jackandCursor
c57adc8cb0
100 USDT 的仓位在 Bitget 上不是最小下单量的问题（minTradeUSDT=5、 minTradeNum 极小，10U 都能下），是**步长取整**的问题： SOL 步长 0.1 币 ≈ 10.7U → 50U 腿只能取 0.4 币 = 42.7U，偏 14.6% LINK 步长 1 币 ≈ 11.7U → 4 币 = 46.8U，偏 6.4% BTC 步长 0.0001 ≈ 8.0U → 0.0006 = 47.8U，偏 4.4% 减半腿变成全仓的 43% 而非 50%，剩下 57% 暴露在 8ATR 目标上，而回测的收益 结构假设 50/50。小额下这不影响机制验证，但会让 P&L 读不出回测那个结构。 解法是入场量取到**步长的偶数倍**，这样一半天然落在步长上。实测十个币减半腿 全部精确 50%，名义额落在 93.6~106.7 USDT——小额实盘无所谓。 同时把价位对齐到 tick（priceEndStep × 10^-pricePlace），否则限价单会被拒。 规则拉一次缓存；拉不到就退化为不取整并打日志，不阻断推送。 费率一事已核实无需改动：预算假设的挂牌 taker 0.040% / maker 0.016% 正是 Bitget VIP2 的官方档（返 50% 后 2.0 / 0.8bp）。合约接口返的 6bp/2bp 是 VIP0 基础档，不适用。8bp 门控阈值不变。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
218 lines
8.6 KiB
Python
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8.6 KiB
Python
"""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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_rules: dict = {}
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CONTRACTS = ("https://api.bitget.com/api/v2/mix/market/contracts"
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"?productType=usdt-futures")
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async def load_rules() -> dict:
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"""拉一次合约规则，缓存。拉不到就返回空——推送退化为不取整，不阻断。
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要的是数量步长和价格 tick。缺了它们推出去的价位可能被交易所拒单
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（价格不在 tick 上），或者数量被取整到与计划差很多。
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"""
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if _rules:
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return _rules
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try:
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import aiohttp
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async with aiohttp.ClientSession() as s:
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async with s.get(CONTRACTS,
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timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)) as r:
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d = await r.json()
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for c in d.get("data") or []:
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sym = c["symbol"]
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if not sym.endswith("USDT"):
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continue
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_rules[sym[:-4]] = {
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"step": float(c["sizeMultiplier"]),
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"min_qty": float(c["minTradeNum"]),
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"min_usdt": float(c["minTradeUSDT"]),
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# priceEndStep 是 tick 的整数倍数，pricePlace 是小数位
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"tick": float(c["priceEndStep"]) * 10 ** -int(c["pricePlace"]),
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}
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print(f" [TG] 已载入 {len(_rules)} 个合约的下单规则", flush=True)
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except Exception as e:
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print(f" [TG] 拉合约规则失败 {type(e).__name__}: {e}，推送不做取整",
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flush=True)
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return _rules
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def quantize(notional: float, px: float, r: dict) -> tuple[float, float]:
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"""算入场数量与减半腿，返回 (入场量, 减半量)。
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入场量取到**步长的偶数倍**，这样一半天然落在步长上。不这么做的话，
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SOL 步长 0.1 币 ≈ 10.7 USDT，100 USDT 的仓位一半是 0.45 币、不可表示，
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只能取 0.4——减半腿变成全仓的 43% 而不是 50%，而回测的收益结构假设
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50/50。名义额因此会在目标值上下浮动（SOL 约 85~107），小额实盘无所谓。
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"""
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step = r["step"]
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if step <= 0:
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return notional / px, notional / px / 2
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tgt = notional / px
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# 以 2×step 为格点取最近的一格，至少一格
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grid = step * 2
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n = max(1.0, round(tgt / grid))
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qty = n * grid
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return qty, qty / 2.0
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def snap_px(px: float, tick: float) -> float:
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"""把价位对齐到 tick，否则限价单会被拒。"""
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if tick <= 0:
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return px
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return round(px / tick) * tick
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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, rule: dict | None = None) -> 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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stale = age_s > STALE_S
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if rule:
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qty, half = quantize(NOTIONAL, entry, rule)
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tick = rule["tick"]
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lv = {k: snap_px(v, tick) for k, v in lv.items()}
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qty_line = (f"入场 {qty:.6g} 币 ≈ {qty * entry:,.1f} USDT"
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f" · 减半腿 {half:.6g} 币（正好一半）")
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else:
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qty = NOTIONAL / entry
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qty_line = f"入场 {qty:.6g} 币 ≈ {NOTIONAL:,.0f} USDT（未取整）"
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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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qty_line,
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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，全仓）",
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||
f"减半 {_fmt(lv['scale'])} （3 ATR，限价 maker）",
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||
f"目标 {_fmt(lv['runner'])} （8 ATR，限价 maker，剩余半仓）",
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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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rule = (await load_rules()).get(sym.upper())
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await send(build(sym, direction, entry, atr_pct, kline_ts, lag_ms, b, age,
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rule))
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