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comet_change: trade-reflection-system
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role: technical-design
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canonical_spec: openspec
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archived-with: trade-reflection-system
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# 交易反思系统 (Trade Reflection System) - Design Doc
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## 1. 概述
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在现有交易复盘模块基础上，构建「人工反思 → AI 提炼 → 经验沉淀」的学习闭环。核心能力包括：按天组织交易视图、跨日交易自动配对、结构化反思、标签系统、AI 重新分析、历史经验库。
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## 2. 架构设计
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### 2.1 整体架构
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 前 端 层 │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │
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│ │ 按天交易视图 │ │ 反思编辑面板 │ │ 经验库页面 │ │
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│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └────────┬─────────┘ │
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│ └─────────────────┴────────────────────┘ │
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│ 现有交易复盘页面 (改造) │
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└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
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│ REST API
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┌─────────────────────────┴───────────────────────────────────┐
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│ 后 端 层 │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ trade_review.py (现有 + 8个新端点) │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────────────┐ │
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│ │trade_parser │ │ ai_analysis.py (扩展) │ │
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│ │(不变) │ │ └── 反思增强分析 + 版本存储 │ │
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│ └──────────────┘ └──────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
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│ SQLAlchemy ORM
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┌─────────────────────────┴───────────────────────────────────┐
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│ 数 据 层 │
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│ TradeRecord(扩展) + 6新表 + SQLite/MySQL │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 2.2 模块职责
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| 模块 | 职责 | 变更类型 |
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|------|------|---------|
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| `trade_review.py` | 新增 8 个 API 端点 | 扩展 |
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| `analysis_models.py` | 扩展 TradeRecord + 新增 6 个模型 | 扩展 |
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| `ai_analysis.py` | 新增反思增强分析提示词 + 版本化存储 | 扩展 |
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| `trade_parser.py` | 不变 | 无变更 |
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| `futures_analysis.js` | 新增前端视图和交互逻辑 | 扩展 |
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## 3. 数据模型详细设计
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### 3.1 TradeRecord (扩展)
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在现有表上新增字段：
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```python
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# 新增字段
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reflection_status = Column(String(16), default='none') # none/pending/done
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```
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- `none`: 未写反思
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- `pending`: 已写反思，待 AI 分析
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- `done`: 已完成 AI 分析
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### 3.2 TradePair (新表)
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存储跨日交易配对关系：
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```python
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|
class TradePair(AnalysisBase):
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__tablename__ = "trade_pairs"
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|
|
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
|
|
pair_type = Column(String(16), nullable=False) # auto/manual
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|
symbol = Column(String(32), nullable=False, index=True)
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|
variety = Column(String(16), nullable=False, index=True)
|
|
|
direction = Column(String(8), nullable=False) # long/short
|
|
|
|
|
|
open_trade_id = Column(Integer, nullable=False, index=True)
|
|
|
open_date = Column(String(16), nullable=False)
|
|
|
open_time = Column(String(32), nullable=False)
|
|
|
open_price = Column(Float, nullable=True)
|
|
|
|
|
|
close_trade_ids = Column(JSON, nullable=True) # [id1, id2, ...]
|
|
|
close_date = Column(String(16), nullable=True)
|
|
|
close_time = Column(String(32), nullable=True)
|
|
|
close_price = Column(Float, nullable=True)
|
|
|
|
|
|
status = Column(String(16), nullable=False, default='open') # open/closed
|
|
|
pnl = Column(Float, nullable=True) # 配对盈亏
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|
|
commission_total = Column(Float, nullable=True) # 总手续费
|
|
|
|
|
|
created_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now)
|
|
|
updated_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
|
|
|
```
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|
### 3.3 TradeReflection (新表)
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每笔交易的结构化反思：
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```python
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|
class TradeReflection(AnalysisBase):
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|
__tablename__ = "trade_reflections"
|
|
|
|
|
|
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
|
|
trade_id = Column(Integer, nullable=False, index=True)
|
|
|
trade_pair_id = Column(Integer, nullable=True, index=True)
|
|
|
|
|
|
# 模板字段
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|
entry_reason = Column(Text, nullable=True) # 入场理由
|
|
|
entry_timing = Column(String(16), nullable=True) # good/fair/poor
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|
position_management = Column(Text, nullable=True) # 仓位管理反思
|
|
|
exit_reason = Column(Text, nullable=True) # 出场理由
|
|
|
exit_timing = Column(String(16), nullable=True) # good/fair/poor
|
|
|
discipline_score = Column(Integer, nullable=True) # 1-5
|
|
|
|
|
|
# 自由文本
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|
|
free_reflection = Column(Text, nullable=True)
|
|
|
|
|
|
# AI 分析状态
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|
ai_analysis_status = Column(String(16), default='none') # none/pending/done
|
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|
ai_analysis_version = Column(Integer, default=0)
|
|
|
|
|
|
created_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now)
|
|
|
updated_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
|
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|
```
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|
### 3.4 DailyReflection (新表)
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当日整体反思：
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```python
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|
|
class DailyReflection(AnalysisBase):
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|
|
__tablename__ = "daily_reflections"
|
|
|
|
|
|
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
|
|
trade_date = Column(String(16), nullable=False, unique=True, index=True)
|
|
|
|
|
|
emotion_state = Column(String(32), nullable=True) # 情绪状态
|
|
|
market_judgment = Column(Text, nullable=True) # 市场判断
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|
|
execution_discipline = Column(Integer, nullable=True) # 1-5
|
|
|
overall_rating = Column(Integer, nullable=True) # 1-5
|
|
|
summary = Column(Text, nullable=True) # 总结
|
|
|
improvements = Column(Text, nullable=True) # 改进方向
|
|
|
|
|
|
created_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now)
|
|
|
updated_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
|
|
|
```
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|
### 3.5 TradeTag (新表)
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标签定义：
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```python
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|
class TradeTag(AnalysisBase):
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|
__tablename__ = "trade_tags"
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|
|
|
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
|
|
name = Column(String(64), nullable=False, unique=True)
|
|
|
category = Column(String(32), nullable=True) # operation/mindset/discipline/technical/custom
|
|
|
description = Column(Text, nullable=True)
|
|
|
is_preset = Column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
|
|
usage_count = Column(Integer, nullable=False, default=0)
|
|
|
created_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now)
|
|
|
```
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|
预设标签清单：
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- 操作类: 追涨杀跌, 逆市操作, 提前入场, 延迟出场, 加仓过早
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|
- 心态类: 情绪化交易, 恐惧平仓, 贪婪持仓, 报复性交易
|
|
|
- 纪律类: 严格执行计划, 违反止损, 超仓交易, 频繁交易
|
|
|
- 技术类: 突破交易, 回调交易, 趋势跟踪, 震荡交易
|
|
|
|
|
|
### 3.6 TradeRecordTag (关联表)
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|
```python
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|
|
class TradeRecordTag(AnalysisBase):
|
|
|
__tablename__ = "trade_record_tags"
|
|
|
|
|
|
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
|
|
trade_id = Column(Integer, nullable=False, index=True)
|
|
|
tag_id = Column(Integer, nullable=False, index=True)
|
|
|
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|
|
__table_args__ = (
|
|
|
Index('ix_trade_tag_unique', 'trade_id', 'tag_id', unique=True),
|
|
|
)
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|
```
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### 3.7 TradeExperience (新表)
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|
经验教训：
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|
```python
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|
|
class TradeExperience(AnalysisBase):
|
|
|
__tablename__ = "trade_experiences"
|
|
|
|
|
|
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
|
|
|
trade_id = Column(Integer, nullable=False, index=True)
|
|
|
trade_pair_id = Column(Integer, nullable=True, index=True)
|
|
|
reflection_id = Column(Integer, nullable=True, index=True)
|
|
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|
|
title = Column(String(128), nullable=False) # 经验标题
|
|
|
content = Column(Text, nullable=False) # 经验内容
|
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|
lesson_type = Column(String(16), nullable=False) # lesson/tip/warning
|
|
|
tags = Column(JSON, nullable=True) # [tag_name, ...]
|
|
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|
|
ai_version = Column(Integer, nullable=True) # AI分析版本号
|
|
|
created_from = Column(String(16), nullable=False) # ai/manual
|
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|
|
|
|
created_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now)
|
|
|
updated_at = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
|
|
|
```
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|
## 4. API 详细设计
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### 4.1 按天获取交易+配对
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```
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|
GET /api/v1/trade-review/daily-trades/{date}
|
|
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Response:
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|
{
|
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|
"success": true,
|
|
|
"data": {
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|
|
"trade_date": "2026-07-05",
|
|
|
"trades": [...], // 原始交易记录
|
|
|
"pairs": [...], // 配对结果
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|
|
"daily_reflection": {...}, // 当日反思 (如有)
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|
|
"statistics": {...} // 当天统计
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|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
### 4.2 配对 CRUD
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```
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|
POST /api/v1/trade-review/trade-pairs
|
|
|
{
|
|
|
"pair_type": "manual",
|
|
|
"symbol": "AG2608",
|
|
|
"open_trade_id": 123,
|
|
|
"close_trade_ids": [456, 789]
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
PUT /api/v1/trade-review/trade-pairs/{id}
|
|
|
DELETE /api/v1/trade-review/trade-pairs/{id}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 4.3 反思 CRUD
|
|
|
|
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```
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|
POST /api/v1/trade-review/reflections
|
|
|
{
|
|
|
"trade_id": 123,
|
|
|
"entry_reason": "...",
|
|
|
"entry_timing": "good",
|
|
|
"position_management": "...",
|
|
|
"exit_reason": "...",
|
|
|
"exit_timing": "fair",
|
|
|
"discipline_score": 4,
|
|
|
"free_reflection": "..."
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
PUT /api/v1/trade-review/reflections/{id}
|
|
|
GET /api/v1/trade-review/reflections?trade_id=123
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 4.4 当日反思 CRUD
|
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|
```
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|
|
POST /api/v1/trade-review/daily-reflections
|
|
|
{
|
|
|
"trade_date": "2026-07-05",
|
|
|
"emotion_state": "平静",
|
|
|
"market_judgment": "...",
|
|
|
"execution_discipline": 4,
|
|
|
"overall_rating": 4,
|
|
|
"summary": "...",
|
|
|
"improvements": "..."
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
PUT /api/v1/trade-review/daily-reflections/{id}
|
|
|
GET /api/v1/trade-review/daily-reflections/{date}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 4.5 标签管理
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|
|
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|
```
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|
GET /api/v1/trade-review/tags # 获取所有标签
|
|
|
POST /api/v1/trade-review/tags # 创建自定义标签
|
|
|
{
|
|
|
"name": "我的标签",
|
|
|
"category": "custom"
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
POST /api/v1/trade-review/records/{trade_id}/tags
|
|
|
{
|
|
|
"tag_ids": [1, 2, 3]
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
DELETE /api/v1/trade-review/records/{trade_id}/tags/{tag_id}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 4.6 AI 重新分析
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|
|
|
|
|
```
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|
|
POST /api/v1/trade-review/reanalyze
|
|
|
{
|
|
|
"trade_id": 123, # 或 trade_pair_id
|
|
|
"reflection_id": 456
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
Response:
|
|
|
{
|
|
|
"success": true,
|
|
|
"data": {
|
|
|
"analysis_id": 789,
|
|
|
"version": 2,
|
|
|
"analysis": "...",
|
|
|
"experience_suggestions": [...] # 经验提炼建议
|
|
|
}
|
|
|
}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 4.7 经验库 CRUD
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
GET /api/v1/trade-review/experiences
|
|
|
?tag=追涨杀跌
|
|
|
&lesson_type=warning
|
|
|
&keyword=止损
|
|
|
&page=1&page_size=20
|
|
|
|
|
|
POST /api/v1/trade-review/experiences
|
|
|
{
|
|
|
"trade_id": 123,
|
|
|
"title": "...",
|
|
|
"content": "...",
|
|
|
"lesson_type": "lesson",
|
|
|
"tags": ["追涨杀跌", "违反止损"]
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
PUT /api/v1/trade-review/experiences/{id}
|
|
|
DELETE /api/v1/trade-review/experiences/{id}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
## 5. 核心业务流程
|
|
|
|
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|
### 5.1 交易配对流程
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|
|
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|
|
```
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|
1. 用户导入结算单 → TradeRecord 表
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|
2. 用户选择日期 → 触发配对逻辑
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|
|
3. 配对引擎:
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|
a. 按 variety + trade_date 筛选
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|
b. 按品种分组
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c. 对每个品种:
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|
- 找出所有开仓记录 (offset='开')
|
|
|
- 找出所有平仓记录 (offset='平')
|
|
|
- 按时间顺序配对 (FIFO)
|
|
|
- 同一方向连续开仓合并为一个头寸
|
|
|
d. 生成 TradePair 记录 (pair_type='auto')
|
|
|
4. 前端展示配对结果
|
|
|
5. 用户可手动修正 (创建 pair_type='manual' 记录)
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 5.2 反思 → AI 分析 → 经验提炼流程
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|
|
|
|
|
```
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|
|
1. 用户给某笔交易写反思 → POST /reflections
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|
|
2. 系统更新 TradeRecord.reflection_status = 'pending'
|
|
|
3. 用户点击「重新 AI 分析」→ POST /reanalyze
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|
|
4. 后端:
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|
|
a. 获取交易详情 + 多周期 K 线
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|
b. 获取反思内容
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|
c. 构建增强提示词 (交易信息 + K 线 + 反思)
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|
|
d. 调用 AI 模型
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|
|
e. 解析响应，保存为 TradeExperience (ai_version=N)
|
|
|
f. 更新 TradeReflection.ai_analysis_status = 'done'
|
|
|
g. 更新 TradeReflection.ai_analysis_version = N
|
|
|
h. 更新 TradeRecord.reflection_status = 'done'
|
|
|
5. 前端展示 AI 分析结果和经验建议
|
|
|
6. 用户可编辑经验建议后保存
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### 5.3 AI 提示词设计
|
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
prompt = f"""
|
|
|
你是一个有20年经验的期货交易教练。请分析以下交易及其反思，提炼经验教训。
|
|
|
|
|
|
【交易信息】
|
|
|
品种: {symbol}
|
|
|
方向: {direction}
|
|
|
开仓: {open_date} {open_time} @ {open_price}
|
|
|
平仓: {close_date} {close_time} @ {close_price}
|
|
|
盈亏: {pnl}
|
|
|
手续费: {commission}
|
|
|
|
|
|
【多周期 K 线 context】
|
|
|
{kline_context}
|
|
|
|
|
|
【交易者反思】
|
|
|
入场理由: {entry_reason}
|
|
|
入场时机评价: {entry_timing}
|
|
|
仓位管理反思: {position_management}
|
|
|
出场理由: {exit_reason}
|
|
|
出场时机评价: {exit_timing}
|
|
|
纪律评分: {discipline_score}/5
|
|
|
自由反思: {free_reflection}
|
|
|
|
|
|
请从以下维度分析并输出 JSON:
|
|
|
{{
|
|
|
"trade_analysis": "对这笔交易的综合评价",
|
|
|
"strengths": ["优点1", "优点2"],
|
|
|
"weaknesses": ["不足1", "不足2"],
|
|
|
"experience_lessons": [
|
|
|
{{
|
|
|
"title": "经验标题",
|
|
|
"content": "经验内容",
|
|
|
"lesson_type": "lesson/tip/warning",
|
|
|
"tags": ["标签1", "标签2"]
|
|
|
}}
|
|
|
]
|
|
|
}}
|
|
|
"""
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
## 6. 前端设计
|
|
|
|
|
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### 6.1 按天交易视图
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│ 日期选择器: [2026-07-05] [<] [>] │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 当日反思 [编辑] │ │
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│ │ 情绪: 平静 | 纪律: ★★★★ | 总体: ★★★★ │ │
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│ │ 总结: ... │ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 交易配对 #1 (AG2608 多头) 盈亏: +1200 │ │
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│ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │
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│ │ │ 开 09:30│→ │ 平 14:20│ [反思] [标签] [AI分析] │ │
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│ │ └─────────┘ └─────────┘ │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 交易配对 #2 (RB2610 空头) 盈亏: -800 │ │
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│ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │
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│ │ │ 开 10:15│→ │ 平 11:30│ [反思✓] [标签] [AI分析✓] │ │
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│ │ └─────────┘ └─────────┘ │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 未配对交易: CU2609 买开 09:45 @ 78500 │ │
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│ │ [手动配对] [反思] [标签] │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 6.2 反思编辑面板 (Modal)
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│ 反思编辑 - AG2608 多头 09:30→14:20 │
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│ │
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│ 入场理由: [文本框] │
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│ 入场时机: ○ 良好 ○ 一般 ○ 较差 │
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│ │
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│ 仓位管理反思: [文本框] │
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│ │
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│ 出场理由: [文本框] │
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│ 出场时机: ○ 良好 ○ 一般 ○ 较差 │
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│ │
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│ 纪律评分: ☆☆☆☆☆ │
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│ │
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│ ─── 自由反思 ─── │
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│ [多行文本框] │
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│ ─── 标签 ─── │
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│ [预设标签选择] + [自定义标签输入] │
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│ │
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│ [保存] [保存并AI分析] [取消] │
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### 6.3 经验库页面
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│ 历史经验库 │
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│ │
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│ [搜索框] [标签筛选: 全部▼] [类型: 全部▼] [视图: 列表▼] │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 2026-07-05 | ⚠️ 警告 │ │
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│ │ 追涨杀跌导致亏损 - AG2608 │ │
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│ │ 在突破不明显的情况下追多，未设止损... │ │
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│ │ 标签: 追涨杀跌 | 违反止损 │ │
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│ │ [查看原交易] [编辑] │ │
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│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 2026-07-04 | 💡 经验 │ │
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│ │ 严格执行计划带来稳定收益 - RB2610 │ │
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│ │ 按计划入场，按止损出场，避免情绪干扰... │ │
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│ │ 标签: 严格执行计划 | 趋势跟踪 │ │
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│ │ [查看原交易] [编辑] │ │
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│ │
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│ [时间线视图] [分类视图] │
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## 7. 错误处理
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| 场景 | 处理策略 |
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| 配对逻辑无法匹配 | 标记为「未配对交易」，用户手动配对 |
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| AI 模型调用失败 | 返回错误提示，保留 pending 状态，可重试 |
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| 反思为空时触发 AI 分析 | 允许，但提示用户「补充反思可获得更精准的分析」 |
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| 标签重复创建 | 自动去重，返回已存在标签 |
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| 经验保存时交易已删除 | 软删除标记，经验保留但标记「来源已删除」 |
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## 8. Demo 确认环节
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在设计完成后、执行代码前，需要创建一个交互式 Demo 展示以下关键交互流程：
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1. 按天查看交易 + 配对展示
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2. 编辑反思 + 打标签
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3. 触发 AI 重新分析
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4. 经验提炼和保存
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5. 经验库浏览和筛选
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Demo 使用静态数据模拟，确认交互后再进入实际开发。
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## 9. 测试策略
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### 9.1 单元测试
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- `test_trade_pairing.py`: 配对逻辑测试 (FIFO、跨日、多次开仓)
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- `test_ai_prompt_builder.py`: AI 提示词构建测试
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- `test_experience_extractor.py`: 经验提炼逻辑测试
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### 9.2 API 测试
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- `test_reflection_api.py`: 反思 CRUD
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- `test_tag_api.py`: 标签管理
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- `test_experience_api.py`: 经验库 CRUD
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- `test_reanalyze_api.py`: AI 重新分析
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### 9.3 集成测试
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- `test_reflection_to_experience_flow.py`: 完整流程测试
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### 9.4 边界测试
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- 空反思 AI 分析
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- 跨日配对边界 (周末/节假日)
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- 标签去重
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- 经验库分页/搜索/筛选
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## 10. 非目标确认
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- 不改变现有结算单导入逻辑
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- 不改变 K 线数据获取和展示
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- 不改变复盘计划 V2 生成逻辑
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- 不改变品种分析主页
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- 不重构现有交易复盘统计功能
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