核心概念理解

交易策略是什么？#

策略的定义#

交易策略是一套明确的规则体系，用于决定：

何时买入（入场时机）
何时卖出（出场时机）
如何控制风险（止损止盈）

在 Freqtrade 中，策略是一个 Python 类，继承自 IStrategy 基类。

策略的三要素#

1. 入场规则（Entry Logic）#

定义什么条件下应该开仓买入。例如：

短期均线上穿长期均线（金叉）
RSI 指标从超卖区域反弹
价格突破前期高点

2. 出场规则（Exit Logic）#

定义什么条件下应该平仓卖出。例如：

短期均线下穿长期均线（死叉）
RSI 指标进入超买区域
达到预设的止盈/止损目标

3. 风险管理（Risk Management）#

控制每笔交易的风险暴露：

仓位大小：每笔交易投入多少资金
止损设置：最大可接受的亏损
止盈设置：分阶段获利退出
最大持仓数：同时持有多少个交易对

策略的类型#

策略类型	特点	适用市场	代表策略
趋势跟踪	追随市场方向	趋势明显的牛市/熊市	MovingAverageCrossStrategy
均值回归	价格回归均值	震荡市、箱体整理	MeanReversionStrategy
突破策略	价格突破关键位	区间突破后的趋势	BreakoutTrendStrategy
动量策略	强者恒强	单边快速行情	MomentumTrendStrategy

策略生命周期#

1
设计 → 编码 → 回测 → 优化 → 模拟 → 实盘 → 监控 → 调整
2
  ↑                                               ↓
3
  └───────────────── 循环迭代 ─────────────────────┘

技术指标入门#

技术指标是通过数学计算从价格、成交量等数据中提取的辅助信息，用于判断市场趋势和时机。

1. 移动平均线（Moving Average）#

EMA - 指数移动平均线#

给予近期价格更高权重的平均值。

计算方式：

1
EMA_today = (Price_today × K) + (EMA_yesterday × (1 - K))
2
其中 K = 2 / (N + 1)，N 为周期

应用场景：

EMA20 上穿 EMA50：金叉（Golden Cross），看涨信号
EMA20 下穿 EMA50：死叉（Death Cross），看跌信号
价格在 EMA 上方：趋势向上
价格在 EMA 下方：趋势向下

代码示例：

1
# 计算 EMA20 和 EMA50
2
dataframe['ema20'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=20)
3
dataframe['ema50'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=50)
4

5
# 判断金叉
6
golden_cross = qtpylib.crossed_above(dataframe['ema20'], dataframe['ema50'])

SMA - 简单移动平均线#

所有价格权重相同的平均值。

特点：

对价格变化反应较慢
更平滑，噪音更少
适合长周期趋势判断

2. 相对强弱指标（RSI）#

定义：衡量价格上涨动能与下跌动能的比率，范围 0-100。

计算方式：

1
RSI = 100 - [100 / (1 + RS)]
2
其中 RS = 平均上涨幅度 / 平均下跌幅度

标准解读：

RSI > 70：超买区域，可能回调
RSI < 30：超卖区域，可能反弹
RSI 50：中性位置

高级用法：

RSI 背离：价格创新高但 RSI 未创新高，趋势可能反转
RSI 突破 50：从下向上突破 50，确认上涨趋势

代码示例：

1
# 计算 RSI
2
dataframe['rsi'] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)
3

4
# 超卖反弹信号
5
oversold_bounce = (dataframe['rsi'] < 30) & (dataframe['rsi'].shift(1) < dataframe['rsi'])

3. 布林带（Bollinger Bands）#

定义：由中轨（均线）和上下轨（±2倍标准差）组成的通道指标。

组成部分：

中轨：20 日 SMA
上轨：中轨 + 2 × 标准差
下轨：中轨 - 2 × 标准差

交易信号：

价格触及下轨：可能反弹（均值回归）
价格触及上轨：可能回调
布林带收窄：波动率降低，酝酿突破
布林带扩张：波动率增加，趋势确立

代码示例：

1
# 计算布林带
2
bollinger = qtpylib.bollinger_bands(qtpylib.typical_price(dataframe), window=20, stds=2)
3
dataframe['bb_lowerband'] = bollinger['lower']
4
dataframe['bb_middleband'] = bollinger['mid']
5
dataframe['bb_upperband'] = bollinger['upper']
6

7
# 价格触及下轨
8
touch_lower = dataframe['close'] <= dataframe['bb_lowerband']

4. MACD（Moving Average Convergence Divergence）#

定义：通过快速和慢速 EMA 的差值判断趋势动能。

组成部分：

MACD 线：EMA12 - EMA26
信号线：MACD 的 9 日 EMA
柱状图：MACD - 信号线

交易信号：

MACD 上穿信号线：买入信号
MACD 下穿信号线：卖出信号
MACD 为正：短期趋势强于长期
MACD 柱状图放大：趋势加速

代码示例：

1
# 计算 MACD
2
macd = ta.MACD(dataframe)
3
dataframe['macd'] = macd['macd']
4
dataframe['macdsignal'] = macd['macdsignal']
5
dataframe['macdhist'] = macd['macdhist']
6

7
# MACD 金叉
8
macd_cross = qtpylib.crossed_above(dataframe['macd'], dataframe['macdsignal'])

买入/卖出信号原理#

信号生成逻辑#

在 Freqtrade 中，信号通过在 DataFrame 中设置标志位生成：

1
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
2
    dataframe.loc[
3
        (
4
            # 条件1
5
            (dataframe['ema20'] > dataframe['ema50']) &
6
            # 条件2
7
            (dataframe['rsi'] > 30) &
8
            # 条件3
9
            (dataframe['volume'] > 0)
10
        ),
11
        'enter_long'] = 1  # 标记买入信号
12

13
    return dataframe

多条件组合#

与逻辑（AND）#

所有条件都必须满足：

1
# 金叉 AND RSI 超卖 AND 成交量放大
2
(golden_cross) & (dataframe['rsi'] < 30) & (dataframe['volume'] > volume_mean)

或逻辑（OR）#

任意条件满足即可：

1
# RSI 超卖 OR 布林带下轨
2
(dataframe['rsi'] < 30) | (dataframe['close'] <= dataframe['bb_lowerband'])

信号确认#

为避免假信号，通常需要多重确认：

示例：趋势确认 + 动能确认

1
dataframe.loc[
2
    (
3
        # 趋势确认：价格在 EMA20 上方
4
        (dataframe['close'] > dataframe['ema20']) &
5
        # 动能确认：MACD 为正
6
        (dataframe['macd'] > 0) &
7
        # 超卖反弹：RSI 从 30 以下回升
8
        (dataframe['rsi'] > 30) &
9
        (dataframe['rsi'].shift(1) <= 30)
10
    ),
11
    'enter_long'] = 1

Strategy001 信号解析#

买入逻辑

1
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
2
    dataframe.loc[
3
        (
4
            # 条件1: EMA20 上穿 EMA50（金叉）
5
            qtpylib.crossed_above(dataframe['ema20'], dataframe['ema50']) &
6
            # 条件2: Heikin-Ashi 收盘价大于 EMA20
7
            (dataframe['ha_close'] > dataframe['ema20']) &
8
            # 条件3: Heikin-Ashi 开盘价小于 Heikin-Ashi 收盘价（绿色 K 线）
9
            (dataframe['ha_open'] < dataframe['ha_close'])
10
        ),
11
        'enter_long'] = 1
12

13
    return dataframe

卖出逻辑

1
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
2
    dataframe.loc[
3
        (
4
            # 条件1: EMA50 上穿 EMA100（金叉）
5
            qtpylib.crossed_above(dataframe['ema50'], dataframe['ema100']) &
6
            # 条件2: Heikin-Ashi 收盘价小于 EMA20
7
            (dataframe['ha_close'] < dataframe['ema20']) &
8
            # 条件3: Heikin-Ashi 开盘价大于 Heikin-Ashi 收盘价（红色 K 线）
9
            (dataframe['ha_open'] > dataframe['ha_close'])
10
        ),
11
        'exit_long'] = 1
12
    return dataframe

止损和止盈设置#

固定止损（Stop Loss）#

在策略类中设置固定百分比：

1
stoploss = -0.05  # 5% 止损

优点：

简单明确
风险可控

缺点：

不考虑市场波动
可能被正常波动止损

动态止损（Trailing Stop）#

随价格上涨而上移的止损：

1
trailing_stop = True
2
trailing_stop_positive = 0.01  # 盈利 1% 后启用
3
trailing_stop_positive_offset = 0.02  # 启用时，止损距当前价格 2%
4
trailing_only_offset_is_reached = True

工作原理：

1
买入价格：$100
2
盈利 1% 后（$101）启用跟踪止损
3
当前价格 $105，止损设在 $105 - 2% = $102.90
4
价格上涨到 $110，止损上移到 $110 - 2% = $107.80
5
价格回落到 $107.79，触发止损，锁定 7.79% 利润

ROI 梯度止盈#

通过时间梯度设置不同的止盈目标：

1
minimal_roi = {
2
    "0": 0.10,   # 立即达到 10% 利润就退出
3
    "30": 0.05,  # 30 分钟后，5% 利润退出
4
    "60": 0.02,  # 60 分钟后，2% 利润退出
5
    "120": 0.01  # 120 分钟后，1% 利润退出
6
}

逻辑示例：

买入后 5 分钟内涨到 10%：立即卖出
持有 40 分钟，涨到 6%：卖出（触发 30 分钟的 5% 目标）
持有 90 分钟，涨到 3%：卖出（触发 60 分钟的 2% 目标）

自定义退出信号#

除了 ROI 和止损，还可以通过信号主动退出：

1
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
2
    dataframe.loc[
3
        (
4
            # 死叉：EMA20 下穿 EMA50
5
            qtpylib.crossed_below(dataframe['ema20'], dataframe['ema50']) |
6
            # RSI 超买
7
            (dataframe['rsi'] > 70)
8
        ),
9
        'exit_long'] = 1
10

11
    return dataframe

止损止盈组合策略#

激进型：

1
stoploss = -0.03          # 3% 止损
2
trailing_stop = True
3
trailing_stop_positive = 0.005  # 0.5% 后启用
4
minimal_roi = {
5
    "0": 0.08,
6
    "20": 0.04,
7
    "40": 0.02
8
}

保守型：

1
stoploss = -0.10          # 10% 止损
2
trailing_stop = False
3
minimal_roi = {
4
    "0": 0.15,
5
    "60": 0.08,
6
    "120": 0.05,
7
    "240": 0.02
8
}

音乐

嵌言片语

核心概念理解

交易策略是什么？#

策略的定义#

策略的三要素#

1. 入场规则（Entry Logic）#

2. 出场规则（Exit Logic）#

3. 风险管理（Risk Management）#

策略的类型#

策略生命周期#

技术指标入门#

1. 移动平均线（Moving Average）#

EMA - 指数移动平均线#

SMA - 简单移动平均线#

2. 相对强弱指标（RSI）#

3. 布林带（Bollinger Bands）#

4. MACD（Moving Average Convergence Divergence）#

买入/卖出信号原理#

信号生成逻辑#

多条件组合#

与逻辑（AND）#

或逻辑（OR）#

信号确认#

Strategy001 信号解析#

止损和止盈设置#

固定止损（Stop Loss）#

动态止损（Trailing Stop）#

ROI 梯度止盈#

自定义退出信号#

止损止盈组合策略#

支持与分享

支持博主

音乐

目录