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2025-04-08 21:49:37	量化 qna freqtrade		https://x.com/i/grok?conversation=1909584053176877095

😯: 实现机器学习, Freqtrade需要某个币对多久的历史数据,放到本地机器,以何种形式落盘?

在 Freqtrade 中实现机器学习（特别是通过其 FreqAI 模块进行自适应预测建模）时，对历史数据的需求和存储方式取决于你的具体策略、模型训练需求以及回测或实时交易的时间范围。以下是对你的问题的详细解答：

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1. 需要某个币对多久的历史数据？

Freqtrade 的机器学习功能（FreqAI）并没有固定的历史数据时长要求，而是由以下因素决定：

a. 策略和模型的需求

• 指标计算：你的策略中使用的指标（如移动平均线、RSI 等）需要一定数量的初始数据（即 startup_candle_count）。比如，如果你用的是 100 周期的 EMA（指数移动平均线），至少需要 400 根K线（根据 Freqtrade 文档建议，4倍周期以确保指标稳定）。

• 训练窗口：FreqAI 需要足够的数据来训练机器学习模型。训练窗口的大小由你在配置文件中定义的参数 train_period_days 或 live_retrain_hours 决定。例如，如果你设置 train_period_days = 30，就需要至少 30 天的数据。

• 特征工程：如果你启用了复杂的特征工程（如 FreqAI 的自动特征生成，可能生成数千个特征），可能需要更多数据来确保模型不过拟合。

b. 回测或实时交易的需求

• 回测：回测时需要覆盖整个测试时间段的数据，外加 startup_candle_count 的预热数据。例如，如果你想回测 2024 年 1 月 1 日到 4 月 1 日的 3 个月，使用 5 分钟K线，且 startup_candle_count = 400，那么需要从 2023 年 12 月中旬开始的数据（约额外 2 天）。

• 实时交易：实时模式下，FreqAI 会定期重新训练模型（例如每小时或每天），需要下载足够的历史数据来支持初始训练和后续更新。通常建议至少准备数周到数月的数据，具体取决于你的 train_period_days 设置。

c. 交易所限制

• 不同交易所提供的历史数据量有限。例如，Binance 通常提供较长的 OHLCV 数据历史，而 Kraken 只提供 720 根K线（需要用 --dl-trades 下载更多）。你需要确保下载的数据量满足策略和模型的最低要求。

典型建议

• 短期策略：至少 1-3 个月的数据（5 分钟或 1 小时K线）。

• 长期策略：6 个月到 1 年甚至更长时间的数据。

• FreqAI 默认示例：文档中常建议从 30 天到 90 天开始，具体取决于你的目标（如预测短期价格波动还是长期趋势）。

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2. 如何放到本地机器？

Freqtrade 提供了一个命令行工具 freqtrade download-data 来下载历史数据并存储到本地。以下是实现步骤：

a. 下载数据的命令

假设你想为某个币对（如 BTC/USDT）下载数据：

bash

freqtrade download-data --exchange binance --pairs BTC/USDT --timeframes 5m --days 90

• --exchange：指定交易所（如 binance、kraken 等）。

• --pairs：指定币对，可以用正则表达式（如 ".*/USDT" 下载所有 USDT 交易对）。

• --timeframes：指定K线时间框架（如 1m、5m、1h，默认是 1m 和 5m）。

• --days：指定下载的天数（如 90 天）。

• --timerange：可选，指定具体时间范围（如 20240101-20240401）。

b. 增量更新

Freqtrade 支持增量下载。如果你已经下载了数据，可以定期运行类似以下命令更新：

bash

freqtrade download-data --exchange binance --pairs BTC/USDT --timeframes 5m --days 7

这会下载最近 7 天的数据并追加到已有数据中。

c. 数据存储位置

下载的数据默认存储在用户数据目录下的 user_data/data/ 文件夹中，例如：

~/.freqtrade/user_data/data/binance/

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3. 以何种形式落盘？

Freqtrade 默认使用高效的 Feather 文件格式（基于 Apache Arrow）存储历史数据。这种格式具有以下特点：

• 高效性：相比 CSV 或 JSON，Feather 文件读写速度更快，适合大数据处理。

• 压缩性：文件大小较小，节省磁盘空间。

• 兼容性：与 Python 的 Pandas 库无缝集成，方便数据分析。

文件命名约定

• OHLCV 数据（开盘、高点、低点、收盘、成交量）存储为：

  <pair>-<timeframe>.feather
  

  例如：BTC_USDT-5m.feather

• 如果下载了交易数据（trades），则存储为：

  <pair>-trades.feather
  

  例如：BTC_USDT-trades.feather

可选格式

• 如果你需要其他格式，可以用 freqtrade convert-data 将数据转换为 JSON 或 Parquet。例如：

  bash

  freqtrade convert-data --format-from feather --format-to json
  

• 对于某些特殊交易所（如 Kraken），可能需要先下载 trades 数据并转换为 OHLCV 数据：

  bash

  freqtrade trades-to-ohlcv --exchange kraken --pairs BTC/USD --timeframes 5m
  

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4. 实际操作示例

假设你想为 BTC/USDT 下载 90 天的 5 分钟K线数据，并用于 FreqAI：

1. 下载数据：

   bash

   freqtrade download-data --exchange binance --pairs BTC/USDT --timeframes 5m --days 90
   

2. 检查文件： 数据会存储在 ~/.freqtrade/user_data/data/binance/BTC_USDT-5m.feather。

3. 配置 FreqAI： 在 config.json 中设置：

   json

   "freqai": {
       "enabled": true,
       "train_period_days": 60,
       "identifier": "my_model",
       "feature_parameters": {
           "include_timeframes": ["5m"]
       }
   }
   

4. 运行回测或实时交易：

   bash

   freqtrade backtesting --strategy MyStrategy --freqai
   

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5. 注意事项

• 磁盘空间：5 分钟K线数据每币对每天约产生 288 根K线，90 天约为 26,000 根K线，一个 Feather 文件大小通常在几 MB 到几十 MB 之间。准备足够的存储空间。

• 数据完整性：运行 freqtrade list-data 检查下载的数据是否完整。

• 交易所限制：某些交易所可能需要额外的 API 调用或特殊配置，详见 Freqtrade 文档的“Exchange-specific Notes”部分。

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总结

• 时长：通常需要 1-12 个月的历史数据，具体取决于策略和训练窗口（建议从 30-90 天开始）。

• 下载方式：使用 freqtrade download-data 命令，存储到本地 user_data/data/ 目录。

• 存储格式：默认使用 Feather 文件格式，高效且适合机器学习处理。

如果你有更具体的策略或币对需求，可以告诉我，我可以帮你进一步细化！