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crypto_predictor committed 2026-02-10 23:26:44 +08:00
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# CLAUDE.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
## 项目概述
基于深度学习的 BTC 小时级涨跌预测系统,包含模型训练、FastAPI 后端、Vue 3 看板、Polymarket 自动交易。当前最佳模型 DLinear 准确率 53.10%。
## 环境与构建
```bash
# Python 环境(必须使用 Conda,禁止 venv/poetry)
conda activate crypto_pred_312
# 安装依赖(PyTorch 需根据平台单独安装,requirements.txt 不含 torch)
pip install -r requirements.txt
# 数据库:仅支持 MySQL,禁止 SQLite
# 配置:复制 .env.example 为 .env 并填写 MySQL 连接信息
```
## 常用命令
```bash
# 启动完整系统(API + 自动交易)
python start_system.py
# 单独启动 API 服务
python -m uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
# 单独启动自动交易
python auto_trade_polymarket.py
# 训练 DLinear 分类模型
python train_classification_full.py
# 测试模型(2026年数据)
python test_models_feb_2026.py
# 集成预测
python ensemble_predict.py
# 测试与检查
pytest
flake8 .
```
## 架构
```
数据流: Binance API → data/fetcher.py → data/preprocessor.py (技术指标) → data/dataset.py → 模型推理
交易流: 模型预测 → auto_trade_polymarket.py → Polymarket 下单 → MySQL 记录
服务流: FastAPI (api/main.py) → 前端看板 (api/static/) → http://localhost:8000
```
### 核心模块
- **`data/`** — 数据层:`fetcher.py`(Binance数据获取)、`preprocessor.py`(特征工程: RSI+MACD)、`dataset.py`(PyTorch数据集)、`database.py`(市场数据MySQL)、`trading_db.py`(交易历史MySQL)
- **`models/`** — 模型层:`dlinear/model.py`(主力模型,时序分解+线性层)、`nbeats/`、`base.py`(抽象基类)
- **`models/checkpoints/dlinear_classification_2026/`** — 训练产物:`best_model.pt`、`preprocessor.pkl`、`test_2026_results.json`
- **`training/`** — 训练层:`trainer.py`(训练循环,支持 MPS/CUDA/CPU)、`config.py`(超参数)、`evaluator.py`(评估)
- **`api/`** — 服务层:`main.py`(FastAPI入口)、`models.py`(DB操作+时区转换)、`prediction_service.py`(预测服务)、`polymarket_client.py`(交易客户端)
- **`start_system.py`** — 统一启动入口(同时启动 API 和自动交易)
- **`auto_trade_polymarket.py`** — 自动交易主程序(每小时执行预测+下单)
### DLinear 模型结构
输入 (168h × 9特征) → MovingAvg 时序分解 → 季节性/趋势分量各经线性层 → MLP 聚合 → logits 输出 (BCEWithLogitsLoss)
## 开发约束
- **数据库**:仅 MySQL(`pymysql`),禁止 SQLite。连接使用 `data/database.py` 的 `DatabaseManager` 或 `api/models.py` 的 `get_db_connection`
- **时区**:数据库存 UTC/ET,前端展示 CST(北京时间),转换用 `api.models.convert_to_cst()`
- **代码注释**:中文,解释"为什么"
- **命名**:变量/函数 `snake_case`,类 `PascalCase`
- **代理访问 Binance**:需在 `.env` 配置 `SOCKS5_PROXY` 和 `USE_PROXY=true`
- **日志**:交易日志在 `logs/polymarket_trading.log`(10MB 轮转)
## 禁止事项
- 禁止引入 SQLite 或恢复已删除的 SQLite 代码
- 禁止在未确认的情况下升级核心库版本(torch, pandas 等)
- 禁止删除看似无用但可能被外部脚本调用的代码