RPS Dashboard

一个本地运行的 RPS 相对强弱研究台，用来每天更新数据、计算强弱排名，并在浏览器里查看美股、Crypto 和宏观大类资产的强弱状态。

这个项目不是交易系统，也不自动下单。它的定位是：先帮你从大池子里找出值得研究的强势标的，再辅助观察宏观资金偏好。

功能

• 美股 RPS：基于本地日线，计算 RPS 30 / 50 / 120 / 250，输出 Signals 和 Watchlist。
• Crypto RPS：基于 Binance 4H K 线，计算 RPS 30 / 90 / 180。
• Macro RPS：对比 QQQ / SPY / IWM / GLD / DBC / TLT / HYG / UUP / EEM / BTCUSDT 的大类资产强弱，计算 RPS 20 / 60 / 120。
• 口袋支点：美股和 Crypto 表格里保留 pocket pivot、volume signature、strong trend 等字段。
• 日期选择：可以查看历史已生成报告，不需要重新计算。
• 筛选：支持 Tier 多选、RPS 阈值、strong trend、core watchlist 和搜索。
• 数据健康：页面显示本地 CSV 数量、可排名数量、短历史数量和最新日期。
• 前端刷新按钮：数据回补和排名计算拆开，避免每次都重拉历史数据。

数据来源

• 美股：Polygon，默认使用 grouped daily 接口批量补全全市场普通股日线。
• Crypto：Binance 现货 USDT 交易对，默认保留 4H。
• Macro：ETF 使用 Polygon 日线，BTCUSDT 使用 Binance 日线。

本地数据默认写入：

data/rps_pp/

报告默认写入：

reports/rps_pp/YYYY-MM-DD/

这两个目录包含行情数据和生成结果，默认不会提交到 git。

安装

建议使用 Python 3.11+。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

配置 Polygon API key。默认脚本会读取：

docs/strategies/.env

内容格式：

polygon_key=你的_polygon_api_key

也可以在运行脚本时用 --env-file 指定其他路径。

启动 Dashboard

python tools/rps_dashboard_server.py

然后打开：

http://127.0.0.1:8765/

Dashboard 会用一个能 import pandas 的 Python 解释器来运行后台刷新任务。默认探测顺序包括项目 .venv、当前 Python、系统 Python 和 Codex bundled Python。也可以手动指定：

python tools/rps_dashboard_server.py --runner-python /path/to/python

或使用环境变量：

RPS_RUNNER_PYTHON=/path/to/python python tools/rps_dashboard_server.py

页面里的按钮含义：

• 补美股数据：只补美股本地缺失日期，不重新计算排名。
• 补 Crypto 数据：只补 Crypto 4H 缺失数据。
• 补宏观数据：只补宏观资产日线。
• 补缺失 Symbol：维护动作，补美股 universe 里缺 CSV 或历史不足 250 根的 symbol。
• 算美股排名：只用本地美股数据重算 Signals / Watchlist。
• 算 Crypto 排名：只用本地 Crypto 数据重算。
• 算宏观排名：只用本地宏观数据重算 Macro RPS。
• 更新研究面板：只在点击后生成行业/主题强度、领导股监控和宏观环境面板；不更新行情，不重算 RPS。

研究面板说明：

• 行业/主题强度：默认统计美股 A+B+Core Watchlist，输出每个主题的数量、A/B 数量、平均/中位 RPS 和代表标的。
• 领导股监控：自动列出现任领导股，并从历史报告和手动名单里追踪老领导股是否黄灯或破位。
• 宏观环境：基于本地 Macro RPS 判断风险偏好、风险警戒等状态。

可选本地配置：

• data/rps_pp/metadata/us_theme_overrides.csv：手动维护 symbol,theme，用于修正投资主题分类。
• data/rps_pp/metadata/us_manual_leaders.csv：手动维护 symbol,note，用于加入老领导股观察名单。

命令行用法

美股增量补数据：

python tools/rps_daily_runner.py \
  --markets us \
  --operation backfill \
  --us-universe polygon-common \
  --us-provider polygon-grouped

美股本地重算排名：

python tools/rps_daily_runner.py \
  --markets us \
  --operation scan-only

Crypto 4H 补数据：

python tools/rps_daily_runner.py \
  --markets crypto \
  --operation backfill \
  --crypto-timeframes 4h \
  --crypto-limit 200

宏观资产补数据并计算：

python tools/rps_daily_runner.py \
  --markets macro \
  --operation update-and-scan

同时更新并计算多个市场：

python tools/rps_daily_runner.py \
  --markets us,crypto,macro \
  --operation update-and-scan \
  --crypto-timeframes 4h \
  --us-universe polygon-common \
  --us-provider polygon-grouped

宏观 RPS 的处理逻辑

宏观池混合了 ETF 和 BTC。BTC 周末交易，ETF 周末不交易，所以 Macro RPS 会先对齐到所有宏观资产都有数据的最新共同交易日，再计算 RPS。这样不会出现 BTC 因为周末独有数据而单独排名的问题。

当前宏观池：

Symbol	含义
QQQ	纳指 100 / 科技成长
SPY	标普 500 / 美股大盘
IWM	Russell 2000 / 小盘股
GLD	黄金
DBC	广义商品
TLT	20 年以上美国国债
HYG	高收益债
UUP	美元指数多头
EEM	新兴市场
BTCUSDT	比特币

测试

python -m unittest discover -s test -p 'test_*.py'
python -m py_compile tools/rps_daily_runner.py tools/rps_dashboard_server.py tools/rps_pocket_pivot_scanner.py

注意

• .env、本地行情数据和报告 CSV 不会提交。
• RPS 只是相对强弱观察工具，不等于买入建议。
• Signals / Watchlist 是研究入口，不是完整交易策略；仓位、止损、退出和执行规则需要单独设计。