出场置信度+入场置信度+log+4

freqtrade/templates/freqaiprimer.py

@@ -838,17 +838,47 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
                         exit_prob = 1.0 if str(val).lower() in ['exit', 'sell', '1'] else 0.0
                 
                 if exit_prob is not None:
-                    # ML 审核官逻辑：只有当 exit_signal 概率足够高时才允许出场
-                    # 使用 hyperopt 参数，默认 0.65
-                    exit_threshold = self.ml_exit_signal_threshold.value
-                    if exit_prob < exit_threshold:
-                        logger.info(f"[{pair}] ML 审核官拒绝出场: exit_signal 概率 {exit_prob:.2f} < 阈值 {exit_threshold:.2f}（上涨概率高，继续持仓）, 出场原因: {exit_reason}")
+                    # ML 审核官逻辑：使用动态阈值，仅对“盈利单 + 策略型 exit_signal”做轻量终审
+                    base_threshold = self.ml_exit_signal_threshold.value
+
+                    # 从 kwargs 获取当前利润，freqtrade 会传入 current_profit
+                    current_profit = float(kwargs.get('current_profit', 0.0))
+
+                    # 若为亏损单（current_profit <= 0），不启用 ML 审核官，直接允许出场
+                    if current_profit <= 0:
+                        logger.info(f"[{pair}] ML 审核官跳过出场审核: 当前利润 {current_profit:.4f} <= 0, 允许出场, 出场原因: {exit_reason}")
+                        return True
+
+                    # 计算持仓时长（分钟）
+                    try:
+                        trade_age_minutes = max(0.0, (current_time - trade.open_date_utc).total_seconds() / 60.0)
+                    except Exception:
+                        trade_age_minutes = 0.0
+
+                    # 基于持仓时长的阈值衰减：持仓越久，阈值越低，越容易出场
+                    age_factor = min(trade_age_minutes / (24 * 60.0), 1.0)  # 0~1，对应 0~24 小时+
+                    dynamic_threshold = base_threshold * (1.0 - 0.3 * age_factor)
+
+                    # 小利润单（<=2%）再额外放宽 20%
+                    if current_profit <= 0.02:
+                        dynamic_threshold *= 0.8
+
+                    # 设定下限，避免阈值过低
+                    dynamic_threshold = max(0.05, dynamic_threshold)
+
+                    if exit_prob < dynamic_threshold:
+                        logger.info(
+                            f"[{pair}] ML 审核官拒绝出场: exit_signal 概率 {exit_prob:.2f} < 动态阈值 {dynamic_threshold:.2f}"
+                            f"（base={base_threshold:.2f}, trade_age_min={trade_age_minutes:.1f}, current_profit={current_profit:.4f}），继续持仓, 出场原因: {exit_reason}"
+                        )
                         allow_exit = False
                     else:
-                        logger.info(f"[{pair}] ML 审核官允许出场: exit_signal 概率 {exit_prob:.2f} >= 阈值 {exit_threshold:.2f}, 出场原因: {exit_reason}")
+                        logger.info(
+                            f"[{pair}] ML 审核官允许出场: exit_signal 概率 {exit_prob:.2f} >= 动态阈值 {dynamic_threshold:.2f}"
+                            f"（base={base_threshold:.2f}, trade_age_min={trade_age_minutes:.1f}, current_profit={current_profit:.4f}），出场原因: {exit_reason}"
+                        )
         except Exception as e:
-            logger.warning(f"[{pair}] ML 审核官出场检查失败，允许出场: {e}")
-        
+            logger.warning(f"[{pair}] ML 审核官出场检查失败，允许出场: {e}")        
         return allow_exit
             
     def custom_stoploss(self, pair: str, trade: 'Trade', current_time, current_rate: float,