nof1.ai Alpha Arena AI大模型交易监控系统

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监控AI trading in real markets Alpha Arena AI大模型加密货币交易行为的通知系统，当检测到交易变化时会通过企业微信群机器人发送通知。

重要提醒

由于nof1.ai网站接口变更以及数据对齐问题，之前的版本存在问题，请大家更新到最新版本(git pull)

⚠️ 免责声明

本项目仅供学习和研究使用，不构成投资建议。

• 加密货币交易存在高风险，可能导致资金损失
• 使用本系统进行交易决策的风险由用户自行承担
• 作者不对任何交易损失负责
• 请在使用前充分了解相关风险

功能特性

• 🔄 定时监控: 每分钟自动获取Alpha Arena持仓数据
• 📊 变化检测: 智能分析持仓变化，识别交易行为
• 📱 实时通知: 通过企业微信群机器人、Telegram 发送交易提醒（可选多通道）
• 🌐 持仓表格页面: 内置 Flask 页面展示各模型持仓，支持中英文切换，15秒自动刷新
• 🎯 精准监控: 支持指定特定模型进行监控
• 📝 详细日志: 完整的操作日志记录
• ⚙️ 灵活配置: 通过环境变量进行配置管理

持仓页面在线访问： https://alpha.insightpearl.com/

中文版本

English Version

通知示例:

🚨 AI交易监控提醒
⏰ 时间: 2025-10-28 22:30:56
📊 检测到 1 个交易变化:
🔗 全部持仓
🤖 deepseek-chat-v3.1 查看持仓
  ⚙️ deepseek-chat-v3.1 XRP 加仓买多 3000: 609 → 3609 (杠杆: 10x → 10x, 进入: 2.4448 → 2.4448, 当前: 2.65365, 止盈: 2.815, 止损: 2.325)

系统架构

AI交易监控系统
├── position_fetcher.py    # 持仓数据获取模块
├── trade_analyzer.py      # 交易分析模块
├── wechat_notifier.py     # 企业微信通知模块
├── trading_monitor.py     # 定时任务调度模块
├── main.py               # 主程序入口
├── requirements.txt      # 依赖包列表
└── config.env.example    # 配置文件示例

安装和配置

1. 安装依赖

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

复制配置文件模板：

cp env.example .env

编辑 .env 文件，配置以下参数：

# 企业微信机器人webhook地址（可选，如配置则启用企业微信通知）
WECHAT_WEBHOOK_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=YOUR_WEBHOOK_KEY

# Telegram 机器人设置（可选，如配置则启用）
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token
TELEGRAM_CHAT_ID=your_chat_id
# Telegram 代理，默认为 127.0.0.1:7890
TELEGRAM_PROXY=127.0.0.1:7890

# 关注的模型列表，多个用逗号分隔，为空则监控所有模型
# 例如：deepseek-chat-v3.1,claude-sonnet-4-5
MONITORED_MODELS=

# API接口地址
API_URL=https://nof1.ai/api/account-totals

# 日志级别
LOG_LEVEL=INFO

# 是否保存历史数据到data目录（可选）
SAVE_HISTORY_DATA=False

3. 获取企业微信机器人Webhook

1. 在企业微信群中添加机器人
2. 获取机器人的Webhook URL
3. 将URL配置到 WECHAT_WEBHOOK_URL 中

使用方法

启动监控系统

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

# 启动监控系统
python main.py

启动持仓表格页面（Flask）

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

# 运行Web页面（默认端口5010）
python web.py

# 浏览器访问
# 中文默认：http://127.0.0.1:5010/
# 英文版本：http://127.0.0.1:5010/?lang=en （页面内可点击切换按钮）

持仓页面示例与链接

• 在线页面链接：https://alpha.insightpearl.com/

• 中文示例截图：

• 英文示例截图：

测试通知功能

# 测试企业微信通知是否正常
python main.py --test

其他选项

# 设置日志级别
python main.py --log-level DEBUG

# 指定配置文件
python main.py --config /path/to/.env

监控逻辑

1. 数据获取: 每分钟从API获取当前持仓数据
2. 数据保存: 将当前数据保存为 current.json，并根据配置决定是否保存到 data/ 目录
3. 变化检测: 与上次数据 last.json 进行比较
4. 交易分析: 识别以下交易行为：
   • 新开仓（买入/卖出）
   • 平仓
   • 加仓/减仓
   • 杠杆调整
   • 模型新增/删除
5. 通知发送: 如有变化，发送企业微信通知
6. 数据更新: 将 current.json 重命名为 last.json

通知格式

系统会发送格式化的Markdown消息，包含：

• 🚨 交易提醒标题
• ⏰ 检测时间
• 📊 变化数量统计
• 🤖 按模型分组的交易详情（包含模型持仓链接）
• 📈📉 交易类型图标

通知示例:

🚨 AI交易监控提醒
⏰ 时间: 2025-10-28 22:30:56
📊 检测到 1 个交易变化:
🔗 全部持仓
🤖 deepseek-chat-v3.1 查看持仓
  ⚙️ deepseek-chat-v3.1 XRP 加仓买多 3000: 609 → 3609 (杠杆: 10x → 10x, 进入: 2.4448 → 2.4448, 当前: 2.65365, 止盈: 2.815, 止损: 2.325)

日志文件

系统会在 logs/ 目录下生成日志文件：

• trading_monitor.log: 主要操作日志

注意事项

1. 首次运行: 第一次运行时会跳过比较，因为不存在历史数据
2. 网络连接: 确保服务器能够访问API和企业微信接口
3. 权限配置: 确保企业微信机器人有发送消息的权限
4. 数据保存: 系统默认不保存历史数据到data/目录，如需保存历史数据请设置 SAVE_HISTORY_DATA=True
5. 数据安全: current.json 和 last.json 会保存在本地，请注意数据安全

故障排除

常见问题

1. 通知发送失败

   • 检查企业微信Webhook URL是否正确
   • 确认机器人没有被移除或禁用

2. API获取失败

   • 检查网络连接
   • 确认API地址是否正确

3. 配置文件错误

   • 检查 .env 文件格式
   • 确认所有必需参数都已配置

调试模式

使用DEBUG日志级别获取更详细的调试信息：

python main.py --log-level DEBUG

系统要求

• Python 3.7+
• 网络连接
• 企业微信群机器人权限

许可证

本项目采用MIT许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

贡献

欢迎贡献代码！请查看 CONTRIBUTING.md 了解如何参与项目开发。

安全

如果您发现了安全漏洞，请查看 SECURITY.md 了解如何报告。

联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 创建 GitHub Issue
• X (Twitter): @okay456okay
• 微信公众号：远见拾贝
• 网站: 远见拾贝 - 用远见洞察，赚确定性的钱

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再次提醒：本项目仅供学习和研究使用，不构成投资建议。加密货币交易存在高风险，请谨慎使用。