Grafana

跑一个量化策略需要的不只是策略本身——还需要一套支撑它运行、监控它状态、在出问题时及时告警的工具链。这篇文章分享我的完整工具栈，从策略执行到告警通知。 整体架构 策略层（Python） ↓ 交易指令 Binance API ↓ 执行结果 状态文件 / CF KV ↓ 指标 Prometheus + node_exporter ↓ 存储 Grafana 可视化 ↓ 告警规则 Alertmanager → Telegram 策略执行层 技术栈 语言：Python 3.11 Binance SDK：python-binance 定时任务：APScheduler 或系统 cron 依赖管理：requirements.txt + venv 目录结构 quant/ ├── strategy/ │ ├── main.py # 主策略逻辑（信号生成 + 下单） │ ├── signals.py # 指标计算（技术指标库） │ └── risk.py # 仓位管理、止损逻辑 ├── exchange/ │ └── binance_client.py # Binance API 封装 ├── monitor/ │ └── exporter.py # 状态指标写入 Prometheus 格式 ├── config/ │ └── settings.py # 配置（从环境变量读取） └── run.py # 入口 关键代码：状态指标暴露 策略运行时，把关键指标写成 Prometheus textfile 格式，供 node_exporter 抓取： ...

跑着量化策略和代理节点的服务器，没有监控是非常危险的。凌晨内存爆了、磁盘满了、策略挂了——如果没有告警，可能几个小时后才发现。 这篇文章从零开始，搭建一套完整的监控系统：被监控机器上跑 Node Exporter 采集指标，Prometheus 收集存储，Grafana 可视化展示，加上 Telegram 告警。 架构说明 被监控 VPS（N台） 监控中心 VPS（1台） ┌──────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ Node Exporter │ ──9100→ │ Prometheus（采集） │ │ Node Exporter │ ──9100→ │ Grafana（展示） │ │ Node Exporter │ ──9100→ │ Alertmanager（告警） │ └──────────────┘ └─────────────────────┘ 我的做法：一台小 VPS（1核1G 足够）作为监控中心，其他机器装 Node Exporter 暴露指标。 第一步：在被监控机器上安装 Node Exporter 每台要监控的 VPS 都要做这一步。 # 下载 Node Exporter（确认最新版本号） cd /tmp wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.8.2/node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz tar xzf node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz mv node_exporter-1.8.2.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/ 创建 systemd 服务： ...