## 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

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。

但是对于策略，我稍微有点失去方向。
甚至在昨天经历了一次沮丧，即使很短暂。
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。

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
也包括在其框架内必须执行的回测步骤
实盘经验交易者需要如年才能学到的道理
经过回测几十秒就可以学到，这也是喜提沮丧的来源
避免了许许多多的弯路
不同的窄路，早早就画上了禁止通行的标识

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。

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。

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。

[[freqtrade策略研究困境及突破（deepseek建议）]]

**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。**