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# 币安实时数据集成完成报告

## 🎯 项目目标
将 Kronos WebUI 中的文件选择功能替换为币安实时数据获取,支持选择不同的交易品种和时间周期。

## ✅ 完成的修改

### 1. 后端修改 (webui/app.py)

#### 新增依赖
- 添加了 `python-binance` 库用于币安API集成
- 添加了 `requests` 库用于HTTP请求

#### 新增功能函数
- `get_available_symbols()`: 获取可用的交易对列表(前100个热门USDT交易对)
- `get_binance_klines()`: 从币安获取K线数据,支持网络失败时的模拟数据
- `generate_mock_klines()`: 生成模拟K线数据作为备用方案
- `get_timeframe_options()`: 获取可用的时间周期选项

#### 修改的API路由
- `/api/symbols`: 替换原来的 `/api/data-files`,返回交易对列表
- `/api/timeframes`: 新增API,返回时间周期选项
- `/api/load-data`: 修改为接收币安数据参数(symbol, interval, limit)
- `/api/predict`: 修改预测参数,使用币安数据参数替代文件路径

### 2. 前端修改 (webui/templates/index.html)

#### 界面更新
- 将"选择数据文件"替换为"选择交易对"
- 添加"选择时间周期"下拉框
- 添加"数据数量"选择器
- 按钮文本改为"📈 获取币安数据"

#### JavaScript功能更新
- 全局变量:`currentDataFile``currentSymbol`, `currentInterval`, `currentLimit`
- 新增函数:`loadSymbols()`, `loadTimeframes()`
- 修改函数:`loadData()`, `startPrediction()`
- 更新API调用参数

### 3. 支持的交易对
包含100个热门USDT交易对,如:
- BTC/USDT, ETH/USDT, BNB/USDT
- ADA/USDT, SOL/USDT 等主流币种

### 4. 支持的时间周期
- 1分钟, 5分钟, 15分钟, 30分钟
- 1小时, 4小时, 1天, 1周

### 5. 容错机制
- 网络连接失败时自动切换到模拟数据
- 模拟数据基于真实价格范围生成随机游走数据
- 保持与原有预测功能的完全兼容性

## 🧪 测试结果

### API测试 (test_api.py)
✅ 交易对列表API - 成功获取100个交易对
✅ 时间周期列表API - 成功获取8个时间周期选项  
✅ 加载币安数据API - 成功获取BTCUSDT数据

### 功能验证
- 应用程序正常启动在 http://127.0.0.1:7070
- 所有新API接口响应正常
- 数据格式与原有系统完全兼容

## 🚀 使用方法

1. 启动应用:
   ```bash
   cd webui
   python app.py
   ```

2. 访问 http://127.0.0.1:7070

3. 操作流程:
   - 选择模型并加载
   - 选择交易对(如 BTC/USDT)
   - 选择时间周期(如 1小时)
   - 选择数据数量(如 1000条)
   - 点击"📈 获取币安数据"
   - 设置预测参数
   - 开始预测

## 📋 技术特点

- **实时数据**: 直接从币安获取最新的K线数据
- **多品种支持**: 支持100+主流加密货币交易对
- **多时间周期**: 从1分钟到1周的8种时间周期
- **容错设计**: 网络问题时自动使用模拟数据
- **向后兼容**: 保持与原有预测模型的完全兼容
- **用户友好**: 中文界面,操作简单直观

## 🔧 依赖要求

新增依赖包:
- python-binance>=1.0.19
- requests>=2.25.0

已在 `webui/requirements.txt` 中更新。

## 📝 注意事项

1. 首次使用需要安装新的依赖包
2. 币安API使用公开接口,无需API密钥
3. 网络连接问题时会自动使用模拟数据
4. 模拟数据基于真实价格范围,适合测试和演示

## 🎉 总结

成功将文件选择功能替换为币安实时数据获取,实现了:
- ✅ 实时数据获取
- ✅ 多品种支持  
- ✅ 多时间周期
- ✅ 容错机制
- ✅ 用户体验优化
- ✅ 完全向后兼容

现在用户可以直接选择任意加密货币交易对进行实时数据分析和预测,无需手动准备数据文件。