🏆 Trading Coach — AI交易复盘教练

别再凭感觉交易了。让数据告诉你哪里做对了，哪里需要改进。

将券商导出的CSV交易记录，转化为专业级复盘报告和可执行的改进建议。

✨ 核心能力

• 🔄智能导入— 自动识别5种券商格式，一键导入
• 📊FIFO配对— 自动把买卖配对成完整持仓周期
• 🎯8维度评分— 入场、出场、趋势、风险、行为...全面诊断
• 💡AI洞察— 10维度分析，找出你的交易盲点

🚀 快速开始

# 首次安装
git clone https://github.com/BENZEMA216/tradingcoach.git ~/tradingcoach
cd ~/tradingcoach
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt && cp config_template.py config.py

# 一键复盘
python scripts/import_trades.py /path/to/trades.csv  # 导入
python scripts/run_matching.py                        # 配对
python scripts/score_positions.py --all               # 评分
python scripts/analyze_scores.py                      # 报告

📈 支持券商

详见references/csv_formats.md

🎯 评分体系

8个维度，每个都有权重：

等级: A(90+) / B(80-89) / C(70-79) / D(60-69) / F(<60)

详见references/scoring_system.md

💡 AI洞察

10个维度深度分析你的交易模式：入场质量、出场时机、风险控制、持仓周期、费用侵蚀、历史对比、模式识别、根因分析、事件关联、改进建议

详见references/insight_dimensions.md

📊 输出示例

总持仓: 150笔 | 胜率: 62.5% | 总盈亏: $12,500 | 平均评分: 72.3 (C)

⚠️ 在超买区域做多 — 入场时RSI=75.2，建议避免RSI>70时追涨
✅ 止损执行良好 — 平均亏损控制在2.3%，纪律性强
💡 持仓时间偏短 — 平均持仓2.3天，考虑延长持有优质标的

☕ 支持作者

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