🐱 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
🚀 快速开始
🏗️ 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

点击展开👉 🚀 快速开始

🤖 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。

⚙️ 配置 Bot Token（必须）

vim ~/.projects/tradecat/services/telegram-service/config/.env

TELEGRAM_BOT_TOKEN=你的Token
# 如需代理HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890

📦 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

# 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)"# 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)"

🎬 启动服务

cd~/.projects/tradecat
./scripts/start.sh start # 启动
./scripts/start.sh status # 查看状态

✅ 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

# 编辑各服务配置（init.sh 已自动从 .env.example 复制）
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/ # 微服务目录 (6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
│ │
│ ├── 📂 markets-service/ # 全市场数据采集服务（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
│ │
│ ├── 📂 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
│ │
│ └── 📂 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-servicecd 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-servicecd 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

📜 许可证

本项目采用 MIT License 开源许可证。

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github		.github
config		config
libs		libs
scripts		scripts
services		services
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
Makefile		Makefile
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
SECURITY.md		SECURITY.md

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1. 克隆仓库

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3. 一键初始化

4. 配置环境变量

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📊 38个技术指标

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🧠 AI 智能分析

🔔 信号检测引擎

系统架构图

服务说明

数据流向

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数据概览

📈 K线数据 (candles_1m)

📊 期货数据 (futures_metrics_5m)

数据更新频率

导入步骤

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高优先级算法

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命令与触发方式

服务管理

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数据备份

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