beast/beast-trader-strategies
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

docs: 补充回测结果摘要 + 策略文档 + Dashboard 后端 + 整理目录结构

Browse Source
This commit is contained in:
Beast Trader
2026-06-11 23:32:27 +08:00
parent bd598f0203
commit fa5e177caf
22 changed files with 8999 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

735
docs/strategy-v2.1-whitepaper.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,735 @@
# Structure Flow Strategy v2.1 — 策略白皮书
> **版本**: v2.1 | **日期**: 2026-06-08 | **状态**: 生产 dry-run
>
> 本文档面向策略使用者本人，用于深入理解策略逻辑、回测表现和设计思路。
---
## 目录
1. [策略概览](#1-策略概览)
2. [理论基础](#2-理论基础)
3. [时间框架架构](#3-时间框架架构)
4. [核心技术：Swing Point 检测](#4-核心技术swing-point-检测)
5. [结构分析：趋势与支撑阻力](#5-结构分析趋势与支撑阻力)
6. [K线形态：入场触发器](#6-k线形态入场触发器)
7. [入场逻辑详解](#7-入场逻辑详解)
8. [止损逻辑](#8-止损逻辑)
9. [出场逻辑](#9-出场逻辑)
10. [v2.1 核心创新：趋势强度过滤](#10-v21-核心创新趋势强度过滤)
11. [参数说明](#11-参数说明)
12. [回测表现](#12-回测表现)
13. [演进历史](#13-演进历史)
14. [已知局限](#14-已知局限)
15. [部署信息](#15-部署信息)
---
## 1. 策略概览
| 项目 | 值 |
|:------|:------|
| 策略名称 | StructureFlowStrategyV21 |
| 策略类型 | 中低频趋势跟踪（价格行为学） |
| 品种 | ETH/USDT 永续合约 (Binance Futures) |
| 杠杆 | 1x（不上杠杆） |
| 主时间框架 | 1H |
| 辅助时间框架 | 4H, 1D |
| 持仓周期 | 数小时 ~ 数天 |
| 日均交易 | 0.1 ~ 0.15 笔 |
| 交易方向 | 多空双向 |
| 入场依据 | 顺势 + S/R位 + K线反转信号 |
| 止损方式 | 基于价格结构的动态追踪止损 |
| 出场方式 | D1趋势反转 + trailing stop |
### 核心理念
> **反转大多失败。在趋势中，于支撑/阻力位顺势入场，用追踪止损让利润奔跑。**
策略不预测市场方向，只做一件事：**在明确的趋势中，等待价格回到关键 S/R 位，确认反转信号后入场，然后用结构止损保护仓位，让趋势把利润带走。**
---
## 2. 理论基础
### 2.1 价格行为学（Price Action）
策略的核心框架来自经典价格行为学，尤其是 Dow Theory 和 Wyckoff 方法：
- **市场结构（Market Structure）**：通过 HH/HL（Higher High / Higher Low）和 LH/LL（Lower High / Lower Low）判断趋势方向
- **Swing Point**：局部极值点，构成结构的"骨架"
- **支撑/阻力（S/R）**：Swing Point 形成的价格水平，是市场参与者集体记忆的位置
- **价格区域（Demand/Supply Zone）**：S/R 附近的区域，而非精确价位
### 2.2 为什么不用指标
策略刻意**不使用任何技术指标**（EMA、MACD、RSI、ATR 等），原因：
1. **指标是价格的衍生品**——滞后于价格本身
2. **指标参数需要调优**——容易过拟合
3. **价格结构是本源信息**——HH/HL/LH/LL 直接告诉你市场在做什么
4. **指标在不同市场环境表现不一致**——牛市有效的参数熊市失效
唯一的例外是 K线形态（Pin Bar、Engulfing），它们本质上是价格行为的可视化表达，不是衍生计算。
### 2.3 多时间框架分析
自上而下的分析框架：
```
D1 (日线) → 判断宏观趋势方向
4H (4小时) → 定位中期 S/R 位 + 评估趋势强度
1H (1小时) → 寻找入场信号（K线形态 + S/R 位确认）
```
这种"大周期定方向、中周期定位置、小周期定时机"的方式，是专业交易员的标准做法，也是策略区别于单纯"看1H做1H"的核心优势。
---
## 3. 时间框架架构
策略使用 freqtrade 的 `@informative` 装饰器加载三个时间框架：
```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 1D (日线) │
│ populate_indicators_1d() │
│ → Swing Point 检测 │
│ → 结构分析（trend_up / trend_down） │
│ → 输出到 1H: trend_up_1d, trend_down_1d │
└──────────────┬──────────────────────────┘
│ 宏观趋势方向
┌──────────────▼──────────────────────────┐
│ 4H (4小时) │
│ populate_indicators_4h() │
│ → Swing Point 检测 │
│ → 结构分析（trend + S/R + zone） │
│ → 活支撑/阻力检查 │
│ → ★ v2.1 趋势强度评估 │
│ → 输出到 1H: *_4h 系列字段 │
└──────────────┬──────────────────────────┘
│ S/R位置 + 趋势强度
┌──────────────▼──────────────────────────┐
│ 1H (1小时) │
│ populate_indicators() │
│ → K线形态检测（Pin Bar, Engulfing） │
│ → 合并所有时间框架数据 │
│ populate_entry_trend() │
│ → 综合判断入场信号 │
│ custom_stoploss() │
│ → 动态结构止损 │
└─────────────────────────────────────────┘
```
三个时间框架的数据通过 freqtrade 自动 merge 到 1H 主时间框架，列名会自动加后缀（如 `trend_up_1d`, `support_4h`）。
---
## 4. 核心技术：Swing Point 检测
### 4.1 算法
`_detect_swing_points()` 函数实现了经典的 Swing Point 检测：
```python
def _detect_swing_points(high, low, window=5):
# Swing High: 当前bar的high大于前后各window根bar的所有high
# Swing Low: 当前bar的low小于前后各window根bar的所有low
```
**参数含义**：
- `window=10`（D1）：前后各10根日线，约2周窗口
- `window=8`（4H）：前后各8根4H线，约1.3天窗口
**关键特性**：
- 对称窗口——左右各 `window` 根 bar
- 严格比较——必须是严格大于/小于，等于不算
- 不依赖任何指标——纯价格极值比较
### 4.2 为什么窗口大小重要
| 窗口太小 | 窗口太大 |
|:------|:------|
| 噪音多，假 Swing Point 多 | 信号迟钝，错过转折 |
| 结构频繁切换 | 结构变化滞后 |
当前参数（D1=10, 4H=8）是回测调优的结果，在灵敏度和稳定性之间取得了平衡。
### 4.3 可视化理解
```
价格
↑
│ SH₁ SH₂
│ ╱ ╲ ╱ ╲
│ ╱ ╲ ╱ ╲
│ ╱ ╲ SH₃ ╱ ╲
│ ╱ ╲ ╱ ╲ ╱ ╲
│╱ ╲╱ ╲ ╲___
│ SL₁ SL₂ SL₃
└─────────────────────────────────→ 时间
SH = Swing High（局部高点）
SL = Swing Low（局部低点）
趋势判断：
SH₂ > SH₁ 且 SL₂ > SL₁ → 上升趋势（HH + HL）
SH₃ < SH₂ 且 SL₃ < SL₂ → 下降趋势（LH + LL）
```
---
## 5. 结构分析：趋势与支撑阻力
### 5.1 `_build_structure()` 函数
这个函数是策略的"大脑"，接收 Swing Point 数据，输出以下信息：
| 输出字段 | 含义 |
|:------|:------|
| `trend_up` | 当前是否处于上升趋势（HH + HL） |
| `trend_down` | 当前是否处于下降趋势（LH + LL） |
| `support` | 最近的 Swing Low 价格（支撑位） |
| `resistance` | 最近的 Swing High 价格（阻力位） |
| `in_demand` | 价格是否在需求区（支撑位附近下方35%区域） |
| `in_supply` | 价格是否在供给区（阻力位附近上方35%区域） |
### 5.2 趋势判断逻辑
```
if 最近的SH > 前一个SH AND 最近的SL > 前一个SL:
→ 上升趋势（HH + HL）
elif 最近的SH < 前一个SH AND 最近的SL < 前一个SL:
→ 下降趋势（LH + LL）
else:
→ 维持上一个趋势判断（避免噪音切换）
```
**关键设计**：当 HH/HL 和 LH/LL 都不满足时（震荡），策略**保持上一个趋势方向**而非标记为"无趋势"。这避免了在震荡市中频繁切换方向。
### 5.3 需求区/供给区（Demand/Supply Zone）
```python
pos_pct = (close - support) / (resistance - support) # 0~1
in_demand = pos_pct < 0.35 # 价格在 S/R 区间下方 35%
in_supply = pos_pct > 0.65 # 价格在 S/R 区间上方 65%
```
这是一个相对位置判断——不是固定金额，而是相对于 S/R 区间宽度的比例。这意味着：
- 窄区间：离 S/R 很近才算"靠近"
- 宽区间：离 S/R 稍远也算"靠近"
### 5.4 活支撑/活阻力（v1.6 新增）
```python
# 活支撑：价格触及支撑位（±0.5%），但收盘价仍在支撑上方
touched_support = (low <= support * 1.005) & (low >= support * 0.995)
held_support = close > support
support_alive = 过去3根bar内至少有一次触及并守住
```
这个概念来自 Wyckoff 方法——**被测试过并守住的支撑/阻力才是有效的**。未被测试的 S/R 位只是"理论上的"，被测试并守住的才是"实战验证的"。
---
## 6. K线形态：入场触发器
策略识别两种经典的价格行为反转形态：
### 6.1 Pin Bar（锤子线/射击之星）
```python
pin_bar_wick_ratio = 0.6 # 影线占总K线长度 > 60%
Bullish Pin Bar:
- 收盘 > 开盘（阳线）
- 下影线 > 上影线（买方反击）
- 出现在支撑位 → 潜在反转向上
Bearish Pin Bar:
- 收盘 < 开盘（阴线）
- 上影线 > 下影线（卖方反击）
- 出现在阻力位 → 潜在反转向下
```
### 6.2 Engulfing（吞没形态）
```python
Bullish Engulfing:
- 当前阳线完全吞没前一根阴线
- close > prev_open AND open < prev_close
Bearish Engulfing:
- 当前阴线完全吞没前一根阳线
- close < prev_open AND open > prev_close
```
### 6.3 为什么只识别这两种
- **Pin Bar**：最经典的反转信号，反映多空力量转换
- **Engulfing**：最强的趋势确认信号，反映一方完全压倒另一方
这两种形态在 S/R 位出现的意义完全不同——不在 S/R 位的 Pin Bar 只是噪音，在 S/R 位的 Pin Bar 才是信号。策略通过结合 S/R 位来过滤噪音。
---
## 7. 入场逻辑详解
### 7.1 做多（LONG）条件
策略做多需要**全部**满足以下条件：
```
① D1 上升趋势（trend_up_1d = True）
② 价格在 4H 需求区（in_demand_4h = True）
即价格靠近 4H 支撑位（S/R区间下方35%）
③ 1H 出现看涨信号（bullish_signal = True）
即出现 Bullish Pin Bar 或 Bullish Engulfing
④ 止损距离可接受（stop_dist ≤ 5%）
入场价到 4H 支撑位的距离不超过 max_stop_dist
⑤ 止损距离足够（stop_dist > 0.3%）
避免止损设太近被噪音震出
⑥ 4H 支撑是活的（support_alive_4h = True）
支撑位在过去3根bar内被测试并守住
⑦ ★ v2.1: 4H 上升趋势在扩张（strong_uptrend_4h = True）
趋势强度 > -20%（允许轻微收缩）
⑧ 冷却期内无同类信号（cooldown_bars = 6）
过去6根1H bar内没有出现过做多信号
```
### 7.2 做空（SHORT）条件
镜像对称：
```
① D1 下降趋势（trend_down_1d = True）
② 价格在 4H 供给区（in_supply_4h = True）
③ 1H 出现看跌信号（bearish_signal = True）
④ 止损距离 ≤ 5%
⑤ 止损距离 > 0.3%
⑥ 4H 阻力是活的（resistance_alive_4h = True）
⑦ ★ v2.1: 4H 下降趋势在扩张（strong_downtrend_4h = True）
⑧ 冷却期 6 根 bar
```
### 7.3 入场逻辑图
```
┌──────────────┐
│ D1 趋势确认 │
│ 上升/下降？ │
└──────┬───────┘
│ ✅
┌──────▼───────┐
│ 靠近4H S/R？ │
│ in_demand/ │
│ in_supply？ │
└──────┬───────┘
│ ✅
┌──────▼───────┐
│ 1H 反转信号？│
│ Pin Bar/ │
│ Engulfing？ │
└──────┬───────┘
│ ✅
┌──────▼───────┐
│ 止损距离 │
│ 0.3%~5%？ │
└──────┬───────┘
│ ✅
┌──────▼───────┐
│ S/R是活的？ │
│ 被测试+守住？ │
└──────┬───────┘
│ ✅
┌──────▼───────┐
│ ★ 趋势在扩张？│ ← v2.1 新增
│ strong_ │
│ uptrend/ │
│ downtrend？ │
└──────┬───────┘
│ ✅
┌──────▼───────┐
│ 冷却期检查 │
│ 6根bar内无 │
│ 同类信号？ │
└──────┬───────┘
│ ✅
┌──────▼───────┐
│ ⚡ 入场！ │
└──────────────┘
```
---
## 8. 止损逻辑
### 8.1 设计原则
策略使用 **custom_stoploss** 实现动态止损，基于价格结构而非固定百分比。
**核心理念**：止损位置由市场结构决定，不由固定金额或百分比决定。
### 8.2 止损算法
```python
# 做多止损
support = 4H最近的Swing Low（支撑位）
sl_price = support × 0.999 # 支撑位下方 0.1%
sl_ratio = (sl_price / current_rate) - 1.0
return max(sl_ratio, -0.15) # 最大亏损不超过 15%
# 做空止损（镜像）
resistance = 4H最近的Swing High（阻力位）
sl_price = resistance × 1.001 # 阻力位上方 0.1%
sl_ratio = 1.0 - (sl_price / current_rate)
return min(sl_ratio, 0.15) # 最大亏损不超过 15%
```
### 8.3 为什么用 0.1% 缓冲
经过 v1.7/v1.8 的多次尝试（2%、5%缓冲），0.1% 是最优的：
- **0.1%**：止损次数多，但单笔亏损小。关键是被止损后不影响后续交易，且 `trailing_stop_loss` 有更多机会发挥作用
- **2~5%**：止损次数少，但单笔亏损大。`trailing_stop_loss` 的追踪效果被破坏
**核心认知**：这个策略的利润来源不是"少止损"，而是"让盈利交易跑起来"。大缓冲破坏了 trailing stop 的追踪效果。
### 8.4 -15% 硬止损
`stoploss = -0.15` 是最后的保护线，只在极端情况下触发：
- custom_stoploss 返回 None 时
- 数据异常导致无法计算结构止损时
- 极端跳空行情
正常交易中几乎不会触发——结构止损总是更紧。
---
## 9. 出场逻辑
### 9.1 结构出场
```python
# 做多出场：D1上升趋势结束
exit_long = NOT trend_up_1d
# 做空出场：D1转为上升趋势
exit_short = trend_up_1d
```
### 9.2 trailing_stop_loss
freqtrade 内置的 trailing stop 是策略的主要利润保护机制：
- 当盈利达到一定比例后，止损线开始跟随价格移动
- 价格回落一定比例时触发止损
- 实现了"让利润奔跑"的核心目标
**数据证明**：v1.6 中 69.3% 的盈利交易通过 trailing_stop_loss 出场，这是策略利润的主要来源。
### 9.3 minimal_roi
```python
minimal_roi = {"0": 100}
```
策略不使用固定时间/收益比的止盈。所有利润保护交给 trailing stop。这意味着：
- 没有"赚够了就平仓"的思维
- 让趋势把利润带到它能带到的最远
---
## 10. v2.1 核心创新：趋势强度过滤
### 10.1 问题背景
v1.6 的痛点：在震荡市中，D1 趋势可能仍然是"上升"或"下降"（因为趋势判断只比较两个 Swing Point），但趋势本身的力度在减弱。这种"名义上的趋势"会导致在 S/R 位入场后被震荡出局。
### 10.2 趋势强度算法
v2.1 在 4H 级别计算趋势强度：
```python
# 上升趋势强度
hh_dist = (最新SH - 前一个SH) / 前一个SH # SH间距变化率
hl_dist = (最新SL - 前一个SL) / 前一个SL # SL间距变化率
trend_strength_up = hh_dist + hl_dist
# 下降趋势强度（取反）
trend_strength_down = -(hh_dist + hl_dist)
# 过滤条件：趋势强度 > -20%（允许轻微收缩）
strong_uptrend = trend_strength_up > -0.20
strong_downtrend = trend_strength_down > -0.20
```
### 10.3 物理意义
| 趋势强度值 | 含义 |
|:------|:------|
| +10% | 趋势加速扩张，HH和HL间距都在拉大 |
| +2% | 趋势温和扩张 |
| 0% | 趋势持平 |
| -5% | 趋势轻微收缩 |
| **-20%** | **阈值：允许到此为止的收缩** |
| -30% | 趋势明显收缩，接近震荡 |
| -50% | 趋势严重收缩，大概率进入震荡 |
### 10.4 为什么阈值是 -20%
回测参数调优结果。0%（只允许扩张）会过滤掉太多信号；-20% 在"过滤震荡市信号"和"保留趋势市信号"之间取得了最佳平衡。
### 10.5 v2.1 vs v1.6 效果对比
| 指标 | v1.6 | v2.1 | 变化 |
|:------|:----:|:----:|:----:|
| ETH 总收益 | +3659% | +4366% | +19.3% |
| BTC 总收益 | +507% | +575% | +13.4% |
| ETH 交易数 | 152 | 182 | +30 |
| 连亏序列 | 23个 | 28个 | +5 |
趋势强度过滤没有大幅减少交易数（反而增加了），但在保持信号数量的同时提升了信号质量。这表明过滤器主要排除了"看起来可以但实际上不该入场"的信号，而不是简单粗暴地减少交易。
---
## 11. 参数说明
### 11.1 可优化参数
| 参数 | 默认值 | 范围 | 说明 |
|:------|:------|:------|:------|
| `swing_lookback_d1` | 10 | 8-14 | D1 Swing Point 检测窗口 |
| `swing_lookback_h4` | 8 | 5-10 | 4H Swing Point 检测窗口 |
| `pin_bar_wick_ratio` | 60 | 50-70 | Pin Bar 影线占比阈值（%） |
| `max_stop_dist` | 50 | 20-50 | 入场到止损的最大距离（%） |
| `cooldown_bars` | 6 | 3-12 | 同方向信号冷却期（1H bar数） |
| `trend_strength_min` | -20 | -50~20 | ★ v2.1: 趋势强度最小阈值（%） |
### 11.2 固定参数
| 参数 | 值 | 说明 |
|:------|:------|:------|
| `stoploss` | -0.15 | 硬止损（极端情况保护） |
| `minimal_roi` | {"0": 100} | 不使用固定止盈 |
| `timeframe` | "1h" | 主时间框架 |
| `can_short` | True | 允许做空 |
---
## 12. 回测表现
### 12.1 ETH/USDT 全周期（2022-01 ~ 2026-06）
| 指标 | v1.6 | v2.1 |
|:------|:----:|:----:|
| 总收益率 | +3659% | **+4366%** |
| 总交易数 | 152 | 182 |
| 胜率 | ~35% | ~36% |
| Profit Factor | 3.56 | ~3.8 |
| 最大连续亏损 | 8 笔 | 8 笔 |
| 最长连亏天数 | 35 天 | ~30 天 |
### 12.2 BTC/USDT 全周期
| 指标 | v1.6 | v2.1 |
|:------|:----:|:----:|
| 总收益率 | +507% | **+575%** |
| 总交易数 | 190 | ~200+ |
### 12.3 年度表现（ETH）
| 年份 | 市场环境 | 收益 | 说明 |
|:------|:------|:------|:------|
| 2022 | 熊市 | -11.32% | 策略最弱的一年 |
| 2023 | 恢复期 | +84% ~ +128% | 趋势恢复后表现强劲 |
| 2024 | 牛市 | +84% ~ +128% | 趋势市中表现最佳 |
| 2025 | 震荡 | 盈利但偏弱 | 震荡市是策略短板 |
| 2026 YTD | 下降趋势 | 运行中 | dry-run 观察中 |
**关键发现**：策略在趋势市表现优秀，在震荡市表现差。这符合价格行为策略的特征——没有趋势就没有利润。
### 12.4 回测配置
```json
{
"max_open_trades": 1,
"dry_run_wallet": 10000,
"stake_amount": "unlimited",
"trading_mode": "futures",
"margin_mode": "isolated"
}
```
⚠️ **重要**：`max_open_trades=1` 和 `stake_amount="unlimited"` 是收益率数字的关键——它们确保每笔交易使用全部资金，实现完整复利。如果改成 `max_open_trades=3`，收益会被人为压低到约 1/3。
---
## 13. 演进历史
策略从 v0.1 到 v2.1 经历了多轮迭代：
```
v0.x 系列（指标策略）
├── 使用 EMA/ATR 等衍生指标
└── ❌ 已弃用：用户要求纯价格行为学
v1.0 ~ v1.5（探索期）
├── v1.0: 5M TF, spot → 噪音太多
├── v1.1: 1H TF, futures, 做空 → +61%
├── v1.2: Entry Candle 止损 → bug
├── v1.3: ATR 动态止损 → -63.72%
├── v1.4: 回归价格结构止损 → +140.71% ✅
└── v1.5: 参数调优 → +140.83%
v1.6（旧最优基线）
├── 入场质量过滤：冷却期 + 活支撑/阻力
├── ETH: +3659%, PF=3.78
└── ✅ 证明"入场质量 > 止损优化"
v1.7 ~ v1.9（止损优化尝试 — 全部失败）
├── v1.7: 5%缓冲 → 单笔亏损过大
├── v1.8: 2%缓冲 → 总收益下降45%
└── v1.9: 结构变化检测止损 → 收益下降56%
v2.0 ~ v2.1（趋势过滤）
├── v2.0: B1入场延迟确认 → 方向正确但降频严重
└── v2.1: D1趋势强度过滤 → ⭐ 当前最优
```
### 关键教训
1. **止损缓冲不是越大越好** — 小缓冲 + trailing stop > 大缓冲
2. **入场质量 > 止损优化** — 减少需要止损的交易是最佳路径
3. **二元过滤器容易误杀** — 需要更精细的评分机制
4. **所有优化必须先回测** — v1.7/v1.8 的失败证明了这一点
---
## 14. 已知局限
### 14.1 震荡市表现差
策略在趋势明确时表现优秀，但在震荡市中连续止损。这是因为：
- 震荡市没有持续的 HH/HL 或 LH/LL
- S/R 位频繁被穿越
- K线反转信号在震荡市中可靠性低
**当前对策**：v2.1 的趋势强度过滤可以排除部分震荡市信号，但不能完全解决。
**未来方向**：市场状态分类器（趋势 vs 震荡），在震荡市自动降低交易频率或暂停。
### 14.2 胜率偏低（~35%）
65% 的交易以止损结束。这在价格行为策略中是正常的，但对交易者心态是巨大考验。连续8笔亏损跨越35天，需要极强的纪律性。
### 14.3 回撤偏大（~30-40%）
最大回撤可能达到 30-40%。10万本金可能暂时缩水到6万。
### 14.4 BTC 表现远弱于 ETH
BTC 的收益率（+575%）远低于 ETH（+4366%），差了近7倍。这可能与 ETH 波动性更大、趋势更明确有关。
### 14.5 未经过实盘验证
所有数据来自回测。实盘中可能面临：
- 滑点
- 网络延迟
- 交易所 API 限制
- 极端行情下的流动性问题
---
## 15. 部署信息
### 15.1 当前运行状态
| 项目 | 详情 |
|:------|:------|
| 服务器 | 腾讯云东京 43.163.225.30 |
| 系统 | Ubuntu 24.04.3 LTS |
| freqtrade | 2025.11 (Docker) |
| 模式 | **dry_run** |
| 策略 | StructureFlowStrategyV21 |
| 交易对 | ETH/USDT:USDT (futures) |
| 时间框架 | 1H（含 4H/1D informative） |
| Telegram | @jason5612_bot |
### 15.2 服务器目录结构
```
~/freqtrade/
├── docker-compose.yml # Docker 编排配置
└── user_data/
├── config.json # 主配置（含 Telegram）
├── config.pairlist.json # 交易对白名单
├── strategies/
│ └── structure_flow_strategy_v2_1.py
├── data/binance/ # K线数据
├── logs/ # 运行日志
└── tradesv3.sqlite # 交易数据库
```
### 15.3 Telegram 命令
| 命令 | 功能 |
|:------|:------|
| `/status` | 查看当前运行状态 |
| `/profit` | 查看盈亏统计 |
| `/trades` | 查看交易列表 |
| `/count` | 查看交易数量 |
| `/balance` | 查看资金余额 |
| `/start` | 开始交易 |
| `/stop` | 停止交易 |
### 15.4 常用运维命令
```bash
# 查看日志
docker compose logs --tail 50
# 重启服务
docker compose down && docker compose up -d
# 更新策略后重启
scp strategy.py ubuntu@43.163.225.30:~/freqtrade/user_data/strategies/
ssh ubuntu@43.163.225.30 "cd ~/freqtrade && docker compose restart"
```
---
## 附录 A：策略完整入场条件速查
### LONG（做多）
```
trend_up_1d = True # D1 上升趋势
in_demand_4h = True # 价格在4H需求区（下方35%）
bullish_signal = True # 1H 出现看涨 Pin Bar 或 Engulfing
stop_dist ≤ 5% # 入场到支撑位 ≤ 5%
stop_dist > 0.3% # 入场到支撑位 > 0.3%（止损不要太近）
support_alive_4h = True # 支撑位被测试并守住
strong_uptrend_4h = True # 4H上升趋势在扩张（> -20%）
cooldown = 6 bars # 过去6根bar内无同类信号
```
### SHORT（做空）
```
trend_down_1d = True # D1 下降趋势
in_supply_4h = True # 价格在4H供给区（上方35%）
bearish_signal = True # 1H 出现看跌 Pin Bar 或 Engulfing
stop_dist ≤ 5% # 入场到阻力位 ≤ 5%
stop_dist > 0.3% # 入场到阻力位 > 0.3%
resistance_alive_4h = True # 阻力位被测试并守住
strong_downtrend_4h = True # 4H下降趋势在扩张（> -20%）
cooldown = 6 bars # 过去6根bar内无同类信号
```
---
> **最后更新**: 2026-06-08 | **作者**: 用户 + WorkBuddy AI
>
> 本文档将随策略迭代持续更新。