diff --git a/bitmart/回测-三分之一策略.py b/bitmart/回测-三分之一策略.py
index a9e3b06..3266c3c 100644
--- a/bitmart/回测-三分之一策略.py
+++ b/bitmart/回测-三分之一策略.py
@@ -1,27 +1,29 @@
"""
-量化交易回测系统 - 三分之一回归策略（优化版）
+量化交易回测系统 - 三分之一回归策略（双向触发版）
========== 策略规则 ==========
-1. 开多条件：
- - 找到实体>=0.1的前一根K线（如果前一根实体<0.1，继续往前找）
- - 前一根是阴线（close < open）
- - 当前K线的最高价（包括影线）涨到前一根阴线实体的 1/3 处
- - 即：当前high >= prev_close + (prev_open - prev_close) / 3
-
-2. 平多/开空条件：
- - 找到实体>=0.1的前一根K线（如果前一根实体<0.1，继续往前找）
- - 前一根是阳线（close > open）
- - 当前K线的最低价（包括影线）跌到前一根阳线实体的 1/3 处
- - 即：当前low <= prev_close - (prev_close - prev_open) / 3
+1. 触发价格计算（基于有效的前一根K线，实体>=0.1）：
+ - 做多触发价格 = 前一根收盘价 + 实体/3（向上突破1/3）
+ - 做空触发价格 = 前一根收盘价 - 实体/3（向下突破1/3）
+
+2. 信号触发条件（无论前一根是阴线还是阳线）：
+ - 当前K线最高价 >= 做多触发价格 → 做多信号
+ - 当前K线最低价 <= 做空触发价格 → 做空信号
3. 执行逻辑：
- - 做多时遇到开空信号 -> 平多并反手开空
- - 做空时遇到开多信号 -> 平空并反手开多
+ - 做多时遇到做空信号 -> 平多并反手开空
+ - 做空时遇到做多信号 -> 平空并反手开多
+ - 如果同时触发两个方向，以距离开盘价更近的方向优先
4. 实体过滤：
- 如果前一根K线的实体部分（|open - close|）< 0.1，继续往前查找
- - 直到找到实体>=0.1的K线，再用那根K线来判断1/3位置
+ - 直到找到实体>=0.1的K线，再用那根K线来计算触发价格
+
+示例：
+ 前一根K线：开盘3200，收盘3100（阴线，实体=100）
+ - 做多触发价格 = 3100 + 100/3 = 3133.33（价格反弹到这里做多）
+ - 做空触发价格 = 3100 - 100/3 = 3066.67（价格继续下跌到这里做空）
"""
import datetime
@@ -37,7 +39,7 @@ try:
import plotly.graph_objects as go
except Exception:
go = None
-from models.bitmart_klines import BitMartETH15M
+from models.bitmart_klines import BitMartETH5M
# 配置中文字体
import matplotlib.font_manager as fm
@@ -111,64 +113,80 @@ def find_valid_prev_bar(all_data: List[Dict], current_idx: int, min_body_size: f
return None, None
-def get_one_third_level(prev):
+def get_one_third_levels(prev):
"""
- 计算前一根K线实体的 1/3 回归位置
- 返回：(触发价格, 方向)
- - 如果前一根是阴线：返回向上1/3价格，方向为 'long'
- - 如果前一根是阳线：返回向下1/3价格，方向为 'short'
+ 计算前一根K线实体的 1/3 双向触发价格
+ 返回：(做多触发价格, 做空触发价格)
+
+ 无论阴线还是阳线：
+ - 做多触发价格 = 收盘价 + 实体/3（向上突破1/3）
+ - 做空触发价格 = 收盘价 - 实体/3（向下突破1/3）
"""
p_open = float(prev['open'])
p_close = float(prev['close'])
- if is_bearish(prev): # 阴线，向上回归
- # 阴线实体 = open - close
- body = p_open - p_close
- trigger_price = p_close + body / 3 # 从低点涨 1/3
- return trigger_price, 'long'
+ body = abs(p_open - p_close)
- elif is_bullish(prev): # 阳线，向下回归
- # 阳线实体 = close - open
- body = p_close - p_open
- trigger_price = p_close - body / 3 # 从高点跌 1/3
- return trigger_price, 'short'
+ if body < 0.001: # 十字星，忽略
+ return None, None
- return None, None
+ # 双向触发价格
+ long_trigger = p_close + body / 3 # 向上1/3触发做多
+ short_trigger = p_close - body / 3 # 向下1/3触发做空
+
+ return long_trigger, short_trigger
def check_trigger(all_data: List[Dict], current_idx: int, min_body_size: float = 0.1):
"""
- 检查当前K线是否触发了交易信号
+ 检查当前K线是否触发了交易信号（双向检测）
返回：(方向, 触发价格, 有效前一根K线索引) 或 (None, None, None)
- 规则：考虑影线部分（high/low），因为实际交易中价格会到达影线位置
+
+ 规则：
+ - 当前K线高点 >= 做多触发价格 → 做多信号
+ - 当前K线低点 <= 做空触发价格 → 做空信号
+ - 如果同时触发两个方向，以先触发的为准（这里简化为优先做空，因为下跌更快）
"""
if current_idx <= 0:
return None, None, None
curr = all_data[current_idx]
- # 查找实体>=0.1的前一根K线
+ # 查找实体>=min_body_size的前一根K线
valid_prev_idx, prev = find_valid_prev_bar(all_data, current_idx, min_body_size)
if prev is None:
return None, None, None
- trigger_price, direction = get_one_third_level(prev)
+ long_trigger, short_trigger = get_one_third_levels(prev)
- if trigger_price is None:
+ if long_trigger is None:
return None, None, None
- # 使用影线部分（high/low）来判断，因为实际交易中价格会到达这些位置
+ # 使用影线部分（high/low）来判断
c_high = float(curr['high'])
c_low = float(curr['low'])
- # 做多：前一根阴线，当前K线的最高价（包括影线）达到触发价格
- if direction == 'long' and c_high >= trigger_price:
- return 'long', trigger_price, valid_prev_idx
+ # 检测是否触发
+ long_triggered = c_high >= long_trigger
+ short_triggered = c_low <= short_trigger
- # 做空：前一根阳线，当前K线的最低价（包括影线）达到触发价格
- if direction == 'short' and c_low <= trigger_price:
- return 'short', trigger_price, valid_prev_idx
+ # 如果两个方向都触发，需要判断哪个先触发
+ # 简化处理：比较触发价格距离开盘价的远近，更近的先触发
+ if long_triggered and short_triggered:
+ c_open = float(curr['open'])
+ dist_to_long = abs(long_trigger - c_open)
+ dist_to_short = abs(short_trigger - c_open)
+ if dist_to_short <= dist_to_long:
+ return 'short', short_trigger, valid_prev_idx
+ else:
+ return 'long', long_trigger, valid_prev_idx
+
+ if short_triggered:
+ return 'short', short_trigger, valid_prev_idx
+
+ if long_triggered:
+ return 'long', long_trigger, valid_prev_idx
return None, None, None
@@ -200,7 +218,7 @@ def backtest_one_third_strategy(dates: List[str]):
all_data: List[Dict] = []
for d in dates:
- day_data = get_data_by_date(BitMartETH15M, d)
+ day_data = get_data_by_date(BitMartETH5M, d)
all_data.extend(day_data)
logger.info(f"总共查询了 {len(dates)} 天，获取到 {len(all_data)} 条K线数据")
diff --git a/bitmart/回测图表.png b/bitmart/回测图表.png
index a944312..d3df2fd 100644
Binary files a/bitmart/回测图表.png and b/bitmart/回测图表.png differ
diff --git a/bitmart/回测图表_交互式.html b/bitmart/回测图表_交互式.html
index c13a2f4..1b3357f 100644
--- a/bitmart/回测图表_交互式.html
+++ b/bitmart/回测图表_交互式.html
@@ -3883,6 +3883,6 @@ maplibre-gl/dist/maplibre-gl.js:
window.Plotly = Plotly;
return Plotly;
-}));
+}));