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在数据库模型中新增了 `TradeStats` 类，包含交易统计功能，支持按交易对和日期聚合数据。实现了从 `binance_trades` 和 `trades` 表中提取交易数据的逻辑，并创建了相应的统计表 `trade_stats_daily` 和 `trade_stats_time_bucket`。此改动旨在增强交易数据分析能力，为后续的风险控制和决策提供支持。
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1.4 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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定时任务：将最近 N 天的交易数据聚合到 trade_stats_daily / trade_stats_time_bucket。
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优先从 binance_trades 读取（需先跑 sync_binance_orders.py），无数据时用 trades 表。
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用法:
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python scripts/aggregate_trade_stats.py # 默认 7 天、默认账号
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python scripts/aggregate_trade_stats.py -d 30 # 最近 30 天
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python scripts/aggregate_trade_stats.py -a 2 # 指定账号
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"""
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import argparse
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import sys
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from pathlib import Path
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proj = Path(__file__).resolve().parent.parent
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if (proj / "backend").exists():
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sys.path.insert(0, str(proj / "backend"))
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sys.path.insert(0, str(proj))
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def main():
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parser = argparse.ArgumentParser(description="聚合交易统计到 trade_stats_* 表")
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parser.add_argument("-a", "--account", type=int, default=None, help="账号 ID，不传则用默认")
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parser.add_argument("-d", "--days", type=int, default=7, help="聚合最近 N 天，默认 7")
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args = parser.parse_args()
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if args.days <= 0:
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print("days 须 > 0")
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sys.exit(1)
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try:
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from database.models import TradeStats
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TradeStats.aggregate_recent_days(days=args.days, account_id=args.account)
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print(f"已聚合最近 {args.days} 天统计 (account_id={args.account or 'default'})")
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except Exception as e:
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print(f"聚合失败: {e}")
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sys.exit(1)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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