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帮我讲解一下下面的内容，没太看明白
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Bot execution logic¶Starting freqtrade in dry-run or live mode (using freqtrade trade) will start the bot and start the bot iteration loop. This will also run the bot_start() callback.By default, the bot loop runs every few seconds (internals.process_throttle_secs) and performs the following actions:
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``
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Fetch open trades from persistence.
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Calculate current list of tradable pairs.
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Download OHLCV data for the pairlist including all informative pairs
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This step is only executed once per Candle to avoid unnecessary network traffic.
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Call bot_loop_start() strategy callback.
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Analyze strategy per pair.
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Call populate_indicators()
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Call populate_entry_trend()
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Call populate_exit_trend()
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Update trades open order state from exchange.
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Call order_filled() strategy callback for filled orders.
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Check timeouts for open orders.
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Calls check_entry_timeout() strategy callback for open entry orders.
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Calls check_exit_timeout() strategy callback for open exit orders.
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Calls adjust_order_price() strategy callback for open orders.
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Calls adjust_entry_price() strategy callback for open entry orders. only called when adjust_order_price() is not implemented
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Calls adjust_exit_price() strategy callback for open exit orders. only called when adjust_order_price() is not implemented
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Verifies existing positions and eventually places exit orders.
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Considers stoploss, ROI and exit-signal, custom_exit() and custom_stoploss().
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Determine exit-price based on exit_pricing configuration setting or by using the custom_exit_price() callback.
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Before an exit order is placed, confirm_trade_exit() strategy callback is called.
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Check position adjustments for open trades if enabled by calling adjust_trade_position() and place additional order if required.
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Check if trade-slots are still available (if max_open_trades is reached).
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Verifies entry signal trying to enter new positions.
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Determine entry-price based on entry_pricing configuration setting, or by using the custom_entry_price() callback.
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In Margin and Futures mode, leverage() strategy callback is called to determine the desired leverage.
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Determine stake size by calling the custom_stake_amount() callback.
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Before an entry order is placed, confirm_trade_entry() strategy callback is called.
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这段内容是 Freqtrade 官方文档中关于“机器人执行逻辑”（Bot Execution Logic）的描述，主要讲解了 Freqtrade 交易机器人在启动后（无论是模拟模式 Dry-run 还是实盘模式 Live mode）如何通过一个循环（Bot Iteration Loop）持续运行并执行交易相关的操作。你的困惑可能来自于专业术语较多或逻辑流程不够直观，下面我会尽量用通俗的语言一步步拆解这段内容。
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核心概念
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Freqtrade 的机器人并不是一次性执行完所有任务后就停止，而是像一个“永动机”一样，每隔几秒（由 internals.process_throttle_secs 参数控制，默认为几秒钟）运行一次完整的逻辑循环。这个循环会检查市场、更新交易状态、执行买卖操作，直到你手动停止机器人。
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启动机器人时（用命令 freqtrade trade），会触发以下流程：
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1. 初始化: 调用 bot_start() 回调函数（如果你在策略中定义了这个函数，它会在机器人启动时执行一次）。
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2. 进入循环: 每隔几秒执行一次完整的逻辑。
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循环中的每一步
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下面是循环中每次迭代的具体步骤，我会逐一解释它们的含义和作用：
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1. 从持久化存储中获取未关闭的交易
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- 含义: 检查当前有哪些交易（比如已经买入但还没卖出的订单）还在进行中。
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- 作用: 确保机器人知道当前的交易状态，避免重复操作或遗漏已有交易。
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- 举例: 你昨天买了 BTC/USD，今天机器人启动后会先加载这些未卖出的交易。
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2. 计算当前可交易的货币对列表
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- 含义: 根据你的配置（pairlist，交易对列表），确定当前可以交易的货币对（比如 BTC/USD、ETH/USD）。
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- 作用: 动态更新交易对，可能剔除流动性差的或添加新的交易对。
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- 你的背景: 类似你在 Go/Node.js 中动态管理 API 请求的目标列表。
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3. 下载 OHLCV 数据
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- 含义: OHLCV 是指“开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量”的数据，用于分析市场走势。
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- 细节:
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- 只针对配置中的交易对和“信息对”（informative pairs，可能用于辅助决策的额外数据）。
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- 为了减少网络请求，每根K线（比如 1小时K线）只下载一次。
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- 作用: 为后续策略分析提供最新的市场数据。
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- 举例: 下载了过去 1 小时 BTC/USD 的价格数据。
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4. 调用 bot_loop_start() 回调
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- 含义: 如果你在策略中定义了这个函数，它会在每次循环开始时运行。
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- 作用: 让你插入自定义逻辑，比如打印日志或检查外部条件。
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- 举例: 你可以用它记录每次循环的时间。
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5. 逐个分析交易对的策略
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- 含义: 对每个交易对运行你的策略代码，分三步调用：
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1. populate_indicators(): 计算技术指标（如均线、RSI）。
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2. populate_entry_trend(): 判断是否应该买入（进场信号）。
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3. populate_exit_trend(): 判断是否应该卖出（离场信号）。
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- 作用: 这是策略的核心，决定买卖的时机。
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- 举例: 如果 BTC/USD 的价格高于 20 日均线，可能触发买入信号。
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6. 从交易所更新交易和订单状态
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- 含义: 检查当前订单的状态（比如是否已成交、是否超时）。
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- 细节:
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- 如果订单已成交，调用 order_filled() 回调。
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- 检查未成交订单是否超时：
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- 买入订单超时调用 check_entry_timeout()。
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- 卖出订单超时调用 check_exit_timeout()。
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- 调整订单价格（如果需要）：
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- 调用 adjust_order_price()，如果没实现则分别调用 adjust_entry_price()（买入）和 adjust_exit_price()（卖出）。
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- 作用: 确保订单状态与交易所一致，避免错过成交或长时间挂单。
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- 举例: 你下的买入订单 1 小时没成交，机器人可能会取消它。
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7. 检查现有仓位并决定是否卖出
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- 含义: 检查当前持有的仓位（已买入但未卖出的交易），决定是否需要卖出。
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- 细节:
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- 考虑止损（stoploss）、投资回报率（ROI）、卖出信号（exit-signal）等。
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- 可通过 custom_exit() 或 custom_stoploss() 自定义卖出逻辑。
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- 卖出价格由配置中的 exit_pricing 或 custom_exit_price() 决定。
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- 卖出前调用 confirm_trade_exit() 确认。
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- 作用: 自动执行卖出操作，比如达到盈利目标或触发止损。
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- 举例: BTC/USD 涨了 5%，达到 ROI，机器人自动卖出。
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8. 调整现有交易的仓位
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- 含义: 如果开启了仓位调整功能，调用 adjust_trade_position() 检查是否需要加仓或减仓。
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- 作用: 动态管理仓位，比如在盈利时加仓。
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- 举例: BTC/USD 涨了 3%，你决定再投入一部分资金。
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9. 检查交易槽位是否可用
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- 含义: 检查是否达到最大同时交易数量（max_open_trades）。
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- 作用: 避免超过设定的交易上限。
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- 举例: 如果上限是 5 个交易，而已有 5 个未关闭，就不会开新仓。
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10. 验证买入信号并开新仓
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- 含义: 如果有买入信号（由 populate_entry_trend() 生成），决定是否下单买入。
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- 细节:
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- 买入价格由 entry_pricing 配置或 custom_entry_price() 决定。
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- 在杠杆模式（Margin/Futures）下，调用 leverage() 确定杠杆倍数。
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- 调用 custom_stake_amount() 确定投入金额。
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- 买入前调用 confirm_trade_entry() 确认。
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- 作用: 执行买入操作，开新仓。
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- 举例: ETH/USD 触发买入信号，机器人以市价买入 0.1 ETH。
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11. 重复循环
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- 上述步骤完成后，机器人等待几秒（process_throttle_secs），然后重新开始循环，直到你停止它。
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用生活化的比喻理解
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想象 Freqtrade 是一个“超市收银员”，每隔几秒检查一次：
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1. 看看手头的单子（获取未关闭交易）。
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2. 更新商品清单（计算交易对列表）。
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3. 拿最新的价格表（下载 OHLCV 数据）。
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4. 喊一声开工（bot_loop_start()）。
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5. 分析每个商品是否值得买或卖（策略分析）。
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6. 确认订单状态（更新交易所数据）。
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7. 决定卖掉手里的货（检查仓位并卖出）。
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8. 调整购物篮里的东西（调整仓位）。
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9. 看看还能不能再买（检查交易槽位）。
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10. 发现好货就下单（执行买入）。 然后重复这个过程，像一个勤劳的机器人收银员。
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对你的背景的适应
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- Go/Node.js 经验: 这个循环类似于事件驱动编程（Event Loop），每次迭代处理一堆任务。你可以把回调函数（callback）看作异步任务的处理器。
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- Linux 运维经验: 你可以轻松管理 Freqtrade 的日志（user_data/log）、进程（用 ps 或 docker ps 查看），甚至写脚本监控性能。
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如果还有疑问
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- 你没看明白的具体是哪部分？是回调函数的作用，还是某个步骤的逻辑？告诉我，我再深入讲解！ |