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# Blackdata StockTerminal — 架构总结
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> 版本：当前实现态（2026-06）
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> 定位：个人/小团队 A 股分析·复盘·智能辅助系统
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## 一、整体分层
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 展示层（前端） │
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│ HTML + ECharts 5 + 原生 JS │
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│ prototype/index.html · style.css · app.js │
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└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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│ HTTP / REST
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┌────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
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│ 服务层（后端 FastAPI） │
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│ main.py —— 50+ API 端点，静态文件托管 │
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│ │
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│ 数据服务 akshare_service.py (行情·情绪·资讯·实时报价) │
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│ AI 分析 ai.py (证据链·置信度·LLM/规则) │
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│ 信号统计 signals.py (胜率回测·预测留痕·核验) │
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│ RAG 检索 rag.py (资讯检索·情绪标注) │
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│ 复盘日报 report.py (结构化日报·推送) │
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│ 组合计算 portfolio.py (持仓·P&L·资金曲线) │
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│ 回测引擎 backtest.py (MA交叉·净值曲线) │
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│ 预警引擎 alerts.py (实时报价判断·触发事件) │
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│ 推送通知 notifier.py (SMTP·Server酱·企微·PP) │
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│ 大模型客户端 llm.py (OpenAI 兼容接口) │
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│ 定时调度 scheduler.py (APScheduler 5 个任务) │
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│ ETL 入库 ingest.py (AkShare→PostgreSQL) │
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│ CLI 工具 cli.py (init/ingest/ingest_all) │
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│ 配置 config.py + .env (DB·LLM·推送密钥) │
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└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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│ SQLAlchemy ORM / psycopg2
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┌────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
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│ 数据层（PostgreSQL） │
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│ 13 张业务表，见下方数据模型 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 二、后端模块职责
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| 文件 | 职责 | 关键依赖 |
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|---|---|---|
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| `main.py` | FastAPI 入口，50+ REST 端点，静态托管 | 所有模块 |
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| `config.py` | 环境变量读取，支持 `.env` 文件 | python-dotenv |
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| `db.py` | 引擎/Session，自动建库建表 | SQLAlchemy, psycopg2 |
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| `models.py` | 13 个 ORM 表（见下节） | SQLAlchemy |
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| `akshare_service.py` | AkShare 数据抓取，带 TTL 缓存和 mock 降级 | akshare, cachetools |
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| `ingest.py` | ETL：AkShare → PostgreSQL 增量 upsert | akshare, models |
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| `scheduler.py` | APScheduler 后台任务（5 个定时任务） | apscheduler |
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| `backtest.py` | MA 交叉策略回测，读 DB 日线，输出净值曲线 | sqlalchemy, pandas |
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| `ai.py` | AI 分析：证据链构造、置信度计算、LLM 调用/规则降级 | llm, signals, rag |
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| `signals.py` | 6 类信号历史胜率回测；预测留痕 + 到期核验 | sqlalchemy, pandas, numpy |
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| `rag.py` | 资讯检索 + 利好/利空情绪标注，作为 LLM 上下文 | akshare_service |
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| `report.py` | 七段式 AI 复盘日报生成、落库、推送精简版 | ai, notifier |
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| `portfolio.py` | 持仓计算（移动加权均价）、P&L 归因、逐日资金曲线 | sqlalchemy |
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| `alerts.py` | 实时报价轮询 → 规则命中 → 写事件 + 推送 | akshare_service, notifier |
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| `notifier.py` | 四渠道推送：SMTP 邮件、Server酱、企业微信 Webhook、PushPlus | requests, smtplib |
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| `llm.py` | OpenAI 兼容客户端（DeepSeek/通义/Kimi 均适用） | requests |
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| `cli.py` | 命令行工具：`init` / `ingest` / `ingest_all` | ingest, db |
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## 三、数据模型（PostgreSQL）
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| 表名 | 说明 | 主键 / 唯一约束 |
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|---|---|---|
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| `securities` | 证券基础信息（代码·名称·市场） | `code` |
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| `quotes_daily` | 个股日线（OHLCV，前复权） | `(code, date)` |
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| `index_daily` | 指数日线（上证/深证/沪深300） | `(code, date)` |
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| `sector_daily` | 板块每日快照（涨跌·成交额·龙头） | `(date, name)` |
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| `fund_flow_daily` | 行业主力资金流每日快照 | `(date, name)` |
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| `sentiment_daily` | 全市场情绪（涨跌家数/涨跌停） | `date` |
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| `dragon_tiger` | 龙虎榜明细（代码·席位·净买额） | `(date, code, reason)` |
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| `stock_metrics` | 个股最新因子快照（MA/RSI/MACD/量比/分位/连涨 等 15 个因子） | `code` |
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| `signal_stats` | 6 类技术信号历史胜率（回测样本·N日上涨概率·平均收益） | `(signal, horizon)` |
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| `predictions` | AI 诊断留痕（方向·置信度·N日后核验·命中与否） | `(code, date, kind)` |
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| `daily_reports` | AI 复盘日报（markdown 正文·来源·是否已推送） | `date` |
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| `trades` | 交易记录（买卖·价格·数量·手续费·理由·情绪标签） | `id` |
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| `alert_rules` | 预警规则（价格上穿/下穿/涨跌幅条件·状态） | `id` |
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| `alert_events` | 预警触发事件（站内通知·已读状态） | `id` |
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| `job_runs` | 定时任务执行日志 | `id` |
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## 四、定时任务（APScheduler，周一至周五）
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| 任务 ID | 触发时间 | 功能 |
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|---|---|---|
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| `daily_ingest` | 15:35（收盘后，可配） | 抓取当日板块/资金流/情绪/龙虎榜/自选股日线入库 |
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| `alert_check` | 每 60 秒 | 实时报价核查所有 active 预警规则，触发则写事件并推送 |
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| `daily_report` | 15:45（入库+10分） | 生成 AI 七段式复盘日报并推送微信/邮件 |
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| `verify_pred` | 15:50 | 核验到期 AI 预测，计算命中率 |
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| `signal_stats` | 每周六 09:00 | 对全市场样本股回测 6 类信号历史胜率（可手动触发） |
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## 五、AI 分析层设计（可回溯）
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用户请求 /api/ai/diagnose
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_stock_context() 从 stock_metrics + DailyQuote 取最新因子
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├─ signals.get_stats() 读 signal_stats 表，取各信号历史胜率
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│
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├─ rag.stock_context() 拉近期资讯 → 情绪标注（利好/利空/中性）
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▼
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_build_evidence() 生成 6 维证据链（趋势/技术/动量/资金/位置/消息）
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每条附：事实描述 · 方向(bull/bear/neutral) · 历史胜率 · 样本数
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_confidence_direction() 加权多空净值 → 置信度(%) + 预测方向(up/down/flat)
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├─ signals.record_prediction() 写入 predictions 表留痕
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│
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├─ llm.ask() (有 key) 将证据链+胜率+RAG资讯构造 prompt → 大模型输出
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│ 或
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└─ 规则文本降级 格式化证据链为可读文本
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```
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实测准确率闭环：
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```
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预测留痕(open) → N 个交易日后 verify_predictions() 拉 DailyQuote 核验
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→ 填写 actual_ret + hit(True/False) → status=closed
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→ /api/ai/accuracy 按方向汇总命中率
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## 六、推送通知渠道
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| 渠道 | 触发条件 | 配置项（`.env`） |
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|---|---|---|
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| SMTP 邮件 | 预警触发 / 复盘日报 / 测试 | `SMTP_HOST/PORT/USER/PASSWORD/TO` |
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| Server酱（微信） | 同上 | `SERVERCHAN_KEY` |
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| 企业微信群机器人 | 同上 | `WECOM_WEBHOOK` |
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| PushPlus（微信） | 同上 | `PUSHPLUS_TOKEN` |
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任意渠道配置即自动启用，互不依赖。
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## 七、前端菜单结构（app.js MENU）
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大盘行情
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├─ 市场总览 行情/三大指数/情绪温度计/资金流向
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├─ 大盘云图 行业/板块涨跌热力图（ECharts treemap）
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├─ 热股榜 实时热股+板块
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└─ 龙虎榜 当日龙虎榜净买额排名
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自选股
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├─ 自选列表 持仓快照 + K线
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├─ 全市场选股 8 个内置策略 + SQL 直查 stock_metrics
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└─ 条件选股 客户端多因子过滤
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复盘中心
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├─ 每日复盘 板块/情绪/资金流统计
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├─ AI日报 七段式 markdown 日报，历史翻阅，一键推送
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└─ 个股复盘 K线回放 + MA交叉买卖点标注
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策略与中台
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├─ 策略回测 MA交叉净值曲线 + 最大回撤
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└─ 数据中台 入库状态 / 手动触发 / 任务日志
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AI 分析
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├─ 今日策略 大模型/规则 生成当日操作方向
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├─ 个股诊断 6维证据链 + 历史胜率 + 置信度 + RAG资讯
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├─ AI复盘点评 当日大模型复盘摘要
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└─ AI准确率 信号历史胜率表 + 实测命中率 + 近期核验记录
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组合交易
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├─ 组合持仓 实时市值/浮亏/胜率
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├─ 资金曲线 逐日净值 vs 沪深300基准（ECharts折线）
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├─ 交易日志 录入买卖 / 理由 / 情绪标签
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└─ 盈亏归因 按个股/理由/情绪三维归因
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智能预警
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├─ 预警规则 创建/删除/重激活规则，推送渠道状态检测
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└─ 触发记录 预警事件列表，标记已读，🔔铃铛角标
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资讯中心
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├─ 要闻快讯 全球财经资讯 + 情绪标注 + AI摘要
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└─ 自选相关 自选股关联资讯聚合
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## 八、技术栈
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| 层 | 技术选型 |
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|---|---|
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| 前端 | 纯 HTML + CSS + 原生 JS，ECharts 5（CDN） |
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| 后端 | Python 3.12 + FastAPI 0.115 + uvicorn |
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| 数据库 | PostgreSQL（psycopg2-binary + SQLAlchemy 2.0） |
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| 数据源 | AkShare（新浪/同花顺/乐估备选源），Sina hq 实时报价 |
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| 调度 | APScheduler 3.x BackgroundScheduler |
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| AI | OpenAI 兼容 REST（默认 DeepSeek），规则降级无缝切换 |
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| 缓存 | cachetools TTL（内存），无 Redis 依赖 |
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| 推送 | SMTP(SSL) + Server酱 + 企业微信 Webhook + PushPlus |
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| 部署 | WSL2 / Linux，`nohup python main.py`，可 Docker 化 |
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## 九、待完善方向
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| 优先级 | 模块 | 建议 |
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|---|---|---|
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| 高 | 回测引擎 | 手续费/滑点建模，参数寻优，月度收益热力图 |
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| 高 | 数据稳定性 | 东财源封锁问题，增加 Tushare 备用源，分钟线入库 |
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| 中 | RAG 升级 | Embedding + 向量库（Chroma/Qdrant），支持语义检索财报 |
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| 中 | 多组合 | 目前单一组合，扩展为模拟盘/真实盘多组合管理 |
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| 中 | 盘中异动雷达 | 快速拉升/放量突破/涨停打开实时监测 |
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| 低 | 用户系统 | 登录/鉴权，多用户自选股独立管理 |
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| 低 | 部署文档 | Docker Compose（FastAPI + PostgreSQL），Nginx 反代 |
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