5minbtc

name	5minbtc
version	5.6
description	BTC 5分钟K线实时方向预测。v5.6冲突检测引擎，11正交因子+momentum/decel冲突降权+V反转+放量突破+Chainlink价格对齐+Platt Scaling+Bull惩罚。
triggers	["5minbtc","5min btc","btc 5min"]
tools	["terminal","web"]

5minbtc — BTC 5分钟实时预测 v5.5

最后更新: 2026-05-27 v5.6 冲突检测引擎

v5.6 变更 (2026-05-27)

基于3次方向错误深度复盘的4项修复（已实施验证）：

修复项	变更	根因
R1 momentum/decel冲突检测	|mom|>0.7且|decel|>0.8且方向相反时，动态降权mom 1.0→0.4, 升权decel 0.7→0.9	V型反转点momentum锁定错误方向
R2 V型反转因子	v_reversal_detect() 检测低点抬高模式 [-1,1], BASE_W=0.8	捕捉结构性的反转信号
R3 放量突破因子	vol_breakout_signal() 用最近3根完整K线的最大量K线方向 [-1,1], BASE_W=0.4	避免未完成K线的量价误导
R4 Chainlink价格对齐	fetch_chainlink_ref() Coinbase BTC-USD作参考，自动补偿Binance偏移	Polymarket结算价≠Binance价格

关键代码模式：

• 冲突降权用saved_base模式: saved_base = BASE_W.copy() → 临时改权重 → combine_factors() → BASE_W.update(saved_base) 恢复。避免跨调用污染全局权重。
• Chainlink偏移安全边界: |offset|>300时不补偿（防止API异常导致预测价飞出合理范围）
• V反转用已完成K线: 取 candles[-4:-1]（最近3根完成K线），不用当前未完成K线
• 输出新增字段: chainlink_offset 追踪每次偏移量, v_reversal/vol_breakout 因子值

v5.5 变更 (2026-05-26)

基于120轮v5.4实战复盘的4项优化：

优先级	修复项	变更	影响
P0-1	置信度校准	40+abs(score) → Platt Scaling sigmoid	conf与准确率正相关
P0-2	新闻因子	98% NEUTRAL死代码，保留扫描给LLM	减少噪声
P1-1	Bull bias	score>0时×0.92衰减	bear 70.2% > bull 65.4%修正
P1-2	高vol惩罚	HIGH_VOL 0.6→0.45	放量准确率更低

附加优化：

• neutral区收缩 [-2,2]→[-1,1]，减少无信息预测
• 置信度上限 80→85，让强信号有区分度
• calibrate_confidence() 独立函数，midpoint=15, steepness=0.10

概述

对当前5min K线做方向判断和收盘预测。架构：引擎脚本算指标+给基准建议，LLM做综合分析+微调+完整输出。

铁律

1. 每次必须重新执行引擎脚本 — 不缓存
2. 每次必须重新搜索3组新闻
3. 先 settle 上一根，再 log 新预测
4. LLM可微调引擎的bias/pred_close/range，但必须说明理由
5. 输出15-25行（平衡深度和Telegram可读性）

⚠️ Pitfalls

Binance API 451 封禁

中国大陆所有标准 Binance 端点返回 HTTP 451。必须用 data-api.binance.vision 替代 api.binance.com / api.binance.me。 详见 references/binance-api-geo.md。 验证: curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "https://data-api.binance.vision/api/v3/klines?symbol=BTCUSDT&interval=5m&limit=5" → 200

路径硬编码

不要用 WORKSPACE = dirname(dirname(dirname(...))) 指向旧 OpenClaw workspace。用 SKILL_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))。

全局字典临时修改模式

当需要临时修改 BASE_W / REGIME_ADJ 等模块级字典做单次计算时，必须用 saved_base 模式：

saved_base = BASE_W.copy()
BASE_W['momentum'] = 0.4  # 临时修改
raw = combine_factors(factors, regime)
BASE_W.update(saved_base)  # 立即恢复

不要直接修改后不恢复——Python 模块级字典是全局可变的，下次调用会读到脏数据。

执行步骤

Step 1: 并行启动（5个调用同时发出）

并行组:
├── exec: settle-all + 引擎脚本 + 新闻扫描（合并一条命令）
├── web_search: "Bitcoin BTC breaking news price" count=3 freshness=day
├── web_search: "crypto market macro stocks today" count=3 freshness=day
└── web_search: "比特币 BTC 最新 晚间" count=3 freshness=day

搜索优化: 3组通用搜索经常返回首页/目录页而非具体新闻。如果初始结果不具体，立即追加1-2组上下文定制搜索：

• 用引擎当前价格方向："Bitcoin BTC price [rise/drop/crash] today [当前日期]"
• 用新闻扫描发现的关键事件："BTC [事件关键词] crypto impact [月份] [年份]"
• 这组搜索在引擎执行后、LLM分析前发起，延迟<30秒但信息价值显著提升

引擎命令（绝对路径）：

SKILL_DIR=/home/aa/.hermes/profiles/cqo/skills/5minbtc && \
  python3 $SKILL_DIR/5minbtc-log.py settle-all 2>&1; \
  echo "---ENGINE---"; \
  python3 $SKILL_DIR/5minbtc-engine-v5.py 2>&1; \
  echo "---NEWS---"; \
  python3 $SKILL_DIR/5minbtc-news.py 2>&1

新闻扫描会自动更新 data/news-risk-level.json（结构化情绪+风险等级），供Step 2使用。

Step 2: LLM完整分析（参考引擎数据，不是机械填模板）

LLM收到引擎JSON后，必须：

A. 验收上一根K线（从settle输出）

• 显示：K线时间、预测 vs 实际、误差、方向✅/❌、区间✅/❌
• 1句偏差复盘

B. 综合判断方向（引擎给基准，LLM最终决定）

• 引擎的bias/strength是参考起点，不是最终答案
• 读取 data/news-risk-level.json 获取结构化新闻情绪
• LLM必须考虑引擎忽略的因素：
  • 超卖/超买后的反转概率
  • BB下轨/上轨的支撑/阻力效应
  • 连续阴/阳线后的疲劳
  • K线形态（十字星、锤子线、吞没等）
  • 新闻方向的权重调整
• 如果LLM调整了引擎方向，必须说明理由

C. 微调预测价（引擎给基准，LLM微调±ATR*0.3以内）

• 引擎pred_close是数学基准
• LLM可基于K线形态、新闻、超卖反弹等调整
• 调整幅度不超过ATR*0.3

D. 完整输出（包含技术分析逻辑，不是只列数字）

Step 3: 记录日志

SKILL_DIR=/home/aa/.hermes/profiles/cqo/skills/5minbtc && \
  python3 $SKILL_DIR/5minbtc-log.py log \
  "<engine.candle.iso>" \
  <final_pred_close> \
  <final_pred_high> \
  <final_pred_low> \
  <confidence> \
  <final_bias> \
  <news_sentiment> \
  <engine.indicators.vol_pct>

输出模板

✅ 验收: [上次K线时间] pred=$XX,XXX actual=$XX,XXX err=±$XX (±X.XX%) dir✅/❌ rng✅/❌
[1句复盘]

📈 BTC 5min 实时预测 @ HH:MM:SS
当前K线: HH:MM→HH:MM | ⏱ XX.X% (剩XmXs)
实时价: $XX,XXX | O=XX,XXX H=XX,XXX L=XX,XXX C=XX,XXX (body ±$XX)
---
📰 今日关键新闻 [结构化信号: 🟢BULLISH/🟡NEUTRAL/🔴BEARISH | 风险: LOW_RISK/NORMAL/ELEVATED/HIGH_VOL]:
- 🟢 [新闻1] — 影响
- 🟡 [新闻2] — 影响
- 🔴 [新闻3] — 影响
新闻净效应: 🟢/🟡/🔴 [原因] | 结构化: [news-risk-level.json sentiment]

🧭 方向: 📈/📉 [bull/bear] [strong/medium/weak] | 依据: [2-3个关键指标+新闻]
- 引擎基准: [engine bias/strength] → LLM调整: [如有调整写理由，无则写"确认引擎判断"]
- EMA9=$XX,XXX / EMA21=$XX,XXX (Δ±$XX)
- RSI=XX.X [超买/超卖/中性]
- MACD=XX.X / Signal=XX.X (Hist=XX.X)
- BB: $XX,XXX / $XX,XXX / $XX,XXX [价格位置]
- ATR=$XX.X | Vol=XX% of avg [放量/缩量/正常]

[2-3句核心分析：结合技术+新闻+K线形态的综合判断]

---
🎯 收盘预测:
| 情景 | 目标区间 | 概率 |
|------|---------|------|
| [主要情景] | $XX,XXX-$XX,XXX | XX% ← |
| [次要情景] | $XX,XXX-$XX,XXX | XX% |

**开盘$XX,XXX → 预测$XX,XXX** (±$XX, ±X.XX%) → 📈/📉

> [1句关键备注]

引擎JSON结构（LLM直接读取）

v5.6输出示例（实际字段名）：

{
  "version": "5.6",
  "candle": {"now":"22:10:26","candle_start":"22:10","candle_end":"22:15","progress_pct":8.9,"remaining_sec":273,"iso":"..."},
  "price": {"current":74978.01,"open":75020.0,"high":75037.42,"low":74950.64,"body":-42,"body_pct":-0.056},
  "recent_candles": [{"O":75000,"H":75102,"L":74928,"C":75073}, ...],
  "indicators": {
    "ema9":75099.4, "ema21":75298.7, "ema_delta":-199.3,
    "rsi":32.5, "macd":-209.78, "macd_signal":-191.92, "macd_hist":-17.86,
    "bb_upper":76060.4, "bb_mid":75357.1, "bb_lower":74653.9,
    "atr":155.6, "vol_pct":19.0
  },
  "fng": {"value":25, "label":"Extreme Fear"},
  "factors": {
    "momentum": -0.968, "meanrev": 0.431, "rsi": -0.351,
    "volume": 0.25, "fatigue": 0, "imbalance": 0.234,
    "microprice": 0.246, "decel": 1.0, "position": 0.798,
    "v_reversal": 0, "vol_breakout": 0
  },
  "regime": "TREND",
  "chainlink_offset": -152,
  "prediction": {"bias":"bull","strength":"weak","confidence":45,"score":1,
                 "pred_close":74860,"pred_high":74954,"pred_low":74766}
}

v5.6新增字段说明:

• chainlink_offset: Binance→Chainlink价格偏移（$），已自动补偿pred_close/high/low。LLM在输出末尾注明此偏移即可
• fng: Fear & Greed Index，值为null时API不可用
• factors.v_reversal: V型反转因子 [-1,1]，0=无反转信号
• factors.vol_breakout: 放量突破因子 [-1,1]，0=无突破信号
• price.body_pct: body百分比，正=阳线，负=阴线

## 复盘

```bash
SKILL_DIR=/home/aa/.hermes/profiles/cqo/skills/5minbtc && \
  python3 $SKILL_DIR/5minbtc-log.py stats

新闻数据源

源	延迟	状态
CoinDesk	~14min	✅ RSS实时
Cointelegraph	~3min	⚠️ 需TG脚本（已降级为RSS fallback）
TreeNews	~120min	⚠️ 需TG脚本（已降级）

引擎进化史 & 复盘记录

版本演进

版本	架构	方向准确率	关键变更
v3.1	线性打分(EMA+RSI+MACD+Vol)	64%	基础版，引擎+LLM混合
v3.5.1	+低vol衰减/VWAP因子	77%	最佳版本
v4.0	Hermes迁移	60.5%	路径适配，功能不变
v4.1	Phase1修复	目标70%+	过度自信压制+放量反转+bull修正+疲劳增强
v5.4	正交因子+Regime	68.1%(120r)	9正交因子+sigmoid+TREND dampening+meanrev反转
v5.5	+校准置信度	待验证	Platt Scaling+Bull惩罚+高vol增强+neutral区收缩
v5.6	+冲突检测+V反转+Chainlink	验证中	mom/decel冲突降权+V反转因子+放量突破+Coinbase价格对齐

全量复盘 (178笔结算)

日期	笔数	方向	区间	MAE	特征
05-05	107	64%	55%	0.071%	v3.1，大量测试
05-06	28	57%	71%	0.068%	v3.1，区间最好
05-11	8+	83%	83%	0.042%	v3.1手动，最佳表现
05-12	27	74%	56%	0.038%	v3.5.1 cron运行
05-23	—	—	—	—	v4.1上线，待验证

全局(v4.0): 方向 60.5% | 区间 62.1% | MAE 0.064%

核心教训

1. 过度自信是最致命问题 — conf≥60准确率56.8% < conf<60的65.4%，极端信号=行情末端
2. 放量≠确认方向，放量=反转预警 — 放量(≥80%)准确率仅50%
3. bull偏向严重 — bull准确率57.3% < bear 63.4%，引擎过度解读EMA金叉
4. 线性打分是初学者错误 — 多个共线指标叠加不增加信息量
5. 低vol微波动准确率最高 — 缩量时66%，应专注而非放弃
6. EMA在底部反弹期天然滞后 — VWAP因子部分修复
7. momentum/decel冲突时，decel通常是正确的 — 当 |momentum_tstat|>0.7 且 |decel|>0.8 且方向相反时，长期斜率锁定错误方向，短期反转才是真相（V型反转场景）。此时应大幅降权momentum（×0.4），提权decel（×0.9）
8. volume因子使用未完成K线判断方向是致命缺陷 — 预测时点candle仅完成60-70%，在行情反转时当前K线形态仍可能是阴线但最终收盘阳线，volume因子方向判断完全错误。应改为用最近3根完整K线的量价关系
9. Polymarket 5min BTC盘口使用 Chainlink Data Streams — 聚合3+家CEX数据取中位数，非单一交易所价格。与Binance BTCUSDT存在$50-150价差（0.1-0.19%），若5min方向由最后一跳决定且最后一跳跨越价差阈值，可能出现"引擎用Binance判断方向对，但Polymarket结算方向不同"的错配

v5.0 升级路线图

详见 references/quant-knowledge-index.md 和 ~/.hermes/profiles/cqo/quant-knowledge/R12-integration-blueprint.md

v5.6 方向错误修复（✅ 已实施 2026-05-27）

基于2026-05-27深度复盘的3次方向错误分析，已全部落地到引擎代码：

优先级	修复项	状态	实现
R0	momentum/decel冲突检测	✅ direction_rule_v5()	saved_base模式动态降权mom→0.4, decel→0.9
R1	V型反转因子	✅ v_reversal_detect()	BASE_W=0.8, TREND/HIGH_VOL下加权至0.9/1.0
R2	放量突破因子	✅ vol_breakout_signal()	用最近3根完成K线，BASE_W=0.4
R3	Chainlink价格对齐	✅ fetch_chainlink_ref()+run()	Coinbase BTC-USD参考，偏移补偿上限±$300

案例复盘要点：

• 20:20巨量突破(vol=182%)：decel=+1.0正确预判反转，但mom=-0.98权重×1.0淹没反转信号 → R0冲突检测修复
• 20:25放量延续(vol=123%)：同上，momentum仍在消化15根K线的下跌斜率 → R0冲突检测修复
• 20:50低vol(vol=33%)：RANGE regime下meanrev权重放大推高bull，实际仅$2波动 → v5.5 neutral区收缩已覆盖

实时验证: 22:09 CST 运行恰好命中冲突场景(mom=-0.981, decel=+1.0)，输出bear conf=45% score=-1

P0 — 立即实施

1. OFI微结构因子: Binance WebSocket → 订单流不平衡 → 预测R²~15-25%
2. 免费数据源: Arkham(鲸鱼), Binance WS(LOB), Deribit(IV)
3. 信号仪表板: 监控因子IC/衰减率 (Simons哲学)

P1 — 2-4周

4. Regime-aware仓位 (HMM检测)
5. LightGBM自动化因子筛选
6. CVaR动态止损

P2 — 1-2月

7. TFT多时间尺度模型 → 替代贝叶斯引擎
8. 期权IV信号 (Deribit)
9. 完整压力测试框架

关键数学升级

• OFI (Cont et al. 2014) → 替代纯价格指标
• Microprice (Stoikov 2018) → 替代 mid price
• Kalman滤波 → 动态EMA权重
• HMM Regime → 自适应仓位
• GPD尾部 → 替代固定止损

参考文件

• references/binance-api-geo.md — Binance API 区域封禁解决方案和迁移记录
• references/quant-knowledge-index.md — 50轮蒸馏知识库索引(14份报告/~80KB)，含升级优先级
• references/polymarket-data-source.md — Polymarket BTC价格结算源(Chainlink Data Streams)、与Binance价差分析、对预测引擎的影响

复盘记录文件

存放在 skill 目录根下，按日期命名：

• review-2026-05-24.md — v5.5 Platt Scaling 校准分析
• review-2026-05-25.md — v5.5 上线后实战复盘
• review-2026-05-27.md — v5.6 3次方向错误深度复盘 + 4项修复实施记录

报告库

14份深度蒸馏报告存放在 reports/ 目录（也同步在 AGI-Super-Team 仓库）：

• R01-R12：50轮蒸馏（因子理论、策略、DeFi、组合、ML、数据源、前沿研究、期权、微结构、风控、机构方法论、整合蓝图）
• R13：准确率优化方案（178笔复盘后）
• R14：引擎审计报告（顶尖量化审查，4个Critical修复→v5.0架构设计基础）

仓库同步

Skill已同步至 AGI-Super-Team 仓库 skills/5minbtc/：

• 仓库路径: ~/clawd/repos/AGI-Super-Team/skills/5minbtc/
• 包含: 引擎、日志模块、新闻模块、SKILL.md、reports/、references/
• 不包含: data/ 目录（运行时数据）、5minbtc-log.jsonl（实时预测记录，按需同步）
• 同步命令: cp 核心文件 → git add → git commit → git push origin master