price_monitor: 5min regenerate_all冷却 + 跳过冗余全量重评

scripts/price_monitor.py

@@ -646,15 +646,33 @@ def run_once(round_label=""):
 
     # 如果有重评过的股票，更新 DB holding_strategies（此前写入 decisions.json，已废弃）
     if reassesed_codes and HAS_REASSESS:
+        # ── 5分钟冷却：regenerate_all 开销太大，不每2分钟跑一次 ──
+        _regen_marker = "/tmp/price_monitor_regen_at"
+        _skip_regen = False
         try:
-            # 重新 regenerate_all 只针对受影响的股票效率太低
-            # 直接全量重评（regenerate_all 内部会批量拉价格、做技术分析）
-            from strategy_lifecycle import regenerate_all
-            r = regenerate_all(stdout=False)
-            outputs.append(f"  ✅ 策略已全量重评: {r.get('ok',0)}/{r.get('total',0)}成功")
-            outputs.append(f"  📌 触发股票: {', '.join(reassesed_codes)}")
-        except Exception as e:
-            outputs.append(f"  ⚠️ 全量重评失败: {e}")
+            if os.path.exists(_regen_marker):
+                with open(_regen_marker) as _f:
+                    _last_regen = float(_f.read().strip())
+                if time.time() - _last_regen < 300:
+                    _skip_regen = True
+        except:
+            pass
+
+        if _skip_regen:
+            outputs.append(f"  ⏭ 跳过全量重评（距上次<5min），下次再跑")
+        else:
+            try:
+                from strategy_lifecycle import regenerate_all
+                r = regenerate_all(stdout=False)
+                outputs.append(f"  ✅ 策略已全量重评: {r.get('ok',0)}/{r.get('total',0)}成功")
+                outputs.append(f"  📌 触发股票: {', '.join(reassesed_codes)}")
+                try:
+                    with open(_regen_marker, "w") as _f:
+                        _f.write(str(time.time()))
+                except:
+                    pass
+            except Exception as e:
+                outputs.append(f"  ⚠️ 全量重评失败: {e}")
 
     # === 第四步：输出 ===
     now_str = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")