出场置信度+入场置信度
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77
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@ -1,42 +1,73 @@
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# FreqAI Primer 策略更新日志
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## 2025-12-23: ML 审核官逻辑优化
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## 2025-12-23: ML 审核官双重过滤机制（最终版）
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### 核心变更
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将 ML 审核官（exit_signal 置信度判断）从 **入场过滤** 改为 **出场过滤**，实现更激进的持仓策略。
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实现 ML 审核官在 **入场和出场两个阶段** 的双重过滤，最大化利用 AI 预测能力。
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### 具体改动
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#### 1. 移除入场阶段的 ML 审核官
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- **旧逻辑**：在 `confirm_trade_entry` 中，若 `exit_signal` 概率高（容易下跌），则拒绝入场
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- **问题**：这会错过很多有效入场机会，因为短期波动不代表整体趋势
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#### 1. 入场阶段 - ML 审核官（防止下跌前入场）
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**位置**：`confirm_trade_entry` 方法
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#### 2. 新增出场阶段的 ML 审核官
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- **新逻辑**：在 `confirm_trade_exit` 中，只有当 `exit_signal` 概率 **>=** 阈值时才允许出场
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- **效果**：
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- 防止止盈过早，让利润充分增长
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- 在 AI 判断上涨概率高时强制继续持仓
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- 只在 AI 确认下跌信号强烈时才出场
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**逻辑**：
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- 检查 `exit_signal` 概率
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- 如果 exit_signal 概率 **> 0.65**（默认阈值），说明价格容易下跌，**拒绝入场**
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- 防止在即将下跌的时机错误入场
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#### 3. 参数说明
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- 使用现有 hyperopt 参数：`ml_exit_signal_threshold`（默认 0.65）
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- **入场时**（已移除）：exit_prob > 0.65 拒绝入场
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- **出场时**（新增）：exit_prob < 0.65 拒绝出场（继续持仓）
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**日志示例**：
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```
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[BTC/USDT] ML 审核官拒绝入场: exit_signal 概率 0.78 > 阈值 0.65（容易下跌，不宜入场）
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```
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### 设计理念
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符合"让利润奔跑，截断亏损"的交易哲学：
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- 入场：依赖传统技术指标，保证信号充足
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- 出场：由 AI 审核，确保真正的趋势反转才离场
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#### 2. 出场阶段 - ML 审核官（防止上涨中过早离场）
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**位置**：`confirm_trade_exit` 方法
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### 日志输出
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**逻辑**：
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- 检查 `exit_signal` 概率
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- 如果 exit_signal 概率 **< 0.65**（默认阈值），说明上涨概率高，**拒绝出场**（继续持仓）
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- 只有当 AI 确认下跌信号强烈时才允许出场
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**日志示例**：
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```
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[BTC/USDT] ML 审核官拒绝出场: exit_signal 概率 0.35 < 阈值 0.65（上涨概率高，继续持仓）, 出场原因: roi
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[ETH/USDT] ML 审核官允许出场: exit_signal 概率 0.78 >= 阈值 0.65, 出场原因: sell_signal
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```
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#### 3. 参数配置
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- **参数名称**：`ml_exit_signal_threshold`
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- **默认值**：0.65
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- **可优化范围**：0.50 - 0.85
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- **调整建议**：
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- 提高阈值（如 0.75）：更宽松，信号量增加但质量可能下降
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- 降低阈值（如 0.55）：更严格，过滤更多信号但质量更高
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### 设计理念
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ML 审核官作为 **双向守门员**：
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1. **入场守门**：防止在下跌前进入
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2. **出场守门**：防止在上涨中过早离场
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3. **信号质量优先**：宁可错过，不可做错
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### FreqAI 配置更新
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同时更新了 `config_freqai_primer.json` 配置文件，新增关键参数：
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```json
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"freqai": {
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"train_period_days": 15, // 训练数据周期
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"backtest_period_days": 3, // 回测滚动周期
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||||
"purge_old_models": 2, // 保留模型数量
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||||
"use_SVM_to_remove_outliers": true, // 离群值检测
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||||
"DI_threshold": 0.9 // 异常指数阈值
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}
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```
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**重要提示**：回测时至少准备 **20天以上** 的历史数据（15天训练 + 5天回测）
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## 使用建议
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1. 回测时观察是否会导致持仓时间过长
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2. 如果发现过度持仓，可以降低 `ml_exit_signal_threshold` 阈值（如 0.55）
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3. 如果出场过于频繁，可以提高阈值（如 0.75）
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1. **首次回测**：使用默认阈值 0.65 观察效果
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2. **信号过少**：提高阈值到 0.70-0.75
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3. **持仓过久**：降低出场阈值到 0.55-0.60
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4. **入场过多**：降低入场阈值到 0.55-0.60
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5. **数据准备**：确保至少有 20 天历史数据用于 FreqAI 训练
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@ -20,28 +20,28 @@
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"add_position_multiplier": 1.15,
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"max_entry_adjustments": 4,
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"stake_divisor": 9.3,
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"bb_length": 16,
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"bb_lower_deviation": 1.03,
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"bb_std": 2.8,
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||||
"bb_width_threshold": 0.015,
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||||
"h1_max_candles": 112,
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||||
"h1_max_consecutive_candles": 2,
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||||
"h1_rapid_rise_threshold": 0.143,
|
||||
"bb_length": 30,
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||||
"bb_lower_deviation": 1.01,
|
||||
"bb_std": 1.6,
|
||||
"bb_width_threshold": 0.016,
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||||
"h1_max_candles": 213,
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||||
"h1_max_consecutive_candles": 3,
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||||
"h1_rapid_rise_threshold": 0.118,
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||||
"min_condition_count": 3,
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||||
"rsi_bull_threshold": 45,
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||||
"rsi_length": 21,
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||||
"rsi_oversold": 30,
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||||
"stochrsi_bull_threshold": 32,
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||||
"stochrsi_neutral_threshold": 28,
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||||
"volume_multiplier": 1.8
|
||||
"rsi_length": 18,
|
||||
"rsi_oversold": 31,
|
||||
"stochrsi_bull_threshold": 31,
|
||||
"stochrsi_neutral_threshold": 27,
|
||||
"volume_multiplier": 1.2
|
||||
},
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||||
"sell": {
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||||
"exit_bb_upper_deviation": 0.98,
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||||
"exit_volume_multiplier": 2.8,
|
||||
"exit_bb_upper_deviation": 0.99,
|
||||
"exit_volume_multiplier": 2.4,
|
||||
"roi_param_a": -6e-05,
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||||
"roi_param_k": 72,
|
||||
"roi_param_t": 0.061,
|
||||
"rsi_overbought": 66
|
||||
"roi_param_k": 108,
|
||||
"roi_param_t": 0.101,
|
||||
"rsi_overbought": 70
|
||||
},
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||||
"protection": {}
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||||
},
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@ -743,7 +743,39 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
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#logger.info(f"[{pair}] 由于检测到剧烈拉升，取消入场交易")
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allow_trade = False
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# 注：ML 审核官逻辑已移动到 confirm_trade_exit 中，用于过滤出场
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# 检查3：ML 审核官（FreqAI 过滤低质量入场）
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# 逻辑：用 exit_signal 概率来判断——若"退出概率高"说明价格容易跌，则拒绝入场
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if allow_trade:
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try:
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df, _ = self.dp.get_analyzed_dataframe(pair, self.timeframe)
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if len(df) > 0:
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last_row = df.iloc[-1]
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exit_prob = None
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# 优先使用 FreqAI 的 exit_signal 预测列（例如 &-exit_signal_prob 或 &-exit_signal）
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if '&-exit_signal_prob' in df.columns:
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exit_prob = float(last_row['&-exit_signal_prob'])
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elif '&-s-exit_signal_prob' in df.columns:
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exit_prob = float(last_row['&-s-exit_signal_prob'])
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||||
elif '&-exit_signal' in df.columns:
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||||
val = last_row['&-exit_signal']
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if isinstance(val, (int, float)):
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exit_prob = float(val)
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else:
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# 文本标签时，简单映射为 0/1
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exit_prob = 1.0 if str(val).lower() in ['exit', 'sell', '1'] else 0.0
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if exit_prob is not None:
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# 阈值：如果"应该退出"的概率 > 阈值，说明价格很可能下跌，拒绝入场
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# 使用 hyperopt 参数，默认 0.65（比之前的 0.5 更宽松）
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exit_threshold = self.ml_exit_signal_threshold.value
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if exit_prob > exit_threshold:
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logger.info(f"[{pair}] ML 审核官拒绝入场: exit_signal 概率 {exit_prob:.2f} > 阈值 {exit_threshold:.2f}（容易下跌，不宜入场）")
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||||
allow_trade = False
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||||
# else:
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||||
# logger.info(f"[{pair}] ML 审核官允许入场: exit_signal 概率 {exit_prob:.2f} <= {exit_threshold:.2f}")
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||||
except Exception as e:
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||||
logger.warning(f"[{pair}] ML 审核官检查失败，忽略 ML 过滤: {e}")
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||||
# 如果允许交易，更新最后一次入场时间并输出价格信息
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||||
if allow_trade:
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||||
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