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期货智析（futures_analysis）模块 — 功能与逻辑文档

一、模块概述

期货智析模块是一个集数据采集、技术分析、AI智能分析、复盘计划生成、交易复盘于一体的期货分析平台。采用前后端分离架构，前端为 SPA 单页应用，后端提供 RESTful API。

二、文件结构

后端

文件	说明
`app/api/futures_analysis.py`	主 API 路由（~970行），前缀 `/api/v1/futures`
`app/api/review_plan.py`	复盘计划 API，前缀 `/api/v1/review`
`app/api/trade_review.py`	交易复盘 API，前缀 `/api/v1/trade-review`
`app/analysis_models.py`	数据模型定义（~325行），14 个 ORM 模型类
`app/analysis_db.py`	独立数据库初始化（SQLite + MySQL 动态切换）
`app/services/ai_analysis.py`	AI 四维联合分析服务（~513行）
`app/services/cache.py`	缓存服务（SQLite/Redis/MySQL 三级存储）
`app/services/collector.py`	数据采集服务（封装底层采集脚本）
`app/services/plan_generator.py`	复盘计划生成器
`app/services/trade_parser.py`	结算单解析器
`app/config_store.py`	统一配置存储（MySQL 优先 + JSON 文件兜底）

前端

文件	说明
`app/static/futures_analysis.html`	主页面（~1232行）
`app/static/futures_analysis.js`	前端逻辑（~3855行）
`app/static/futures_analysis.css`	样式表（~3124行）

数据库

文件	说明
`data/futures_analysis.db`	SQLite 数据库（兜底存储）

三、整体分析逻辑流程

3.1 数据流全链路

数据采集(collector.py) → 缓存存储(cache.py) → API接口(futures_analysis.py) → 前端渲染(JS)
                                                      ↓
                                           AI分析服务(ai_analysis.py)
                                                      ↓
                                           AI结果缓存(AIAnalysisCache表)

3.2 品种列表加载流程

前端 loadFuturesList() 调用 GET /api/v1/futures/list
后端 get_futures_list() 执行：
- 从 config_store 加载品种配置（品种名称 → 合约代码映射）
- 遍历每个品种，调用 get_cached_data() 从缓存获取 K 线数据
- 对每个品种计算：
  - 当前价格、涨跌幅
  - 操作建议（_get_suggestion）
  - 多周期趋势（_get_period_trends）
  - 成功率（_calc_success_rate）
  - 趋势评分（_calc_trend_score）
  - 压力支撑位（Pivot Point 公式）
前端渲染品种卡片网格，同时异步调用 loadAllAIAnalysis() 分批加载每个品种的 AI 分析结果

3.3 单品种详情分析流程

前端 showDetailView(symbol) 切换到详情视图
并行执行三个请求：
- loadFuturesDetail(symbol) → GET /api/v1/futures/detail/{symbol} — 详细行情和技术指标
- loadKlineData(symbol, period) → GET /api/v1/futures/kline/{symbol} — K 线数据（图表用）
- loadHistoryListForAnalysis(symbol) → GET /api/v1/futures/ai-analysis/{symbol}/history — AI 分析历史
后端 get_futures_detail() 计算完整技术指标：
- MACD（_calc_macd）：EMA12/EMA26 → DIF/DEA → 金叉/死叉信号
- RSI（_calc_rsi）：14 周期 RSI → 超买/超卖/正常判断
- 布林带（_calc_boll）：20 周期 MA ± 2 倍标准差 → 上轨/中轨/下轨信号
- KDJ（_calc_kdj）：9 周期 RSV → K/D 值 → 偏多/偏空/中性
- Pivot Point：PP = (H+L+C)/3，R1/R2/S1/S2 标准公式
前端使用 ECharts 渲染 K 线图（含 MA5/MA10/MA20 均线、成交量柱、MACD 子图）

3.4 AI 智能分析流程（核心）

前端 runAIAnalysis() 调用 POST /api/v1/futures/ai-analysis/{symbol}
后端 AIFuturesAnalyzer.analyze() 执行完整流程：

步骤1: get_active_model()
  └─ 从配置中获取当前激活的 AI 模型（支持 OpenAI 兼容接口）

步骤2: prepare_multi_period_data()
  └─ 准备 5 个周期（5min/15min/30min/60min/daily）的 K 线数据
  └─ 每个周期计算技术指标（MA10/MA20/MACD/KDJ/量比等）

步骤3: AIAnalysisPrompt.build_prompt()
  └─ 构建"四维联合判断分析法(4D-XV)"提示词
  └─ 系统角色：20年经验的资深金融分析师
  └─ 要求输出 JSON 格式的四维分析结果

步骤4: call_ai_model()
  └─ 通过 HTTP POST 调用 AI 模型（OpenAI 兼容格式，180秒超时）

步骤5: parse_ai_response()
  └─ 正则提取 JSON 响应

步骤6: save_analysis_cache()
  └─ 保存结果到 AIAnalysisCache 表，附带 K 线时间戳

智能缓存策略（should_reanalyze）：
- 分析超过 15 分钟 → 重新分析
- K 线数据时间戳比分析时间新 → 重新分析
- 否则返回缓存结果
前端 displayAIAnalysisResult() 渲染分析结果，并通过 syncAIToPanels() 同步数据到各个面板

3.5 AI 分析输出结构（4D-XV 四维联合分析）

AI 分析返回的 JSON 包含以下字段：

字段	说明
`summary`	分析摘要
`four_dimensional`	四维分析（MACD趋势、成交量资金、KDJ时机、多周期方向）
`kdj_diagnosis`	KDJ 诊断详情
`pivot_points`	压力支撑位
`red_lines_check`	红线审查（不可违反的交易纪律）
`discipline_score`	纪律评分
`trading_suggestion`	交易建议（方向、置信度、入场区间、止损、仓位）
`scenario_plans`	情景预案（突破/震荡/反转/消息影响）
`risk_warnings`	风险提示
`experience_lessons`	经验教训

四、全部功能清单

4.1 品种分析（主页面）

功能	描述
品种列表展示	卡片网格展示所有期货品种，含价格、涨跌、建议、成功率、趋势评分、压力支撑位
分类筛选	全部 / 能源 / 金属 / 农产品 / 金融四大分类
搜索	按品种名称或合约代码搜索
趋势筛选	点击统计卡片按上涨 / 下跌 / 震荡筛选
数据刷新	单个品种刷新或全部刷新（异步后台执行，进度轮询）
自选品种	添加/取消自选，独立自选页面
AI 批量分析	一键对所有合约进行 AI 分析（分批 3 个并发，2 秒间隔）

4.2 详情分析页

功能	描述
行情概览	品种名称、合约代码、当前价、涨跌、开/高/低/量
K 线图表	ECharts 渲染，支持 5M/15M/30M/1H 四个周期切换，含 MA 均线、成交量、MACD 子图
技术指标面板	MACD（金叉/死叉）、RSI（超买/超卖）、布林带、KDJ
关键点位	Pivot Point 计算的压力位(R1/R2)、支撑位(S1/S2)、中枢(PP)
多周期趋势	5/15/30/60 分钟四个周期的趋势方向
AI 思维分析	四维联合分析结果展示（摘要、方向、置信度、入场区间、止损、仓位）
AI 分析详情弹窗	完整的 4D-XV 信号表、红线审查、纪律评分、情景预案、经验教训
历史分析记录	展示该品种的历史 AI 分析记录列表，可点击查看完整报告
情景预案	突破/震荡/反转/消息影响四种情景的概率和应对策略

4.3 复盘计划（V2）

功能	描述
生成复盘报告	选择日期，调用 `POST /api/v1/review/generate` 自动生成
核心结论	Hero 区域展示日期、核心结论、数据基准
三档分类	绿色（交易机会）/ 黄色（重点关注）/ 红色（规避）
交易机会卡片	含方向、入场区间、止损、目标位、触发条件、四维评分条
全品种排名表	支持按综合评分/活跃度/量比/方向排序
品种详情弹窗	评分明细、多周期趋势、枢轴点位、交易计划
板块热度	各板块均分、趋势、龙头品种
风险提示	全局风险提示横幅

4.4 交易复盘

功能	描述
结算单导入	支持单个/批量导入 .xls/.xlsx 期货结算单
去重校验	按交易日+品种+时间+价格逐条去重
6 维统计卡片	总盈亏、净盈亏、胜率/盈亏比、交易笔数、最大回撤、日均盈亏
账户权益曲线	ECharts 折线+柱状图（累计净盈亏 + 每日盈亏）
品种盈亏气泡图	气泡大小=手续费占比，颜色=净盈亏
每日交易详情表	点击日期查看详情弹窗（含 AI 诊断报告、品种盈亏统计、交易流水）
品种盈亏排行表	含盈亏比异步计算
品种详情弹窗	K 线走势（多周期切换）+ 该品种交易记录
交易详情弹窗	单笔交易详情 + K 线买卖点标注 + AI 交易分析
批次管理	查看/删除导入批次
按日期删除	删除指定日期的所有交易记录

五、数据模型（14 个 ORM 类）

模型类	表名	用途
`FuturesAnalysis`	`futures_analysis`	期货分析报告（建议、指标、评分、点位）
`WatchedSymbol`	`watched_symbols`	用户关注品种
`AIModelConfig`	`ai_model_configs`	AI 模型配置（提供商、密钥、参数）
`AnalysisSettings`	`analysis_settings`	分析设置（单例 JSON 配置）
`AIAnalysisCache`	`ai_analysis_cache`	AI 分析结果缓存（含 K 线时间戳用于智能刷新）
`ReviewDate`	`review_dates`	复盘日期（V1）
`SymbolRanking`	`symbol_rankings`	品种排名（V1）
`TradingPlan`	`trading_plans`	交易计划（V1）
`SymbolScoreV2`	`symbol_scores_v2`	V2 品种多维度评分（5维度+综合+关键点位+方向标签）
`TradingPlanV2`	`trading_plans_v2`	V2 交易计划（入场/止损/目标/触发条件）
`SectorHeat`	`sector_heat`	板块热度（均分/趋势/龙头/成员）
`ReviewPlanV2`	`review_plans_v2`	V2 复盘计划总表（元数据+统计）
`TradeRecord`	`trade_records`	交易记录（从结算单导入的逐笔明细）
`TradeImportBatch`	`trade_import_batches`	导入批次元信息

六、组件连接关系

                        +-------------------+
                        |   前端 SPA 页面    |
                        | futures_analysis   |
                        |  .html / .js / .css|
                        +---------+---------+
                                  |
              +-------------------+-------------------+
              |                   |                   |
    /api/v1/futures/*   /api/v1/review/*   /api/v1/trade-review/*
              |                   |                   |
    +---------+--------+  +------+-------+  +--------+--------+
    |futures_analysis.py|  |review_plan.py|  | trade_review.py |
    +----+------+------+  +------+-------+  +--------+--------+
         |      |                |                   |
         |      +-------+--------+----------+--------+
         |              |                   |
    +----+----+  +------+-------+  +--------+--------+
    |cache.py |  |plan_generator|  |  trade_parser   |
    +----+----+  +--------------+  +-----------------+
         |
    +----+----+     +------------------+
    |collector| --> | futures_data_     |
    |  .py    |     | collector(脚本)   |
    +---------+     +------------------+
         |
    +----+----+     +------------------+
    | storage | --> | Redis / MySQL /  |
    | Manager |     | SQLite(兜底)     |
    +---------+     +------------------+
         |
    +----+----+
    |config   | --> symbols_config.json / ai_config.json / MySQL AppConfig
    |_store   |
    +---------+
         |
    +----+-----------+
    |ai_analysis.py  | --> 外部 AI 模型 API (OpenAI 兼容)
    |(AIFuturesAnalyzer)
    +----------------+

七、存储架构

采用三级降级策略：

MySQL 优先 — 生产环境主存储
Redis / StorageManager — 缓存层加速
SQLite 兜底 — 开发/单机环境自动降级

analysis_db.py 中的 get_analysis_db() 动态检测 MySQL 可用性，透明切换后端，业务代码无需感知底层存储变化。

八、路由注册

在 app/main.py 中注册三个路由：

# 第 179-182 行
app.include_router(futures_analysis.router)   # /api/v1/futures
app.include_router(review_plan.router)         # /api/v1/review
app.include_router(trade_review.router)        # /api/v1/trade-review

页面入口：GET /futures-analysis

九、技术指标计算说明

MACD（Moving Average Convergence Divergence）

EMA12 = 前一日EMA12 × (1 - 2/13) + 今日收盘价 × 2/13
EMA26 = 前一日EMA26 × (1 - 2/27) + 今日收盘价 × 2/27
DIF = EMA12 - EMA26
DEA = 前一日DEA × (1 - 2/10) + 今日DIF × 2/10
信号：DIF > DEA → 金叉（看多）；DIF < DEA → 死叉（看空）

RSI（Relative Strength Index）

14 周期 RSI = 100 - 100 / (1 + RS)，RS = 平均上涨幅度 / 平均下跌幅度
信号：RSI > 70 → 超买；RSI < 30 → 超卖；30 ≤ RSI ≤ 70 → 正常

布林带（Bollinger Bands）

中轨 = 20 周期 MA
上轨 = 中轨 + 2 × 标准差
下轨 = 中轨 - 2 × 标准差
信号：价格触及上轨 → 压力；价格触及下轨 → 支撑

KDJ（随机指标）

RSV = (收盘价 - 9日最低价) / (9日最高价 - 9日最低价) × 100
K = 2/3 × 前一日K + 1/3 × RSV
D = 2/3 × 前一日D + 1/3 × K
信号：K > D → 偏多；K < D → 偏空

Pivot Point（枢轴点）

PP = (最高价 + 最低价 + 收盘价) / 3
R1 = 2 × PP - 最低价
R2 = PP + (最高价 - 最低价)
S1 = 2 × PP - 最高价
S2 = PP - (最高价 - 最低价)

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