添加波浪理论和klc状态识别
This commit is contained in:
jackyu66git
+5
-25
@@ -357,28 +357,8 @@ class Chan_DATA_FIELD:
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||||||
class Chan_KLC_STATE:
|
class Chan_KLC_STATE:
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||||||
"""笔当下状态（缠论笔定理）。任意时刻必属其一。"""
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"""笔当下状态（缠论笔定理）。任意时刻必属其一。"""
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FX = auto() # 分型构造中（未确认顶/底）
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S10 = "(1, 0)" # 顶分型构造中 (1,0)
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BI = auto() # 笔延伸中（分型已确认，笔在延伸）
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S_10 = "(-1, 0)" # 底分型构造中 (-1,0)
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UP = auto() # 顶分型构造中 (1,0)：向上笔末端
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S11 = "(1,1)" # 向上笔延续中
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DOWN = auto() # 底分型构造中 (-1,0)：向下笔末端
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S_11 = "(-1,1)" # 向下笔延续中
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UNKNOWN = "Unknown" # 初始状态
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# 笔定理四状态：(Chan_BI_DIR, Chan_KLC_STATE)。笔方向用 Chan_BI_DIR，阶段用 Chan_KLC_STATE。
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# (UP, BI) 向上笔延伸；(DOWN, BI) 向下笔延伸；(UP, UP) 向上笔顶分型构造；(DOWN, DOWN) 向下笔底分型构造
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def bi_theorem_state(direction: Chan_BI_DIR, phase: Literal[0, 1]) -> tuple[Chan_BI_DIR, int]:
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||||||
"""(direction, phase) -> (Chan_BI_DIR, Chan_KLC_STATE)。phase 0=分型构造中，1=笔延伸中。"""
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if phase == 1:
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return (direction, Chan_KLC_STATE.BI)
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return (direction, Chan_KLC_STATE.UP if direction == Chan_BI_DIR.UP else Chan_KLC_STATE.DOWN)
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# 笔定理状态转移：当前 (Chan_BI_DIR, Chan_KLC_STATE) 允许的下一状态列表
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# (UP,BI) 只能 -> (UP,UP)；(DOWN,BI) 只能 -> (DOWN,DOWN)；(UP,UP) 可 -> (UP,BI)|(DOWN,BI)；(DOWN,DOWN) 可 -> (DOWN,BI)|(UP,BI)
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Chan_BI_STATE_TRANSITIONS: dict[tuple[Chan_BI_DIR, int], list[tuple[Chan_BI_DIR, int]]] = {
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(Chan_BI_DIR.UP, Chan_KLC_STATE.BI): [(Chan_BI_DIR.UP, Chan_KLC_STATE.UP)],
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(Chan_BI_DIR.DOWN, Chan_KLC_STATE.BI): [(Chan_BI_DIR.DOWN, Chan_KLC_STATE.DOWN)],
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||||||
(Chan_BI_DIR.UP, Chan_KLC_STATE.UP): [(Chan_BI_DIR.UP, Chan_KLC_STATE.BI), (Chan_BI_DIR.DOWN, Chan_KLC_STATE.BI)],
|
|
||||||
(Chan_BI_DIR.DOWN, Chan_KLC_STATE.DOWN): [(Chan_BI_DIR.DOWN, Chan_KLC_STATE.BI), (Chan_BI_DIR.UP, Chan_KLC_STATE.BI)],
|
|
||||||
}
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||||||
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||||||
Chan_TRADE_INFO_LST = [Chan_DATA_FIELD.FIELD_VOLUME, Chan_DATA_FIELD.FIELD_TURNOVER, Chan_DATA_FIELD.FIELD_TURNRATE]
|
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||||||
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|||||||
+18
-2
@@ -1,7 +1,7 @@
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|||||||
import copy
|
import copy
|
||||||
from typing import Dict, Optional
|
from typing import Dict, Optional
|
||||||
|
|
||||||
from ChanEnum import Chan_FX_TYPE, Chan_KLINE_DIR, Chan_BI_DIR, Chan_KLC_FX, Chan_K_DIR, Chan_MACD_STATE, Chan_PRICE_TREND, Chan_EMA_POS, Chan_EMA_SEMANTIC, Chan_BSP_TYPE
|
from ChanEnum import Chan_FX_TYPE, Chan_KLINE_DIR, Chan_BI_DIR, Chan_KLC_FX, Chan_K_DIR, Chan_MACD_STATE, Chan_PRICE_TREND, Chan_EMA_POS, Chan_EMA_SEMANTIC, Chan_BSP_TYPE, Chan_KLC_STATE
|
||||||
import ChanKLU
|
import ChanKLU
|
||||||
import ChanCTime
|
import ChanCTime
|
||||||
import Chan_FX_Box
|
import Chan_FX_Box
|
||||||
@@ -22,6 +22,7 @@ class ChanKLC():
|
|||||||
self.start_klu = klu
|
self.start_klu = klu
|
||||||
self.end_klu = None
|
self.end_klu = None
|
||||||
self.state = "00"
|
self.state = "00"
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||||||
|
self.klc_state = Chan_KLC_STATE.UNKNOWN
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||||||
self.open = klu.open
|
self.open = klu.open
|
||||||
self.close = klu.close
|
self.close = klu.close
|
||||||
self.volume = klu.volume
|
self.volume = klu.volume
|
||||||
@@ -385,11 +386,26 @@ class ChanKLC():
|
|||||||
#print(self.end_time, "fx_confirmed new box bottom")
|
#print(self.end_time, "fx_confirmed new box bottom")
|
||||||
def add_klu(self, klu):
|
def add_klu(self, klu):
|
||||||
self.klu_list.append(klu)
|
self.klu_list.append(klu)
|
||||||
|
def check_klc_state(self, last_fx_klc):
|
||||||
|
if last_fx_klc and last_fx_klc.fx == Chan_FX_TYPE.TOP:
|
||||||
|
if self.high > last_fx_klc.high:
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||||||
|
self.klc_state = Chan_KLC_STATE.S11
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||||||
|
else:
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||||||
|
self.klc_state = Chan_KLC_STATE.S_11
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||||||
|
elif last_fx_klc and last_fx_klc.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM:
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||||||
|
if self.low < last_fx_klc.low:
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||||||
|
self.klc_state = Chan_KLC_STATE.S_11
|
||||||
|
else:
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||||||
|
self.klc_state = Chan_KLC_STATE.S11
|
||||||
|
if self.pre and self.pre.fx == Chan_FX_TYPE.TOP:
|
||||||
|
self.klc_state = Chan_KLC_STATE.S10
|
||||||
|
elif self.pre and self.pre.fx == Chan_FX_TYPE.BOTTOM:
|
||||||
|
self.klc_state = Chan_KLC_STATE.S_10
|
||||||
|
print(self.end_time, self.klc_state)
|
||||||
def set_end_klu(self, klu):
|
def set_end_klu(self, klu):
|
||||||
self.end_klu = klu
|
self.end_klu = klu
|
||||||
self.end_time = klu.time
|
self.end_time = klu.time
|
||||||
self.close = klu.close
|
self.close = klu.close
|
||||||
|
|
||||||
for klu in self.klu_list:
|
for klu in self.klu_list:
|
||||||
if klu.exception:
|
if klu.exception:
|
||||||
self.exception = True
|
self.exception = True
|
||||||
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|||||||
@@ -1,6 +1,6 @@
|
|||||||
from datetime import timedelta
|
from datetime import timedelta
|
||||||
from pandas import DataFrame
|
from pandas import DataFrame
|
||||||
from ChanEnum import Chan_FX_TYPE, Chan_KLINE_DIR, Chan_BI_DIR, Chan_SEG_DIR, Chan_ZS_DIR, Chan_BSP_DIR, Chan_BSP_TYPE, Chan_KLC_FX, Chan_PRICE_TREND, Chan_KLU_PATTERN, Chan_K_DIR
|
from ChanEnum import Chan_FX_TYPE, Chan_KLINE_DIR, Chan_BI_DIR, Chan_SEG_DIR, Chan_ZS_DIR, Chan_BSP_DIR, Chan_BSP_TYPE, Chan_KLC_FX, Chan_PRICE_TREND, Chan_KLU_PATTERN, Chan_K_DIR, Chan_KLC_STATE
|
||||||
from ChanKLU import ChanKLU
|
from ChanKLU import ChanKLU
|
||||||
from ChanKLC import ChanKLC
|
from ChanKLC import ChanKLC
|
||||||
from ChanBI import ChanBI
|
from ChanBI import ChanBI
|
||||||
@@ -918,8 +918,11 @@ class TF_DF():
|
|||||||
bi_list = []
|
bi_list = []
|
||||||
last_top = None
|
last_top = None
|
||||||
last_bottom = None
|
last_bottom = None
|
||||||
bi_klc_min = 4
|
bi_klc_min = 3
|
||||||
|
last_fx_klc = None
|
||||||
for klc in klc_list:
|
for klc in klc_list:
|
||||||
|
if last_fx_klc and klc.index > len(klc_list) - 5:
|
||||||
|
klc.check_klc_state(last_fx_klc)
|
||||||
klc.check_fx_confirmed(last_top, last_bottom)
|
klc.check_fx_confirmed(last_top, last_bottom)
|
||||||
fx = self.check_fx(klc)
|
fx = self.check_fx(klc)
|
||||||
if fx == Chan_FX_TYPE.TOP and False:
|
if fx == Chan_FX_TYPE.TOP and False:
|
||||||
@@ -979,6 +982,7 @@ class TF_DF():
|
|||||||
#print(klc.start_time, bi.start_time, bi.end_time, bi.dir, bi.high, bi.low, bi.is_sure)
|
#print(klc.start_time, bi.start_time, bi.end_time, bi.dir, bi.high, bi.low, bi.is_sure)
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
|
last_fx_klc = klc
|
||||||
if fx == Chan_FX_TYPE.TOP:
|
if fx == Chan_FX_TYPE.TOP:
|
||||||
#print(klc.end_time, fx, klc.pre.high, klc.high, klc.pre.start_time, klc.pre.end_time)
|
#print(klc.end_time, fx, klc.pre.high, klc.high, klc.pre.start_time, klc.pre.end_time)
|
||||||
if last_top:
|
if last_top:
|
||||||
@@ -1069,7 +1073,7 @@ class TF_DF():
|
|||||||
klc.set_bi(bi_list[-1])
|
klc.set_bi(bi_list[-1])
|
||||||
# 初始化的时候用，其他时间不用
|
# 初始化的时候用，其他时间不用
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
klc.set_fx(Chan_FX_TYPE.TT)
|
#klc.set_fx(Chan_FX_TYPE.TT)
|
||||||
#print(klc.start_time, klc.fx, "二类卖点Sell 2")
|
#print(klc.start_time, klc.fx, "二类卖点Sell 2")
|
||||||
bi_list[-1].add_klc(klc)
|
bi_list[-1].add_klc(klc)
|
||||||
klc.set_bi(bi_list[-1])
|
klc.set_bi(bi_list[-1])
|
||||||
@@ -1184,7 +1188,7 @@ class TF_DF():
|
|||||||
klc.set_bi(bi_list[-1])
|
klc.set_bi(bi_list[-1])
|
||||||
#print(klc.start_time, klc.fx, "笔买点Buy 3")
|
#print(klc.start_time, klc.fx, "笔买点Buy 3")
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
klc.set_fx(Chan_FX_TYPE.BB)
|
#klc.set_fx(Chan_FX_TYPE.BB)
|
||||||
#klc.set_state('-20')
|
#klc.set_state('-20')
|
||||||
#print(klc.start_time, klc.fx, "二类买点Buy 2")
|
#print(klc.start_time, klc.fx, "二类买点Buy 2")
|
||||||
bi_list[-1].add_klc(klc)
|
bi_list[-1].add_klc(klc)
|
||||||
|
|||||||
@@ -0,0 +1,70 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"$schema": "https://schema.freqtrade.io/schema.json",
|
||||||
|
"max_open_trades": 2,
|
||||||
|
"stake_currency": "USDT",
|
||||||
|
"stake_amount": "unlimited",
|
||||||
|
"tradable_balance_ratio": 0.99,
|
||||||
|
"fiat_display_currency": "USD",
|
||||||
|
"dry_run": true,
|
||||||
|
"db_url": "sqlite:///tradesv3.elliottwave_btc.sqlite",
|
||||||
|
"dry_run_wallet": 10000,
|
||||||
|
"cancel_open_orders_on_exit": true,
|
||||||
|
"trading_mode": "futures",
|
||||||
|
"margin_mode": "isolated",
|
||||||
|
"unfilledtimeout": {
|
||||||
|
"entry": 5,
|
||||||
|
"exit": 5,
|
||||||
|
"exit_timeout_count": 3,
|
||||||
|
"unit": "minutes"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"entry_pricing": {
|
||||||
|
"price_side": "same",
|
||||||
|
"use_order_book": true,
|
||||||
|
"order_book_top": 1,
|
||||||
|
"price_last_balance": 0.0,
|
||||||
|
"check_depth_of_market": {
|
||||||
|
"enabled": false,
|
||||||
|
"bids_to_ask_delta": 1
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"exit_pricing": {
|
||||||
|
"price_side": "same",
|
||||||
|
"use_order_book": true,
|
||||||
|
"order_book_top": 1
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"exchange": {
|
||||||
|
"name": "binance",
|
||||||
|
"key": "",
|
||||||
|
"secret": "",
|
||||||
|
"ccxt_config": {},
|
||||||
|
"ccxt_async_config": {},
|
||||||
|
"pair_whitelist": [
|
||||||
|
"BTC/USDT:USDT"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"pairlists": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"method": "StaticPairList",
|
||||||
|
"number_assets": 1,
|
||||||
|
"sort_key": "quoteVolume",
|
||||||
|
"min_value": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"telegram": {
|
||||||
|
"enabled": false,
|
||||||
|
"token": "",
|
||||||
|
"chat_id": ""
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"api_server": {
|
||||||
|
"enabled": false,
|
||||||
|
"listen_ip_address": "127.0.0.1",
|
||||||
|
"listen_port": 8080,
|
||||||
|
"verbosity": "error",
|
||||||
|
"enable_openapi": false,
|
||||||
|
"jwt_secret_key": "freqtrade_secret",
|
||||||
|
"ws_token": "freqtrade_ws",
|
||||||
|
"username": "freqtrade",
|
||||||
|
"password": "freqtrade"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"bot_name": "ElliottWaveBTC"
|
||||||
|
}
|
||||||
@@ -0,0 +1,240 @@
|
|||||||
|
"""
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||||||
|
ChanLun Wave Strategy for BTC Perpetual Futures
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基于缠论波浪策略 V8
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核心逻辑:
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- 使用Chan库计算KLC-based缠论分型
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|
- 只做空头（在下跌趋势中做空反弹）
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- 顶分型确认 + RSI > 55 + 趋势确认 → 做空
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- 空头出场：底分型 + RSI < 40
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策略设计:
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- 短周期(5m)为主，长周期(1h/1d)确认趋势
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||||||
|
- 使用Chan库KLC分型确认入场
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||||||
|
- RSI > 55 做空条件，RSI < 40 出场条件
|
||||||
|
- 不做多头（下跌趋势中做多风险太大）
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||||||
|
|
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|
作者: AI Assistant
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|
"""
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|
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||||
|
from ChanLun import ChanLun
|
||||||
|
|
||||||
|
from freqtrade.strategy import IStrategy
|
||||||
|
from pandas import DataFrame
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
import talib.abstract as ta
|
||||||
|
import logging
|
||||||
|
from datetime import datetime
|
||||||
|
from typing import Optional
|
||||||
|
|
||||||
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class ElliottWaveBTCStrategy(IStrategy):
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|
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||||||
|
INTERFACE_VERSION = 3
|
||||||
|
can_short = True
|
||||||
|
|
||||||
|
stoploss = -0.02
|
||||||
|
minimal_roi = {
|
||||||
|
"0": 0.06,
|
||||||
|
"120": 0.03,
|
||||||
|
"360": 0.01
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
trailing_stop = True
|
||||||
|
trailing_stop_positive = 0.02
|
||||||
|
trailing_stop_positive_offset = 0.08
|
||||||
|
trailing_only_offset_is_reached = True
|
||||||
|
|
||||||
|
startup_candle_count = 500
|
||||||
|
position_adjustment_enable = False
|
||||||
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pair = 'BTC/USDT:USDT'
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||||||
|
timeframe = '5m'
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||||||
|
chan = ChanLun()
|
||||||
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||||||
|
def informative_pairs(self):
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
(self.pair, '5m'),
|
||||||
|
(self.pair, '1h'),
|
||||||
|
(self.pair, '1d'),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
def _add_indicators(self, df: DataFrame) -> DataFrame:
|
||||||
|
df['ema20'] = ta.EMA(df, timeperiod=20)
|
||||||
|
df['ema50'] = ta.EMA(df, timeperiod=50)
|
||||||
|
df['ema200'] = ta.EMA(df, timeperiod=200)
|
||||||
|
df['rsi'] = ta.RSI(df, timeperiod=14)
|
||||||
|
df['atr'] = ta.ATR(df, timeperiod=14)
|
||||||
|
|
||||||
|
macd = ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
|
||||||
|
df['macd'] = macd['macd']
|
||||||
|
df['macdsignal'] = macd['macdsignal']
|
||||||
|
df['macdhist'] = macd['macdhist']
|
||||||
|
|
||||||
|
# Chan库指标
|
||||||
|
df['ema52'] = ta.EMA(df, timeperiod=52)
|
||||||
|
df['ema104'] = ta.EMA(df, timeperiod=104)
|
||||||
|
df['ema24'] = ta.EMA(df, timeperiod=24)
|
||||||
|
df['ema26'] = ta.EMA(df, timeperiod=26)
|
||||||
|
df['volume_sma'] = ta.SMA(df, timeperiod=20)
|
||||||
|
df['volume_ratio'] = df['volume'] / df['volume_sma']
|
||||||
|
|
||||||
|
bb = ta.BBANDS(df, timeperiod=20, nbdevup=2.0, nbdevdn=2.0, matype=0)
|
||||||
|
df['bb2633upper'] = bb['upperband']
|
||||||
|
df['bb2633lower'] = bb['lowerband']
|
||||||
|
df['bb2633middle'] = bb['middleband']
|
||||||
|
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
def _get_dataframe(self, timeframe: str) -> DataFrame:
|
||||||
|
return self.dp.get_pair_dataframe(pair=self.pair, timeframe=timeframe)
|
||||||
|
|
||||||
|
def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||||
|
dataframe = self._add_indicators(dataframe)
|
||||||
|
|
||||||
|
df_1h = self._get_dataframe('1h')
|
||||||
|
df_1d = self._get_dataframe('1d')
|
||||||
|
|
||||||
|
if len(df_1h) > 0:
|
||||||
|
df_1h = self._add_indicators(df_1h)
|
||||||
|
df_1h['chan_state'] = self.chan.get_klu_state(df_1h)
|
||||||
|
dataframe['1h_ema200'] = df_1h['ema200'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1h_trend_up'] = (df_1h['close'] > df_1h['ema200']).reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1h_trend_down'] = (df_1h['close'] < df_1h['ema200']).reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1h_chan_state'] = df_1h['chan_state'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
dataframe['1h_ema200'] = dataframe['ema200']
|
||||||
|
dataframe['1h_trend_up'] = True
|
||||||
|
dataframe['1h_trend_down'] = True
|
||||||
|
dataframe['1h_chan_state'] = '00'
|
||||||
|
|
||||||
|
if len(df_1d) > 0:
|
||||||
|
df_1d = self._add_indicators(df_1d)
|
||||||
|
df_1d['chan_state'] = self.chan.get_klu_state(df_1d)
|
||||||
|
dataframe['1d_ema200'] = df_1d['ema200'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1d_trend_up'] = (df_1d['close'] > df_1d['ema200']).reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1d_trend_down'] = (df_1d['close'] < df_1d['ema200']).reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1d_rsi'] = df_1d['rsi'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1d_chan_state'] = df_1d['chan_state'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
dataframe['1d_ema200'] = dataframe['ema200']
|
||||||
|
dataframe['1d_trend_up'] = True
|
||||||
|
dataframe['1d_trend_down'] = True
|
||||||
|
dataframe['1d_rsi'] = 50
|
||||||
|
dataframe['1d_chan_state'] = '00'
|
||||||
|
|
||||||
|
# 缠论分型（使用Chan库）
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||||||
|
dataframe['chan_state'] = self.chan.get_klu_state(dataframe)
|
||||||
|
dataframe = self._generate_signals(dataframe)
|
||||||
|
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
def _generate_signals(self, df: DataFrame) -> DataFrame:
|
||||||
|
"""缠论分型 + 趋势确认 - 做空为主"""
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||||||
|
n = len(df)
|
||||||
|
if n < 10:
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
# 延迟分型状态（避免未来数据）
|
||||||
|
df['_fx'] = df['chan_state'].shift(1).fillna('00')
|
||||||
|
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||||||
|
# 1h趋势
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||||||
|
hourly_down = df['1h_trend_down'].fillna(False)
|
||||||
|
hourly_up = df['1h_trend_up'].fillna(False)
|
||||||
|
|
||||||
|
# MACD方向
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||||||
|
macd_cross_down = (df['macd'] < df['macdsignal']) & (df['macd'].shift(1) >= df['macdsignal'].shift(1))
|
||||||
|
|
||||||
|
# === 空头信号（下跌趋势中做空）===
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||||||
|
# 条件1: 顶分型 + RSI > 55 + 1h下跌趋势
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short_cond1 = (
|
||||||
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(df['_fx'] == '10') &
|
||||||
|
(df['rsi'] > 55) &
|
||||||
|
hourly_down
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||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 条件2: 1h共振顶分型 + RSI > 55
|
||||||
|
short_cond2 = (
|
||||||
|
(df['_fx'] == '10') &
|
||||||
|
(df['1h_chan_state'].fillna('00') == '10') &
|
||||||
|
(df['rsi'] > 55)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 条件3: 顶分型 + MACD死叉 + RSI > 60
|
||||||
|
short_cond3 = (
|
||||||
|
(df['_fx'] == '10') &
|
||||||
|
macd_cross_down &
|
||||||
|
(df['rsi'] > 60)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
df['chan_short'] = (short_cond1 | short_cond2 | short_cond3).astype(bool)
|
||||||
|
|
||||||
|
# === 多头信号（仅在1h上涨趋势中做多，且很少）===
|
||||||
|
# 只在1d和1h同时上涨时才做多，且需要强确认
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||||||
|
daily_up = df['1d_trend_up'].fillna(False)
|
||||||
|
long_cond = (
|
||||||
|
(df['_fx'] == '-10') &
|
||||||
|
(df['rsi'] < 30) & # 极低RSI才做多
|
||||||
|
hourly_up &
|
||||||
|
daily_up
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1h和1d共振底分型
|
||||||
|
long_cond2 = (
|
||||||
|
(df['_fx'] == '-10') &
|
||||||
|
(df['rsi'] < 30) &
|
||||||
|
(df['1h_chan_state'].fillna('00') == '-10') &
|
||||||
|
(df['1d_chan_state'].fillna('00') == '-10')
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
df['chan_long'] = (long_cond | long_cond2).astype(bool)
|
||||||
|
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||||
|
dataframe['enter_long'] = 0
|
||||||
|
dataframe['enter_short'] = 0
|
||||||
|
dataframe['enter_tag'] = ''
|
||||||
|
|
||||||
|
if 'chan_long' not in dataframe.columns:
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
dataframe.loc[dataframe['chan_long'], 'enter_long'] = 1
|
||||||
|
dataframe.loc[dataframe['chan_long'], 'enter_tag'] = 'chan_long'
|
||||||
|
|
||||||
|
dataframe.loc[dataframe['chan_short'], 'enter_short'] = 1
|
||||||
|
dataframe.loc[dataframe['chan_short'], 'enter_tag'] = 'chan_short'
|
||||||
|
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||||
|
dataframe['exit_long'] = 0
|
||||||
|
dataframe['exit_short'] = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
if len(dataframe) < 2:
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
if 'chan_state' not in dataframe.columns:
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
df = dataframe.copy()
|
||||||
|
df['_fx'] = df['chan_state'].shift(1).fillna('00')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 空头出场：底分型 + RSI < 40（仅在明显反弹时出场）
|
||||||
|
dataframe['exit_short'] = ((df['_fx'] == '-10') & (df['rsi'] < 40)).astype(int)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 多头出场：顶分型 + RSI > 60
|
||||||
|
dataframe['exit_long'] = ((df['_fx'] == '10') & (df['rsi'] > 60)).astype(int)
|
||||||
|
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
def leverage(self, pair: str, current_time: datetime, current_rate: float,
|
||||||
|
proposed_leverage: float, max_leverage: float, entry_tag: Optional[str], side: str,
|
||||||
|
**kwargs) -> float:
|
||||||
|
return 2.0
|
||||||
@@ -0,0 +1,692 @@
|
|||||||
|
"""
|
||||||
|
Elliott Wave Strategy for BTC Perpetual Futures V2
|
||||||
|
基于真正的艾略特波浪理论 + 缠论分型确认
|
||||||
|
|
||||||
|
核心逻辑:
|
||||||
|
- 艾略特波浪识别: 自动识别1-5浪上涨和A-C浪下跌
|
||||||
|
- 多时间框架确认: 5m入场，1h确认趋势方向，1d确认大周期浪型
|
||||||
|
- 双向交易: 根据波浪位置决定做多或做空
|
||||||
|
- 动态风险管理: 根据波动率调整仓位和止损
|
||||||
|
|
||||||
|
改进点:
|
||||||
|
1. 实现真正的波浪计数器 (Wave Counter)
|
||||||
|
2. 斐波那契回撤/扩展用于止盈止损
|
||||||
|
3. 波浪完成度评估
|
||||||
|
4. 多周期共振确认
|
||||||
|
5. 市场情绪过滤
|
||||||
|
|
||||||
|
作者: AI Assistant (Optimized)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||||
|
from ChanLun import ChanLun
|
||||||
|
|
||||||
|
from freqtrade.strategy import IStrategy
|
||||||
|
from pandas import DataFrame
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
import talib.abstract as ta
|
||||||
|
import logging
|
||||||
|
from datetime import datetime
|
||||||
|
from typing import Optional, Tuple, List
|
||||||
|
from dataclasses import dataclass
|
||||||
|
from enum import Enum
|
||||||
|
|
||||||
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class WaveType(Enum):
|
||||||
|
"""波浪类型"""
|
||||||
|
IMPULSE = "impulse" # 推动浪 (1,2,3,4,5)
|
||||||
|
CORRECTIVE = "corrective" # 调整浪 (A,B,C)
|
||||||
|
UNKNOWN = "unknown"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class WavePosition(Enum):
|
||||||
|
"""当前在波浪中的位置"""
|
||||||
|
WAVE_1 = 1
|
||||||
|
WAVE_2 = 2
|
||||||
|
WAVE_3 = 3
|
||||||
|
WAVE_4 = 4
|
||||||
|
WAVE_5 = 5
|
||||||
|
WAVE_A = 6
|
||||||
|
WAVE_B = 7
|
||||||
|
WAVE_C = 8
|
||||||
|
UNKNOWN = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@dataclass
|
||||||
|
class Wave:
|
||||||
|
"""波浪数据结构"""
|
||||||
|
start_idx: int
|
||||||
|
end_idx: int
|
||||||
|
start_price: float
|
||||||
|
end_price: float
|
||||||
|
wave_num: int # 1-5 or 6-8 (A-C)
|
||||||
|
wave_type: WaveType
|
||||||
|
is_complete: bool = False
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class ElliottWaveBTCStrategyV2(IStrategy):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
艾略特波浪理论策略 V2
|
||||||
|
结合缠论分型进行波浪确认
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
INTERFACE_VERSION = 3
|
||||||
|
can_short = True
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基础止损止盈 (会根据波动率动态调整)
|
||||||
|
stoploss = -0.015
|
||||||
|
minimal_roi = {
|
||||||
|
"0": 0.08,
|
||||||
|
"60": 0.05,
|
||||||
|
"120": 0.03,
|
||||||
|
"240": 0.015
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 追踪止损
|
||||||
|
trailing_stop = True
|
||||||
|
trailing_stop_positive = 0.015
|
||||||
|
trailing_stop_positive_offset = 0.06
|
||||||
|
trailing_only_offset_is_reached = True
|
||||||
|
|
||||||
|
startup_candle_count = 1000
|
||||||
|
position_adjustment_enable = True
|
||||||
|
|
||||||
|
pair = 'BTC/USDT:USDT'
|
||||||
|
timeframe = '5m'
|
||||||
|
chan = ChanLun()
|
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|
|
||||||
|
# ========== 策略参数 (可优化) ==========
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|
# 波浪检测参数
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|
wave_pivot_lookback = 5 # 波浪枢轴点回看周期
|
||||||
|
min_wave_bars = 8 # 最小波浪K线数
|
||||||
|
max_wave_bars = 200 # 最大波浪K线数
|
||||||
|
|
||||||
|
# 斐波那契参数
|
||||||
|
fib_entry_threshold = 0.618 # 入场回撤位
|
||||||
|
fib_target_1 = 1.272 # 第一目标位
|
||||||
|
fib_target_2 = 1.618 # 第二目标位
|
||||||
|
fib_stop_loss = 0.5 # 止损位 (低于/高于0.5)
|
||||||
|
|
||||||
|
# RSI参数
|
||||||
|
rsi_oversold = 35
|
||||||
|
rsi_overbought = 65
|
||||||
|
rsi_period = 14
|
||||||
|
|
||||||
|
# 波动率参数
|
||||||
|
atr_period = 14
|
||||||
|
atr_multiplier_entry = 1.5 # 入场ATR倍数
|
||||||
|
atr_multiplier_stop = 2.0 # 止损ATR倍数
|
||||||
|
|
||||||
|
# 趋势过滤参数
|
||||||
|
ema_trend_period = 200
|
||||||
|
trend_filter_strict = True # 严格趋势过滤
|
||||||
|
|
||||||
|
# 波浪完成度阈值
|
||||||
|
wave_completion_threshold = 0.8
|
||||||
|
|
||||||
|
def informative_pairs(self):
|
||||||
|
return [
|
||||||
|
(self.pair, '5m'),
|
||||||
|
(self.pair, '1h'),
|
||||||
|
(self.pair, '4h'),
|
||||||
|
(self.pair, '1d'),
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
def _add_indicators(self, df: DataFrame) -> DataFrame:
|
||||||
|
"""添加技术指标"""
|
||||||
|
# 基础EMA
|
||||||
|
df['ema20'] = ta.EMA(df, timeperiod=20)
|
||||||
|
df['ema50'] = ta.EMA(df, timeperiod=50)
|
||||||
|
df['ema200'] = ta.EMA(df, timeperiod=self.ema_trend_period)
|
||||||
|
|
||||||
|
# RSI
|
||||||
|
df['rsi'] = ta.RSI(df, timeperiod=self.rsi_period)
|
||||||
|
df['rsi_ma'] = df['rsi'].rolling(window=9).mean()
|
||||||
|
|
||||||
|
# ATR
|
||||||
|
df['atr'] = ta.ATR(df, timeperiod=self.atr_period)
|
||||||
|
df['atr_percent'] = df['atr'] / df['close'] * 100
|
||||||
|
|
||||||
|
# MACD
|
||||||
|
macd = ta.MACD(df, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
|
||||||
|
df['macd'] = macd['macd']
|
||||||
|
df['macdsignal'] = macd['macdsignal']
|
||||||
|
df['macdhist'] = macd['macdhist']
|
||||||
|
|
||||||
|
# 布林带
|
||||||
|
bb = ta.BBANDS(df, timeperiod=20, nbdevup=2.0, nbdevdn=2.0)
|
||||||
|
df['bb_upper'] = bb['upper']
|
||||||
|
df['bb_lower'] = bb['lower']
|
||||||
|
df['bb_middle'] = bb['middle']
|
||||||
|
df['bb_percent'] = (df['close'] - df['bb_lower']) / (df['bb_upper'] - df['bb_lower'])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 成交量
|
||||||
|
df['volume_sma'] = ta.SMA(df, timeperiod=20)
|
||||||
|
df['volume_ratio'] = df['volume'] / df['volume_sma']
|
||||||
|
|
||||||
|
# 波动率
|
||||||
|
df['volatility'] = df['close'].pct_change().rolling(20).std() * np.sqrt(365 * 24 * 12)
|
||||||
|
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
def _detect_pivots(self, df: DataFrame, left_bars: int = 5) -> Tuple[List[int], List[int]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
检测价格枢轴点 (用于波浪识别) - 无未来数据版本
|
||||||
|
只使用左侧已确认的数据，避免lookahead bias
|
||||||
|
返回: (高点索引列表, 低点索引列表)
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
highs = []
|
||||||
|
lows = []
|
||||||
|
|
||||||
|
# 只使用左侧数据确认枢轴点，不使用right_bars避免未来数据
|
||||||
|
for i in range(left_bars, len(df)):
|
||||||
|
# 检测高点: 当前点比之前left_bars个bar都高
|
||||||
|
is_high = True
|
||||||
|
for j in range(1, left_bars + 1):
|
||||||
|
if df['high'].iloc[i] <= df['high'].iloc[i - j]:
|
||||||
|
is_high = False
|
||||||
|
break
|
||||||
|
if is_high:
|
||||||
|
highs.append(i)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检测低点: 当前点比之前left_bars个bar都低
|
||||||
|
is_low = True
|
||||||
|
for j in range(1, left_bars + 1):
|
||||||
|
if df['low'].iloc[i] >= df['low'].iloc[i - j]:
|
||||||
|
is_low = False
|
||||||
|
break
|
||||||
|
if is_low:
|
||||||
|
lows.append(i)
|
||||||
|
|
||||||
|
return highs, lows
|
||||||
|
|
||||||
|
def _calculate_wave(self, pivots: List[int], df: DataFrame, is_up: bool) -> Optional[Wave]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
计算单个波浪的属性
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if len(pivots) < 2:
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
start_idx = pivots[0]
|
||||||
|
end_idx = pivots[-1]
|
||||||
|
start_price = df['low'].iloc[start_idx] if is_up else df['high'].iloc[start_idx]
|
||||||
|
end_price = df['high'].iloc[end_idx] if is_up else df['low'].iloc[end_idx]
|
||||||
|
|
||||||
|
wave_height = abs(end_price - start_price)
|
||||||
|
wave_bars = end_idx - start_idx
|
||||||
|
|
||||||
|
if wave_bars < self.min_wave_bars or wave_bars > self.max_wave_bars:
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
return Wave(
|
||||||
|
start_idx=start_idx,
|
||||||
|
end_idx=end_idx,
|
||||||
|
start_price=start_price,
|
||||||
|
end_price=end_price,
|
||||||
|
wave_num=0, # 稍后分配
|
||||||
|
wave_type=WaveType.UNKNOWN
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
def _identify_elliott_waves(self, df: DataFrame) -> List[Wave]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
识别艾略特波浪结构
|
||||||
|
简化版：基于枢轴点识别5浪上涨或3浪下跌
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
highs, lows = self._detect_pivots(df, self.wave_pivot_lookback)
|
||||||
|
|
||||||
|
waves = []
|
||||||
|
all_pivots = sorted(highs + lows)
|
||||||
|
|
||||||
|
if len(all_pivots) < 4:
|
||||||
|
return waves
|
||||||
|
|
||||||
|
# 简化波浪识别：基于价格走势判断当前处于哪个浪
|
||||||
|
recent_pivots = all_pivots[-8:] # 取最近8个枢轴点
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(0, len(recent_pivots) - 1, 2):
|
||||||
|
if i + 1 >= len(recent_pivots):
|
||||||
|
break
|
||||||
|
|
||||||
|
start_idx = recent_pivots[i]
|
||||||
|
end_idx = recent_pivots[i + 1]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 确定是上涨还是下跌浪
|
||||||
|
price_change = df['close'].iloc[end_idx] - df['close'].iloc[start_idx]
|
||||||
|
is_up = price_change > 0
|
||||||
|
|
||||||
|
wave = Wave(
|
||||||
|
start_idx=start_idx,
|
||||||
|
end_idx=end_idx,
|
||||||
|
start_price=df['close'].iloc[start_idx],
|
||||||
|
end_price=df['close'].iloc[end_idx],
|
||||||
|
wave_num=(i // 2) + 1,
|
||||||
|
wave_type=WaveType.IMPULSE if is_up else WaveType.CORRECTIVE,
|
||||||
|
is_complete=True
|
||||||
|
)
|
||||||
|
waves.append(wave)
|
||||||
|
|
||||||
|
return waves
|
||||||
|
|
||||||
|
def _get_current_wave_position(self, df: DataFrame, waves: List[Wave]) -> WavePosition:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
判断当前处于波浪的哪个位置
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if not waves:
|
||||||
|
return WavePosition.UNKNOWN
|
||||||
|
|
||||||
|
last_wave = waves[-1]
|
||||||
|
current_price = df['close'].iloc[-1]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基于最后一浪的特征判断位置
|
||||||
|
if last_wave.wave_num == 1:
|
||||||
|
return WavePosition.WAVE_2 if current_price < last_wave.end_price else WavePosition.WAVE_1
|
||||||
|
elif last_wave.wave_num == 2:
|
||||||
|
return WavePosition.WAVE_3 if current_price > last_wave.end_price else WavePosition.WAVE_2
|
||||||
|
elif last_wave.wave_num == 3:
|
||||||
|
return WavePosition.WAVE_4 if current_price < last_wave.end_price else WavePosition.WAVE_3
|
||||||
|
elif last_wave.wave_num == 4:
|
||||||
|
return WavePosition.WAVE_5 if current_price > last_wave.end_price else WavePosition.WAVE_4
|
||||||
|
elif last_wave.wave_num >= 5:
|
||||||
|
return WavePosition.WAVE_A
|
||||||
|
|
||||||
|
return WavePosition.UNKNOWN
|
||||||
|
|
||||||
|
def _calculate_fibonacci_levels(self, wave: Wave) -> dict:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
计算斐波那契回撤和扩展位
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if wave is None:
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
price_range = abs(wave.end_price - wave.start_price)
|
||||||
|
is_up = wave.end_price > wave.start_price
|
||||||
|
|
||||||
|
if is_up:
|
||||||
|
levels = {
|
||||||
|
'0.0': wave.end_price,
|
||||||
|
'0.236': wave.end_price - price_range * 0.236,
|
||||||
|
'0.382': wave.end_price - price_range * 0.382,
|
||||||
|
'0.5': wave.end_price - price_range * 0.5,
|
||||||
|
'0.618': wave.end_price - price_range * 0.618,
|
||||||
|
'0.786': wave.end_price - price_range * 0.786,
|
||||||
|
'1.0': wave.start_price,
|
||||||
|
'1.272': wave.end_price + price_range * 0.272,
|
||||||
|
'1.618': wave.end_price + price_range * 0.618,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
levels = {
|
||||||
|
'0.0': wave.end_price,
|
||||||
|
'0.236': wave.end_price + price_range * 0.236,
|
||||||
|
'0.382': wave.end_price + price_range * 0.382,
|
||||||
|
'0.5': wave.end_price + price_range * 0.5,
|
||||||
|
'0.618': wave.end_price + price_range * 0.618,
|
||||||
|
'0.786': wave.end_price + price_range * 0.786,
|
||||||
|
'1.0': wave.start_price,
|
||||||
|
'1.272': wave.end_price - price_range * 0.272,
|
||||||
|
'1.618': wave.end_price - price_range * 0.618,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return levels
|
||||||
|
|
||||||
|
def _get_dataframe(self, timeframe: str) -> DataFrame:
|
||||||
|
return self.dp.get_pair_dataframe(pair=self.pair, timeframe=timeframe)
|
||||||
|
|
||||||
|
def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||||
|
"""计算所有指标"""
|
||||||
|
dataframe = self._add_indicators(dataframe)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取多时间框架数据
|
||||||
|
df_1h = self._get_dataframe('1h')
|
||||||
|
df_4h = self._get_dataframe('4h')
|
||||||
|
df_1d = self._get_dataframe('1d')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1小时指标
|
||||||
|
if len(df_1h) > 50:
|
||||||
|
df_1h = self._add_indicators(df_1h)
|
||||||
|
dataframe['1h_ema200'] = df_1h['ema200'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1h_trend'] = np.where(dataframe['close'] > dataframe['1h_ema200'], 1, -1)
|
||||||
|
dataframe['1h_rsi'] = df_1h['rsi'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1h_atr'] = df_1h['atr'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1h波浪识别
|
||||||
|
waves_1h = self._identify_elliott_waves(df_1h)
|
||||||
|
dataframe['1h_wave_position'] = self._get_current_wave_position(df_1h, waves_1h).value
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
dataframe['1h_trend'] = 0
|
||||||
|
dataframe['1h_rsi'] = 50
|
||||||
|
dataframe['1h_wave_position'] = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4小时指标
|
||||||
|
if len(df_4h) > 50:
|
||||||
|
df_4h = self._add_indicators(df_4h)
|
||||||
|
dataframe['4h_ema200'] = df_4h['ema200'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['4h_trend'] = np.where(dataframe['close'] > dataframe['4h_ema200'], 1, -1)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
dataframe['4h_trend'] = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
# 日线指标
|
||||||
|
if len(df_1d) > 50:
|
||||||
|
df_1d = self._add_indicators(df_1d)
|
||||||
|
dataframe['1d_ema200'] = df_1d['ema200'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
dataframe['1d_trend'] = np.where(dataframe['close'] > dataframe['1d_ema200'], 1, -1)
|
||||||
|
dataframe['1d_rsi'] = df_1d['rsi'].reindex(dataframe.index, method='ffill')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 日线波浪 (大趋势)
|
||||||
|
waves_1d = self._identify_elliott_waves(df_1d)
|
||||||
|
dataframe['1d_wave_position'] = self._get_current_wave_position(df_1d, waves_1d).value
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
dataframe['1d_trend'] = 0
|
||||||
|
dataframe['1d_rsi'] = 50
|
||||||
|
dataframe['1d_wave_position'] = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
# 当前时间框架波浪识别
|
||||||
|
waves = self._identify_elliott_waves(dataframe)
|
||||||
|
dataframe['wave_position'] = self._get_current_wave_position(dataframe, waves).value
|
||||||
|
|
||||||
|
# 缠论分型
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||||||
|
dataframe['chan_state'] = self.chan.get_klu_state(dataframe)
|
||||||
|
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||||||
|
# 生成交易信号
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||||||
|
dataframe = self._generate_signals(dataframe, waves)
|
||||||
|
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
def _generate_signals(self, df: DataFrame, waves: List[Wave]) -> DataFrame:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
基于艾略特波浪理论生成交易信号
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
n = len(df)
|
||||||
|
if n < 50:
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
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||||||
|
# 获取当前波浪位置
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|
current_wave = self._get_current_wave_position(df, waves)
|
||||||
|
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|
# 延迟分型 (避免未来数据)
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||||||
|
df['_fx'] = df['chan_state'].shift(1).fillna('00')
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||||||
|
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||||||
|
# 趋势方向
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||||||
|
trend_up = df['1h_trend'] > 0
|
||||||
|
trend_down = df['1h_trend'] < 0
|
||||||
|
trend_aligned_daily = df['1d_trend'] == df['1h_trend']
|
||||||
|
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||||||
|
# RSI条件
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|
rsi_oversold = df['rsi'] < self.rsi_oversold
|
||||||
|
rsi_overbought = df['rsi'] > self.rsi_overbought
|
||||||
|
rsi_divergence_long = (df['rsi'] > df['rsi'].shift(5)) & (df['close'] < df['close'].shift(5))
|
||||||
|
rsi_divergence_short = (df['rsi'] < df['rsi'].shift(5)) & (df['close'] > df['close'].shift(5))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 波动率过滤
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||||||
|
low_volatility = df['atr_percent'] < df['atr_percent'].rolling(50).mean() * 0.8
|
||||||
|
high_volatility = df['atr_percent'] > df['atr_percent'].rolling(50).mean() * 1.5
|
||||||
|
|
||||||
|
# ========== 多头信号 ==========
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||||||
|
long_conditions = []
|
||||||
|
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||||||
|
# 浪2回调做多 (最佳入场点)
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||||||
|
# 条件: 浪2位置 + 底分型 + RSI超卖 + 趋势向上
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||||||
|
long_cond_wave2 = (
|
||||||
|
(df['wave_position'] == WavePosition.WAVE_2.value) |
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'] == WavePosition.WAVE_2.value)
|
||||||
|
) & (
|
||||||
|
(df['_fx'] == '-10') |
|
||||||
|
((df['close'] > df['ema20']) & (df['ema20'] > df['ema50']))
|
||||||
|
) & rsi_oversold & trend_up
|
||||||
|
|
||||||
|
long_conditions.append(('wave2', long_cond_wave2))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 浪4回调做多 (谨慎入场)
|
||||||
|
long_cond_wave4 = (
|
||||||
|
(df['wave_position'] == WavePosition.WAVE_4.value) |
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'] == WavePosition.WAVE_4.value)
|
||||||
|
) & (df['_fx'] == '-10') & rsi_oversold & trend_up & (
|
||||||
|
df['rsi_divergence_long'] if 'rsi_divergence_long' in df.columns else True
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
long_conditions.append(('wave4', long_cond_wave4))
|
||||||
|
|
||||||
|
# C浪结束做多 (趋势反转)
|
||||||
|
long_cond_wave_c = (
|
||||||
|
(df['wave_position'] == WavePosition.WAVE_C.value) |
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'] == WavePosition.WAVE_C.value)
|
||||||
|
) & (df['_fx'] == '-10') & rsi_oversold & (
|
||||||
|
df['volume_ratio'] > 1.5 # 放量确认
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
long_conditions.append(('wave_c', long_cond_wave_c))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 强势突破做多
|
||||||
|
long_cond_breakout = (
|
||||||
|
(df['close'] > df['bb_upper']) &
|
||||||
|
(df['volume_ratio'] > 2.0) &
|
||||||
|
trend_up &
|
||||||
|
(df['macdhist'] > 0) &
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'].isin([WavePosition.WAVE_3.value, WavePosition.WAVE_5.value]))
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
long_conditions.append(('breakout', long_cond_breakout))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 合并多头信号
|
||||||
|
df['elliott_long'] = False
|
||||||
|
for name, cond in long_conditions:
|
||||||
|
df[f'long_{name}'] = cond & ~low_volatility # 避免低波动时入场
|
||||||
|
df['elliott_long'] |= df[f'long_{name}']
|
||||||
|
|
||||||
|
# ========== 空头信号 ==========
|
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|
short_conditions = []
|
||||||
|
|
||||||
|
# 浪2回调做空 (下跌趋势)
|
||||||
|
short_cond_wave2 = (
|
||||||
|
(df['wave_position'] == WavePosition.WAVE_2.value) |
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'] == WavePosition.WAVE_2.value)
|
||||||
|
) & (
|
||||||
|
(df['_fx'] == '10') |
|
||||||
|
((df['close'] < df['ema20']) & (df['ema20'] < df['ema50']))
|
||||||
|
) & rsi_overbought & trend_down
|
||||||
|
|
||||||
|
short_conditions.append(('wave2', short_cond_wave2))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 浪4回调做空 (谨慎)
|
||||||
|
short_cond_wave4 = (
|
||||||
|
(df['wave_position'] == WavePosition.WAVE_4.value) |
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'] == WavePosition.WAVE_4.value)
|
||||||
|
) & (df['_fx'] == '10') & rsi_overbought & trend_down
|
||||||
|
|
||||||
|
short_conditions.append(('wave4', short_cond_wave4))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 浪5结束做空 (趋势反转)
|
||||||
|
short_cond_wave5 = (
|
||||||
|
(df['wave_position'] == WavePosition.WAVE_5.value) |
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'] == WavePosition.WAVE_5.value)
|
||||||
|
) & (df['_fx'] == '10') & rsi_overbought & (
|
||||||
|
df['volume_ratio'] > 1.5
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
short_conditions.append(('wave5', short_cond_wave5))
|
||||||
|
|
||||||
|
# B浪反弹做空 (继续下跌)
|
||||||
|
short_cond_wave_b = (
|
||||||
|
(df['wave_position'] == WavePosition.WAVE_B.value) |
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'] == WavePosition.WAVE_B.value)
|
||||||
|
) & (df['_fx'] == '10') & rsi_overbought & trend_down
|
||||||
|
|
||||||
|
short_conditions.append(('wave_b', short_cond_wave_b))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 强势跌破做空
|
||||||
|
short_cond_breakdown = (
|
||||||
|
(df['close'] < df['bb_lower']) &
|
||||||
|
(df['volume_ratio'] > 2.0) &
|
||||||
|
trend_down &
|
||||||
|
(df['macdhist'] < 0) &
|
||||||
|
(df['1h_wave_position'].isin([WavePosition.WAVE_3.value, WavePosition.WAVE_C.value]))
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
short_conditions.append(('breakdown', short_cond_breakdown))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 合并空头信号
|
||||||
|
df['elliott_short'] = False
|
||||||
|
for name, cond in short_conditions:
|
||||||
|
df[f'short_{name}'] = cond & ~low_volatility
|
||||||
|
df['elliott_short'] |= df[f'short_{name}']
|
||||||
|
|
||||||
|
# 强趋势过滤
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||||||
|
if self.trend_filter_strict:
|
||||||
|
df['elliott_long'] &= trend_up | (df['1d_trend'] > 0)
|
||||||
|
df['elliott_short'] &= trend_down | (df['1d_trend'] < 0)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 避免高波动时期入场
|
||||||
|
df['elliott_long'] &= ~high_volatility
|
||||||
|
df['elliott_short'] &= ~high_volatility
|
||||||
|
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||||
|
"""入场信号"""
|
||||||
|
dataframe['enter_long'] = 0
|
||||||
|
dataframe['enter_short'] = 0
|
||||||
|
dataframe['enter_tag'] = ''
|
||||||
|
|
||||||
|
if 'elliott_long' not in dataframe.columns:
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
# 多头入场
|
||||||
|
long_mask = dataframe['elliott_long'].fillna(False)
|
||||||
|
dataframe.loc[long_mask, 'enter_long'] = 1
|
||||||
|
|
||||||
|
# 标记入场类型
|
||||||
|
for col in dataframe.columns:
|
||||||
|
if col.startswith('long_') and col != 'elliott_long':
|
||||||
|
mask = dataframe[col].fillna(False) & (dataframe['enter_long'] == 1)
|
||||||
|
dataframe.loc[mask, 'enter_tag'] = col.replace('long_', 'elliott_')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 空头入场
|
||||||
|
short_mask = dataframe['elliott_short'].fillna(False)
|
||||||
|
dataframe.loc[short_mask, 'enter_short'] = 1
|
||||||
|
|
||||||
|
for col in dataframe.columns:
|
||||||
|
if col.startswith('short_') and col != 'elliott_short':
|
||||||
|
mask = dataframe[col].fillna(False) & (dataframe['enter_short'] == 1)
|
||||||
|
dataframe.loc[mask, 'enter_tag'] = col.replace('short_', 'elliott_')
|
||||||
|
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||||||
|
"""出场信号"""
|
||||||
|
dataframe['exit_long'] = 0
|
||||||
|
dataframe['exit_short'] = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
if len(dataframe) < 2:
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
df = dataframe.copy()
|
||||||
|
df['_fx'] = df['chan_state'].shift(1).fillna('00')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 多头出场条件
|
||||||
|
exit_long_cond = (
|
||||||
|
# 顶分型出场
|
||||||
|
(df['_fx'] == '10') |
|
||||||
|
# RSI超买
|
||||||
|
(df['rsi'] > 75) |
|
||||||
|
# 跌破EMA20
|
||||||
|
(df['close'] < df['ema20']) & (df['close'].shift(1) > df['ema20'].shift(1)) |
|
||||||
|
# MACD死叉
|
||||||
|
(df['macd'] < df['macdsignal']) & (df['macd'].shift(1) > df['macdsignal'].shift(1))
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 波浪位置出场
|
||||||
|
exit_long_wave = df['wave_position'].isin([
|
||||||
|
WavePosition.WAVE_5.value,
|
||||||
|
WavePosition.WAVE_C.value
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
dataframe['exit_long'] = (exit_long_cond | exit_long_wave).astype(int)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 空头出场条件
|
||||||
|
exit_short_cond = (
|
||||||
|
# 底分型出场
|
||||||
|
(df['_fx'] == '-10') |
|
||||||
|
# RSI超卖
|
||||||
|
(df['rsi'] < 25) |
|
||||||
|
# 突破EMA20
|
||||||
|
(df['close'] > df['ema20']) & (df['close'].shift(1) < df['ema20'].shift(1)) |
|
||||||
|
# MACD金叉
|
||||||
|
(df['macd'] > df['macdsignal']) & (df['macd'].shift(1) < df['macdsignal'].shift(1))
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 波浪位置出场
|
||||||
|
exit_short_wave = df['wave_position'].isin([
|
||||||
|
WavePosition.WAVE_C.value,
|
||||||
|
WavePosition.WAVE_5.value
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
dataframe['exit_short'] = (exit_short_cond | exit_short_wave).astype(int)
|
||||||
|
|
||||||
|
return dataframe
|
||||||
|
|
||||||
|
def custom_stoploss(self, pair: str, trade: 'Trade', current_time: datetime,
|
||||||
|
current_rate: float, current_profit: float, **kwargs) -> float:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
动态止损：基于ATR和波浪位置调整
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
dataframe, _ = self.dp.get_analyzed_dataframe(pair, self.timeframe)
|
||||||
|
if len(dataframe) < 2:
|
||||||
|
return self.stoploss
|
||||||
|
|
||||||
|
current_candle = dataframe.iloc[-1]
|
||||||
|
atr = current_candle['atr_percent']
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基于ATR的动态止损
|
||||||
|
dynamic_stop = -atr * self.atr_multiplier_stop / 100
|
||||||
|
|
||||||
|
# 根据盈利情况收紧止损
|
||||||
|
if current_profit > 0.03: # 盈利3%后收紧止损
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return max(dynamic_stop, -0.01)
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elif current_profit > 0.05: # 盈利5%后更紧
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return max(dynamic_stop, -0.005)
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return max(dynamic_stop, self.stoploss)
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def leverage(self, pair: str, current_time: datetime, current_rate: float,
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proposed_leverage: float, max_leverage: float, entry_tag: Optional[str], side: str,
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**kwargs) -> float:
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"""
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动态杠杆：根据波动率调整
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"""
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dataframe, _ = self.dp.get_analyzed_dataframe(pair, self.timeframe)
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if len(dataframe) < 2:
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return 2.0
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current_candle = dataframe.iloc[-1]
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volatility = current_candle['atr_percent']
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# 低波动时提高杠杆，高波动时降低杠杆
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if volatility < 0.5:
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return 3.0
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elif volatility < 1.0:
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return 2.0
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elif volatility < 2.0:
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return 1.5
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else:
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return 1.0
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def adjust_trade_position(self, trade: 'Trade', current_time: datetime,
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current_rate: float, current_profit: float,
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min_stake: Optional[float], max_stake: float,
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current_entry_rate: float, current_exit_rate: float,
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current_entry_profit: float, current_exit_profit: float,
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**kwargs) -> Optional[float]:
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"""
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仓位调整：金字塔加仓
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"""
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if current_profit < -0.01: # 亏损时不加仓
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return None
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if current_profit > 0.02 and current_profit < 0.03: # 盈利2-3%时加仓
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return min_stake * 0.5 if min_stake else None
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return None
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