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03 日志/日记/2025年/2025年3月/2025年7月/2025-07-09.md
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## 第一部分:工作事务
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## 第二部分:个人事务
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## 第三部分:家庭事务
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## 第四部分:人际关系
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## 第五部分:投资交易
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关于freqtrade框架的学习,昨日已完成全量数据的下载,跑出了第一个正收益的回测。应该说除了参数调优、freqAI的使用外,框架的使用已经很熟悉了。
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但是对于策略,我稍微有点失去方向。
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甚至在昨天经历了一次沮丧,即使很短暂。
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说到策略研究,既然是研究,那么就有一个研究探索的过程。哪怕是技术指标的组合回测呢,也算是一种研究。而我现在,对于策略主要靠一是看官方的策略库,二是靠自己想想,然后盲目试。这是不对的。
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量化交易的优势,不仅在于交易迅速,信号捕捉迅速等传统优势
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也包括在其框架内必须执行的回测步骤
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实盘经验交易者需要如年才能学到的道理
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经过回测几十秒就可以学到,这也是喜提沮丧的来源
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避免了许许多多的弯路
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不同的窄路,早早就画上了禁止通行的标识
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我打算在freqtrade回测、学习官方策略之余,继续学习[[Al Brooks]]的书籍和课程,最重要的是[[自己写一个利用telegram bot对行情监测的脚本]],用以服务于最终放在策略中执行的一些初级建模、初级的信号监测等,在这个过程中开展对策略的实际研究。比如顶、底、趋势、通道、如何去建模,如何准确的去捕捉?都是这个脚本在优化过程中要做的事。
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在这个阶段,可以一边读书,一遍尝试利用telegram bot发过来的监测信息进行手工交易,感知市场。
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要清楚的认识到:在开发出符合价格行为学原则的交易策略前,我首先得自己成为一个合格的价格行为学交易者。量化只是把自己的交易思路程序化了而已。
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[[freqtrade策略研究困境及突破(deepseek建议)]]
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**是的,通过日常分析结构,看到信号生成的每一个买点卖点,可以避免策略黑箱化。对于策略的优化有极大的帮助。这个过程,就是在开展策略研究。**
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