策略

想更深入了解开源交易框架？请查看我们的详细评测和对比。 为什么选择趋势跟踪？ 在构建任何机器人之前，我想要一个简单、稳健且经过验证的策略。趋势跟踪满足所有条件——它基于价格动量，适用于各种市场。核心思想很简单： 当价格高于移动平均线时买入，低于时卖出。 考虑到这一点，我仅使用开源工具构建了完整的交易流程。 我使用的工具 Backtrader – 用于回测和策略逻辑 CCXT – 用于实时交易API接入（币安） Pandas/NumPy – 用于数据处理 Python – 用于连接代码和脚本编写 Screen – 用于在VPS或树莓派上运行机器人 逐步构建流程 1. 策略逻辑（Backtrader） ///python class TrendStrategy(bt.Strategy): def init(self): self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(period=50) def next(self): if self.data.close[0] > self.sma[0] and not self.position: self.buy() elif self.data.close[0] < self.sma[0] and self.position: self.sell() /// 我保持策略简洁：当价格突破50期简单移动平均线时买入，跌破时卖出。 2. 回测 利用通过CCXT下载的币安历史数据，我对BTC/USDT几个月的数据进行了测试。评估了： 胜率 最大回撤 盈利因子 3. 使用CCXT进行实盘交易 ///python import ccxt exchange = ccxt.binance({ ‘apiKey’: ‘YOUR_API_KEY’, ‘secret’: ‘YOUR_SECRET’, ’enableRateLimit’: True }) ...

回测和实盘交易是算法交易的两面。无论你使用的是 Backtrader、Freqtrade，还是 QuantConnect Lean，了解这两个阶段的区别——以及其中的注意事项——都是至关重要的。 什么是回测？ 回测 是在历史市场数据上模拟交易策略，以评估其表现的过程。 目标： 无需投入真实资金即可测试交易想法 优点： 快速迭代，可洞察潜在亏损与盈利能力 工具： 大多数开源平台都内置强大的回测引擎 ✅ 可以把它看作策略实验室 —— 没有真实资金，没有真实后果。 什么是实盘交易？ 实盘交易 是在真实或模拟的交易环境中运行策略，使用实时市场数据，并可选择是否执行真实交易。 目标： 在真实市场条件下实时执行策略 选项： 模拟交易（paper trading）或真实资金交易 工具： 大多数平台都可对接经纪商或交易所的 API 🟡 这是现实世界 —— 延迟、滑点和执行质量非常关键。 开源交易者需注意的关键点 1. 数据质量 回测： 通常能获得干净、完整的数据集 实盘交易： 实时数据可能存在噪声、延迟或不完整的情况 💡 确保历史数据能尽可能反映真实市场条件（如滑点、漏掉的 tick）。 2. 执行环境 回测： 交易“虚拟”且立即完成，价格完美 实盘交易： 存在网络延迟、部分成交、交易所行为差异等问题 💡 在回测中加入现实假设，例如延迟、手续费、买卖差价等。 3. 策略行为 一些策略在理论中表现良好，但在实际运行中失败，原因可能包括： 对历史数据过拟合 对订单执行速度敏感 忽略实际交易约束（如手续费、保证金、仓位限制） 💡 务必在极端或恶劣市场条件下对逻辑进行压力测试。 4. 滑点与延迟 滑点： 实际成交价格与预期价格之间的差异 延迟： 从信号生成到实际下单之间的时间延迟 💡 回测系统可能会模拟这些因素，但实盘交易中将直面这些挑战。 5. 风险管理 回测阶段可用于建模风险 实盘交易将揭示真实风险 💡 始终使用止损、仓位控制和熔断机制 —— 并在测试中也要验证它们的效果。 ...