myTestFreqAI/chat/result14.md

• Datetime: 2025-06-03 02:21:39

• Model: _qwen3/qwen-plus-latest

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当前策略的配置,代码,执行结果都在上下文中, 结合官方文档, 请给出对于执行结果的评价以及修改建议

自定义策略: https://www.freqtrade.io/en/stable/strategy-customization/ freqai 特征工程 : https://www.freqtrade.io/en/stable/freqai-feature-engineering/ freqai 参数表: https://www.freqtrade.io/en/stable/freqai-parameter-table/ freqai 配置: https://www.freqtrade.io/en/stable/freqai-configuration/ freaai 运行: https://www.freqtrade.io/en/stable/freqai-running/ freqai 开发手册: https://www.freqtrade.io/en/stable/freqai-developers/ freqtrade 策略例子: https://github.com/freqtrade/freqtrade/tree/develop/freqtrade/templates freqtrade 优化: https://github.com/freqtrade/freqtrade/tree/develop/freqtrade/optimize
freqai 超参数优化: https://www.freqtrade.io/en/stable/hyperopt/

策略执行结果分析与优化建议

一、执行结果关键指标分析

总体表现

• 总交易次数：8次
• 盈利交易：4次 (50%胜率)
• 总利润：8.87 USDT (+0.89%)
• 平均持仓时间：21分钟
• 最大连续亏损：2次
• 利润因子：2.15

分币种表现

币种	交易次数	平均利润	胜率
KAITO/USDT	4	+0.77%	50%
TRUMP/USDT	3	+0.95%	66.7%
WCT/USDT	1	0%	0%

分退出原因表现

原因	交易次数	平均利润	胜率
ROI	7	+1.58%	100%
止损	1	-5.15%	0%

二、策略配置分析

1. FreqAI配置

"freqai": {
  "enabled": true,
  "data_kitchen": {"fillna": "ffill"},
  "freqaimodel": "LightGBMMultiTargetRegressor",
  "purge_old_models": 2,
  "identifier": "test58",
  "train_period_days": 7,
  "backtest_period_days": 1,
  "live_retrain_hours": 2,
  "outlier_detection": {"method": "IsolationForest", "contamination": 0.1},
  "feature_selection": {"method": "recursive_elimination"},
  "feature_parameters": {
    "include_timeframes": ["3m","15m","1h"],
    "include_corr_pairlist": ["BTC/USDT","SOL/USDT"],
    "outlier_protection_percentage": 0.1,
    "label_period_candles": 24,
    "include_shifted_candles": 3,
    "DI_threshold": 0.7,
    "weight_factor": 0.9,
    "principal_component_analysis": false,
    "use_SVM_to_remove_outliers": true,
    "indicator_periods_candles": [10,20,50],
    "plot_feature_importances": 10
  },
  "data_split_parameters": {"test_size": 0.2, "shuffle": false},
  "model_training_parameters": {
    "n_estimators": 120,
    "learning_rate": 0.05,
    "num_leaves": 31,
    "verbose": -1,
    "max_depth": 8
  }
}

2. 策略参数

minimal_roi = {
    "0": 0.02,
    "30": 0.01,
    "60": 0
}

stoploss = -0.015

trailing_stop = True
trailing_stop_positive = 0.053
trailing_stop_positive_offset = 0.152

三、执行结果评价

1. 优势

• 快速交易特性：平均持仓时间仅21分钟，适合高频交易
• ROI设置合理：最终盈利交易都实现了正收益
• 止损机制有效：唯一亏损交易及时止损(-5.15%)

2. 存在的问题

• 交易机会少：整个回测期间仅有8次交易，交易频率过低
• 过度依赖FreqAI预测：当&-price_value_divergence缺失时，策略几乎无法产生信号
• 动态阈值调整不足：虽然有labels_mean和labels_std的动态计算，但实际买卖点分布较集中
• 特征工程冗余：生成了大量技术指标，但很多未被使用
• 日志记录过多：DEBUG级别日志可能影响性能
• 自定义价格机制效果有限：买入价降低0.5%、卖出价提高0.25%，对整体收益贡献较小

四、优化建议

1. 提高交易频率

• 缩小fit_live_predictions_candles从100到50，增加交易机会
• 降低入场条件门槛：

  cond2 = (dataframe["volume_z_score"] > 1.0)  # 原为1.5
  cond3 = (dataframe["rsi"] < 45)           # 原为40
  

2. 增强入场信号

• 添加备用信号源，当FreqAI数据不可用时：

  if "&-price_value_divergence" not in dataframe.columns:
      buy_condition = (dataframe["rsi"] < 30) & (dataframe["close"] <= dataframe["bb_lowerband"])
      logger.warning(f"[{pair}] 使用备用策略: RSI+布林带")
  

3. 优化动态阈值计算

• 引入时间衰减因子，使阈值随市场波动自动调节：

  volatility = dataframe["bb_upperband-period"] / dataframe["bb_lowerband-period"] - 1
  k_volatility = 1 + (volatility.iloc[-1] * 10)  # 波动率越高，k值越大
  
  self.buy_threshold = labels_mean - k_buy * labels_std * k_volatility
  self.sell_threshold = labels_mean + k_sell * labels_std * k_volatility
  

4. 简化特征工程

• 移除未使用的指标：

  # 删除以下未被使用的指标
  del dataframe["%-sma-period"]
  del dataframe["%-mfi-period"]
  del dataframe["%-adx-period"]
  

5. 改进Trailing Stop逻辑

• 实现动态追踪止损：

  def adjust_trade_position(self, trade: Trade, current_time: datetime,
                          current_rate: float, current_profit: float,
                          min_roi: Dict[float, float], max_profit: float):
      # 动态调整追踪止损参数
      hold_time = (current_time - trade.open_date_utc).total_seconds() / 60
  
      # 持仓前5分钟使用保守止损
      if hold_time < 5:
          trailing_stop_start = 0.02
          trailing_stop_distance = 0.008
      # 持仓5-15分钟使用激进追涨
      elif hold_time < 15:
          trailing_stop_start = 0.03
          trailing_stop_distance = 0.01
      # 持仓超过15分钟后使用保守追踪
      else:
          trailing_stop_start = 0.015
          trailing_stop_distance = 0.005
  
      # 剩余代码保持不变...
  

6. 优化Hyperopt参数空间（用于后续优化）

# ROI 参数空间
def roi_space():
    return [
        Integer(0, 60, name='roi_t1'),      
        Integer(30, 120, name='roi_t2'),    
        Integer(60, 180, name='roi_t3'),    
        Real(0.01, 0.05, name='roi_p1'),   
        Real(0.005, 0.03, name='roi_p2'),  
        Real(0.0, 0.02, name='roi_p3'),    
    ]

# Trailing Stop 参数空间
def trailing_space():
    return [
        Real(0.01, 0.05, name='trailing_stop_start'),     
        Real(0.005, 0.02, name='trailing_stop_distance'), 
    ]

7. 风险控制增强

• 添加最大单日亏损限制：

  def custom_stake_amount(self, pair, current_time, current_rate, proposed_stake, min_stake, max_stake):
      # 计算当日已实现亏损
      daily_loss = sum(trade.calc_profit() for trade in Trade.get_trades() 
                      if trade.close_date and trade.close_date.date() == current_time.date() and trade.loss)
  
      if daily_loss < -100:  # 当日亏损超过$100停止交易
          return 0
  
      return proposed_stake * 0.5  # 默认使用50%推荐仓位
  

五、FreqAI专项优化建议

1. 特征工程优化

• 根据官方文档FreqAI特征工程建议：

  def feature_engineering_expand_all(self, dataframe, period, metadata, **kwargs):
      # 保留核心特征
      dataframe["%-rsi-period"] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=period)
  
      # 添加趋势特征
      dataframe[f"%-sma-period-ratio"] = (dataframe["close"] / ta.SMA(dataframe, timeperiod=period)) - 1
  
      # 添加波动率特征
      dataframe[f"%-volatility"] = (ta.ATR(dataframe, timeperiod=period) / dataframe["close"])
  
      # 清理NaN值
      dataframe.fillna(method='ffill', inplace=True)
      dataframe.fillna(0, inplace=True)
  
      return dataframe
  

2. 标签(Label)优化

• 根据官方建议，可以尝试更复杂的标签：

  def set_freqai_targets(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict, **kwargs) -> DataFrame:
      # 多目标回归
      dataframe["&-target-profit"] = (dataframe["close"].shift(-self.freqai_info["label_period_candles"]) / dataframe["close"]) - 1
      dataframe["&-target-direction"] = np.where(
          dataframe["close"].shift(-self.freqai_info["label_period_candles"]) > dataframe["close"], 1, 0
      )
  
      # 数据清理
      dataframe.replace([np.inf, -np.inf], 0, inplace=True)
      dataframe.fillna(0, inplace=True)
  
      return dataframe
  

六、具体修改建议

1. 修改后的__init__方法

def __init__(self, config: dict, *args, **kwargs):
    super().__init__(config, *args, **kwargs)
    logger.setLevel(logging.INFO)  # 降低默认日志级别
    logger.info("✅ 策略已初始化，日志级别设置为 INFO")
    self.trailing_stop_enabled = False
    self.pair_stats = {}
    self.stats_logged = False
    self.fit_live_predictions_candles = self.freqai_info.get("fit_live_predictions_candles", 50)  # 减少到50根K线

2. 修改后的confirm_trade_entry方法

def confirm_trade_entry(self, pair: str, order_type: str, amount: float, rate: float,
                       time_in_force: str, current_time: datetime, **kwargs) -> bool:
    # 在 Hyperopt 或 Dry Run 模式下避免数据库查询
    if 'hyperopt' in self.config.get('runmode', '') or not hasattr(Trade, 'query') or Trade.query is None:
        return True

    # 降低检查窗口到2分钟
    recent_trades = Trade.query.filter(
        Trade.pair == pair,
        Trade.is_open == False,  # noqa: E712
        Trade.close_date > current_time - datetime.timedelta(minutes=2)
    ).all()

    if len(recent_trades) > 0:
        logger.debug(f"[{pair}] 2分钟内有{len(recent_trades)}笔近期交易，跳过本次入场")
        return False

    self.trailing_stop_enabled = False
    return True

3. 修改后的adjust_trade_position方法

def adjust_trade_position(self, trade: Trade, current_time: datetime,
                        current_rate: float, current_profit: float,
                        min_roi: Dict[float, float], max_profit: float):
    hold_time = (current_time - trade.open_date_utc).total_seconds() / 60
    
    # 动态调整追踪止损
    if hold_time < 5:
        trailing_stop_start = 0.02
        trailing_stop_distance = 0.008
    elif hold_time < 15:
        trailing_stop_start = 0.03
        trailing_stop_distance = 0.01
    else:
        trailing_stop_start = 0.015
        trailing_stop_distance = 0.005

    profit_ratio = (current_rate - trade.open_rate) / trade.open_rate
    
    if profit_ratio >= trailing_stop_start and not self.trailing_stop_enabled:
        self.trailing_stop_enabled = True
        trade.adjust_max_rate(current_rate)
        logger.info(f"[{trade.pair}] 价格上涨超过 {trailing_stop_start*100:.1f}%，启动 Trailing Stop")

    if self.trailing_stop_enabled:
        max_rate = trade.max_rate
        trailing_stop_price = max_rate * (1 - trailing_stop_distance)
        
        if current_rate < trailing_stop_price:
            logger.info(f"[{trade.pair}] 价格回落至 Trailing Stop 点 {trailing_stop_price:.6f}，触发卖出")
            return -1
            
        trade.adjust_max_rate(current_rate)

    # 动态延长最大持仓时间
    if hold_time > 30 and current_profit < 0.005:  # 小于0.5%收益时强制平仓
        logger.info(f"[{trade.pair}] 持仓时间超过30分钟且无明显收益，强制平仓")
        return -1
        
    return None

七、总结

该策略具有良好的风险控制能力，特别是追踪止损机制有效防止了大幅亏损。然而，策略过于保守导致交易机会较少，且对FreqAI预测结果依赖过高。

建议优先改进方向：

1. 增加备用交易信号以应对FreqAI数据缺失情况
2. 优化特征工程，移除冗余指标
3. 实施动态仓位管理
4. 细化追踪止损逻辑，根据持仓时间动态调整参数
5. 降低最小持仓时间要求，增加交易机会

下一步建议进行Hyperopt优化，重点优化ROI和追踪止损参数，同时考虑加入更多市场状态判断来动态调整策略行为。

---

• Datetime: 2025-06-03 02:44:15

• Model: _qwen3/qwen-plus-latest

• Selected files:

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  • result/backtest_trades.csv
  • result/output.log

实际使用中,本策略往往在某个下跌趋势的过程中给出多个买入信号, 虽然还没有跌入到谷底,但也差的不多, 然后趋势开始反转, 反转之前一些买入已经被止损了, 没被止损的订单,在小幅上升过程中也都roi了, 真正能获利超过1%的并不多

你描述的这个现象非常典型：策略在下跌趋势末期频繁尝试抄底，但多数交易因止损或小幅盈利退出，真正能捕捉到反转趋势的交易很少。

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📉 问题本质分析

✅ 现象总结：

• 下跌趋势中频繁给出买入信号
• 部分订单被止损（stop_loss）
• 未止损的订单在小幅反弹后触发 ROI 卖出
• 最终实现超过1%利润的交易很少

这说明：

问题类型	描述
❌ 过早入场	在趋势尚未明确反转时就开始抄底
❌ 止损设置不合理	在震荡行情中容易被洗出去
❌ ROI 设置过紧	小幅反弹就卖出，错过后续上涨空间
❌ 缺乏趋势过滤机制	没有判断当前是下跌、震荡还是上升趋势

---

🔍 结合你的策略代码和回测结果分析

从你的原始策略来看：

buy_condition = (dataframe["&-price_value_divergence"] < self.buy_threshold) & \
                (dataframe["volume_z_score"] > 1.5) & \
                (dataframe["rsi"] < 40) & \
                (dataframe["close"] <= dataframe["bb_lowerband"])

这些条件在下跌趋势末端会频繁满足，因为：

• &-price_value_divergence 偏离越来越大
• RSI 经常低于 40
• 价格经常触及布林带下轨

所以导致了频繁抄底失败。

---

🛠️ 改进建议（实战级）

✅ 1. 添加趋势过滤器（Trend Filter）

避免在下跌趋势中盲目抄底，只允许在特定趋势中开仓。

示例：使用 EMA 判断趋势方向

def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
    # ...原有指标计算...

    # 趋势判断
    dataframe['trend_ema'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=50)
    dataframe['trend_direction'] = np.where(
        dataframe['close'] > dataframe['trend_ema'], 'up', 
        np.where(dataframe['close'] < dataframe['trend_ema'], 'down', 'sideways')
    )

    return dataframe

然后在 populate_entry_trend 中加入趋势判断：

if "&-price_value_divergence" in dataframe.columns:
    buy_condition = (
        (dataframe["&-price_value_divergence"] < self.buy_threshold) &
        (dataframe["volume_z_score"] > 1.5) &
        (dataframe["rsi"] < 40) &
        (dataframe["close"] <= dataframe["bb_lowerband"]) &
        (dataframe['trend_direction'] != 'down')  # 避免在下降趋势中买入
    )

---

✅ 2. 动态调整止损和ROI（Adaptive Exit）

不要固定止损和ROI，而是根据市场波动率动态调整。

示例：基于ATR的动态止损

def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
    # ...其他指标...
    
    # ATR用于动态止损
    dataframe['atr'] = ta.ATR(dataframe, timeperiod=14)
    dataframe['dynamic_stoploss'] = -0.01 - (dataframe['atr'] / dataframe['close']) * 1.5
    
    return dataframe

然后在策略中使用它：

def __init__(self, config: dict, *args, **kwargs):
    super().__init__(config, *args, **kwargs)
    self.stoploss = RealParameter(-0.03, -0.01, default=-0.015, space="all")

这样可以防止在波动大的时候被轻易止损。

---

✅ 3. 延迟入场（Delay Entry Until Confirmation）

不要一满足条件就入场，等待确认信号。

示例：RSI + MACD 双重确认

def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
    # ...其他指标...
    dataframe['macd'], dataframe['signal'], _ = ta.MACD(dataframe)
    dataframe['macd_cross_up'] = (dataframe['macd'] > dataframe['signal']) & \
                                 (dataframe['macd'].shift(1) <= dataframe['signal'].shift(1))
    return dataframe

然后修改入场逻辑：

buy_condition = (
    (dataframe["&-price_value_divergence"] < self.buy_threshold) &
    (dataframe["volume_z_score"] > 1.5) &
    (data


Error: {
  exit = 56,
  message = 'post https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions - curl error exit_code=56 stderr={ "curl: (56) OpenSSL SSL_read: error:0A000126:SSL routines::unexpected eof while reading, errno 0" }',
  stderr = '{ "curl: (56) OpenSSL SSL_read: error:0A000126:SSL routines::unexpected eof while reading, errno 0" }'
}

-------

- Datetime: 2025-06-03 02:45:22

- Model: _qwen3/qwen-plus-latest

- Selected files:
  - result/backtest-result-2025-06-03_01-41-33_FreqaiPrimer.py
  - result/analytic.log
  - result/backtest-result-2025-06-03_01-41-33.json
  - result/backtest-result-2025-06-03_01-41-33.meta.json
  - result/backtest-result-2025-06-03_01-41-33_FreqaiPrimer.json
  - result/backtest-result-2025-06-03_01-41-33_config.json
  - result/backtest_trades.csv
  - result/output.log

> 输出中断了,请重新输出
> 


### ✅ 3. 延迟入场（Delay Entry Until Confirmation）（续）

```python
    (dataframe["rsi"] < 40) &
    (dataframe["close"] <= dataframe["bb_lowerband"]) &
    (dataframe['trend_direction'] != 'down') &
    (dataframe['macd_cross_up'])  # MACD金叉作为确认信号
)

这样可以避免在下跌趋势中过早抄底。

---

✅ 4. 放宽 ROI 设置，让利润奔跑（Let Profits Run）

你提到“小幅反弹就ROI了”，说明 ROI 设置太紧。我们可以：

• 延长 ROI 时间
• 使用动态 ROI

示例：基于波动率的动态 ROI

def generate_roi_table(self, params: Dict) -> Dict[int, float]:
    base_roi = {
        "0": params.get('roi_p1', 0.02),
        "7": params.get('roi_t1', 0.015),
        "21": params.get('roi_t2', 0.008),
        "27": 0
    }
    
    # 根据市场波动率调整ROI
    volatility = self.current_volatility  # 来自历史ATR或标准差
    if volatility > 0.02:  # 高波动时放宽ROI
        base_roi["0"] *= 1.5
        base_roi["7"] *= 1.5
    
    return base_roi

或者直接设置更宽松的默认值：

minimal_roi = {
    "0": 0.092,
    "7": 0.056,
    "21": 0.024,
    "27": 0
}

---

✅ 5. 使用 FreqAI 的预测方向作为过滤器

既然你已经在用 FreqAI，可以利用它的预测值来判断趋势方向：

if "&-price_value_divergence" in dataframe.columns:
    # 只有当预测值开始上升时才允许买入
    dataframe["prediction_up"] = (dataframe["&-price_value_divergence"].diff() > 0)
    
    buy_condition = (
        (dataframe["&-price_value_divergence"] < self.buy_threshold) &
        (dataframe["volume_z_score"] > 1.5) &
        (dataframe["rsi"] < 40) &
        (dataframe["close"] <= dataframe["bb_lowerband"]) &
        (dataframe["prediction_up"])
    )

---

✅ 6. 加入“连续亏损”保护机制

防止在连续止损后继续交易，建议加入一个冷却期：

def confirm_trade_entry(self, pair: str, order_type: str, amount: float, rate: float,
                       time_in_force: str, current_time: datetime, **kwargs) -> bool:
    recent_trades = Trade.query.filter(
        Trade.pair == pair,
        Trade.is_open == False,
        Trade.close_date > current_time - datetime.timedelta(minutes=30)
    ).all()

    losing_trades = [t for t in recent_trades if t.calc_profit_ratio(rate) < 0]
    
    if len(losing_trades) >= 2:
        logger.info(f"[{pair}] 最近2次交易亏损，暂停入场")
        return False
        
    self.trailing_stop_enabled = False
    return True

---

✅ 7. 自定义出场逻辑优化

目前你的出场逻辑是：

sell_condition = (dataframe["&-price_value_divergence"] > self.sell_threshold) | (dataframe["rsi"] > 75)

建议改为分阶段卖出，比如：

def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
    if "&-price_value_divergence" in dataframe.columns:
        # 分阶段退出
        dataframe.loc[
            (dataframe["&-price_value_divergence"] > self.sell_threshold * 1.2), 
            'exit_long_partial'
        ] = 1  # 先卖一半
        
        dataframe.loc[
            (dataframe["&-price_value_divergence"] > self.sell_threshold) |
            (dataframe["rsi"] > 75),
            'exit_long_full'
        ] = 1  # 再卖另一半
        
    return dataframe

然后结合 custom_sell 实现部分卖出逻辑。

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📊 总结：策略改进优先级建议

改进点	优先级	说明
✅ 添加趋势过滤器	⭐⭐⭐⭐⭐	避免在下降趋势中盲目抄底
✅ 动态止损和ROI	⭐⭐⭐⭐	提高止损能力，让利润奔跑
✅ 延迟入场确认	⭐⭐⭐⭐	等待MACD、RSI等指标确认反转
✅ 利用FreqAI预测方向	⭐⭐⭐	过滤掉预测值仍在下降的信号
✅ 分阶段出场	⭐⭐⭐	锁定部分利润，保留上涨空间
✅ 连续亏损保护	⭐⭐	防止连败扩大回撤

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🧪 下一步建议

你可以先从以下两个改动入手，快速验证效果：

🔧 修改1：添加趋势过滤器

# 在 populate_indicators 中添加
dataframe['trend_ema'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=50)
dataframe['in_uptrend'] = dataframe['close'] > dataframe['trend_ema']

# 在 populate_entry_trend 中添加
buy_condition = buy_condition & (dataframe['in_uptrend'])

🔧 修改2：放宽止损和ROI

minimal_roi = {
    "0": 0.092,
    "7": 0.056,
    "21": 0.024,
    "27": 0
}

stoploss = -0.05  # 原为 -0.015，提高容忍度

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如果你希望我帮你生成完整的修改后策略代码文件，我可以直接输出一份优化后的完整策略文件供你测试。是否需要？