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PanWatch 盘中监测 Agent 详解：RSI/KDJ/MACD 共振信号是如何推送的

【免费下载链接】PanWatchPanWatch — AI stock monitoring for A-shares, HK & US markets, powered by TradingAgents. Portfolio insights, real-time alerts & automated reports.｜盯盘侠：覆盖 A股/港股/美股的 AI 盯盘、持仓分析、实时提醒与自动报告。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PanWatch

PanWatch（盯盘侠）是一款覆盖 A股/港股/美股的 AI 盯盘工具，提供持仓分析、实时提醒与自动报告。它的"盘中监测 Agent"会按交易时段轮询自选股，计算 RSI、KDJ、MACD 等技术指标，当多指标共振时由 AI 判断是否值得提醒，最终通过消息渠道推送给你。本文带你完整看懂这条"信号 → 推送"链路，新手也能读懂。

盘中监测 Agent 是做什么的？

盘中监测（intraday_monitor）是 PanWatch 的核心 Agent 之一，定位是：交易时段实时监控持仓，AI 判断是否有值得关注的信号。

它的特点可以概括为四点：

• 单只逐股分析：逐只股票分析，每只单独发送通知
• AI 智能判断：把行情、K线、持仓、新闻一起交给 AI，由 AI 决定"提醒"还是"安静"
• 通知节流：同一只股票短时间内（默认 30 分钟）不重复轰炸你
• 技术分析兜底：即使 AI 不可用，技术信号也会落库留痕

Agent 主体代码在 intraday_monitor.py，它在 agent_catalog.py 中注册，可像其他 Agent 一样被调度器定时驱动。

第一步：技术指标是怎么算出来的

所有指标的计算集中在 kline_collector.py。它先从行情源拉取日 K 线（带缓存与失败冷却，避免把数据源打爆），然后一次性算出整套指标：

这些计算函数在 kline_collector.py 中，例如_calculate_macd判定 DIF 与 DEA 的交叉方向，_calculate_rsi输出多周期 RSI 值。

第二步：共振信号如何进入 AI 的"视野"

光有指标还不够，关键是把指标翻译成 AI 能读懂的语言。盘中监测 Agent 的build_prompt会把技术面拼成结构化段落，例如：

• MACD：金叉（2日前）
• RSI(6)：72.5（超买）
• KDJ：K=82.3 D=75.1 J=96.7（金叉/超买）
• 量能：放量（量比=1.85）

对应的提示词模板在 intraday_monitor.txt，其中明确规定了共振研判原则：

• 多指标共振比单一指标更可靠
• RSI/KDJ 超买超卖需结合趋势判断
• 量价配合是确认信号的关键
• 支撑压力位附近更需关注信号

也就是说，单个 MACD 金叉不会触发推送；但"MACD 金叉 + RSI 未超买 + 量比 1.8 放量确认"这类组合，AI 会给出明确的建仓/加仓建议。模板里还给了标准示例：「信号」RSI 超买回落 →「建议」减仓，RSI 从 85 回落至 72，KDJ 高位死叉。

第三步：事件闸门——为什么不是每个 tick 都调 AI

这是 PanWatch 省钱省心的关键设计。intraday_event_gate.py 实现了"事件驱动闸门"：只有满足以下任一条件才真正调用 AI：

1. 价格异动：|涨跌幅| ≥ max(固定阈值 3%, 1.5×ATR%)——阈值随个股自身波动率自适应，高波动股的常态震荡不会误报（见 intraday_event_gate.py）
2. 量能异动：量比 ≥ 2.0
3. 技术状态变化：MACD/RSI/KDJ/布林带状态与上一轮不同（比如从"金叉"变"死叉"）

闸门还会把每轮观察到的技术指纹持久化到本地状态文件，下次对比判断"状态是否变化"。没有事件 → 直接跳过，零 AI 开销。

第四步：AI 输出 JSON，决定推不推送

AI 被要求只输出一个 JSON 对象（见 intraday_monitor.txt），包含：

• action：buy / add / reduce / sell / hold / watch / alert
• signal：10-20 字的信号概述（如"KDJ 超卖金叉"）
• reason：1-2 句理由
• triggers/invalidations/risks：触发条件、失效条件、风险提示

Agent 解析逻辑在 intraday_monitor.py：只有当 action 是"建仓/加仓/减仓/清仓"时才标记should_alert=True——单纯的"持有/观望"永远不会打扰你。

第五步：节流 + 多渠道推送

should_notify是最后一道关卡（intraday_monitor.py）：

1. 跳过执行的结果不通知（如非交易时段）
2. AI 判定无需提醒的不通知
3. 节流检查：查数据库中的NotifyThrottle记录，同一只股票 30 分钟内已通知过就不再发（按 UTC 时间比较，避免容器时区问题）

通过全部关卡后，通知内容会被转成可读文本（而不是原始 JSON），附上当前价、涨跌、建议、信号、理由与风险提示，经通知模块推送到你配置的消息渠道，同时：

• 建议写入建议池（盘中建议 6 小时有效），可在前端"机会"页复核
• 生成 1 日 / 5 日预测记录，事后自动评估 Agent 的准确率
• 极端涨跌时可选联动 TradingAgents 深度分析

最终你会收到类似这样的推送：

【盘中监测】某某股份 +3.25% 建议：减仓 信号：RSI 超买回落 理由：RSI 从 85 回落至 72，KDJ 高位死叉，短线获利建议减仓 1/3。

小结：一条完整的信号链路

1. 算指标：kline_collector.py 算出 MACD/RSI/KDJ/布林/量能/ATR
2. 事件闸门：intraday_event_gate.py 判断"价格异动/量能异动/技术状态变化"才继续
3. 拼 Prompt：行情 + 技术面 + 持仓 + 新闻 + 昨日盘后/今日盘前分析，全部交给 AI
4. AI 共振研判：多指标共振 → 结构化 JSON 建议
5. 节流推送：AI 判定值得提醒 且 30 分钟节流通过 → 推送到消息渠道

这套"指标共振 + AI 研判 + 事件闸门 + 节流"的三层过滤，就是 PanWatch 盘中监测既能及时提醒、又不会刷屏的核心思路。想自己动手试试，可以克隆仓库后参考 prompts/ 目录下的提示词文件，按需调整阈值与共振规则。

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