SteamTradingSiteTracker 自动追踪四平台挂刀比例5 分钟部署 Steam 挂刀行情站【免费下载链接】SteamTradingSiteTrackerSteam 挂刀行情站 —— 24小时更新的 BUFF IGXE C5 UUYP ECO 挂刀比例数据 | Track cheap Steam Community Market items on buff.163.com, igxe.cn, c5game.com, youpin898.com and ecosteam.cn.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker晚上十一点你想把一把刀挂出去但 BUFF、C5、UUYP 和 Steam 市场四个页面给出的价格互不相同还要手动扣掉 Steam 5% 加发行商 10% 的手续费才知道哪边最划算——逐个平台查一遍十分钟过去了行情也变了。开源项目 SteamTradingSiteTrackerSteam 挂刀行情站就是替你干这件事的它 24 小时轮询 BUFF、IGXE、C5、UUYP 四个平台约 6.4 万个 CSGO 与 DOTA2 饰品的挂单重点饰品约 10 分钟刷新一次直接给出扣除手续费后的挂刀比例。你只需要看一个数字省掉的是手动比价和心算手续费的整个环节。这个项目到底在替你做什么整条链路是四个 Python 模块加两个存储节点代码都放在 scripts/ 目录下元数据层start_meta_crawler.py带上平台 cookie 去 BUFF、IGXE、C5、UUYP 和 Steam Market 拉取饰品列表把同一个饰品在五个市场的 ID 对齐后写进 MongoDB 的 meta 集合元数据有效期 14 天到期自动重爬。调度层start_task_mapper.py先做增量同步新上架的饰品建条目、已下架的删条目然后按上一轮算出的weighted_ratio把所有饰品分成三档——前 10%、10%~30%、其余——每档挑最久没更新的 600 个生成抓取任务塞进 Redis 任务池在途任务上限 800。也就是说比例越低、越冷门的饰品被翻牌的频率越高。抓取层start_data_fetcher.py起 4 个并行工作进程走代理按固定顺序请求先查 Steam 市场 24 小时成交量再拉买卖订单簿最后抓四个平台的挂单数据。某个饰品缺哪个平台的 ID任务里就自动不含哪一步。计算层start_result_collector.py拿到完整结果后把 24 小时成交不足 2 笔的饰品直接标记跳过其余按挂单深度取每个平台的最优价/稳妥价8 元以上取第 1、第 3 低挂单8 元以下取前 10 挂单均价反推 Steam 侧实际到手金额算出买/卖/交易 × 最优/稳妥共 6 种口径的挂刀比例再用0.4×买入 0.2×卖出 0.4×交易加权回写优先级——和调度层形成闭环。上图从 Proxy Source、Meta Crawler、Data Crawler、Task PoolRedis到 Data/Meta 两个 MongoDB 集合的完整数据流右侧 Django 与微信小程序从 Data 集合读取 price、ratio、age 做展示5 分钟跑起来环境要求Python 3.8、本机可连的 MongoDB 和 Redis、一个可用的 HTTP 代理池以及 BUFF、C5、UUYP 三个平台的登录 cookie。第 1 步拉代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker cd SteamTradingSiteTracker第 2 步填配置。打开 scripts/database.py把MONGODB_PORT和REDIS_PORT改成你的实际端口把三段 cookie 分别写进 scripts/secrets/ 下的buff_cookie.txt、c5_cookie.txt、uuyp_cookie.txt断言会检查 session/C5Login/Bearer 关键字格式不对会直接报错再实现scripts/utils.py里的load_proxies返回形如127.0.0.1:1234的代理列表。第 3 步按依赖顺序起四个进程python scripts/start_meta_crawler.py python scripts/start_task_mapper.py python scripts/start_data_fetcher.py python scripts/start_result_collector.pymeta 爬一轮后任务池开始灌任务collector 每 10 秒扫一次完成任务落库。跑完一个完整周期重点饰品约 10 分钟MongoDB 的 data 集合里就能查到带weighted_ratio和各平台比例字段的记录。三种典型用法行情主页示例左侧行情摘要给出当前挂刀指数表格按最优挂刀比例排序每一行都能看到四个平台的参考价和 Steam 挂单第一次买刀的收藏玩家——你不需要懂套利只需要避免买贵按平台筛选后对比同一个饰品在四家的最优购买比例挑最低的平台挂单吃单先看日成交额那一列个位数的直接放弃成交不活跃的饰品挂单价不代表真实市场价把 Steam 市场的买卖单头和平台价放在一起看确认差价不是手续费吃出来的假象。盯卖出窗口的商人——目标是手续费之后实际到手最多的那个平台用卖出比例排序而不是裸价排序它已经把 15% 的手续费反算进去了结合稳妥卖出比例第 3 低挂单口径设心理价位比盯最低价挂单更不容易砸手里关注近期成交比例——以 Steam 市场 24 小时成交中位数成交的口径反映的是流动性好的真实走货价适合判断当前是出货窗口还是观望窗口。批量跑数据的工作室——把数据库当原料用直接查询 data 集合导出全量比例字段本地执行你自己的筛选规则比如比例 0.8 且日成交 100 笔对选出的池子连续观察多轮weighted_ratio变化验证价差是持续存在还是单次挂单噪声用 12 小时一份的 DataDumps 存档做回测统计你这条筛选规则在历史上的命中率再决定下单频率。让数据更准更快的调优项调优项位置作用与取舍代理池scripts/utils.py的load_proxies采集成功率的直接来源Steam 订单接口限流最严最吃代理质量抓取并发start_data_fetcher.py的N_PROCESSES默认 4调高可加快清空任务池过高容易触发平台风控单请求超时同文件TIMEOUT默认 12 秒调低对烂代理更敏感但慢请求会拖长整个任务单品重试上限同文件N_TRIALS默认 80失败超过次数的饰品会被移出任务池等下一轮调度在途任务上限start_task_mapper.py里的 800 阈值控制整体吞吐机器弱就调小流动性门槛fetcher 与 collector 里count_in_24 2的判断调低可覆盖长尾饰品但请求量和低质比例会一起上升另外提醒一点cookie 是有生命周期的start_meta_crawler.py启动时只校验格式不校验时效过期 cookie 表现为整轮抓取静默失败需要定期更换。遇到问题先看这里数据停更或更新变慢① 看 loguru 日志里每条记录的age该饰品距上次成功更新的时长普遍变大说明抓取端出了问题② 换一批代理测load_proxies的输出确认代理池没有整体失效③ 检查三个 cookie 文件是否过期。某个平台挂单列表为空、比例显示为极低值平台返回 404 通常意味着该饰品没在这个平台挂单collector 会把对应价格置为 9999999这是数据里的正常状态而非故障。只有当同一个平台对所有饰品都为空时才需要查 cookie 或接口格式。比例和手算对不上先确认口径挂刀比例的分母是Steam 侧扣除 5% Steam 手续费 10% 发行商手续费后的实际到手价由utils.py的calculate_after_fee反推再确认比较的是最优还是稳妥价高价款两者差一档挂单。口径一致后再有偏差才需要怀疑原始挂单数据。历史数据能读出什么项目维护了两份可公开获取的历史数据DataDumps 是从 2022-04-25 起每 12 小时存一份的 Priority 数据库完整存档SteamBuffSnapshot 是 2022-02-14 期间 BUFF 平台 DOTA2 与 CSGO 全部饰品价格连同 Steam Market 数据的快照附带一个基于历史数据反推低比例饰品池筛选规则的 demo。上图挂刀指数在 1%~50% 分位上的走势横轴覆盖 2022 年 5 月至 2023 年 11 月从这份历史数据里能读出三条规律指数有明显的周期节奏整体从约 0.75 爬升到 0.95 附近2023 年 5 月见一波高峰9 月再冲高后于 11 月快速回落至 0.72 一线——大盘同涨同跌批量操作择时比挑单品更重要。分位差长期存在1% 分位与 50% 分位的线常年拉开约 0.05~0.1 的距离说明任意时点都存在一批比例显著偏低对买家便宜的饰品筛选规则是有用武之地的。波动集中在个别时段大部分月份各分位线贴得较近急涨急跌只出现在少数窗口这意味着平时攒池子、窗口期集中出手的策略比全天候高频操作更符合数据表现。接下来你可以做什么仓库侧还发布了两份配套资产DOTA2 与 CS2 饰品在 Steam Market 与第三方平台之间的 ID 映射表以及一份用于无监督识别机器人流量的价格数据集做筛选或风控脚本的人可以直接取用。给你两个具体的下一步按上文三步把四个进程跑通一个完整周期然后抽查 data 集合里几条weighted_ratio的记录和站点页面展示核对一致确认链路没有配错取几份 12 小时的 DataDumps 存档写一条属于自己的筛选规则例如最优交易比例 0.8 且日成交 100回测它过去三个月的命中表现再决定要不要把它接进日常盯盘流程。【免费下载链接】SteamTradingSiteTrackerSteam 挂刀行情站 —— 24小时更新的 BUFF IGXE C5 UUYP ECO 挂刀比例数据 | Track cheap Steam Community Market items on buff.163.com, igxe.cn, c5game.com, youpin898.com and ecosteam.cn.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考