OKX 自动交易系统

这是一个基于 Django + Celery 的加密货币自动交易系统，集成了 OKX 交易所 API 和 AI 分析能力。

核心功能

1. 多用户支持
2. 每个用户可以独立配置 API 密钥
3. 支持模拟盘和实盘交易

4. 用户可以选择 OpenAI 或 Kimi 作为 AI 分析提供商

5. 策略管理

6. 支持三种基本策略：网格交易(GRID)、趋势跟踪(TREND)、区间交易(RANGE)
7. 每个策略可以设置风险等级：保守(CONSERVATIVE)、稳健(MODERATE)、激进(AGGRESSIVE)

8. 策略参数由 AI 分析结果动态生成

9. AI 分析集成

10. 定期获取市场数据（K线、成交量等）
11. 通过 AI 分析市场趋势和提供交易建议
12. AI 返回标准化的 JSON 格式结果，包含：
13. 市场趋势判断 (upward/downward/sideways)
14. 交易建议 (buy/sell/hold)
15. 建议仓位比例 (0-100%)
16. 风险评估 (low/medium/high)

17. 各类策略的具体参数

18. 自动交易执行

19. Celery 定时任务执行一次策略检查
20. 根据 AI 分析结果和策略规则决定是否交易
21. 交易量由风险等级和 AI 建议的仓位比例共同决定
22. 实时更新策略持仓信息

技术架构

1. 后端框架
2. Django 5.1
3. Celery 5.3.0 + Redis

4. Channels (WebSocket 支持)

5. 数据库

6. MySQL (主数据库)

7. Redis (缓存和消息队列)

8. 外部 API

9. OKX API (交易接口)

10. OpenAI/Kimi API (AI 分析)

11. 核心模型

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class TradingStrategy(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User)
    symbol = models.CharField() # 交易对
    strategy_type = models.CharField() # GRID/TREND/RANGE
    risk_level = models.CharField() # CONSERVATIVE/MODERATE/AGGRESSIVE
    investment_amount = models.DecimalField() # 单次投资金额
    available_funds = models.DecimalField() # 可用资金
    is_demo = models.BooleanField() # 是否模拟盘
    is_active = models.BooleanField() # 是否激活

关键业务逻辑

1. 策略执行流程

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def execute_trading_strategies():
    """
    1. 获取活跃策略
    2. 获取市场数据
    3. 进行 AI 分析
    4. 根据分析结果执行交易
    5. 更新策略状态
    6. 记录执行结果
    """

1. AI 分析流程

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def analyze_market(market_data):
    """
    1. 构造分析提示词
    2. 调用 AI API
    3. 解析返回结果
    4. 验证数据格式
    5. 返回标准化的分析结果
    """

1. 交易执行流程

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def execute_order(side, amount, price):
    """
    1. 构造交易提示词
    2. 调用 OKX API 执行交易
    3. 记录交易结果
    """

开发注意事项

1. 代码规范
2. 遵循 PEP 8
3. 使用类型提示

4. 详细的文档注释

5. 错误处理

6. 完善的异常处理机制
7. 详细的日志记录

8. 失败重试机制

9. 安全性

10. API 密钥加密存储
11. 用户权限控制

12. 交易限额控制

13. 性能优化

14. 数据库查询优化
15. 缓存机制
16. API 调用频率控制

当前系统的核心文件是：

服务层：

services/okx_service.py - OKX API 交互

services/ai_service.py - AI 分析服务

services/strategy_service.py - 策略执行逻辑

模型层：

models.py - 数据模型定义

视图层：

views.py - Web 界面视图

templates/ - 模板文件

任务层：

tasks.py - Celery 定时任务

配置文件：

auto_trade_system/settings.py

auto_trade_system/celery.py