myTestFreqAI/data_integrity_fix_summary.md

数据完整性修复总结

本文件记录了对FreqaiPrimer策略的纯数据完整性修复，保留了原始交易逻辑。

修复内容

1. 增强的数据导入

• 添加了对pandas库的明确导入，确保所有数据处理功能可用

2. 时间框架数据对齐增强

• 15分钟时间框架数据处理改进：

  • 分离了索引、重索引和填充步骤，提高代码可读性
  • 增加了前向填充和后向填充的组合使用，确保数据连续性
  • 创建中间变量以提高代码可维护性

• 1小时时间框架数据处理改进：

  • 采用与15分钟数据相同的增强型处理模式
  • 确保数据索引正确对齐，避免未来数据泄漏

3. EMA数据修复逻辑增强

• 增加了缺失数据计数，提供更详细的日志信息
• 添加了填充结果验证，确保修复效果可跟踪
• 增强了对修复后仍无效数据的处理

4. 替代指标使用逻辑改进

• 对于RSI替代指标：

  • 增加了RSI数据有效性检查
  • 对于RSI也无效的情况，使用中性值0.5代替

• 对于RSI+MACD组合指标：

  • 增加了指标数据有效性检查
  • 为无效数据提供中性默认值

5. 加权推断逻辑优化

• 增加了权重总和计算，确保权重分配准确
• 只填充缺失的趋势值，保留已有有效值
• 改进了缺失数据的推断算法

6. 数据质量验证与记录

• 添加了最终的NaN值填充，确保所有趋势值都是有效数值
• 提供了更详细的修复统计信息，包括总行数、有效行数和修复率
• 增强了日志记录，便于问题排查

保留的原始逻辑

所有交易相关的核心逻辑均保持不变：

• EMA计算使用原始的ta.ema方法
• 数据填充保留原始的ffill/bfill策略结构
• 市场状态评分计算维持原始权重（3m=10, 15m=35, 1h=65）
• 入场条件、出场条件、止盈止损策略完全保留
• 加仓逻辑保持不变

修复目标

本修复的主要目标是：

1. 解决数据长度不匹配问题
2. 改进时间框架对齐处理
3. 增强数据填充的可靠性
4. 添加数据质量验证机制
5. 保留原始交易策略的所有核心逻辑

这种修复方式确保了数据的完整性和可靠性，同时避免了修改可能影响交易性能的核心策略逻辑。