核心用法
trading-signals-ws 是一款基于 Python 的实时加密货币交易信号生成工具，专为希望自建量化监控系统的用户设计。其核心工作流为：通过 WebSocket 连接交易所（默认 Bybit）获取实时行情数据，在每次价格更新时检查止损/止盈条件，在 K 线收盘时运行技术指标策略（EMA、RSI、MACD 等），并将生成的买卖信号通过 Telegram Bot 推送。
技术架构简洁清晰：使用 websockets 库维持长连接，ccxt 作为交易所统一接口，requests 处理 HTTP 告警。配置采用 Python 模块形式，支持多币种并行监控、每币种独立策略参数、自动重连（5 秒间隔）、状态持久化（5 分钟自动保存）以及信号冷却机制防刷屏。
显著优点
1. 低延迟实时性：WebSocket 推送相比轮询 API 显著降低延迟，适合对时效敏感的交易信号场景。
2. 部署友好：提供完整的 systemd 服务模板，可一键部署为 Linux 后台服务，支持开机自启与崩溃自动重启。
3. 扩展灵活：策略引擎基于函数映射设计，用户可轻松添加自定义指标；多币种架构采用独立协程，资源隔离良好。
4. 运维成本低：纯 Python 实现，依赖少（仅 websockets、ccxt、requests），无需数据库即可运行。
潜在缺点与局限性
1. 策略回测缺失：当前版本未集成历史数据回测框架，策略有效性依赖用户自行验证。
2. 单点故障风险：状态持久化仅为本地 JSON 文件，无分布式一致性保障；Telegram 作为唯一告警通道存在单通道风险。
3. 交易所依赖：策略执行与行情数据强绑定 Bybit（或 ccxt 支持的其他交易所），若交易所 WebSocket 服务异常将直接导致信号中断。
4. 无风控模块：缺乏仓位管理、资金曲线监控、最大回撤限制等实盘风控功能，仅作信号提示工具。
适合人群
- 具备 Python 基础、希望自建轻量化信号监控的个人交易者
- 已有主策略系统、需要辅助实时告警的量化团队
- 学习算法交易、需要真实行情环境测试策略的开发者
常规风险
1. 信号误报：技术指标在震荡行情中频繁产生假信号，可能造成过度交易。
2. 执行延迟：WebSocket 到 Telegram 的消息链路存在网络延迟，极端行情下信号到达时价格已大幅偏离。
3. API 密钥安全：config.py 中需存放 Telegram Bot Token，若部署环境权限配置不当存在泄露风险。
4. 服务商可靠性：文档提及的 api.tinyore.com 托管服务为第三方商业服务，免费层存在 15 分钟延迟，付费层需评估服务商持续运营能力。