80 lines
3.2 KiB
Markdown
80 lines
3.2 KiB
Markdown
# 自适应三分位趋势策略
|
||
|
||
优化版实盘策略：趋势过滤 + 动态阈值 + 信号确认 + 完整风险管理。
|
||
|
||
## 目录结构
|
||
|
||
- `config.py` - 策略参数（趋势模式、止损止盈、确认条件等）
|
||
- `indicators.py` - EMA、ATR 指标
|
||
- `data_fetcher.py` - **Bitmart 方式**拉取 5/15/60 分钟 K 线（API 或 CSV）
|
||
- `strategy_core.py` - 趋势判断、有效 K 线、动态触发价、信号确认
|
||
- `backtest.py` - 回测引擎（硬止损、止盈、移动止损、时间止损）
|
||
- `trade.py` - 实盘交易入口（拉数据 + 信号，开平仓需对接现有 Bitmart 下单逻辑）
|
||
- `data/` - 回测用 K 线 CSV（可选，无则 API 拉取）
|
||
|
||
## 回测（先出数据再回测）
|
||
|
||
在**项目根目录** `lm_code` 下执行：
|
||
|
||
```bash
|
||
# 使用 API 拉取数据并回测（会请求 Bitmart 接口）
|
||
python adaptive_third_strategy/backtest.py --start 2025-01-01 --end 2025-01-30 --capital 10000
|
||
|
||
# 仅用本地已有 CSV 回测（需先抓过数据）
|
||
python adaptive_third_strategy/backtest.py --start 2025-01-01 --end 2025-01-30 --no-api
|
||
```
|
||
|
||
数据会保存到 `adaptive_third_strategy/data/kline_5m.csv`、`kline_15m.csv`、`kline_60m.csv`。
|
||
回测结果输出到控制台，交易明细保存到 `adaptive_third_strategy/backtest_trades.csv`。
|
||
|
||
## 仅抓取数据（Bitmart 方式）
|
||
|
||
与 `bitmart/回测.py`、`bitmart/抓取多周期K线.py` 相同的 API 调用方式：
|
||
|
||
```bash
|
||
cd adaptive_third_strategy && python -c "
|
||
from data_fetcher import fetch_multi_timeframe, save_klines_csv
|
||
import time, os
|
||
end_ts = int(time.time())
|
||
start_ts = end_ts - 30*24*3600
|
||
data = fetch_multi_timeframe(start_ts, end_ts, [5, 15, 60])
|
||
os.makedirs('data', exist_ok=True)
|
||
for step, klines in data.items():
|
||
save_klines_csv(klines, f'data/kline_{step}m.csv')
|
||
"
|
||
```
|
||
|
||
需在项目根目录 `lm_code` 下执行时，先 `import sys; sys.path.insert(0, '..')` 或使用：
|
||
|
||
```bash
|
||
python -c "
|
||
import sys, os
|
||
sys.path.insert(0, os.getcwd())
|
||
from adaptive_third_strategy.data_fetcher import fetch_multi_timeframe, save_klines_csv
|
||
import time
|
||
end_ts = int(time.time())
|
||
start_ts = end_ts - 30*24*3600
|
||
data = fetch_multi_timeframe(start_ts, end_ts, [5, 15, 60])
|
||
os.makedirs('adaptive_third_strategy/data', exist_ok=True)
|
||
for step, klines in data.items():
|
||
save_klines_csv(klines, f'adaptive_third_strategy/data/kline_{step}m.csv')
|
||
"
|
||
```
|
||
|
||
## 实盘
|
||
|
||
```bash
|
||
python adaptive_third_strategy/trade.py
|
||
```
|
||
|
||
当前 `trade.py` 只做：拉 5/15/60 数据、算信号、打日志/钉钉。实际开平仓需在 `run_loop` 里接入你现有的 Bitmart 下单方式（如 `交易/bitmart-三分之一策略交易.py` 的浏览器点击或 API 下单）。
|
||
|
||
## 策略要点
|
||
|
||
- **数据与周期**：主周期 5 分钟，趋势用 15 分钟 / 1 小时 EMA。
|
||
- **有效 K 线**：实体 ≥ max(ATR×0.1, 价格×0.05%)。
|
||
- **趋势过滤**：长期 1h EMA50/200，中期 15m EMA20/50，短期 5m 收盘 vs EMA9；保守模式要求中期+短期一致。
|
||
- **动态触发**：波动率系数 clamp(实体/ATR, 0.3, 3.0)，顺势方向更易触发。
|
||
- **信号确认**：收盘价、成交量、动量等至少满足 2 项。
|
||
- **风控**：硬止损 ATR×2、时间止损 3 根 K、移动止损（盈利 1×ATR 后 0.5×ATR 跟踪）、止盈目标 1.5/3/5×ATR。
|