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#交易 #量化交易 #软件配置 #策略研究 #freqtrade #DeepSeek #Python学习
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更新：
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新问题：[[freqtrade数据下载时，比本地已有数据时间更早导致失败怎么办？]]
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已解决。
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现货下载，期货下载。
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这个问题困扰了我不短的时间，有一阵经过许多的努力也没法成功下载合约交易对，终于在今天成功下载了list中的三个合约交易对，在`user_data/data/binance/futures/`中看到了各个时间框架下3个币对的历史行情，大感振奋，这是[[freqtrade交易框架使用与基础设施搭建]]的又一个突破。
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```bash
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freqtrade download-data --exchange binance --timerange 20210101- --timeframe 4h --config user_data/config.json
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```
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上述命令是最简便的一种使用形式
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在config.json中配置币对（现货的格式为`BTC/USDT`,合约的格式为`BTC/USDT:USDT`）
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在下载数据时，`trading_mode`选项是很重要的。如果要下载现货数据`trading_mode`要选择`spot`，下载合约数据，选择`futures`。
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之前一直没有成功的主要原因就是没有在`trading_mode`中选择正确的模式。
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经测试，ccxt_config{}中的`"options": { "defaultType": "future" }`是不需要输入的。我删除以后，数据下载功能正常，依旧可以按照list中的货币对，对3组设置在其中的合约币对进行更新。
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上述命令的参数中，对于时间框架和起止时间有着非常灵活的选择和处理。对于想要交易的币种，尽可能还是分两种形式（现货与合约）列在config.json的whitelist中，之后使用几条命令就可以实现整个历史行情数据库的更新。
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经过测试，我在config中放了12个现货交易对，放了3个合约交易对，最终对各个时间框架的数据进行下载，约1G的数据，其实算是非常节约空间了。当然这是建立在我的货币对较少的情况下的。
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之下来list中的货币对是很科学的。
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在下载数据时，只下载有用的数据。在回测时也只依据清单中的数据进行模拟。
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在实盘中，有多种模式可以选择，既可以选择list中的，也可以按照筛选器进行标的的筛选。
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目前暂定，在回测中使用Staticpiarlist，对固定的币种或着许多币种的组合进行回测。在实盘中使用过滤器，使用选币逻辑进行筛选交易，实现利润最大化。[[freqtrade中VolumePairList为什么不支持回测模式？还有哪些筛选机制可供使用？]]
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