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22 KiB
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- Datetime: 2025-05-28 14:13:17
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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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> 当前策略有哪些列是用freqai学习得到的值
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在当前的策略中，以下列是使用 FreqAI 学习得到的值：
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1. `&-buy_rsi` - 通过 FreqAI 预测的买入 RSI 值。
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2. `&-sell_rsi` - 通过 FreqAI 预测的卖出 RSI 值，基于 `&-buy_rsi` 加上一个偏移量（30）生成。
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3. `&-stoploss` - 通过 FreqAI 预测的止损值，基于 `%-volatility` 调整生成。
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||
4. `&-roi_0` - 通过 FreqAI 预测的 ROI（投资回报率）值。
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|
||
这些列是在 `set_freqai_targets` 和 `populate_indicators` 方法中生成，并通过 FreqAI 的模型进行预测。它们用于动态调整交易策略中的买入、卖出、止损和 ROI 参数。
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- Datetime: 2025-05-28 14:22:06
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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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> > 当前策略有哪些列是用freqai学习得到的值
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在当前的策略中，以下列是使用 FreqAI 学习得到的值：
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1. `&-trend_strength` - 通过 FreqAI 预测的趋势强度。
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2. `&-volatility_forecast` - 通过 FreqAI 预测的波动率。
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3. `&-roi_target` - 基于趋势强度缩放的动态 ROI 目标。
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4. `&-stoploss_target` - 基于波动率缩放的动态止损目标。
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5. `&-market_condition` - 市场状态识别，判断当前是震荡、趋势、超买还是超卖。
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6. `&-buy_signal` - 买入信号，基于趋势强度大于阈值生成。
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7. `&-sell_signal` - 卖出信号，基于趋势强度小于负阈值生成。
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|
||
这些列是在 `set_freqai_targets` 和 `populate_indicators` 方法中生成，并通过 FreqAI 的模型进行预测。它们用于动态调整交易策略中的买入、卖出、止损和 ROI 参数。
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-------
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- Datetime: 2025-05-28 14:22:45
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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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> 每个学习后的到的列, 都被派上用场了吗
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>
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在当前的策略中，以下是对每个学习得到的列是否被使用的情况分析：
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### 1. `&-trend_strength`（趋势强度）
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- **用途**：用于判断市场趋势的强弱。
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- **使用情况**：
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- 被用来生成动态 ROI 目标 (`&-roi_target`)。
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- 被用来生成动态止损目标 (`&-stoploss_target`)。
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- 被用来生成买入信号 (`&-buy_signal`) 和卖出信号 (`&-sell_signal`)。
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||
- 被用来识别市场状态 (`&-market_condition`)。
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||
- **结论**：**已完全使用**。
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### 2. `&-volatility_forecast`（波动率预测）
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- **用途**：衡量市场的价格波动程度。
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- **使用情况**：
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- 被用来生成动态止损目标 (`&-stoploss_target`)。
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- 被用来生成市场状态 (`&-market_condition`)。
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- **结论**：**部分使用**。虽然它参与了止损和市场状态的计算，但没有直接用于调整 ROI 或其他交易决策。
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### 3. `&-roi_target`（动态 ROI 目标）
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- **用途**：根据趋势强度设定预期的投资回报率。
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- **使用情况**：
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- 在代码中定义并计算，但在 `populate_indicators`、`populate_entry_trend` 或 `populate_exit_trend` 中未直接使用。
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||
- **结论**：**未被实际使用**。尽管它是通过 FreqAI 学习生成的，但目前仅作为中间变量存在，并未影响最终的交易信号或持仓逻辑。
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### 4. `&-stoploss_target`（动态止损目标）
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||
- **用途**：根据波动率设定止损水平。
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- **使用情况**：
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||
- 在代码中定义并计算，但在 `populate_indicators`、`populate_entry_trend` 或 `populate_exit_trend` 中未直接使用。
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||
- **结论**：**未被实际使用**。与 `&-roi_target` 类似，它是一个潜在有用的信号，但目前并未被纳入交易逻辑。
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### 5. `&-market_condition`（市场状态识别）
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- **用途**：识别市场处于“超买”、“超卖”、“强势上涨”还是“震荡”状态。
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||
- **使用情况**：
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||
- 在代码中定义并计算，但在 `populate_indicators`、`populate_entry_trend` 或 `populate_exit_trend` 中未直接使用。
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||
- **结论**：**未被实际使用**。虽然提供了丰富的市场状态信息，但这些信息并未直接影响交易信号的生成。
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### 6. `&-buy_signal`（买入信号）
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||
- **用途**：基于趋势强度大于阈值生成的买入信号。
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||
- **使用情况**：
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- 在 `populate_entry_trend` 方法中被用作进入多头仓位的条件之一。
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||
- **结论**：**已被使用**。
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### 7. `&-sell_signal`（卖出信号）
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- **用途**：基于趋势强度小于负阈值生成的卖出信号。
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||
- **使用情况**：
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||
- 在 `populate_exit_trend` 方法中被用作退出多头仓位的条件之一。
|
||
- **结论**：**已被使用**。
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### 总结
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| 列名 | 是否被使用 | 使用场景 |
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|-----------------------|------------|----------|
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| `&-trend_strength` | ✅ 是 | ROI、止损、买卖信号、市场状态 |
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| `&-volatility_forecast` | ✅ 是 | 止损、市场状态 |
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| `&-roi_target` | ❌ 否 | 无 |
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||
| `&-stoploss_target` | ❌ 否 | 无 |
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||
| `&-market_condition` | ❌ 否 | 无 |
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||
| `&-buy_signal` | ✅ 是 | 入场信号 |
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||
| `&-sell_signal` | ✅ 是 | 出场信号 |
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### 建议改进
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为了充分利用所有学习到的特征，可以考虑以下优化方向：
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1. **动态 ROI 应用**：
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- 将 `&-roi_target` 集成到 `custom_sell` 或 `custom_roi` 方法中，实现更智能的止盈逻辑。
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||
2. **动态止损应用**：
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||
- 将 `&-stoploss_target` 集成到 `custom_stoploss` 方法中，使止损更具适应性。
|
||
|
||
3. **市场状态过滤**：
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||
- 在 `populate_entry_trend` 和 `populate_exit_trend` 中加入对 `&-market_condition` 的判断，例如：
|
||
- 在“震荡”状态下减少交易频率。
|
||
- 在“超买”或“超卖”状态下增加反向交易权重。
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||
|
||
这样可以更好地利用 FreqAI 提供的丰富信号，提升策略的表现力和鲁棒性。
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||
- Datetime: 2025-05-28 14:26:49
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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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||
> 实现这个:
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||
> - 在 `populate_entry_trend` 和 `populate_exit_trend` 中加入对 `&-market_condition` 的判断，例如：
|
||
> - 在“震荡”状态下减少交易频率。
|
||
> - 在“超买”或“超卖”状态下增加反向交易权重。
|
||
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||
好的，我们将根据你的需求修改 `populate_entry_trend` 和 `populate_exit_trend` 方法，在其中加入对 `&-market_condition` 的判断。以下是具体的实现步骤：
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### ✅ 修改目标
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1. **在震荡市场 (`sideways`)**：
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- 减少交易频率：降低买入信号的触发概率。
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||
|
||
2. **在超买市场 (`overbought`)**：
|
||
- 增加卖出权重，减少买入权重。
|
||
|
||
3. **在超卖市场 (`oversold`)**：
|
||
- 增加买入权重，减少卖出权重。
|
||
|
||
4. **在强势上涨市场 (`strong_up`)**：
|
||
- 保持原有趋势策略不变。
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||
|
||
---
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||
### 🔧 修改代码如下：
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||
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||
```python
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||
def populate_entry_trend(self, df: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||
conditions = []
|
||
|
||
if "&-buy_signal" in df.columns:
|
||
buy_condition = df["&-buy_signal"] > 0.5
|
||
|
||
# 根据市场状态调整买入信号
|
||
if "&-market_condition" in df.columns:
|
||
# 在震荡市场中减少交易频率（例如只保留 50% 的信号）
|
||
buy_condition &= ~((df["&-market_condition"] == "sideways") & (df["&-buy_signal"] < 0.7))
|
||
|
||
# 在超买市场中进一步过滤买入信号
|
||
buy_condition &= ~(df["&-market_condition"] == "overbought")
|
||
|
||
conditions.append(buy_condition)
|
||
else:
|
||
logger.warning("⚠️ &-buy_signal 列缺失，跳过该条件")
|
||
|
||
if len(conditions) == 0:
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||
return df
|
||
|
||
df.loc[reduce(lambda x, y: x & y, conditions), 'enter_long'] = 1
|
||
return df
|
||
|
||
|
||
def populate_exit_trend(self, df: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||
conditions = [
|
||
df["&-sell_signal"] > 0.5,
|
||
]
|
||
|
||
if "&-market_condition" in df.columns:
|
||
# 在超卖市场中减少卖出信号
|
||
conditions.append(df["&-market_condition"] != "oversold")
|
||
|
||
# 在超买市场中增强卖出信号
|
||
conditions.append(~((df["&-market_condition"] == "overbought") & (df["&-sell_signal"] < 0.7)))
|
||
|
||
df.loc[reduce(lambda x, y: x & y, conditions), 'exit_long'] = 1
|
||
return df
|
||
```
|
||
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||
---
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||
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||
### 📌 说明
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|
||
- 使用了逻辑运算符 `&` 和 `~` 来动态调整买卖信号。
|
||
- 在震荡市场中，我们通过提高买入信号阈值（如 `buy_signal > 0.7`）来减少交易频率。
|
||
- 在超买市场中，我们抑制买入信号并增强卖出信号。
|
||
- 在超卖市场中，我们鼓励买入并抑制卖出。
|
||
|
||
---
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||
|
||
### ✅ 效果预期
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||
|
||
- 策略将更适应不同市场环境，避免在震荡行情中频繁交易。
|
||
- 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。
|
||
|
||
是否需要我使用工具帮你直接写入文件？
|
||
|
||
|
||
|
||
- Datetime: 2025-05-28 18:06:24
|
||
|
||
- Model: _qwen3/qwen-plus-latest
|
||
|
||
- Selected files:
|
||
- freqtrade/templates/freqaiprimer.py
|
||
|
||
> {
|
||
> "extra_returns_per_train": {},
|
||
> "filter_drop_index_training": null,
|
||
> "labels_mean": {
|
||
> "&-trend_strength": 0.0001847087009774315,
|
||
> "&-volatility_forecast": 0.0021171169440760457,
|
||
> "&-roi_target": 0.006475457617190003,
|
||
> "&-stoploss_target": -0.0025405403328912545,
|
||
> "&-buy_signal": 0.0065115471436013195,
|
||
> "&-sell_signal": 0.004775134571974301
|
||
> },
|
||
> "labels_std": {
|
||
> "&-trend_strength": 0.0030047074726014993,
|
||
> "&-volatility_forecast": 0.002140140216254572,
|
||
> "&-roi_target": 0.00411756364819356,
|
||
> "&-stoploss_target": 0.002568168259505486,
|
||
> "&-buy_signal": 0.08043100706442746,
|
||
> "&-sell_signal": 0.06893716459061713
|
||
> },
|
||
>
|
||
> 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
|
||
>
|
||
|
||
|
||
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**
|
||
- 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"`）。
|
||
- 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**。
|
||
|
||
2. **FreqAI 的预测也是按币对独立进行的**
|
||
- 当你调用 `dataframe = self.freqai.start(dataframe, metadata, self)` 时：
|
||
- 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）。
|
||
- 预测结果（如 `&-stoploss_target`、`&-roi_target`）都是基于该币对的历史数据生成的。
|
||
|
||
3. **因此：**
|
||
```python
|
||
dataframe["&-stoploss_target"]
|
||
```
|
||
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
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"labels_mean": {
|
||
"&-trend_strength": 0.0001847087...,
|
||
"&-volatility_forecast": 0.0021171169...,
|
||
...
|
||
},
|
||
"labels_std": {
|
||
...
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
这些统计值也说明：
|
||
|
||
- 这些列（包括 `&-stoploss_target`）是针对 `"BTC/USDT"` 币对训练得出的。
|
||
- 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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||
---
|
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|
||
### ✅ 总结
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|
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| 问题 | 回答 |
|
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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。 |
|
||
| Freqtrade/FreqAI 是否支持币对级预测？ | ✅ 是的，这是框架原生支持的能力。 |
|
||
| 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。 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
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
|
||
|
||
- Model: _qwen3/qwen-plus-latest
|
||
|
||
- Selected files:
|
||
- freqtrade/templates/freqaiprimer.py
|
||
|
||
> 当前现有逻辑,对这些列的取值, 应用是否处于合理的范围
|
||
|
||
|
||
非常好的问题！
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📊 1. `&-trend_strength`（趋势强度）
|
||
|
||
### ✅ 取值范围：
|
||
```json
|
||
"labels_mean": {
|
||
"&-trend_strength": 0.0001847087009774315,
|
||
}
|
||
"labels_std": {
|
||
"&-trend_strength": 0.0030047074726014993,
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 🔍 分析：
|
||
- 平均值接近于 0，说明整体趋势不明显。
|
||
- 标准差较小（约 0.003），说明波动不大。
|
||
- 在策略中你使用了如下条件：
|
||
```python
|
||
buy_condition = df["&-buy_signal"] > 0.5
|
||
```
|
||
|
||
### ⚠️ 潜在问题：
|
||
- 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。
|
||
- 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。
|
||
|
||
### ✅ 建议：
|
||
- 考虑使用标准化后的 Z-score 来判断趋势强弱：
|
||
```python
|
||
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。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📊 2. `&-volatility_forecast`（波动率预测）
|
||
|
||
### ✅ 取值范围：
|
||
```json
|
||
"labels_mean": {
|
||
"&-volatility_forecast": 0.0021171169440760457,
|
||
}
|
||
"labels_std": {
|
||
"&-volatility_forecast": 0.002140140216254572,
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 🔍 分析：
|
||
- 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。
|
||
- 在策略中你用它来计算止损：
|
||
```python
|
||
dynamic_stoploss = min(-0.005, stoploss_target * params["stoploss_multiplier"])
|
||
```
|
||
|
||
### ✅ 合理性：
|
||
- 使用 `volatility_forecast` 来调整止损是合理的。
|
||
- 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”。
|
||
|
||
### ✅ 建议：
|
||
- 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。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📊 3. `&-roi_target`（ROI 目标）
|
||
|
||
### ✅ 取值范围：
|
||
```json
|
||
"labels_mean": {
|
||
"&-roi_target": 0.006475457617190003,
|
||
}
|
||
"labels_std": {
|
||
"&-roi_target": 0.00411756364819356,
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 🔍 分析：
|
||
- 平均 ROI 约为 0.65%，标准差为 0.41%，说明波动适中。
|
||
- 在策略中你使用它来动态调整止盈目标：
|
||
```python
|
||
if roi_target > 0.05:
|
||
...
|
||
elif 0.02 <= roi_target <= 0.05:
|
||
...
|
||
else:
|
||
...
|
||
```
|
||
|
||
### ⚠️ 潜在问题：
|
||
- 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。
|
||
- 这会导致止盈过于保守，错失盈利机会。
|
||
|
||
### ✅ 建议：
|
||
- 将判断阈值改为基于当前币种的历史分位数或 Z-score。
|
||
- 或者将阈值设为 `mean + k * std`，例如：
|
||
```python
|
||
threshold_high = mean_roi + 1 * std_roi # 如 0.0065 + 0.0041 = 0.0106
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📊 4. `&-stoploss_target`（止损目标）
|
||
|
||
### ✅ 取值范围：
|
||
```json
|
||
"labels_mean": {
|
||
"&-stoploss_target": -0.0025405403328912545,
|
||
}
|
||
"labels_std": {
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"&-stoploss_target": 0.002568168259505486,
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}
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```
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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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```
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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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### ✅ 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`。
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- 或者使用 `&-volatility_forecast` 来缩放止损值。
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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,
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"&-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
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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。 |
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| `&-roi_target` | ⚠️ 部分合理 | 平均值偏低，建议使用动态阈值。 |
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| `&-stoploss_target` | ✅ 合理 | 结合 `min()` 控制后可用，适用于主流币种。 |
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| `&-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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### ✅ 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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- Datetime: 2025-05-28 18:13:46
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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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> 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
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> 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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## ✅ 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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## 🔧 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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#### ✅ 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)
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buy_condition = df["&-buy_signal"] >= df["buy_threshold"]
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```
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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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### 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
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conditions.append(df["&-sell_signal"] > 0.5)
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```
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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
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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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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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### 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。
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#### ✅ 示例代码：
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```python
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from freqtrade.persistence import Trade
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def populate_exit_trend(self, df: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
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# 获取当前币种的 trade 对象（如果有）
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pair = metadata['pair']
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trade = Trade.get_trades([("pair", pair)]).first()
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if trade and trade.is_open:
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open_candle_index = df.index.get_loc(trade.open_date.replace(tzinfo=None))
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current_index = len(df) - 1
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holding_period = current_index - open_candle_index
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# 强制持有至少 5 根 K 线
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if holding_period < 5:
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df.loc[df.index[-1], 'exit_long'] = 0
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return df
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```
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### 4. ✅ 结合市场状态过滤卖出信号（可选）
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你可以结合 `&-market_condition` 来抑制震荡行情下的卖出信号：
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```python
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if "&-market_condition" in df.columns:
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conditions.append(~((df["&-market_condition"] == "sideways") & (df["&-sell_signal"] < 0.4)))
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```
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## 📈 预期效果
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| 调整项 | 效果 |
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|--------|------|
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| 动态买入信号 | 提高入场频率，但仍保持择时性 |
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| 延迟卖出信号 | 延长持仓时间，减少频繁交易 |
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| 最小持仓时间 | 防止“刚进就出”，提升持仓占比 |
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| 市场状态过滤 | 减少震荡市中的无效交易 |
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