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997
998
999
1000
"""
配置参数管理模块，集中管理所有可配置参数
优化版本：增强止盈止损配置的清晰度
"""
import os
import json
from datetime import datetime, timedelta
# ======================= .env fallback 加载 =======================
def _load_dotenv_fallback(path=None):
"""把项目根 .env 的 KEY=value 载入进程环境，作为环境变量的 fallback。
优先级：Windows 用户级/系统环境变量 > .env。即已存在的环境变量**不覆盖**，
.env 仅补充尚未设置的键。这样 setx 设置的变量始终生效，未 setx 的用 .env 兜底。
解析规则与 scripts/_launcher.py 的 .env 读写保持一致（KEY=value，# 注释行跳过），
额外剥离值两侧成对引号（PowerShell / 手写 .env 常带引号）。
测试隔离：无参（默认路径）调用时，若设了 MINIQMT_DISABLE_DOTENV 则跳过，避免
测试基线随开发者本地 .env 漂移。显式传 path（测试直接调用）不受此开关影响。
"""
explicit = path is not None
if not explicit and os.environ.get("MINIQMT_DISABLE_DOTENV"):
return
if path is None:
path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), ".env")
try:
if not os.path.exists(path):
return
with open(path, "r", encoding="utf-8-sig") as f:
for raw_line in f:
line = raw_line.strip()
if not line or line.startswith("#") or "=" not
8000
in line:
continue
k, _, v = line.partition("=")
k = k.strip()
v = v.strip()
if len(v) >= 2 and v[0] == v[-1] and v[0] in ("'", '"'):
v = v[1:-1]
if k and k not in os.environ:
os.environ[k] = v
except Exception:
# .env 解析失败不应阻断启动；缺失的键退回各自的默认值
pass
_load_dotenv_fallback()
# ======================= 系统配置 =======================
# 调试开关
DEBUG = False
DEBUG_SIMU_STOCK_DATA= False
LOG_LEVEL = "INFO" # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
LOG_FILE = "qmt_trading.log"
LOG_MAX_SIZE = 10 * 1024 * 1024 # 10MB
LOG_BACKUP_COUNT = 5 # 保留5个备份文件
# 持续性状态的重复日志节流间隔(秒)：同一股票同一事件在窗口内只输出一次并累计抑制次数。
# 见 logger.log_throttled；针对 T+1 冻结等每轮轮询都命中的状态，避免刷屏喂大终端缓冲。
LOG_THROTTLE_INTERVAL = 300
# 控制台旋转符号刷新间隔(秒)。这是本进程写 stdout 最频繁的来源——0.25 秒时
# 138 小时累计约 199 万次写入，是同期日志行数的 58 倍。Windows Terminal 在高频
# 写入下会无限泄漏内存(microsoft/terminal#8283)，2026-09-09 实测其占用 27.8GB
# 打爆系统提交上限，反噬本进程 can't start new thread。
SPINNER_INTERVAL = 1.0
# 控制台输出限速(仅限控制台，文件日志始终完整)：令牌桶，稳态速率 + 突发容量。
# 实测稳态日志仅 0.01~0.08 行/秒，启动瞬间峰值约 140 行/秒；因此 burst 需容纳
# 启动峰值，rate 只用于截断异常刷屏（如意外死循环打日志）。
CONSOLE_LOG_RATE = 20.0 # 稳态每秒放行条数
CONSOLE_LOG_BURST = 300 # 突发容量(条)，须大于启动期单秒峰值
XQM_LOG_FILE = os.path.join("logs", "xqm_manager.log")
XQM_LOG_MAX_SIZE = 10 * 1024 * 1024 # 10MB
XQM_LOG_BACKUP_COUNT = 5 # 保留5个备份文件
# Web访问日志配置
ENABLE_WEB_ACCESS_LOG = True # 是否启用web访问日志
WEB_ACCESS_LOG_LEVEL = "WARNING" # web访问日志级别（DEBUG/INFO/WARNING）
WEB_ACCESS_LOG_EXCLUDE_PATHS = ["/api/sse", "/api/positions/stream", "/<path:filename>"] # 排除的路径（静态文件、SSE长连接等）
WEB_ACCESS_LOG_INCLUDE_TIMING = True # 是否包含请求耗时统计
# 循环日志优化配置
VERBOSE_LOOP_LOGGING = False # 是否输出详细的循环日志（开启后会在DEBUG模式下输出每次循环的开始/结束）
ENABLE_HEARTBEAT_LOG = True # 是否启用系统心跳日志（定期输出运行状态摘要）
HEARTBEAT_INTERVAL = 1800 # 心跳日志间隔（秒，默认1800=30分钟）
# ======================= 功能开关 =======================
def _env_bool(name: str, default: bool) -> bool:
"""从环境变量读 bool 开关；未设置或值非法时返回 default。
用于让 miniqmt.bat / scripts/_launcher.py 在启动时显式控制模式，
避免菜单 [7](实盘)启动后进程默认仍是模拟，需要用户在 web UI
手动切换的尴尬。
"""
v = os.environ.get(name)
if v is None or v == "":
return default
return str(v).strip().lower() in ("1", "true", "yes", "on", "y", "t")
def _env_int(name: str, default: int, min_value=None, max_value=None) -> int:
"""从环境变量读整数；缺失、非法或越界时返回 default。"""
v = os.environ.get(name)
if v is None or v == "":
return default
raw = str(v).strip()
if len(raw) >= 2 and raw[0] == raw[-1] and raw[0] in ("'", '"'):
raw = raw[1:-1]
try:
value = int(raw)
except (TypeError, ValueError):
return default
if min_value is not None and value < min_value:
return default
if max_value is not None and value > max_value:
return default
return value
# 模拟交易模式开关：环境变量 ENABLE_SIMULATION_MODE 优先（启动器控制），
# 否则用源码默认 True（避免开发者本地误连实盘）。
ENABLE_SIMULATION_MODE = _env_bool("ENABLE_SIMULATION_MODE", True)
ENABLE_AUTO_OPERATION = False # 全局自动操作总开关：关闭时自动策略不产生新交易动作
ENABLE_AUTO_TRADING = False # 非网格自动策略执行开关（不影响网格交易）
ENABLE_ALLOW_BUY = True # 是否允许买入操作
ENABLE_ALLOW_SELL = True # 是否允许卖出操作
ENABLE_MACD_SELL = _env_bool("ENABLE_MACD_SELL", False) # MACD技术指标卖出开关：False=满足条件仅记录信号不实盘卖出，True=执行真实卖出
def is_global_monitor_enabled():
"""全局自动操作总开关：关闭时所有自动策略不再产生新交易动作。"""
return bool(ENABLE_AUTO_OPERATION)
# 重要说明：
# - ENABLE_AUTO_OPERATION：全局自动操作总开关，关闭时动态止盈止损和网格交易都不产生新单
# - ENABLE_AUTO_TRADING：控制止盈止损信号的自动执行
# - ENABLE_GRID_TRADING：控制网格交易的检测和执行（独立开关，互不影响）
# - ENABLE_DYNAMIC_STOP_PROFIT：控制止盈止损信号的检测
# baostock 降级配置（防止网络阻塞）
ENABLE_BAOSTOCK_STOCK_NAME_LOOKUP = _env_bool("ENABLE_BAOSTOCK_STOCK_NAME_LOOKUP", False) # 是否允许用baostock兜底查询股票名称
ENABLE_BAOSTOCK_HISTORY_DATA = _env_bool("ENABLE_BAOSTOCK_HISTORY_DATA", False) # 是否允许旧Methods历史行情路径使用baostock
BAOSTOCK_LOGIN_TIMEOUT = 5 # baostock login 超时秒数（防止无超时阻塞）
BAOSTOCK_RETRY_COOLDOWN = 300 # 连续失败后冷却时间（秒，默认5分钟）
BAOSTOCK_MAX_CONSECUTIVE_FAILURES = 3 # 连续失败N次后进入冷却期
# 新版 baostock(0.9.x) 收紧访问后支持的 API Key，登录前通过 set_API_key 传入；
# 为空则匿名访问（免费数据仍可用）。⚠️ 必须用环境变量，切勿硬编码。
BAOSTOCK_API_KEY = os.environ.get("BAOSTOCK_API_KEY", "")
# ============ Tushare Pro 数据源配置 ============
# Tushare 数据源总开关。True = 在标准模式下优先于 Mootdx 使用 Tushare 获取历史数据，
# 并在 get_stock_name 链路中 xtdata 之后、baostock 之前插入 Tushare 查询。
ENABLE_TUSHARE_DATA_SOURCE = _env_bool("ENABLE_TUSHARE_DATA_SOURCE", True)
# Tushare API Token。⚠️ 必须从环境变量读取，切勿硬编码。
# 建议在 .env 文件中设置 TU
8000
SHARE_TOKEN，通过 miniqmt.bat 加载。
TUSHARE_TOKEN = os.environ.get("TUSHARE_TOKEN", "")
# Tushare API 调用超时与冷却配置（与 baostock 机制对称）
TUSHARE_API_TIMEOUT = 10 # Tushare 历史数据 API 超时(秒)
TUSHARE_STOCK_NAME_TIMEOUT = 5 # Tushare 股票名称 API 超时(秒)
TUSHARE_RETRY_COOLDOWN = 300 # 连续失败后冷却时间(秒，默认5分钟)
TUSHARE_MAX_CONSECUTIVE_FAILURES = 3 # 连续失败N次后进入冷却期
# 其他功能开关
ENABLE_DATA_SYNC = True # 是否启用数据同步
ENABLE_POSITION_MONITOR = True # 是否启用持仓监控
ENABLE_LOG_CLEANUP = True # 是否启用日志清理
ENABLE_DB_MAINTENANCE = True # 是否启用数据库维护任务
# QMT API配置
USE_SYNC_ORDER_API = False # 使用同步下单接口(True)还是异步接口(False)
# False: 使用order_stock_async()返回seq号,需要回调映射
# True: 使用order_stock()直接返回order_id
ASYNC_ORDER_ID_WAIT_TIMEOUT_SECONDS = 2.0 # 异步下单后等待 order_id 回推的最长时间
ASYNC_ORDER_ID_WAIT_INTERVAL_SECONDS = 0.1 # 检查 seq->order_id 映射的轮询间隔
ASYNC_ORDER_QUERY_FALLBACK_TIMEOUT_SECONDS = 30.0 # 回推未到时，主动查询委托列表反查 order_id 的最长时间
ASYNC_ORDER_QUERY_FALLBACK_INTERVAL_SECONDS = 0.5 # 主动反查委托列表的轮询间隔
ASYNC_ORDER_QUERY_MATCH_PRE_WINDOW_SECONDS = 5.0 # 允许匹配下单前若干秒内的委托，兼容本机/QMT时间微小偏差
ASYNC_ORDER_QUERY_MATCH_POST_WINDOW_SECONDS = 30.0 # 允许匹配下单后若干秒内的委托，避免误配历史委托
ASYNC_ORDER_UNKNOWN_COOLDOWN_SECONDS = 300 # 正 seq 未确认时，同股同方向暂停再次提交的时间
QMT_ORDER_ID_MAP_TTL_SECONDS = 86400 # seq->order_id 映射保留时长，防止长时间运行后旧seq污染匹配
QMT_ORDER_ID_MAP_MAX_ENTRIES = 4096 # seq->order_id 映射最大键数量（int/str双键计入），防止内存无限增长
QMT_CONNECT_TIMEOUT = 30 # QMT交易接口连接超时(秒)，避免connect卡死
QMT_STOP_TIMEOUT = 5.0 # QMT交易接口停止超时(秒)，避免旧连接清理卡死
# 注释说明：
# - 策略线程始终运行，进行信号检测和监控
# - ENABLE_AUTO_TRADING 控制是否执行检测到的交易信号
# - ENABLE_DYNAMIC_STOP_PROFIT 控制止盈止损模块
# - ENABLE_GRID_TRADING 控制网格交易模块
# - ENABLE_SIMULATION_MODE 控制交易执行方式（模拟/实盘）
# ======================= 数据配置 =======================
# 历史数据存储路径
DATA_DIR = "data"
# 数据库配置（如果使用SQLite）
DB_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "trading.db")
# 行情数据周期
PERIODS = ["1d", "1h", "30m", "15m", "5m", "1m"]
# 默认使用的周期
DEFAULT_PERIOD = "1d"
# 历史数据初始获取天数
INITIAL_DAYS = 365
# 定时更新间隔（秒）
UPDATE_INTERVAL = 60
# 单只股票历史数据更新节流时间（秒），避免策略线程每轮重复拉日线
HISTORY_UPDATE_THROTTLE_SECONDS = 300
# 同一股票同一数据源非法历史日期告警降噪间隔（秒）
HISTORY_INVALID_DATE_LOG_INTERVAL = 600
# 盘中今日日线通常未稳定落库，默认收盘后一段时间才把今天作为历史日线截止日
HISTORY_TODAY_DAILY_AVAILABLE_AFTER = "15:30:00"
# 历史数据为空/指标数据为空时的告警降噪间隔（秒）
HISTORY_NO_DATA_LOG_INTERVAL_SECONDS = 300
INDICATOR_EMPTY_DATA_LOG_INTERVAL_SECONDS = 300
# 备选池股票文件路径
STOCK2BUY_FILE = os.path.join(DATA_DIR, "stock2buy.json")
# 实时数据源配置
REALTIME_DATA_CONFIG = {
'enable_multi_source': True,
'health_check_interval': 30,
'source_timeout': 5,
'max_error_count': 3,
'preferred_sources': [
'XtQuant',
'Mootdx'
]
}
# ======================= 交易配置 =======================
# 交易账号信息（从外部文件读取，避免敏感信息硬编码）
ACCOUNT_CONFIG_FILE = "account_config.json"
# QMT路径配置优先级：
# 1. 环境变量 QMT_PATH
# 2. account_config.json 中的 qmt_path 字段
# 3. 默认值（自动检测常见路径）
DEFAULT_QMT_PATHS = [
r'C:/QMT/userdata_mini',
r'C:/QMT1/userdata_mini',
r'C:/QMT2/userdata_mini',
r'C:/光大证券金阳光QMT实盘/userdata_mini',
r'D:/QMT/userdata_mini',
r'D:/QMT1/userdata_mini',
r'D:/QMT2/userdata_mini',
r'D:/光大证券金阳光QMT实盘/userdata_mini',
]
def _read_raw_account_config():
"""读取原始 account_config.json 文件内容（无任何账号选择逻辑）。"""
try:
with open(ACCOUNT_CONFIG_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
except FileNotFoundError:
return {"account_id": "", "account_type": "STOCK"}
except Exception as e:
print(f"读取账户配置文件失败: {str(e)}")
return {"account_id": "", "account_type": "STOCK"}
def get_account_config():
"""
返回"当前进程"实际使用的账号配置。
选择规则（向后兼容）：
- 设置了环境变量 QMT_ACCOUNT_ID 且能在 accounts 列表中找到匹配项 → 返回该子配置；
- 否则 → 返回 account_config.json 顶层字段（与改动前完全一致）。
返回结构始终保留顶层的 accounts 字段，便于下游访问全量列表。
"""
raw = _read_raw_account_config()
target_id = os.environ.get('QMT_ACCOUNT_ID', '').strip()
if target_id:
for acc in (raw.get
8BD0
("accounts") or []):
if acc.get("account_id") == target_id:
# 合并：以子账号字段为主，缺失字段用顶层兜底
merged = {k: v for k, v in raw.items() if k != "accounts"}
merged.update({k: v for k, v in acc.items() if v is not None})
merged["accounts"] = raw.get("accounts", [])
return merged
return raw
def get_all_accounts_config():
"""
返回所有账号配置列表，支持单账号和多账号两种格式。
格式 1（单账号，向后兼容）：
{"account_id": "xxx", "account_type": "STOCK", "qmt_path": "..."}
→ 返回 [{"account_id": "xxx", ...}]
格式 2（多账号）：
{"account_id": "xxx", ..., "accounts": [{"account_id": "aaa", ...}, ...]}
→ 返回 accounts 列表
Returns:
list[dict]: 账号配置列表，至少包含一个元素
"""
raw = _read_raw_account_config()
accounts = raw.get("accounts")
if accounts and isinstance(accounts, list):
valid = [a for a in accounts if a.get("account_id")]
if valid:
return valid
# 兜底：单账号模式（剥离 accounts 字段，避免污染）
fallback = {k: v for k, v in raw.items() if k != "accounts"}
return [fallback]
def get_qmt_path():
"""
获取QMT路径 - 灵活配置方案
优先级：
1. 环境变量 QMT_PATH
2. account_config.json 中的 qmt_path 字段
3. 自动检测常见路径（存在性检查）
4. 使用第一个默认路径（兜底）
Returns:
str: QMT userdata_mini 路径
"""
import os
# 优先级1: 环境变量
env_path = os.environ.get('QMT_PATH')
if env_path and os.path.exists(env_path):
print(f"[QMT_PATH] Using environment variable: {env_path}")
return env_path
# 优先级2: 配置文件中的qmt_path字段
account_config = get_account_config()
config_path = account_config.get('qmt_path')
if config_path and os.path.exists(config_path):
print(f"[QMT_PATH] Using path from account_config.json: {config_path}")
return config_path
# 优先级3: 自动检测常见路径
for path in DEFAULT_QMT_PATHS:
if os.path.exists(path):
print(f"[QMT_PATH] Auto-detected path: {path}")
return path
# 优先级4: 兜底，返回第一个默认路径（即使不存在，后续会有错误提示）
fallback_path = DEFAULT_QMT_PATHS[0]
print(f"[QMT_PATH] WARNING: QMT path not found, using default: {fallback_path}")
print(f"[QMT_PATH] TIP: If QMT is installed elsewhere, set 'qmt_path' in account_config.json")
return fallback_path
# 动态获取QMT路径
QMT_PATH = get_qmt_path()
# 账号信息
ACCOUNT_CONFIG = get_account_config()
# ======================= XtQuantManager 集成开关 =======================
# False（默认）: 直接使用本地 xtquant 接口（现有行为不变）
# True: 所有 xtquant 调用通过 XtQuantManager HTTP 服务路由
ENABLE_XTQUANT_MANAGER = False
# XtQuantManager 服务地址（ENABLE_XTQUANT_MANAGER=True 时生效）
XTQUANT_MANAGER_PORT = _env_int("XQM_PORT", 8888, 1, 65535)
XTQUANT_MANAGER_URL = os.environ.get("XTQUANT_MANAGER_URL") or f"http://127.0.0.1:{XTQUANT_MANAGER_PORT}"
# XtQuantManager API Token（空字符串表示不验证）
XTQUANT_MANAGER_TOKEN = ""
# XtQuantManager HTTP 服务速率限制（次/分钟，0=不限速）
# 默认 600：持仓监控每3秒×3只股票=60次/分钟，HealthMonitor+资产查询约30次/分钟，
# 合计约90次/分钟；设600留足6倍余量，避免 HTTP 429 错误。
XTQUANT_MANAGER_RATE_LIMIT = 600
# ======================= 大QMT文件IPC Fallback 集成开关 =======================
# xttrader 降级替代方案：当券商收紧 miniQMT 权限或 xttrader 失效时，
# 通过文件系统 IPC 把订单交给大QMT内置Python执行（大QMT自带xttrader授权）。
# 详见 qmt-trader/大QMT文件IPC方案.md
# False（默认）: 使用 xttrader 直连（现有行为不变）
# True: 所有交易操作通过文件 IPC 路由到大QMT执行
# ⚠️ 与 ENABLE_XTQUANT_MANAGER 互斥，ENABLE_XTQUANT_MANAGER=True 时此开关不生效
ENABLE_QMT_IPC_FALLBACK = _env_bool("ENABLE_QMT_IPC_FALLBACK", False)
# IPC 文件目录（策略端与QMT端必须指向同一路径；跨机器时用网络共享路径）
QMT_IPC_ROOT = os.environ.get("QMT_IPC_ROOT", r"C:\QuantIPC")
# IPC 可选共享密钥（为空时保持本地信任模型；非空时 executor 校验 pending 订单）
QMT_IPC_SECRET = os.environ.get("QMT_IPC_SECRET", "")
# 下单后等待成交回执的最大秒数
QMT_IPC_ORDER_TIMEOUT = 30
# 心跳文件最大允许间隔（秒），超过此值判定大QMT离线
QMT_IPC_HEARTBEAT_MAX_AGE = 10
# 成交回报轮询线程扫描 done/ 目录的间隔（秒）
QMT_IPC_DEAL_POLL_INTERVAL = 1.0
# done/ 目录回执聚合查询的回溯窗口（秒），默认24小时
QMT_IPC_DONE_LOOKBACK_SECONDS = 86400
# ======================= 大QMT RPC Fallback（xtquant_big_convert）=======================
# xttrader 降级替代方案：通过 Redis/ZMQ/MySQL RPC 远程驱动大QMT内置Python执行交易。
# 与文件IPC解决同一问题，但通道从文件轮询升级为 RPC（毫秒级、可跨机、含行情能力）。
# 详见 qmt-trader/大QMT-RPC方案.md
# False（默认）: 不启用（现有行为不变）
# True: 所有交易操作通过 RPC 路由到大QMT执行
# ⚠️ 与 ENABLE_XTQUANT_MANAGER、ENABLE_QMT_IPC_FALLBACK 三者互斥
ENABLE_QMT_RPC_FALLBACK = _env_bool("ENABLE_QMT_RPC_FALLBACK", False)
# 传输方式：redis（默认，生产推荐）/ zmq（同机低延迟）/ mysql（兜底）
QMT_RPC_TRANSPORT = os.environ.get("QMT_RPC_TRANSPORT", "redis")
# Redis 连接配置（密码走环境变量，切勿硬编码）
QMT_RPC_REDIS = {
"host": os.environ.get("QMT_RPC_REDIS_HOST", "127.0.0.1"),
"port": int(os.environ.get("QMT_RPC_REDIS_PORT", "6379")),
"db": int(os.environ.get("QMT_RPC_REDIS_DB", "5")),
"password": os.environ.get("
10000
;QMT_RPC_REDIS_PASSWORD", ""),
}
# RPC 请求超时（秒）
QMT_RPC_TIMEOUT_SECONDS = 6.0
# 下单后等待成交/委托回执的最大秒数
QMT_RPC_ORDER_TIMEOUT = 30
# 成交/委托回报轮询兜底间隔（秒），推送通道之外的补偿轮询
QMT_RPC_DEAL_POLL_INTERVAL = 1.0
# 下单二次确认开关：False 时即使 ENABLE_QMT_RPC_FALLBACK=True 也拒绝真实下单（只读安全）
QMT_RPC_ALLOW_ORDER = _env_bool("QMT_RPC_ALLOW_ORDER", False)
# ======================= 策略配置 =======================
# 仓位管理
POSITION_UNIT = 35000 # 每次买入金额
MAX_POSITION_VALUE = 70000 # 单只股票最大持仓金额
MAX_TOTAL_POSITION_RATIO = 0.95 # 最大总持仓比例（占总资金）
SIMULATION_BALANCE = 1000000 # 模拟持仓
# ======================= 补仓策略配置（止盈止损策略专用） =======================
# 说明：此配置仅用于动态止盈止损策略的补仓功能，与网格交易策略无关
BUY_GRID_LEVELS = [1.0, 0.93, 0.88] # 建仓价格网格（第一个是初次建仓价格比例，后面是补仓价格比例）
# 说明：
# - BUY_GRID_LEVELS[0] = 1.0：初次建仓价格比例（100%）
# - BUY_GRID_LEVELS[1] = 0.93：首次补仓阈值，当前价格跌至成本价的93%时触发补仓（下跌7%）
# - BUY_GRID_LEVELS[2] = 0.88：第二次补仓阈值，当前价格跌至成本价的88%时触发补仓（下跌12%）
#
# 补仓金额说明：
# - 补仓策略固定使用 POSITION_UNIT（35000元）作为补仓金额
# - 补仓金额会受 MAX_POSITION_VALUE 限制，剩余空间不足时补仓金额自动调整
# - 不再使用 BUY_AMOUNT_RATIO 比例，避免配置冗余
# ⚠️ 已废弃：BUY_AMOUNT_RATIO（保留仅为向后兼容）
# 此参数仅被网格交易策略使用，补仓策略不使用此参数
# 建议使用新的网格交易配置参数：GRID_PRICE_LEVELS 和 GRID_AMOUNT_RATIOS
BUY_AMOUNT_RATIO = [0.4, 0.3, 0.3] # 每次买入金额占单元的比例（已废弃，保留向后兼容）
# ======================= 网格交易策略配置（独立配置） =======================
# ===== 旧的网格交易配置已废弃 =====
# GRID_PRICE_LEVELS, GRID_AMOUNT_RATIOS, get_grid_config()
# 已被config.py末尾的新网格交易配置替代(第504-547行)
# ======================= 止盈止损策略配置 =======================
# 补仓功能开关
ENABLE_STOP_LOSS_BUY = True # 是否启用止损补仓功能
# 统一的止损比例
STOP_LOSS_RATIO = -0.075 # 固定止损比例：成本价下跌7.5%触发止损
# 动态止盈配置
ENABLE_DYNAMIC_STOP_PROFIT = True # 启用动态止盈功能
INITIAL_TAKE_PROFIT_RATIO = 0.06 # 首次止盈触发阈值：盈利6%时触发
INITIAL_TAKE_PROFIT_PULLBACK_RATIO = 0.005 # 回撤比例：0.5%（可配置）
INITIAL_TAKE_PROFIT_RATIO_PERCENTAGE = 0.6 # 首次止盈卖出比例
# 动态止盈止损信号保活（防止瞬时信号在被策略线程消费前丢失）
# 背景：监控线程每 MONITOR_LOOP_INTERVAL(3秒) 检测一次，而策略线程单只股票的实际
# 消费周期约 10 + 持仓数 + 股票池数 秒。首次止盈是"跨过即触发"的瞬时信号，
# 若价格随后回踩，原实现会在下一轮检测直接把已入队信号删除，导致该卖的单子整个消失。
# 开启后：已入队但未被消费的动态信号在保活窗口内不被"无信号"覆盖删除。
# 注意窗口不宜过长——执行时使用的是信号生成时的价格快照，过旧的信号会以偏离的价格下单，
# 故由 DYNAMIC_SIGNAL_MAX_AGE_SECONDS 在执行前做最终时效兜底。
ENABLE_DYNAMIC_SIGNAL_KEEPALIVE = True # 是否启用动态信号保活
DYNAMIC_SIGNAL_KEEPALIVE_SECONDS = 90 # 保活窗口(秒)：期间不因"当前无信号"而删除
DYNAMIC_SIGNAL_MAX_AGE_SECONDS = 120 # 执行前信号最大年龄(秒)，超过则判定过期不执行
# 🔑 委托单超时管理配置
ENABLE_PENDING_ORDER_AUTO_CANCEL = True # 是否启用委托单超时自动撤单
PENDING_ORDER_TIMEOUT_MINUTES = 5 # 委托单超时时间（分钟），默认5分钟
STOP_LOSS_PENDING_ORDER_TIMEOUT_MINUTES = 0.5 # 止损委托单超时时间（分钟），30秒后触发撤单流程
TAKE_PROFIT_PENDING_ORDER_TIMEOUT_MINUTES = 0.5 # 止盈委托单超时时间（分钟），与止损对齐为30秒
PENDING_ORDER_AUTO_REORDER = True # 撤单后是否自动重新挂单
PENDING_ORDER_REORDER_PRICE_MODE = "best" # 重新挂单价格模式: "market"=市价, "limit"=限价, "best"=对手价
MAX_CANCEL_RETRIES = 3 # 撤单最大重试次数
CANCEL_RETRY_INTERVAL_SECONDS = 1 # 撤单重试间隔（秒）
# ========== 行情异常兜底（风险保护） ==========
ENABLE_MARKET_DATA_CIRCUIT_BREAKER = True # 是否启用行情熔断
MARKET_DATA_FAILURE_THRESHOLD = 3 # 连续失败次数阈值
MARKET_DATA_FAILURE_WINDOW_SECONDS = 60 # 统计窗口（秒）
MARKET_DATA_CIRCUIT_BREAK_SECONDS = 300 # 熔断时长（秒）
# ========== 行情源健康评分（第一阶段：内存观察，不落库） ==========
MARKET_HEALTH_ENABLED = True
MARKET_HEALTH_OBSERVE_ONLY = False
MARKET_HEALTH_WINDOW_SECONDS = 300
MARKET_HEALTH_MAX_EVENTS = 100
MARKET_HEALTH_MIN_EVENTS = 3
MARKET_HEALTH_HEALTHY_SCORE = 80
MARKET_HEALTH_DEGRADED_SCORE = 60
MARKET_HEALTH_UNSTABLE_SCORE = 40
MARKET_HEALTH_TRADING_MIN_SCORE = 70
MARKET_HEALTH_ALLOW_MOOTDX_FOR_TRADING = False
# ========== 全仓止盈与委托冲突控制 ==========
ALLOW_TAKE_PROFIT_FULL_WITH_PENDING = False # 全仓止盈是否允许跳过活跃委托检查
ENABLE_PAUSE_GRID_AFTER_TAKE_PROFIT_FULL = _env_bool("ENABLE_PAUSE_GRID_AFTER_TAKE_PROFIT_FULL", True) # 全仓止盈/止损成交后暂停该股网格会话(仅置 enabled=False，不改网格配置)
# 说明:
# - 当止盈止损委托单提交后超过指定时间仍未成交时:
# 1. ENABLE_PENDING_ORDER_AUTO_CANCEL=True: 自动撤销旧委托单
# 2. PENDING_ORDER_AUTO_REORDER=True: 撤单后自动以新价格重新挂单
# 3. 价格模式:
# - "market": 以当前市价(最新成交价)挂单
# - "limit": 以原价格挂单(适用于价格回调情况)
# - "best": 以对手方最优价格挂单(买单用卖三价,卖单用买三价)
# - ENABLE_PENDING_ORDER_AUTO_CANCEL=False: 仅提示用户，不自动处理
# 分级动态止盈设置（已触发首次止盈后的动态止盈位）
# 格式：(最高盈利比例阈值, 止盈位系数)
# 说明：当最高盈利达到阈值后，止盈位 = 最高价 × 系数
DYNAMIC_TAKE_PROFIT = [
(0.05, 0.96), # 最高浮盈达5%时，止盈位为最高价的96%
(0.10, 0.93), # 最高浮盈达10%时，止盈位为最高价的93%
(0.15, 0.90), # 最高浮盈达15%时，止盈位为最高价的90%
(0.20, 0.87), # 最高浮盈达20%时，止盈位为最高价的87%
(0.30, 0.85), # 最高浮盈达30%时，止盈位为最高价的85%
(0.40, 0.83), # 最高浮盈达40%时，止盈位为最高价的83%
(0.50, 0.80) # 最高浮盈达50%时，止盈位为最高价的80%
]
# 止盈止损优先级说明：
# 1. 止损检查优先级最高
# 2. 未触发首次止盈时：盈利5%触发首次止盈（卖出50%）
# 3. 已触发首次止盈后：使用动态止盈位进行全仓止盈
# 4. 止损价格计算：未触发首次止盈时为成本价×(1-7%)，已触发后为最高价×对应系数
# ===== 旧的网格交易参数已废弃 =====
# ENABLE_GRID_TRADING, GRID_DEFAULT_PRICE_INTERVAL, GRID_DEFAULT_POSITION_RATIO
# 已被config.py末尾的新网格交易配置替代(第504-547行)
# ======================= 指标配置 =======================
# MACD参数
MACD_FAST = 12
MACD_SLOW = 26
MACD_SIGNAL = 9
# 均线参数
MA_PERIODS = [10, 20, 30, 60]
# MACD 操盘建议(悬浮窗)配置
SHENZHEN_INDEX_CODE = "399001.SZ" # 账号级建议使用的深证成指代码
MACD_ADVICE_CACHE_TTL = 300 # 建议结果缓存时长(秒)，日线日内基本不变
# ======================= 参数配置范围 =======================
# 参数范围定义，用于前后端校验
CONFIG_PARAM_RANGES = {
"singleBuyAmount": {"min": 1000, "max": 100000, "type": "float", "desc": "单只单次买入金额"},
"firstProfitSell": {"min": 1.0, "max": 20.0, "type": "float", "desc": "首次止盈比例(%)"},
"stockGainSellPencent": {"min": 1.0, "max": 100.0, "type": "float", "desc": "首次盈利平仓卖出比例(%)"},
"stopLossBuy": {"min": 1.0, "max": 20.0, "type": "float", "desc": "补仓跌幅(%)"},
"stockStopLoss": {"min": 1.0, "max": 20.0, "type": "float", "desc": "止损比例(%)"},
"singleStockMaxPosition": {"min": 10000, "max": 100000, "type": "float", "desc": "单只股票最大持仓"},
"totalMaxPosition": {"min": 50000, "max": 1000000, "type": "float", "desc": "最大总持仓"},
"connectPort": {"min": 1, "max": 65535, "type": "int", "desc": "连接端口"}
}
# 实现参数校验函数
def validate_config_param(param_name, value):
"""验证配置参数是否在有效范围内"""
if param_name not in CONFIG_PARAM_RANGES:
return True, "" # 未定义范围的参数默认通过
param_range = CONFIG_PARAM_RANGES[param_name]
param_type = param_range.get("type", "float")
param_min = param_range.get("min")
param_max = param_range.get("max")
try:
# 类型转换
if param_type == "float":
value = float(value)
elif param_type == "int":
value = int(value)
# 范围检查
if param_min is not None and value < param_min:
return False, f"{param_range['desc']}不能小于{param_min}"
if param_max is not None and value > param_max:
return False, f"{param_range['desc']}不能大于{param_max}"
return True, ""
except (ValueError, TypeError):
return False, f"{param_range['desc']}必须是{param_type}类型"
# ======================= Web服务配置 =======================
WEB_SERVER_HOST = "127.0.0.1"
WEB_SERVER_BASE_PORT = _env_int("WEB_SERVER_PORT", 5000, 1, 65535)
WEB_SERVER_PORT = WEB_SERVER_BASE_PORT
WEB_SERVER_DEBUG = False
WEB_API_TOKEN = os.environ.get("QMT_API_TOKEN", "") # 设置后启用 Token 验证，空字符串=不验证（仅限内网部署）
WEB_PUBLIC_MODE = _env_bool("WEB_PUBLIC_MODE", False) # 公网映射/反代模式：Token 为空时也拒绝 /api/*（fail-closed）
WEB_TRADE_RECORDS_DISPLAY_DAYS = 60 # 下单日志仅展示最近N天（约2个月）的交易记录，避免清单过长
# ======================= 日志清理配置 =======================
LOG_CLEANUP_DAYS = 30 # 保留最近30天的日志
LOG_CLEANUP_TIME = "00:00:00" # 每天凌晨执行清理
# ======================= 数据库维护配置 =======================
DB_MAINTENANCE_TIME = "00:10:00" # 每天非交易时段执行维护
DB_MAINTENANCE_CHECK_INTERVAL = 600 # 调度检查间隔（秒）
DB_MAINTENANCE_REQUIRE_NON_TRADE_TIME = True
DB_MAINTENANCE_ENABLE_VACUUM = True
DB_MAINTENANCE_VACUUM_MIN_DELETED_ROWS = 1000
TRADE_RECORD_RETENTION_DAYS = 1095 # 交易流水保留3年
GRID_SESSION_RETENTION_DAYS = 365 # 已停止网格会话保留1年
AUTOBUY_DECISION_LOG_RETENTION_DAYS = 90 # 自动买入决策明细保留90天
PREMARKET_HISTORY_RETENTION_DAYS = 365 # 盘前同步历史保留1年
CONFIG_HISTORY_RETENTION_DAYS = 365 # 配置变更审计保留1年
# ======================= 功能配置 =======================
# 可下单时间配置：实盘包含 09:25-09:30 早盘预挂和 11:30-13:00 午休预挂。
# DEBUG模式下使用24小时全周交易，方便测试。
if DEBUG:
TRADE_TIME = {
"morning_start": "00:00:00",
"morning_end": "23:59:59",
"afternoon_start": "00:00:00",
"afternoon_end": "23:59:59",
"trade_days": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # 周一至周日
}
else:
TRADE_TIME = {
"morning_start": "09:25:00",
"morning_end": "13:00:00",
"afternoon_start": "13:00:00",
"afternoon_end": "15:00:00",
"trade_days": [1, 2, 3, 4, 5] # 周一至周五
}
# 连续竞价时间独立于预挂和调试开关，用于委托超时计时及严格市场时段判断。
CONTINUOUS_TRADE_TIME = {
"morning_start": "09:30:00",
"morning_end": "11:30:00&
10BC8
quot;,
"afternoon_start": "13:00:00",
"afternoon_end": "15:00:00",
"trade_days": [1, 2, 3, 4, 5]
}
# ============ 新增: 盘前同步配置 ============
PREMARKET_SYNC_TIME = {
"hour": 9, # 同步时间: 9点
"minute": 25, # 25分(9:30开盘前5分钟)
"compensation_window_minutes": 5 # 补偿窗口: 9:25-9:30
}
# 盘前同步功能开关
ENABLE_PREMARKET_XTQUANT_REINIT = True # 是否在盘前重新初始化xtquant接口
PREMARKET_REINIT_XTDATA = True # 是否重新初始化xtdata行情接口
PREMARKET_REINIT_XTTRADER = True # 是否重新初始化xttrader交易接口
ENABLE_WEB_REFRESH_AFTER_REINIT = True # 接口初始化成功后是否触发Web数据刷新
# ============ 交割单数据落库配置 ============
# 归因所需的持仓快照与每日净值。positions 表是"当前持仓"会被覆盖写，
# 不能当历史用；对账基准只能取 position_snapshot。
ENABLE_SETTLEMENT_SNAPSHOT = True # 持仓快照与净值落库总开关
# 09:25 开盘快照挂在盘前同步步骤链末尾（复用 PREMARKET_SYNC_TIME，不另设时间）
SETTLEMENT_CLOSE_SNAPSHOT_TIME = "15:05:00" # 收盘快照时间（收盘后5分钟，等待结算数据稳定）
SETTLEMENT_SNAPSHOT_CHECK_INTERVAL = 300 # 收盘任务轮询间隔（秒）
SETTLEMENT_SNAPSHOT_HEALTH_LOOKBACK = 7 # 快照完整性回溯天数
# snapshot_type 固定为 open(09:25)/close(15:05) 两种，不再有 intraday。
# 恒等式 total_asset = cash + frozen_cash + market_value 的容差（元）。
# 差额说明账户含非股票资产项（逆回购/理财/未交收资金），归因时必须排除。
SETTLEMENT_ASSET_IDENTITY_TOLERANCE = 1.0
# 资产跳变告警阈值：超过 max(总资产*比例, 绝对值) 即告警。
# QMT 无任何出入金查询接口，跳变无法区分盈亏与银证转账，只能标记待人工判断。
SETTLEMENT_ASSET_JUMP_RATIO = 0.02
SETTLEMENT_ASSET_JUMP_ABSOLUTE = 5000.0
# 手续费估算费率（现行 A 股税费，用于数据库无真实手续费时的回填）。
# QMT 的 XtTrade 结构体没有手续费字段，成交回报路径拿不到真实值，
# 只能按费率估算并标 commission_source='estimated'，导入券商对账单后改 'broker'。
SETTLEMENT_COMMISSION_RATE = 0.0003 # 佣金 0.03%（买卖双边）
SETTLEMENT_STAMP_DUTY_RATE = 0.0005 # 印花税 0.05%（仅卖出方缴纳）
SETTLEMENT_TRANSFER_FEE_RATE = 0.00001 # 过户费 0.001%（买卖双边）
# ============ xtquant接口鲁棒性配置 ============
XTQUANT_RECONNECT_INTERVAL = 30 # xtquant重连冷却间隔(秒)，防止重连风暴
# 改为30秒：QMT重启约需60秒，30秒冷却可在1-2分钟内完成恢复
# on_disconnected触发时会重置此计时，无需担心跨轮次残余冷却
XTQUANT_CALL_TIMEOUT = 3.0 # xtquant默认调用超时(秒)
XTQUANT_NON_TRADE_TIMEOUT = 1.0 # 非交易时段超时(秒)
QMT_RECONNECT_ON_ERRORS = 3 # 连续N次持仓查询失败后触发自动重连
# ============ 线程监控配置 ============
ENABLE_THREAD_MONITOR = True # 启用线程健康监控
THREAD_CHECK_INTERVAL = 60 # 线程检查间隔(秒)
THREAD_RESTART_COOLDOWN = 60 # 重启冷却时间(秒)
# ============ 持仓监控优化配置 ============
MONITOR_LOOP_INTERVAL = 3 # 监控循环间隔(秒)
MONITOR_CALL_TIMEOUT = 8.0 # 监控调用超时(秒) - 增加到8秒,避免QMT API调用超时
MONITOR_NON_TRADE_SLEEP = 60 # 非交易时段休眠(秒)
GRID_POSITION_QUERY_TIMEOUT = 5.0 # 网格交易持仓查询超时(秒)
HISTORY_DATA_DOWNLOAD_TIMEOUT = 5 # 启动时单只股票历史数据下载超时（秒），超时则跳过
GRID_LOCK_ACQUIRE_TIMEOUT = 5.0 # 网格交易锁获取超时(秒)
def _is_in_trade_schedule(now, schedule):
weekday = now.weekday() + 1
if weekday not in schedule["trade_days"]:
return False
current_time = now.strftime("%H:%M:%S")
return (schedule["morning_start"] <= current_time <= schedule["morning_end"]) or \
(schedule["afternoon_start"] <= current_time <= schedule["afternoon_end"])
def is_continuous_trade_time(now=None):
"""判断是否处于真实连续竞价时段，不受模拟或调试开关影响。"""
return _is_in_trade_schedule(now or datetime.now(), CONTINUOUS_TRADE_TIME)
def is_market_hours(now=None):
"""按真实市场时钟判断是否交易时段，不受模拟/调试开关影响。
用于需要严格遵循真实交易时段的场景（如 autobuy 定时筛选），区别于
is_trade_time() 在模拟/调试模式下恒为 True 的旁路语义。
"""
return is_continuous_trade_time(now)
def is_trade_time(now=None):
"""判断当前是否允许交易和下单，包含早盘、午休预挂窗口。"""
if DEBUG_SIMU_STOCK_DATA or ENABLE_SIMULATION_MODE:
return True
return _is_in_trade_schedule(now or datetime.now(), TRADE_TIME)
def get_continuous_trading_seconds(start_time, end_time=None):
"""计算两个时间点之间落在连续竞价窗口内的有效秒数。"""
end_time = end_time or datetime.now()
if end_time <= start_time:
return 0
total_seconds = 0.0
current_date = start_time.date()
end_date = end_time.date()
windows = (
(CONTINUOUS_TRADE_TIME["morning_start"], CONTINUOUS_TRADE_TIME["morning_end"]),
(CONTINUOUS_TRADE_TIME["afternoon_start"], CONTINUOUS_TRADE_TIME["afternoon_end"]),
)
while current_date <= end_date:
if current_date.weekday() + 1 in CONTINUOUS_TRADE_TIME["trade_days"]:
for window_start, window_end in windows:
start_clock = datetime.strptime(window_start, "%H:%M:%S").time()
end_clock = datetime.strptime(window_end, "%H:%M:%S").time()
window_start_at = datetime.combine(current_date, start_clock)
window_end_at = datetime.combine(current_date, end_clock)
overlap_start = max(start_time, window_start_at)
overlap_end = min(end_time, window_end_at)
if overlap_end > overlap_start:
total_seconds += (overlap_end - overlap_start).total_seconds()
current_date += timedelta(days=1)
return total_seconds
# ======================= 预设股票池 =======================
# 可以在这里定义预设的股票池，也可以从外部文件加载
DEFAULT_STOCK_POOL = [
"000001.SZ", # 平安银行
"600036.SH", # 招商银行
"000333.SZ", # 美的集团
"600519.SH", # 贵州茅台
"000858.SZ", # 五粮液
]
STOCK_POOL_FILE = "stock_pool.json"
def load_stock_pool(file_path=STOCK_POOL_FILE):
"""从外部文件加载股票池"""
try:
with open(file_path, 'r') as f:
return json.load(f)
except FileNotFoundError:
return DEFAULT_STOCK_POOL
# 实际使用的股票池
STOCK_POOL = load_stock_pool()
# ======================= 动态优先级决策函数 =======================
def determine_stop_loss_add_position_priority():
"""
根据配置参数动态确定止损和补仓的优先级顺序
设计逻辑:
- 场景A: 补仓阈值 < 止损阈值 → 先补仓,达到仓位上限后再止损
- 场景B: 止损阈值 < 补仓阈值 → 先止损,永不补仓
返回:
dict: {
'priority': str, # 'add_position_first' 或 'stop_loss_first'
'add_position_threshold': float, # 补仓阈值(正数,如0.05表示5%)
'stop_loss_threshold': float, # 止损阈值(正数,如0.07表示7%)
'scenario': str # 'A' 或 'B'
}
"""
# 计算补仓阈值:1 - BUY_GRID_LEVELS[1]
# 例如: BUY_GRID_LEVELS[1]=0.95 → 补仓阈值=1-0.95=0.05 (5%)
add_position_threshold = 1 - BUY_GRID_LEVELS[1]
# 计算止损阈值:abs(STOP_LOSS_RATIO)
# 例如: STOP_LOSS_RATIO=-0.07 → 止损阈值=0.07 (7%)
stop_loss_threshold = abs(STOP_LOSS_RATIO)
# 动态判断优先级
if add_position_threshold < stop_loss_threshold:
# 场景A: 补仓5% < 止损7% → 先补仓后止损
return {
'priority': 'add_position_first',
'add_position_threshold': add_position_threshold,
'stop_loss_threshold': stop_loss_threshold,
'scenario': 'A',
'description': f'补仓{add_position_threshold*100:.0f}% < 止损{stop_loss_threshold*100:.0f}% → 先补仓(至仓位上限)后止损'
}
else:
# 场景B: 止损5% <= 补仓7% → 先止损,永不补仓
return {
'priority': 'stop_loss_first',
'add_position_threshold': add_position_threshold,
'stop_loss_threshold': stop_loss_threshold,
'scenario': 'B',
'description': f'止损{stop_loss_threshold*100:.0f}% <= 补仓{add_position_threshold*100:.0f}% → 先止损,永不补仓'
}
def log_priority_scenario():
"""记录当前优先级场景信息(用于系统启动时打印)"""
priority_info = determine_stop_loss_add_position_priority()
scenario = priority_info['scenario']
description = priority_info['description']
print(f"\n{'='*60}")
print(f"动态优先级止损补仓系统 - 场景{scenario}")
print(f"{'='*60}")
print(f"补仓阈值: {priority_info['add_position_threshold']*100:.1f}%")
print(f"止损阈值: {priority_info['stop_loss_threshold']*100:.1f}%")
print(f"执行策略: {description}")
print(f"{'='*60}\n")
return priority_info
# ============================================================
# 性能优化配置 - 2025-12-12
# ============================================================
# QMT持仓查询间隔(秒) - 从3秒延长到10秒
QMT_POSITION_QUERY_INTERVAL = 10.0 # ↓70% API调用
# 实盘空持仓确认次数。只有在交易时段、QMT已连接、连续N次返回空持仓、
# 且无活跃委托时，才允许清空本地持仓，避免非交易时段QMT空返回误删。
REAL_POSITION_EMPTY_CONFIRM_COUNT = 3
# SQLite同步间隔(秒) - 从5秒延长到15秒
POSITION_SYNC_INTERVAL = 15.0 # ↓87% I/O操作
# SQLite同步失败后的重试策略。
# 2026-09-14 实盘故障：写锁竞争时重试上限失效，41分钟刷了1586轮重试、
# 派生同等数量 Timer 线程（线程数 18→41）。上限必须真实生效。
POSITION_SYNC_MAX_RETRY = 2 # 单次故障内最多重试次数
POSITION_SYNC_RETRY_DELAY = 5.0 # 重试延迟(秒)
# 同步连接等待写锁的超时(毫秒)。原硬编码 30 秒，远超 15 秒的同步周期，
# 锁竞争时单轮同步要卡满 30 秒才失败，监控循环随之被拖慢（实盘曾告警 31.02 秒）。
POSITION_SYNC_BUSY_TIMEOUT_MS = 8000
# 清仓残留持仓成本价告警限频(秒)。券商 miniQMT 在非交易时段可能仍返回已清仓行。
# 0 表示不限制频率；默认 30 分钟只告警一次，其余降为 DEBUG。
CLEARED_POSITION_WARNING_INTERVAL = 1800
# 缓存配置
CACHE_CONFIG = {
'positions_ttl': 5.0, # 持仓数据缓存5秒
'quotes_ttl': 3.0, # 行情数据缓存3秒
'max_cache_size': 100 # 最大缓存条目
}
# HTTP API节流
HTTP_API_MIN_INTERVAL = 1.0 # 最小请求间隔1秒
# HTTP版本号机制(用于减少无效数据传输)
ENABLE_HTTP_VERSION_CONTROL = True # 是否启用版本号机制
# 版本号定期升级间隔(秒) - 用于Web界面定期刷新
VERSION_INCREMENT_INTERVAL = 15.0 # 版本心跳间隔（秒）
ENABLE_VERSION_HEARTBEAT = True # 是否启用“定期版本号自增”（默认关闭，避免前端频繁全量刷新）
# ======================= 卖出监控配置 (2026-01-12) =======================
# 卖出监控功能开关
ENABLE_SELL_MONITOR = True # 监控总开关
ENABLE_SELL_ALERT_NOTIFICATION = False # 告警通知开关（微信/企微）
# 告警配置
SELL_ALERT_CONFIG = {
'P0_notification': True, # P0级别告警推送通知（极高风险）
'P1_notification': True, # P1级别告警推送通知（高风险）
'P2_notification': True # P2级别告警推送通知（中等风险）
}
# ======================= 网格交易高级配置 (2026-01-24) =======================
# ⭐ 网格交易总开关（独立控制，与ENABLE_AUTO_TRADING互不影响）
# - ENABLE_GRID_TRADING = True：启用网格交易检测和执行
# - ENABLE_GRID_TRADING = False：完全禁用网格交易功能
ENABLE_GRID_TRADING = True # 启用后才能使用网格交易功能
# 回调触发机制
GRID_CALLBACK_RATIO = 0.005 # 回调比例0.5%触发交易
# 档位冷却时间(秒)
GRID_LEVEL_COOLDOWN = 60 # 同一档位60秒内不重复触发
# 成功买入后的最短间隔(秒) - 防止级联买入过快
# 9:25开盘后若价格已低于下轨，连续跌穿多个档位会快速触发多次买入
# 设为300(5分钟)可避免在极端开盘波动中过快消耗 max_investment
GRID_BUY_COOLDOWN = 300 # 0=不限制(向后兼容默认值)；建议实盘设为 300
# 成功卖出后的最短间隔(秒) - 防止价格在上轨附近震荡时级联触发多次卖出
# 与 GRID_BUY_COOLDOWN 对称（A-4/B-5修复）：下单成功后立即记录冷却时间，
# 即使 DB 写入失败，冷却保护依然有效，阻止重复下单。
GRID_SELL_COOLDOWN = 300 # 0=不限制；建议实盘设为 300
# 网格实盘委托运行期对账：成交/委托推送漏掉时，定期用券商当日委托兜底确认 pending 订单。
GRID_ORDER_RECONCILE_INTERVAL = 15 # 秒；0=禁用运行期对账
GRID_ORDER_RECONCILE_STALE_SECONDS = 5 # pending 创建后超过该时间才参与运行期对账
ENABLE_GRID_PENDING_ORDER_AUTO_CANCEL = True # 网格实盘pending委托超时自动撤单
GRID_PENDING_ORDER_TIMEOUT_SECONDS = 90 # 网格pending委托超时阈值（秒）
GRID_PENDING_ORDER_AUTO_REORDER = True # 网格pending撤单完成后是否自动重挂
GRID_PENDING_ORDER_REORDER_MAX_ATTEMPTS = 1 # 单笔网格委托最多自动重挂次数
GRID_PENDING_CANCEL_CONFIRM_TIMEOUT_SECONDS = 60 # 撤单请求提交后等待终态提示阈值（秒）
# 卖出冷却自适应缩短阈值
# 当触发价比上次成交价高出该比例时，冷却期减半，避免单边上涨行情中错过更高档位
# 例：上次卖出7.42，当前触发价7.68，涨幅3.5%>2%，冷却期从300s缩短为150s
GRID_SELL_COOLDOWN_PRICE_THRESHOLD = 0.02 # 2%涨幅触发自适应缩短；0=禁用
# 启动条件配置
GRID_REQUIRE_PROFIT_TRIGGERED = _env_bool("GRID_REQUIRE_PROFIT_TRIGGERED", False) # 是否要求已触发止盈才能启动网格交易（True=更安全，False=更灵活）
# 混合退出机制 - 默认值
GRID_MAX_DEVIATION_RATIO = 0.15 # 网格中心最大偏离±15%
GRID_TARGET_PROFIT_RATIO = 0.10 # 目标盈利10%
GRID_STOP_LOSS_RATIO = -0.10 # 止损-10%
GRID_DEFAULT_DURATION_DAYS = 7 # 默认运行7天
# Web界面默认值
GRID_DEFAULT_PRICE_INTERVAL = 0.05 # 默认价格间隔5%
GRID_DEFAULT_POSITION_RATIO = 0.25 # 默认每档交易25%
GRID_DEFAULT_MAX_INVESTMENT_RATIO = 0.5 # 默认最大投入为持仓市值50%
# 网格单次交易份额模式
# - 'amount' 固定金额: 每次买入金额 = max_investment × position_ratio (现有行为)
# - 'shares' 固定股数: 每次买卖股数 = fixed_volume (固定股数模式仍受 max_investment 硬上限兜底)
GRID_DEFAULT_TRADE_MODE = 'amount' # 默认固定金额
# 日志级别
GRID_LOG_LEVEL = "INFO" # DEBUG时输出详细价格追踪
# 网格交易策略标识
GRID_STRATEGY_NAME = "grid" # 用于trade_records表的strategy字段
# 实盘网格委托确认机制
# True: 实盘网格下单成功后仅登记待确认委托，等成交回报到达后再更新网格统计/重建网格
# False: 兼容旧行为（不推荐实盘使用）
GRID_CONFIRM_LIVE_ORDER_BY_DEAL = True
# 网格信号执行前复核
GRID_SIGNAL_MAX_AGE_SECONDS = 60 # 网格信号最长有效期(秒)
GRID_SIGNAL_MAX_PRICE_DRIFT_RATIO = 0.01 # 执行前最新价相对触发价最大容忍偏离(1%)
# 网格对手价下单(提高成交概率)
# True: 实盘下单不指定价格，由 executor 取卖三价(买)/买三价(卖)，参考动态止盈下单逻辑，提高成交概率
# False: 实盘下单使用 trigger_price 限价(兼容旧行为)
# 注意: 对手价仅在 GRID_CONFIRM_LIVE_ORDER_BY_DEAL=True 时启用，
# 因为成交以真实回报价落账(handle_deal_callback)，统计才准确；
# 非确认模式下用 trigger_price 估算落账，强制回退限价以保持 V1/V1-SELL 修复的统计一致性。
GRID_USE_COUNTERPARTY_PRICE = True
GRID_COUNTERPARTY_BUY_PRICE_BUFFER_RATIO = 0.02 # 对手价买入资金预占缓冲，防止成交价高于触发价时突破最大投入
# 网格涨跌停/停牌防护(仅实盘生效)
# True: 实盘下单前检查标的涨跌停/停牌状态，封板时跳过本次交易，避免无效挂单
# - 买入: 现价已达涨停价 → 跳过(封板买不进/追涨)
# - 卖出: 现价已达跌停价 → 跳过(封板卖不出)
# - 停牌/无有效现价 → 买卖均跳过
# 涨跌停价获取失败时 fail-open(放行)，仅保留停牌判断
GRID_ENABLE_PRICE_LIMIT_GUARD = True
GRID_PRICE_LIMIT_EPS = 0.001 # 涨跌停判定容差(元)，补偿浮点误差
def get_grid_default_config(position_market_value: float) -> dict:
"""
获取网格交易默认配置
Args:
position_market_value: 当前持仓市值
Returns:
默认配置字典
"""
return {
'price_interval': GRID_DEFAULT_PRICE_INTERVAL,