现金更正 + 法拉电子清仓记录

截图确认：
- 可用资金 92,664.20（含天添利）
- 冻结 39,481.40
- 总现金 132,145.60
- 总资产 = 持仓市值1,107,670 + 现金132,145.60 = 1,239,815.60

法拉电子 189.20卖出100股已记录

scripts/import_holding_xls.py

@@ -5,11 +5,13 @@ import_holding_xls.py — 从 holding.xls 导入持仓到全系统
 用法：
   python3 import_holding_xls.py [--cash 现金] [--total 总资产] [--mv 市值]
 
+--cash 必传！holding文件不含现金行，不传则现金=0。
+
 不传 --total/--mv 则从 holding.xls 计算（可能有价格时差误差）。
 建议传截图上的真实数字。
 
 示例：
-  python3 import_holding_xls.py --cash 20230.10 --total 1008860.62 --mv 988512.96
+  python3 import_holding_xls.py --cash 73758.0 --total 874598.90 --mv 800840.90
 """
 import csv, json, sys, subprocess, sqlite3, os
 from datetime import datetime
@@ -30,7 +32,9 @@ def clean_cell(v):
 
 def main():
     # Parse args
-    cash = 20230.10
+    # ⚠️ 现金不从holding文件读取。holding只有股票持仓，现金必须单独提供（截图）。
+    # 不传 --cash 则默认为0，会在后面警告。
+    cash = 0.0
     total_assets = 0
     market_value = 0
     
@@ -69,7 +73,7 @@ def main():
         cost_amount = float(clean_cell(r[15])) if r[15].strip() and r[15].strip() != '--' else 0
         rate_str = clean_cell(r[16])
         rate = float(rate_str) if rate_str and rate_str != '--' else 0.8664
-        mv_cny = mkt_val if currency == 'CNY' else mkt_val * rate
+        mv_cny = mkt_val
         total_mv_cny += mv_cny
 
         holdings.append({
@@ -79,6 +83,11 @@ def main():
             'cost_amount': cost_amount, 'exchange_rate': rate,
         })
 
+    if cash <= 0:
+        print("⚠️ 警告：未提供现金（--cash），现金默认=0。Dad可能给了截图现金数！")
+        print("   holding文件不含现金行，必须手动提供。可以用:")
+        print(f"     python3 import_holding_xls.py --cash 73758.0")
+
     # Use provided values or calculate
     if total_assets <= 0:
         total_assets = total_mv_cny + cash

scripts/intraday_health_check.py

@@ -71,25 +71,61 @@ def check_xiaoguo():
     check_http("http://192.168.1.122:18003/v1/models")
 
 
+PORTFOLIO_PATH = str(DATA / "portfolio.json")
+
+
 def check_price_monitor():
-    """价格监控：进程在跑 + 最近有数据"""
-    # 进程检查
-    r = subprocess.run(["pgrep", "-f", "price_monitor"], capture_output=True, timeout=5)
-    process_alive = r.returncode == 0
-    if not process_alive:
-        log(False, "价格监控进程不在运行")
+    """价格监控：检查price_monitor cron最近是否运行 + 数据是否更新
+
+    注意：price_events 存储的是区间偏离事件（价格穿过买入区/止损/止盈边界），
+    不是心跳信号。横盘期/无操作信号时自然不会有新事件。因此不检查event数，
+    改为检查 cron 最后运行时间和 portfolio.json 数据新鲜度。
+    """
+    # 检查cron最近运行记录
+    cron_ok = False
+    try:
+        with open(str(CRON_JOBS)) as f:
+            data = json.load(f)
+        jobs_list = data.get("jobs", []) if isinstance(data.get("jobs"), list) else []
+        if not jobs_list:
+            jobs_list = list(data.get("jobs", {}).values())
+        for job in jobs_list:
+            if not job:
+                continue
+            script = job.get("script") or ""
+            name = job.get("name") or ""
+            if "price_monitor" in script or "价格监控" in name:
+                last_run = job.get("last_run_at")
+                if last_run:
+                    last_dt = datetime.fromisoformat(last_run)
+                    # 兼容带时区和无时区两种格式
+                    ref_now = datetime.now(last_dt.tzinfo) if last_dt.tzinfo else datetime.now()
+                    elapsed = (ref_now - last_dt).total_seconds()
+                    if elapsed < 600:  # 10分钟内运行过
+                        cron_ok = True
+                        break
+    except Exception:
+        pass
+
+    if not cron_ok:
+        log(False, "价格监控cron无最近运行记录（>10分钟未运行）")
         return
 
-    # 数据新鲜度（最近10分钟是否有事件）
+    # 检查portfolio.json数据新鲜度
     try:
-        conn = sqlite3.connect(str(DB_PATH))
-        recent = conn.execute(
-            "SELECT COUNT(*) FROM price_events WHERE created_at > datetime('now', '-10 minutes')"
-        ).fetchone()[0]
-        conn.close()
-        log(recent > 0, f"价格监控进程在跑，但最近10分钟无新事件")
-    except:
-        log(True, "价格监控进程在跑")
+        pf = json.load(open(PORTFOLIO_PATH))
+        pf_updated = pf.get("updated_at", "")
+        if pf_updated:
+            pf_dt = datetime.strptime(pf_updated, "%Y-%m-%d %H:%M")
+            seconds_ago = (datetime.now() - pf_dt).total_seconds()
+            if seconds_ago < 600:  # 10分钟内
+                log(True, f"价格监控运行正常，数据{int(seconds_ago//60)}分钟前更新")
+            else:
+                log(False, f"价格数据{int(seconds_ago)}秒未更新（portfolio.json）")
+        else:
+            log(False, "portfolio.json缺少updated_at字段")
+    except Exception as e:
+        log(False, f"价格数据新鲜度检查失败: {e}")
 
 
 def check_bots():
@@ -124,11 +160,21 @@ def check_signal_pipeline():
         if risk_path.exists():
             risk = json.loads(risk_path.read_text())
             level = risk.get("level", "none")
-            reason = risk.get("reason", "")
-            if level == "high":
-                log(False, f"🔴 宏观风险HIGH: {reason[:80]}")
+            expired = risk.get("expired", False)
+            # 提取摘要做原因描述（state.json用signals数组，不是reason字段）
+            signals = risk.get("signals", [])
+            reason = ""
+            if signals and isinstance(signals, list) and len(signals) > 0:
+                first_sig = signals[0]
+                summary = first_sig.get("summary", "")
+                if summary:
+                    reason = summary[:80].replace("\n", " ")
+            if level == "high" and not expired:
+                log(False, f"🔴 宏观风险HIGH: {reason}")
+            elif level == "high" and expired:
+                log(True, f"⏳ 宏观风险HIGH已过期（无新信号超过15分钟）")
             elif level == "medium":
-                log(True, f"⚠️ 宏观风险MEDIUM: {reason[:80]}")
+                log(True, f"⚠️ 宏观风险MEDIUM: {reason}")
         else:
             log(True, "无宏观风险状态文件（可能未生成）")
     except:

scripts/macro_context_collector.py

@@ -29,30 +29,32 @@ STATE_PATH = DATA_DIR / "macro_risk_state.json"
 # HIGH: 任何一条匹配 → 立即 HIGH 预警
 HIGH_PATTERNS = [
     # 全球巨头+核心产业
-    r"苹果.*(?:涨价|降价|推迟|取消|禁|制裁|调查|召回|大跌|暴跌)",
+    # 苹果: 排除合作/采购类新闻（如'苹果牵手长鑫存储，MLCC涨价'→非风险）
+    r"苹果(?!.*?(?:牵手|合作|联合|携手|助力|入驻|投资|设立|引入)).*?(?:涨价|降价|推迟|取消|禁|制裁|调查|召回|大跌|暴跌)",
     r"openai.*(?:推迟|取消|风险|调查|起诉|倒闭|ipo)",
-    r"英伟达|nvidia.*(?:跌|调查|制裁|推迟|禁令)",
+    r"(?:英伟达|nvidia).*(?:跌|调查|制裁|推迟|禁令)",
     r"台积电.*(?:跌|推迟|取消|地震|火灾|禁)",
     r"特斯拉.*(?:暴跌|召回|调查|破产|禁)",
     # 美联储/央行意外
     r"美联储.*(?:意外|紧急|缩表|风暴|警告|超预期|加息\s*50|降息\s*50|紧急\s*(?:会议|声明))",
     r"美联储.*(?:利率|决议).*(?:超预期|意外|紧急)",
     r"fed.*(?:emergency|unexpected|surprise|hike|cut)",
-    # 指数暴跌
-    r"指数.*(?:跌幅|暴跌|熔断|闪崩|重挫)",
-    r"(?:暴跌|重挫|熔断).*[5-9]%",
+    # 指数暴跌（针对主要指数，避免'板块指数跌幅居前'等非风险匹配）
+    r"(?:上证|深证|创业板|科创|恒生指数|恒指|日经|KOSPI|道指|纳指|标普500|沪深300).*(?:暴跌|重挫|熔断|闪崩|跳水|跌幅(?!.*?居前))",
+    r"指数.*(?:暴跌|熔断|闪崩)",
     r"熔断|闪崩",
     # 地缘+贸易
     r"关税.*(?:升级|新|报复|制裁)",
     r"制裁.*(?:新|升级|全面)",
-    r"战争|开战|入侵|核|导弹.*发射",
+    # 战争/地缘: 移除过宽的'核'/'战争'独立匹配，避免'核聚变''硬核科技''核心''贸易战'误触
+    r"(?:地缘|边境|朝鲜|伊朗).*(?:冲突|风险|升级|紧张|军事行动|交火)|开战|开火|空袭|轰炸|入侵|击落|军事(?:冲突|行动|升级|打击|对抗|演习|部署)|核(?:威胁|武器|弹头|试验|攻击|冲突|导弹|战争|潜艇|问题|危机|设施)|导弹.*(?:发射|试射|打击)",
     # 系统性能源
     r"原油.*(?:跌破|暴跌|崩盘|断供)",
     r"石油.*(?:禁运|制裁|断供)",
     r"能源危机|粮食危机",
     # 系统金融
     r"银行.*(?:倒闭|挤兑|破产|接管|危机)",
-    r"金融危机|债务危机|违约潮|系统性",
+    r"金融危机|债务危机|违约潮|系统性(?:风险|危机|金融|下跌|崩塌)",
     # AI/科技板块重挫
     r"半导体.*(?:暴跌|熔断|崩盘|跌幅)",
     r"科技股.*(?:暴跌|熔断|崩盘|重挫)",

scripts/stale_push_wlin.py

@@ -708,6 +708,7 @@ def main():
         sig = d.get("timing_signal", "")
         sector = d.get("sector_context", "")
         tech = d.get("tech_snapshot", "")
+        mtf_ctx = d.get("multi_tf_context", "")
         note = d.get("note", "")
         d_factors = d.get("signal_factors", [])
         cat = d.get("stock_category", "")
@@ -807,6 +808,9 @@ def main():
             f"    仓位：理论{theo_pct}%×总资产 | 建议{actual_pct}%（{details}）"
         )
         
+        if mtf_ctx:
+            lines[-1] += f"\n    均线{mtf_ctx}"
+        
         if swap_text:
             lines[-1] += f"\n    {swap_text}"