime(hist_df.index)
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||||
# 获取时间戳
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timestamp = int(hist_df.index[-1].timestamp())
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score = self.get_trend_score_with_cache(pair=pair, timeframe=self.timeframe, timestamp=timestamp, dataframe=hist_df, metadata=metadata)
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||||
trend_scores_20.append(score)
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else:
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logger.debug(f"[{pair}] 成功将索引转换为 DatetimeIndex")
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except Exception as e:
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logger.error(f"[{pair}] 无法将索引转换为 DatetimeIndex: {e}")
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hist_df = pd.DataFrame() # 如果转换失败，设置为空 DataFrame
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# 检查 hist_df 是否为空
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if len(hist_df) == 0:
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logger.warning(f"[{pair}] 历史数据片段为空，使用默认趋势得分 50")
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trend_scores_20.append(50) # 默认值
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||||
continue
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# 获取时间戳并记录日志
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try:
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timestamp = int(hist_df.index[-1].timestamp())
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logger.debug(f"[{pair}] 生成时间戳：{timestamp}, 时间：{hist_df.index[-1]}")
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||||
except Exception as e:
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||||
logger.error(f"[{pair}] 无法生成时间戳: {e}")
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||||
timestamp = 0 # 如果生成失败，使用默认时间戳 0
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||||
# 使用新的 get_trend_score_with_cache 方法替代直接调用 get_market_trend
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||||
score = self.get_trend_score_with_cache(pair=pair, timeframe=self.timeframe, timestamp=timestamp, dataframe=hist_df, metadata=metadata)
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||||
trend_scores_20.append(score)
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# 分段计算加权得分
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# 第一段：最近1-3个周期 (索引-3到-1)
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