入场更积极
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884bde6cdb
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d34de4d0d8
428
chat/result10.md
428
chat/result10.md
@ -242,3 +242,431 @@ def populate_exit_trend(self, df: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
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- 在极端市场条件下（如超买/超卖），策略能做出更有针对性的响应。
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是否需要我使用工具帮你直接写入文件？
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- Datetime: 2025-05-28 18:06:24
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- Model: _qwen3/qwen-plus-latest
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- Selected files:
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- freqtrade/templates/freqaiprimer.py
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> {
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> "extra_returns_per_train": {},
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> "filter_drop_index_training": null,
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> "labels_mean": {
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> "&-trend_strength": 0.0001847087009774315,
|
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> "&-volatility_forecast": 0.0021171169440760457,
|
||||
> "&-roi_target": 0.006475457617190003,
|
||||
> "&-stoploss_target": -0.0025405403328912545,
|
||||
> "&-buy_signal": 0.0065115471436013195,
|
||||
> "&-sell_signal": 0.004775134571974301
|
||||
> },
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||||
> "labels_std": {
|
||||
> "&-trend_strength": 0.0030047074726014993,
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||||
> "&-volatility_forecast": 0.002140140216254572,
|
||||
> "&-roi_target": 0.00411756364819356,
|
||||
> "&-stoploss_target": 0.002568168259505486,
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||||
> "&-buy_signal": 0.08043100706442746,
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||||
> "&-sell_signal": 0.06893716459061713
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||||
> },
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||||
>
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||||
> 这是币对BTC/USDT学习的结果,在文件sub-train-BTC_1748450347/cb_btc_1748450347_metadata.json里, 我的问题是, 上述代码获取到的stoploss_target 是针对“当前”币对的特定值对吧, 这是框架本身的能力,我理解的对吗
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>
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是的，你的理解 **完全正确** ✅
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### 🧠 你提出的问题非常关键：
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> 在代码中获取到的 `&-stoploss_target` 是不是针对“当前币对”的特定值？
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### ✅ 正确性分析
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在 Freqtrade + FreqAI 的框架中：
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1. **每个币对都会独立运行策略逻辑**
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- 每次调用 `populate_indicators()`、`custom_stoploss()` 等方法时，传入的 `metadata` 或 `trade` 对象都包含当前币对信息（如 `"BTC/USDT"`）。
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||||
- 所以你在策略中通过 `self.dp.get_analyzed_dataframe(pair, self.timeframe)` 获取的数据帧，是**当前币对的完整数据**。
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||||
2. **FreqAI 的预测也是按币对独立进行的**
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||||
- 当你调用 `dataframe = self.freqai.start(dataframe, metadata, self)` 时：
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||||
- FreqAI 会根据当前币对加载对应的模型（如果使用了 `identifier` 区分币种）。
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||||
- 预测结果（如 `&-stoploss_target`、`&-roi_target`）都是基于该币对的历史数据生成的。
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3. **因此：**
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```python
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||||
dataframe["&-stoploss_target"]
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```
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这个列的值是**当前币对**（例如 `"BTC/USDT"`）经过 FreqAI 学习后得到的预测值，具有**币种特异性**。
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### 🔍 从你提供的 JSON 数据来看
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```json
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{
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"labels_mean": {
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||||
"&-trend_strength": 0.0001847087...,
|
||||
"&-volatility_forecast": 0.0021171169...,
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||||
...
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||||
},
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||||
"labels_std": {
|
||||
...
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||||
}
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}
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```
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这些统计值也说明：
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- 这些列（包括 `&-stoploss_target`）是针对 `"BTC/USDT"` 币对训练得出的。
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- 如果你换一个币对（比如 `"ETH/USDT"`），这些值会不同，因为模型会为它单独训练或预测。
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### ✅ 总结
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| 问题 | 回答 |
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|------|------|
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| `&-stoploss_target` 是否是当前币对的特定值？ | ✅ 是的，它是基于当前币对的 FreqAI 预测结果。 |
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||||
| Freqtrade/FreqAI 是否支持币对级预测？ | ✅ 是的，这是框架原生支持的能力。 |
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||||
| 我是否可以放心地在 `custom_stoploss()` 中使用这个值？ | ✅ 完全可以，它就是为你当前交易的币对准备的。 |
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||||
如果你希望进一步利用这些统计值（如 `labels_mean`, `labels_std`）来做标准化处理或参数优化，我也可以帮你设计更高级的逻辑。需要的话请告诉我 👇
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- Datetime: 2025-05-28 18:07:43
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||||
- Model: _qwen3/qwen-plus-latest
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||||
- Selected files:
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||||
- freqtrade/templates/freqaiprimer.py
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||||
> 当前现有逻辑,对这些列的取值, 应用是否处于合理的范围
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||||
非常好的问题！
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我们来分析一下你当前策略中使用的几个关键列的取值范围，并判断它们是否在**合理区间内**，以及是否适合用于交易逻辑。
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## 📊 1. `&-trend_strength`（趋势强度）
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||||
### ✅ 取值范围：
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```json
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||||
"labels_mean": {
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||||
"&-trend_strength": 0.0001847087009774315,
|
||||
}
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||||
"labels_std": {
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||||
"&-trend_strength": 0.0030047074726014993,
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### 🔍 分析：
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||||
- 平均值接近于 0，说明整体趋势不明显。
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||||
- 标准差较小（约 0.003），说明波动不大。
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||||
- 在策略中你使用了如下条件：
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||||
```python
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||||
buy_condition = df["&-buy_signal"] > 0.5
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||||
```
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||||
### ⚠️ 潜在问题：
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||||
- 如果 `&-trend_strength` 的绝对值普遍小于 0.01，那么设置 `> 0.01` 或 `< -0.01` 的阈值可能无法触发任何信号。
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||||
- 当前 `buy_signal` 是基于 `trend_strength > 0.01` 生成的，但平均值只有 0.00018，意味着大多数情况下不会触发买入信号。
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||||
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||||
### ✅ 建议：
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||||
- 考虑使用标准化后的 Z-score 来判断趋势强弱：
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||||
```python
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||||
z_score = (df["&-trend_strength"] - mean) / std
|
||||
df["&-buy_signal"] = np.where(z_score > 1, 1, 0)
|
||||
```
|
||||
- 或者根据历史分位数设定动态阈值。
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||||
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||||
---
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||||
## 📊 2. `&-volatility_forecast`（波动率预测）
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||||
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||||
### ✅ 取值范围：
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||||
```json
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||||
"labels_mean": {
|
||||
"&-volatility_forecast": 0.0021171169440760457,
|
||||
}
|
||||
"labels_std": {
|
||||
"&-volatility_forecast": 0.002140140216254572,
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### 🔍 分析：
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||||
- 平均波动率为 ~0.21%，标准差为 ~0.21%，说明波动性较低且分布较集中。
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||||
- 在策略中你用它来计算止损：
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||||
```python
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||||
dynamic_stoploss = min(-0.005, stoploss_target * params["stoploss_multiplier"])
|
||||
```
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||||
|
||||
### ✅ 合理性：
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||||
- 使用 `volatility_forecast` 来调整止损是合理的。
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||||
- 但要注意：如果波动率太小，可能导致止损过紧，容易被“洗出去”。
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||||
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||||
### ✅ 建议：
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||||
- 可以考虑对波动率做指数平滑（如 EMA）后再使用。
|
||||
- 或者加入一个最小波动率下限，防止止损过窄。
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---
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||||
## 📊 3. `&-roi_target`（ROI 目标）
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||||
### ✅ 取值范围：
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||||
```json
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||||
"labels_mean": {
|
||||
"&-roi_target": 0.006475457617190003,
|
||||
}
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||||
"labels_std": {
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||||
"&-roi_target": 0.00411756364819356,
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### 🔍 分析：
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||||
- 平均 ROI 约为 0.65%，标准差为 0.41%，说明波动适中。
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||||
- 在策略中你使用它来动态调整止盈目标：
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||||
```python
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||||
if roi_target > 0.05:
|
||||
...
|
||||
elif 0.02 <= roi_target <= 0.05:
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||||
...
|
||||
else:
|
||||
...
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||||
```
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||||
|
||||
### ⚠️ 潜在问题：
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||||
- 你的判断阈值是 `0.05` 和 `0.02`，而平均值只有 `0.0065`，这意味着大部分时间会落入最低档 ROI。
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||||
- 这会导致止盈过于保守，错失盈利机会。
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||||
|
||||
### ✅ 建议：
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||||
- 将判断阈值改为基于当前币种的历史分位数或 Z-score。
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||||
- 或者将阈值设为 `mean + k * std`，例如：
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||||
```python
|
||||
threshold_high = mean_roi + 1 * std_roi # 如 0.0065 + 0.0041 = 0.0106
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 📊 4. `&-stoploss_target`（止损目标）
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||||
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||||
### ✅ 取值范围：
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||||
```json
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||||
"labels_mean": {
|
||||
"&-stoploss_target": -0.0025405403328912545,
|
||||
}
|
||||
"labels_std": {
|
||||
"&-stoploss_target": 0.002568168259505486,
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### 🔍 分析：
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||||
- 平均止损目标为 `-0.25%`，标准差也为 `~0.25%`。
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||||
- 在策略中你使用它来动态止损：
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||||
```python
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||||
dynamic_stoploss = min(-0.005, stoploss_target * params["stoploss_multiplier"])
|
||||
```
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||||
|
||||
### ✅ 合理性：
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||||
- 当前止损目标偏小，结合 `min(-0.005, ...)`，最终止损会被限制在 `-0.5%`。
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||||
- 对于 BTC/USDT 这类波动较小的币种来说，这个止损是合理的。
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||||
- 但如果用于波动较大的币种（如山寨币），则需要放大倍数。
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||||
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||||
### ✅ 建议：
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||||
- 可以根据币种类型（主币、山寨币）设置不同的 `stoploss_multiplier`。
|
||||
- 或者使用 `&-volatility_forecast` 来缩放止损值。
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||||
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---
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||||
## 📊 5. `&-buy_signal` / `&-sell_signal`（买卖信号）
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### ✅ 取值范围：
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||||
```json
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||||
"&-buy_signal": 0.0065115471436013195,
|
||||
"&-sell_signal": 0.004775134571974301
|
||||
```
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||||
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||||
### 🔍 分析：
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||||
- 平均值都很低，说明模型预测出的信号强度较弱。
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||||
- 在策略中你使用了：
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```python
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||||
buy_condition = df["&-buy_signal"] > 0.5
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||||
```
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### ⚠️ 潜在问题：
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||||
- 由于平均值远低于 0.5，这个条件几乎不会触发。
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||||
- 这会导致策略长期空仓，错过交易机会。
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||||
### ✅ 建议：
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||||
- 改为使用相对阈值，比如：
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||||
```python
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||||
buy_condition = df["&-buy_signal"] > df["&-buy_signal"].rolling(100).quantile(0.8)
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||||
```
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||||
- 或者使用 Z-score 判断异常值：
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||||
```python
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||||
z_score = (df["&-buy_signal"] - mean) / std
|
||||
buy_condition = z_score > 1
|
||||
```
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---
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## ✅ 总结：各列取值合理性评估
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| 列名 | 是否合理 | 说明 |
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|-----------------------|-----------|------|
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| `&-trend_strength` | ⚠️ 部分合理 | 平均值太低，建议使用 Z-score 或分位数判断趋势。 |
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||||
| `&-volatility_forecast` | ✅ 合理 | 波动适中，可用于止损控制。 |
|
||||
| `&-roi_target` | ⚠️ 部分合理 | 平均值偏低，建议使用动态阈值。 |
|
||||
| `&-stoploss_target` | ✅ 合理 | 结合 `min()` 控制后可用，适用于主流币种。 |
|
||||
| `&-buy_signal` | ❌ 不合理 | 平均值远低于 0.5，建议改用统计方法判断信号。 |
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||||
| `&-sell_signal` | ❌ 不合理 | 同上，需优化信号判断方式。 |
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---
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### ✅ 下一步建议
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你可以考虑：
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1. **使用 Z-score 或滚动分位数替代固定阈值**。
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||||
2. **对 ROI 和 Stoploss 使用指数平滑处理**。
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||||
3. **根据不同币种类型（主币/山寨币）设置不同参数**。
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||||
4. **将这些统计值（mean/std）写入配置文件，供策略运行时使用**。
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||||
如果你希望我帮你实现这些改进，请告诉我，我可以一步步带你完成代码修改 👇
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-------
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||||
- Datetime: 2025-05-28 18:13:46
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|
||||
- Model: _qwen3/qwen-plus-latest
|
||||
|
||||
- Selected files:
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||||
- freqtrade/templates/freqaiprimer.py
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||||
|
||||
> 的确有长期空仓的问题, 我希望持仓更加轻量, 这比较符合我的预期, 不过适当的提高一点(不超过现有
|
||||
> 10%)持仓的时长占比我并不介意,
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||||
明白了！
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你的目标是：
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> **在当前“长期空仓”的基础上，适度提高持仓时间占比（不超过现有水平的 10%），但整体仍保持轻仓风格。**
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---
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||||
## ✅ 策略调整方向
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为了实现这个目标，我们可以从以下几个方面入手：
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### 🧠 核心思路
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- **保留轻仓风格**：不追求高胜率或高频交易。
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- **小幅提升持仓比例**：通过放宽入场条件、延迟出场等方式，让策略更愿意“持有”一段时间。
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||||
- **避免过度拟合**：使用通用逻辑而非硬编码阈值。
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---
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||||
## 🔧 具体优化建议
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||||
### 1. ✅ 放宽买入信号触发条件
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||||
你目前使用的是：
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||||
```python
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||||
buy_condition = df["&-buy_signal"] > 0.5
|
||||
```
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||||
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||||
但根据你提供的数据，`&-buy_signal` 的平均值为 `0.0065`，远低于 0.5，几乎不会触发。
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||||
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||||
#### ✅ 建议修改为基于滚动分位数的动态判断：
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||||
|
||||
```python
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||||
# 使用过去 20 根 K 线中 buy_signal 的 80 分位作为阈值
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||||
df["buy_threshold"] = df["&-buy_signal"].rolling(20).quantile(0.8)
|
||||
buy_condition = df["&-buy_signal"] >= df["buy_threshold"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
这样可以保证只在相对较强的信号下才入场，同时又不至于完全空仓。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
### 2. ✅ 延迟卖出信号触发时机
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||||
|
||||
你目前使用的是：
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||||
```python
|
||||
conditions.append(df["&-sell_signal"] > 0.5)
|
||||
```
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||||
|
||||
同样，由于 `&-sell_signal` 平均值也很低，容易导致过早离场。
|
||||
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||||
#### ✅ 建议修改为：
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||||
|
||||
```python
|
||||
# 只有当 sell_signal 持续高于某个较低阈值时才触发
|
||||
df["sell_signal_high"] = (df["&-sell_signal"] > 0.3).rolling(3).sum() >= 2
|
||||
conditions.append(df["sell_signal_high"])
|
||||
```
|
||||
|
||||
这表示：如果过去 3 根 K 线中有至少 2 根信号大于 0.3，则认为卖出信号有效。
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
### 3. ✅ 设置最小持仓时间（如 5 根 K 线）
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||||
|
||||
如果你希望持仓时间稍微延长一点，可以设置一个最小持仓时间限制。
|
||||
|
||||
#### ✅ 示例代码：
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||||
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||||
```python
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||||
from freqtrade.persistence import Trade
|
||||
|
||||
def populate_exit_trend(self, df: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||
# 获取当前币种的 trade 对象（如果有）
|
||||
pair = metadata['pair']
|
||||
trade = Trade.get_trades([("pair", pair)]).first()
|
||||
|
||||
if trade and trade.is_open:
|
||||
open_candle_index = df.index.get_loc(trade.open_date.replace(tzinfo=None))
|
||||
current_index = len(df) - 1
|
||||
holding_period = current_index - open_candle_index
|
||||
|
||||
# 强制持有至少 5 根 K 线
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||||
if holding_period < 5:
|
||||
df.loc[df.index[-1], 'exit_long'] = 0
|
||||
return df
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4. ✅ 结合市场状态过滤卖出信号（可选）
|
||||
|
||||
你可以结合 `&-market_condition` 来抑制震荡行情下的卖出信号：
|
||||
|
||||
```python
|
||||
if "&-market_condition" in df.columns:
|
||||
conditions.append(~((df["&-market_condition"] == "sideways") & (df["&-sell_signal"] < 0.4)))
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📈 预期效果
|
||||
|
||||
| 调整项 | 效果 |
|
||||
|--------|------|
|
||||
| 动态买入信号 | 提高入场频率，但仍保持择时性 |
|
||||
| 延迟卖出信号 | 延长持仓时间，减少频繁交易 |
|
||||
| 最小持仓时间 | 防止“刚进就出”，提升持仓占比 |
|
||||
| 市场状态过滤 | 减少震荡市中的无效交易 |
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@ -149,7 +149,10 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
|
||||
conditions = []
|
||||
|
||||
if "&-buy_signal" in df.columns:
|
||||
buy_condition = df["&-buy_signal"] > 0.5
|
||||
# 这个原先逻辑, 轻量持仓: buy_condition = df["&-buy_signal"] > 0.5
|
||||
# 使用过去 20 根 K 线中 buy_signal 的 80 分位作为阈值, 这个按说算是次轻量持仓
|
||||
df["buy_threshold"] = df["&-buy_signal"].rolling(20).quantile(0.8)
|
||||
buy_condition = df["&-buy_signal"] >= df["buy_threshold"]
|
||||
|
||||
# 根据市场状态调整买入信号
|
||||
if "&-market_condition" in df.columns:
|
||||
@ -172,7 +175,10 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
|
||||
|
||||
def populate_exit_trend(self, df: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||
conditions = [
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df["&-sell_signal"] > 0.5,
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# 容易过早离场 df["&-sell_signal"] > 0.5,
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# 只有当 sell_signal 持续高于某个较低阈值时才触发
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df["sell_signal_high"] = (df["&-sell_signal"] > 0.3).rolling(3).sum() >= 2
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conditions.append(df["sell_signal_high"])
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]
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if "&-market_condition" in df.columns:
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