过滤网信号推 Telegram，供手工小额实盘
自动执行链一行都还没写（下单/持仓状态/跨重启持久化/对账/熔断），而过全部 滤网的信号只有约 5.3 笔/天——低到人手能接。先手工跑一批，就能在写自动化 **之前**拿到真实费率档、真实成交价、真实出场行为，让执行链的每个假设都有 实测对照，而不是写完再发现出场模型不对。 推送内容按手工执行需要给全：参考成交价（回测口径的次根开盘）、按 2/3/8 ATR 换算的绝对价位、下单数量、该币滑点预算，以及一句「偏离超过预算就不值得做」。 剩余半仓止损保持 2ATR 不移成本，这是回测参数，移了就不是同一个收益结构。 时效是这条路最大的风险，所以起点取 kline_ts 而不是信号产生时刻——参考价就是 在 kline_ts 那一刻存在的，从信号时刻起算会漏掉数据延迟加计算那 0.5~1.5s，而 那段不可压缩。超过 TG_STALE_S 直接标记已失效，不让人自己判断：宁可漏做，不 要在偏离预算之外入场。 三条防线：lag 退化时不推（与「停开新仓」同一条规则，不能只在自动化里执行）； 按 (币, K线时刻, 方向) 去重，避免补根或池重建重放导致开两次仓；无预算的币 （如 TRX）不推。推送任何失败只打日志，不连坐采集——已验假 token 下降级为 HTTP 401 日志而非抛异常。 凭据走 tg.env（已 gitignore），给了 tg.env.example 说明怎么拿 token 和 chat id。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
This commit is contained in:
jack
@@ -46,3 +46,6 @@ research/out/*.jsonl.gz
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research/out/penetration.csv
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research/out/shadow_*.csv
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research/out/run_meta_*.json
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# Telegram 凭据。**不要提交**
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research/live/deploy/tg.env
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@@ -113,6 +113,11 @@ docker run -d --name "$NAME" -w /home/hummingbot \
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-e PYTHONPATH=/home/hummingbot:/repo/research:/repo/research/live:/repo \
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-e SHADOW_SITE="$SHADOW_SITE" \
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-e SHADOW_LEAN="$SHADOW_LEAN" \
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-e SHADOW_INCR="${SHADOW_INCR:-1}" \
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-e TG_TOKEN="${TG_TOKEN:-}" \
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-e TG_CHAT="${TG_CHAT:-}" \
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-e TG_NOTIONAL="${TG_NOTIONAL:-200}" \
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-e TG_STALE_S="${TG_STALE_S:-90}" \
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-v "$REPO_ROOT:/repo:ro" \
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-v "$OUT:/out" \
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--entrypoint /opt/conda/envs/hummingbot/bin/python \
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@@ -0,0 +1,13 @@
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# 复制成 tg.env 再填。tg.env 已在 .gitignore 里，不会被提交。
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#
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# 拿 token：Telegram 里找 @BotFather → /newbot → 按提示起名
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# 拿 chat id：给你的 bot 随便发一句，然后打开
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# https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
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# 返回的 result[0].message.chat.id 就是
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export TG_TOKEN=""
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export TG_CHAT=""
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# 每笔名义额（USDT）。小额实盘先用小的，它只影响推送里的下单数量
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export TG_NOTIONAL="200"
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# 距「参考价成立」超过这么多秒就标为已失效。参考价是次根开盘价，
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# 过了就不是回测那个成交价了
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export TG_STALE_S="90"
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@@ -71,6 +71,8 @@ import pandas as pd
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from lib.shadow_budget import LAG_ALARM_MS, LAG_WINDOW, lag_healthy
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import tg_notify
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# 站点标识。跨地对比时两台机器的 CSV 要能合起来读，没有这一列就分不清哪行
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# 来自哪台。默认取主机名，部署脚本会显式传 SHADOW_SITE（如 sg-hetzner）
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SITE = os.environ.get("SHADOW_SITE") or socket.gethostname()
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@@ -646,6 +648,18 @@ class Shadow:
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self._record_later(sym, kline_ts, h, t_data, t_signal,
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baseline, atr_pct, lag_ok),
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f"record {sym}")
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# 手工执行的推送。只推过全部滤网的，且 lag 退化时不推——那与
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# 「停开新仓」是同一条规则，不能只在自动化里执行
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if h["pass_all"] and atr_pct:
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if not lag_ok:
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print(f" [TG] {sym} lag 退化，按停开新仓规则不推",
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flush=True)
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else:
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self._spawn(
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tg_notify.push_signal(
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sym, h["direction"], float(baseline),
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float(atr_pct), kline_ts, t_data - kline_ts),
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f"tg {sym}")
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def _probe_lag(self, sym: str, lag_ms: int) -> tuple[float, bool]:
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"""记一根的到达延迟，返回 (滚动中位数, 该币是否健康)。
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@@ -0,0 +1,144 @@
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"""把过全部滤网的信号推到 Telegram，供手工执行。
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## 为什么要这个
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自动执行链一行都还没写（下单 / 持仓状态 / 跨重启持久化 / 对账 / 熔断），而
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过全部滤网的信号只有约 5.3 笔/天——低到人手能接。先手工跑一批，就能在写
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自动化**之前**拿到真实费率档、真实成交价、真实出场行为，让执行链的每个假设
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都有实测对照，而不是写完再发现出场模型不对。
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## 时效是这条路最大的风险
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回测的成交价是**信号根的次根开盘价**。信号在收盘瞬间产生，人看到推送、解锁
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手机、下单，几十秒就过去了，成交价已经不是那个开盘价。所以推送里必须带：
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- 参考开盘价（回测口径的成交价）
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- 该币的滑点预算（还能容忍多少偏离）
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- 距信号产生已过多久
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并且**超过 TG_STALE_S 就直接标记为已失效**，而不是让人自己判断。宁可漏做，
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不要在偏离预算之外入场——那等于在负期望上开仓。
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## 环境变量
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TG_TOKEN BotFather 给的 token（缺失则整个推送静默关闭）
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TG_CHAT chat id
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TG_NOTIONAL 每笔名义额，默认 200 USDT（小额实盘）
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TG_STALE_S 超过多少秒算失效，默认 90
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"""
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from __future__ import annotations
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import os
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import time
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TOKEN = os.environ.get("TG_TOKEN", "")
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||||
CHAT = os.environ.get("TG_CHAT", "")
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NOTIONAL = float(os.environ.get("TG_NOTIONAL", "200"))
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STALE_S = float(os.environ.get("TG_STALE_S", "90"))
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ENABLED = bool(TOKEN and CHAT)
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# 出场参数。必须与 step43_fill_aware_budget 的口径一致，否则推的价位和
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# 预算所依据的收益结构不是一回事
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SL_ATR, SCALE_ATR, RUNNER_ATR, MAXB = 2.0, 3.0, 8.0, 48
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_sent: set = set()
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def levels(entry: float, atr: float, direction: int) -> dict:
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"""按 2/3/8 ATR 算出绝对价位。
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direction=+1 做多、-1 做空。剩余半仓的止损**保持在 2ATR**、不移到成本，
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这是回测参数（RUNNER_STOP=2.0），移了就不是同一个收益结构。
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"""
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s = 1.0 if direction > 0 else -1.0
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return {"entry": entry,
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"stop": entry - s * SL_ATR * atr,
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"scale": entry + s * SCALE_ATR * atr,
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"runner": entry + s * RUNNER_ATR * atr}
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def _fmt(px: float) -> str:
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# 币价跨度从 DOGE 的 0.2 到 BTC 的 10 万，固定小数位会把小价币截成 0
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if px >= 1000:
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return f"{px:,.1f}"
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if px >= 10:
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return f"{px:,.3f}"
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return f"{px:.6f}"
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def build(sym: str, direction: int, entry: float, atr_pct: float,
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kline_ts: int, lag_ms: float, budget_bp: float,
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age_s: float) -> str:
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atr = entry * atr_pct
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lv = levels(entry, atr, direction)
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side = "做多 LONG" if direction > 0 else "做空 SHORT"
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qty = NOTIONAL / entry
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stale = age_s > STALE_S
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head = f"⛔ 已失效（{age_s:.0f}s > {STALE_S:.0f}s）· 不要入场" if stale \
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else f"✅ {side} {sym}"
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lines = [
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head,
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"",
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f"参考成交价 {_fmt(lv['entry'])} ← 回测口径（次根开盘）",
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f"数量 {qty:.6f}（名义 {NOTIONAL:,.0f} USDT）",
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f"距参考价成立 {age_s:.1f}s（含数据延迟 {lag_ms:.0f}ms，不可压缩）",
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"",
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f"止损 {_fmt(lv['stop'])} （2 ATR，stop-market）",
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||||
f"减半 {_fmt(lv['scale'])} （3 ATR，限价 maker）",
|
||||
f"目标 {_fmt(lv['runner'])} （8 ATR，限价 maker）",
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||||
f"超时 {MAXB} 分钟后市价平（剩余半仓止损仍在 2 ATR，不移成本）",
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||||
"",
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||||
f"ATR {atr_pct * 1e4:.1f}bp · 滑点预算 {budget_bp:.1f}bp",
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||||
f"→ 实际成交偏离参考价超过 {budget_bp:.1f}bp 就不值得做",
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]
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||||
if stale:
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||||
lines.append("")
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lines.append("时效已过：成交价已不是回测那个价，宁可漏做。")
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return "\n".join(lines)
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||||
async def send(text: str) -> None:
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"""推一条。任何失败都只打日志——推送挂了不能连坐采集。"""
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if not ENABLED:
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return
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try:
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import aiohttp
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url = f"https://api.telegram.org/bot{TOKEN}/sendMessage"
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||||
async with aiohttp.ClientSession() as s:
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||||
async with s.post(url, json={"chat_id": CHAT, "text": text},
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||||
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)) as r:
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||||
if r.status != 200:
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||||
print(f" [TG] 推送失败 HTTP {r.status} "
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||||
f"{(await r.text())[:200]}", flush=True)
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except Exception as e:
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||||
print(f" [TG] 推送异常 {type(e).__name__}: {e}", flush=True)
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async def push_signal(sym: str, direction: int, entry: float, atr_pct: float,
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kline_ts: int, lag_ms: float) -> None:
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"""去重后推一条信号。
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去重键取 (币, K线时刻, 方向)：同一根被重复处理（补根、池重建后重放）不该
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推两次，否则人会开两次仓。
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时效的起点是 `kline_ts` 而不是信号产生时刻——参考成交价（次根开盘）就是
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在 kline_ts 那一刻存在的。从信号时刻起算会漏掉数据延迟加计算那 0.5~1.5s，
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而那段是无法压缩的固定成本，必须计入。
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"""
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||||
if not ENABLED:
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||||
return
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key = (sym, int(kline_ts), int(direction))
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if key in _sent:
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return
|
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_sent.add(key)
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if len(_sent) > 5000:
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_sent.clear()
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from lib.shadow_budget import budget_of
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b = budget_of(sym)
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if not (b == b): # nan：该币当前环境不可做（如 TRX）
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print(f" [TG] {sym} 无预算（当前环境不可做），不推", flush=True)
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return
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age = time.time() - kline_ts / 1000.0
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await send(build(sym, direction, entry, atr_pct, kline_ts, lag_ms, b, age))
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