入场出场置信度根据市场状态动态调整

freqtrade/templates/freqaiprimer.py

@@ -227,11 +227,9 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
     # 入场间隔控制参数（分钟）
     entry_interval_minutes = IntParameter(20, 200, default=42, optimize=True, load=True, space='buy')
     
-    # ML 审核官：entry_signal 拒绝入场的阈值（越高越宽松，越低越严格）
-    ml_entry_signal_threshold = DecimalParameter(0.05, 0.85, decimals=2, default=0.78, optimize=True, load=True, space='buy')
-    
-    # ML 审核官：exit_signal 拒绝出场的阈值（越高越宽松，越低越严格）
-    ml_exit_signal_threshold = DecimalParameter(0.05, 0.85, decimals=2, default=0.68, optimize=True, load=True, space='buy')
+    # ML 审核官阈值已改为根据市场状态动态调整，不再使用固定参数
+    # strong_bull: 入场0.15/出场0.85, weak_bull: 0.325/0.675, neutral: 0.50/0.50
+    # weak_bear: 0.675/0.325, strong_bear: 0.85/0.15
     
     # FreqAI 标签定义：entry_signal 的洛底上涨幅度（%）
     freqai_entry_up_percent = DecimalParameter(0.3, 2.0, decimals=2, default=0.5, optimize=True, load=True, space='buy')
@@ -809,6 +807,31 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
         except Exception as e:
             logger.error(f"[{pair}] 剧烈拉升检测过程中发生错误: {str(e)}")
             return False
+    
+    def get_ml_threshold_by_market_state(self, market_state: str, threshold_type: str = 'entry') -> float:
+        """
+        根据市场状态动态获取 ML 审核官阈值
+        
+        Args:
+            market_state: 市场状态 (strong_bull, weak_bull, neutral, weak_bear, strong_bear)
+            threshold_type: 阈值类型 ('entry' 或 'exit')
+        
+        Returns:
+            float: 动态计算的阈值
+        """
+        # 市场状态到阈值的映射
+        thresholds_map = {
+            'strong_bull': {'entry': 0.15, 'exit': 0.85},
+            'weak_bull': {'entry': 0.325, 'exit': 0.675},
+            'neutral': {'entry': 0.50, 'exit': 0.50},
+            'weak_bear': {'entry': 0.675, 'exit': 0.325},
+            'strong_bear': {'entry': 0.85, 'exit': 0.15}
+        }
+        
+        # 默认值（如果市场状态未知）
+        default_threshold = 0.50
+        
+        return thresholds_map.get(market_state, {}).get(threshold_type, default_threshold)
             
     def confirm_trade_entry(
         self,
@@ -916,12 +939,13 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
                         if entry_prob is not None:
                             # 确保概率在 [0, 1] 范围内（分类器输出可能有浮点误差）
                             entry_prob = max(0.0, min(1.0, entry_prob))
-                            entry_threshold = self.ml_entry_signal_threshold.value
+                            # 根据市场状态动态获取入场阈值
+                            entry_threshold = self.get_ml_threshold_by_market_state(market_state, 'entry')
                             if entry_prob < entry_threshold:
-                                self.strategy_log(f"[{pair}] ML 审核官拒绝入场: entry_signal 概率 {entry_prob:.2f} < 阈值 {entry_threshold:.2f}（上涨概率低，不宜入场）")
+                                self.strategy_log(f"[{pair}] ML 审核官拒绝入场: entry_signal 概率 {entry_prob:.2f} < 阈值 {entry_threshold:.2f}（市场: {market_state}）")
                                 allow_trade = False
                             else:
-                                self.strategy_log(f"[{pair}] ML 审核官允许入场: entry_signal 概率 {entry_prob:.2f} >= 阈值 {entry_threshold:.2f}")
+                                self.strategy_log(f"[{pair}] ML 审核官允许入场: entry_signal 概率 {entry_prob:.2f} >= 阈值 {entry_threshold:.2f}（市场: {market_state}）")
                 except Exception as e:
                     logger.warning(f"[{pair}] ML 审核官检查失败，忽略 ML 过滤: {e}")
         return allow_trade
@@ -989,9 +1013,12 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
 
                     # 从 kwargs 获取当前利润，freqtrade 会传入 current_profit
                     current_profit = float(kwargs.get('current_profit', 0.0))
+                    
+                    # 获取市场状态
+                    market_state = str(last_row.get('market_state', 'neutral'))
 
-                    # 获取出场一字基础阈值
-                    base_threshold = self.ml_exit_signal_threshold.value
+                    # 根据市场状态动态获取出场阈值
+                    base_threshold = self.get_ml_threshold_by_market_state(market_state, 'exit')
 
                     # 计算持仓时长（分钟）
                     try:
@@ -1041,6 +1068,7 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
                             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" | 原应出场原因: {exit_reason} | 持仓: {trade_age_minutes:.1f}min, 利润: {current_profit:.4f}"
                             f" | 波动率AI: {future_vol_signal if future_vol_signal is not None else 'N/A'}"
+                            f" | 市场: {market_state}"
                         )
                         allow_exit = False
                     else:
@@ -1048,6 +1076,7 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
                             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" | 出场原因: {exit_reason} | 持仓: {trade_age_minutes:.1f}min, 利润: {current_profit:.4f}"
                             f" | 波动率AI: {future_vol_signal if future_vol_signal is not None else 'N/A'}"
+                            f" | 市场: {market_state}"
                         )
         except Exception as e:
             logger.warning(f"[{pair}] ML 审核官出场检查失败，允许出场: {e}")