class WeChatNotifier:
def __init__(self, webhook_url):
self.webhook_url = webhook_url
def send_alert(self, title, content, level=warning):
# level: info, warning, critical
colors = {infogreenwarningorangecriticalred}
data = {
gtyperkdown,
rkdown: {
content: f**{title}**＞ 級別：＜font color={colors【level】}＞{level.upper}＜/font＞＞ {content}＞ 時間：{dateti.now.strfti(%Y-%%d %H:%%S
}
}
try:
resp = requests.post(self.webhook_url, json=data, tiout=5)
return resp.status_code == 200
except Exception as e:
print(f微信傳送失敗: {e})
return False
他把市場異常檢測、策略健康度監控、以及通知模組整合到一起，形成了一個獨立的監控服務。這個服務作為守護程序，每五分鐘拉取一次最新資料和績效指標，執行檢測邏輯，一旦發現問題，立即透過微信推送。
為了測試，林晨故意修改了一個策略引數，讓它在回測中立刻表現失常。他點選執行監控服務，然後拿起手機等待。
不到兩分鐘。 “叮——”
微信提示音響起。他劃開螢幕，看到一條來自“企業微信應用”的訊息：
【策略健康度告警】
級別：WARNING 策略‘滬深300均值迴歸（改進版）’夏普比率（20日滾動）已降至0.15，低於長期均值0.82，統計檢驗顯著（p＜0.05）。建議立即審查策略引數或暫停該策略交易。 時間：2026-01-14 14:23:07
成了！
林晨盯著這條格式清晰、資訊明確的告警，一股強烈的滿足感湧了上來。這種感覺，比看到收益率數字跳動更踏實。這意味著他的系統從一個需要他時刻照看的“嬰兒”，開始向一個能自主報告狀態的“少年”邁進。風控的自動化，是量化交易走向成熟的關鍵一步。
他修復了測試用的錯誤引數，系統很快又恢復了正常。監控服務安靜地執行在後臺，像一名忠誠的哨兵。
下午的陽光開始西斜，透過窗戶，在書桌上投下長長的光影。林晨伸了個懶腰，看著螢幕上穩定執行的終端介面和監控日誌。系統的最後一個主要短板，被他用一天的時間基本補上了。
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