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薇薇安 2026-01-17 20:23:49 +08:00
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ATR.md Normal file
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@ -0,0 +1,31 @@
将固定百分比止损,改为基于 ATR平均真实波幅 的动态止损。 这是专业交易系统的标准做法。
逻辑ATR指标精确衡量了当前价格的平均波动幅度。将止损设置为 1.5倍至2倍的ATR值意味着止损距离能随着市场波动自动调整。市场平静时收紧市场疯狂时放宽始终保持在“正常波动”之外。
示例如果当前ATR值为价格的3%,那么:
1.5倍ATR止损 = 价格反向4.5% 止损
2倍ATR止损 = 价格反向6% 止损
开仓时实时计算:
python
# 1. 获取当前ATR值 (假设为价格的3%)
current_atr_percent = get_current_atr(symbol) # 返回 0.03 (3%)
# 2. 根据ATR倍数计算动态止损距离
stop_distance = current_atr_percent * ATR_MULTIPLIER_SL # 0.03 * 1.5 = 0.045 (4.5%)
# 3. 根据盈亏比计算动态止盈距离
take_profit_distance = stop_distance * RISK_REWARD_RATIO # 0.045 * 3 = 0.135 (13.5%)
# 4. 计算出具体的止损价和止盈价
if side == 'BUY':
stop_loss_price = entry_price * (1 - stop_distance) # 做多,止损价在下
take_profit_price = entry_price * (1 + take_profit_distance)
else:
stop_loss_price = entry_price * (1 + stop_distance) # 做空,止损价在上
take_profit_price = entry_price * (1 - take_profit_distance)
先实施,再优化:不必追求完美。你可以先从 ATR_MULTIPLIER_SL = 1.5 和 RISK_REWARD_RATIO = 3.0 这个组合开始。这个组合意味着你允许价格反向波动“1.5倍的平均波幅”才止损同时追求3倍于此空间的利润。

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@ -0,0 +1,263 @@
# ATR策略实现文档
## 一、概述
基于ATR平均真实波幅的动态止损止盈策略根据市场波动自动调整止损止盈距离避免被正常波动触发止损同时保持合理的盈亏比。
## 二、核心原理
### 2.1 ATR指标
ATRAverage True Range是衡量市场波动性的技术指标计算公式
```
True Range (TR) = max(
High - Low,
|High - Previous Close|,
|Low - Previous Close|
)
ATR = Average(TR over N periods)
```
ATR值越大市场波动越大ATR值越小市场波动越小。
### 2.2 ATR策略逻辑
**止损计算**
- 止损距离 = ATR × ATR止损倍数默认1.8倍)
- 止损价格 = 入场价 ± 止损距离(做多减,做空加)
**止盈计算**
- 方法1优先止盈距离 = 止损距离 × 盈亏比默认3.0
- 方法2备选止盈距离 = ATR × ATR止盈倍数默认3.0倍)
**优势**
- 市场平静时ATR小止损紧保护利润
- 市场波动大时ATR大止损宽避免被正常波动触发
- 始终保持在"正常波动"之外
## 三、实现架构
### 3.1 核心模块
#### `trading_system/atr_strategy.py`
ATR策略核心类提供以下功能
- `calculate_stop_loss()`: 计算基于ATR的止损价格
- `calculate_take_profit()`: 计算基于ATR的止盈价格
- `calculate_atr_levels()`: 计算完整的ATR止损止盈方案
- `calculate_atr_from_klines()`: 从K线数据计算ATR
#### `trading_system/indicators.py`
技术指标计算模块,增强功能:
- `calculate_atr()`: 计算ATR绝对值
- `calculate_atr_percent()`: 计算ATR百分比新增
#### `trading_system/risk_manager.py`
风险管理模块集成ATR策略
- 在`get_stop_loss_price()`中优先使用ATR止损
- 在`get_take_profit_price()`中优先使用ATR止盈
- 支持止损距离传递,用于盈亏比计算
### 3.2 数据流
```
K线数据 → 计算ATR → ATR策略类 → 计算止损止盈 → RiskManager → 最终价格
```
## 四、配置参数
### 4.1 基础配置
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `USE_ATR_STOP_LOSS` | `True` | 是否启用ATR动态止损 |
| `ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER` | `1.8` | ATR止损倍数1.5-2倍 |
| `ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER` | `3.0` | ATR止盈倍数3倍ATR |
| `RISK_REWARD_RATIO` | `3.0` | 盈亏比(止损距离的倍数) |
| `ATR_PERIOD` | `14` | ATR计算周期 |
### 4.2 高级配置(可选)
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `USE_DYNAMIC_ATR_MULTIPLIER` | `False` | 是否根据波动率动态调整ATR倍数 |
| `ATR_MULTIPLIER_MIN` | `1.5` | 动态ATR倍数最小值 |
| `ATR_MULTIPLIER_MAX` | `2.5` | 动态ATR倍数最大值 |
### 4.3 配置建议
**保守策略**
- `ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER`: 1.5
- `RISK_REWARD_RATIO`: 2.5
**平衡策略**(推荐):
- `ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER`: 1.8
- `RISK_REWARD_RATIO`: 3.0
**激进策略**
- `ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER`: 2.0
- `RISK_REWARD_RATIO`: 3.5
## 五、使用示例
### 5.1 基本使用
```python
from trading_system.atr_strategy import ATRStrategy
# 初始化ATR策略
atr_strategy = ATRStrategy()
# 计算止损
stop_loss_price, stop_distance, details = atr_strategy.calculate_stop_loss(
entry_price=50000.0,
side='BUY',
atr=1500.0, # ATR绝对值
atr_percent=0.03 # 或ATR百分比3%
)
# 计算止盈(基于止损距离和盈亏比)
take_profit_price, take_profit_distance, tp_details = atr_strategy.calculate_take_profit(
entry_price=50000.0,
side='BUY',
stop_distance=stop_distance, # 使用止损距离
use_risk_reward_ratio=True
)
```
### 5.2 从K线计算ATR
```python
from trading_system.atr_strategy import ATRStrategy
# 从K线数据计算ATR
atr, atr_percent, current_price = ATRStrategy.calculate_atr_from_klines(
klines=klines_data,
period=14
)
# 使用ATR计算止损止盈
result = atr_strategy.calculate_atr_levels(
entry_price=current_price,
side='BUY',
atr=atr,
atr_percent=atr_percent
)
```
### 5.3 在RiskManager中使用
```python
# RiskManager会自动使用ATR策略如果启用
stop_loss_price = risk_manager.get_stop_loss_price(
entry_price=50000.0,
side='BUY',
quantity=0.1,
leverage=10,
atr=1500.0 # 传递ATR值
)
# 计算止盈时,传递止损距离用于盈亏比计算
take_profit_price = risk_manager.get_take_profit_price(
entry_price=50000.0,
side='BUY',
quantity=0.1,
leverage=10,
atr=1500.0,
stop_distance=2700.0 # 止损距离(用于盈亏比计算)
)
```
## 六、计算示例
### 6.1 示例场景
假设:
- 入场价50000 USDT
- ATR1500 USDT3%
- ATR止损倍数1.8
- 盈亏比3.0
**止损计算**
```
止损距离 = 1500 × 1.8 = 2700 USDT
止损百分比 = 3% × 1.8 = 5.4%
止损价(做多)= 50000 - 2700 = 47300 USDT
```
**止盈计算**(基于盈亏比):
```
止盈距离 = 2700 × 3.0 = 8100 USDT
止盈百分比 = 5.4% × 3.0 = 16.2%
止盈价(做多)= 50000 + 8100 = 58100 USDT
```
### 6.2 不同市场波动情况
**低波动市场**ATR = 1%
- 止损距离1.8%
- 止盈距离5.4%
- 止损更紧,保护利润
**高波动市场**ATR = 5%
- 止损距离9%
- 止盈距离27%
- 止损更宽,避免被正常波动触发
## 七、策略优势
### 7.1 自适应市场波动
- 市场平静时,止损自动收紧
- 市场波动大时,止损自动放宽
- 始终保持在正常波动范围之外
### 7.2 保持合理盈亏比
- 基于止损距离计算止盈,确保盈亏比一致
- 默认3:1盈亏比长期盈利概率高
### 7.3 减少假信号
- 避免被正常市场波动触发止损
- 提高交易胜率和盈利能力
## 八、回退机制
如果ATR不可用或计算失败系统会自动回退到
1. 基于保证金的固定百分比止损
2. 基于价格百分比的最小保护
3. 技术分析止损(如果可用)
系统会从所有候选价格中选择最宽松的(做多取最大,做空取最小),确保止损不会过紧。
## 九、动态调整(可选)
如果启用`USE_DYNAMIC_ATR_MULTIPLIER`系统会根据市场波动率动态调整ATR倍数
- 波动率低1-2%使用最小倍数1.5
- 波动率中3-5%使用中等倍数1.8-2.0
- 波动率高6-10%使用最大倍数2.5
这样可以进一步优化止损距离,在低波动时更紧,高波动时更宽。
## 十、注意事项
1. **ATR计算需要足够的历史数据**:至少需要`ATR_PERIOD + 1`根K线
2. **ATR值会随市场变化**建议定期更新ATR值
3. **不同周期ATR不同**建议使用与交易周期一致的K线数据计算ATR
4. **极端市场情况**在极端波动时ATR可能无法及时反映需要结合其他指标
## 十一、相关文件
- `trading_system/atr_strategy.py`: ATR策略核心实现
- `trading_system/indicators.py`: ATR计算函数
- `trading_system/risk_manager.py`: 风险管理集成
- `trading_system/config.py`: 配置参数
- `backend/config_manager.py`: 配置管理器
- `ATR.md`: ATR策略需求文档
## 十二、未来优化方向
1. **多周期ATR**结合不同周期的ATR值
2. **ATR趋势**考虑ATR的变化趋势预测未来波动
3. **ATR百分比分位数**使用ATR的历史分位数判断当前波动水平
4. **自适应盈亏比**:根据市场状态动态调整盈亏比

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MARGIN_DISPLAY_FIX.md Normal file
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@ -0,0 +1,77 @@
# 保证金显示修复说明
## 问题描述
发现持仓单子显示保证金为 0.00 USDT但实际有持仓
- 交易对XTZUSDT
- 数量0.1000
- 入场价0.6120
- 杠杆20x
- **实际保证金**0.1000 × 0.6120 / 20 = 0.00306 USDT
- **显示保证金**0.00 USDT因为使用 `toFixed(2)` 格式化)
## 问题原因
1. **前端显示问题**:使用 `toFixed(2)` 格式化保证金,当保证金小于 0.01 USDT 时,会显示为 0.00
2. **可能的历史数据**这个单子可能是在更新配置MIN_MARGIN_USDT: 0.5 → 5.0)之前开的,当时允许更小的保证金
## 修复内容
### 1. 前端显示优化
**修改文件**
- `frontend/src/components/StatsDashboard.jsx`
- `frontend/src/components/TradeList.jsx`
**修改逻辑**
- 如果保证金 >= 0.01 USDT使用 `toFixed(2)` 显示保留2位小数
- 如果保证金 < 0.01 USDT使用 `toFixed(4)` 显示保留4位小数
**修改位置**
1. 持仓列表中的保证金显示
2. 止损止盈金额显示
3. 交易列表中的保证金显示
### 2. 后端检查(已存在)
后端已经有最小保证金检查:
- `trading_system/risk_manager.py` - `calculate_position_size()` 方法
- `trading_system/binance_client.py` - `place_order()` 方法
**检查逻辑**
- 如果保证金 < MIN_MARGIN_USDT当前为 5.0 USDT
1. 尝试增加仓位价值以满足最小保证金要求
2. 如果账户余额不足,拒绝开仓
## 验证方法
### 1. 检查新开仓单子
- 新开仓的单子保证金应该 >= 5.0 USDT
- 如果看到保证金 < 5.0 USDT 的新单子说明检查逻辑有问题
### 2. 检查旧数据
- 旧数据可能保证金很小(< 5.0 USDT这是正常的
- 这些单子会显示为 0.00XX USDT4位小数
### 3. 检查日志
查看开仓日志,应该看到:
```
✓ XTZUSDT 仓位计算成功: X.XXXX
(仓位价值: XX.XX USDT,
名义价值: XX.XX USDT,
保证金: X.XXXX USDT, 杠杆: 20x)
```
如果保证金 < 5.0 USDT应该看到警告并拒绝开仓
## 建议
1. **平仓旧的小保证金单子**:如果看到保证金 < 5.0 USDT 的持仓建议手动平仓
2. **检查配置**:确保 `MIN_MARGIN_USDT` 配置为 5.0 USDT
3. **监控新开仓**:观察新开仓的单子,确保保证金 >= 5.0 USDT
## 总结
**前端显示已优化**:小保证金会显示为 0.00XX USDT4位小数
**后端检查已存在**新开仓会检查最小保证金要求5.0 USDT
⚠️ **旧数据可能显示为小保证金**:这是正常的,建议手动平仓

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@ -0,0 +1,156 @@
# 三个快速配置方案分析
## 📊 当前配置对比
### 方案一:保守配置
- **扫描间隔**3600秒1小时
- **最小涨跌幅**2.0%
- **信号强度**5/10
- **处理交易对**10个
- **止损**10% of margin最小2%价格变动)
- **止盈**20% of margin最小3%价格变动)
- **盈亏比**2:1 ✅
- **特点**:稳健,避免被正常波动触发
### 方案二:平衡配置(推荐)
- **扫描间隔**600秒10分钟
- **最小涨跌幅**1.5%
- **信号强度**4/10
- **处理交易对**12个
- **止损**8% of margin最小2%价格变动)
- **止盈**15% of margin最小3%价格变动)
- **盈亏比**1.875:1 ⚠略低于2:1
- **特点**:平衡频率和质量
### 方案三:激进高频配置
- **扫描间隔**300秒5分钟
- **最小涨跌幅**1.0%
- **信号强度**3/10
- **处理交易对**18个
- **止损**5% of margin最小1.5%价格变动)
- **止盈**10% of margin最小2%价格变动)
- **盈亏比**2:1 ✅
- **特点**:高频交易,快速止盈止损
## ⚠️ 问题分析
### 激进方案的问题
1. **止盈10%确实偏小**
- 虽然盈亏比是2:1合理但止盈10%可能过早止盈
- 在趋势行情中,可能错过更大的利润空间
- 考虑到系统已优化为3:1盈亏比止损10%止盈30%),激进方案也应该提高止盈
2. **盈亏比分析**
- 当前止损5%止盈10%盈亏比2:1
- 如果胜率40%需要盈亏比至少2.5:1才能盈利
- 如果胜率30%需要盈亏比至少3.3:1才能盈利
3. **高频交易的特殊性**
- 高频交易胜率可能更低(因为信号质量要求降低)
- 需要更高的盈亏比来补偿
- 但也要考虑手续费成本
## 💡 优化建议
### 建议调整激进方案
**方案A提高止盈推荐**
- 止损5% of margin
- 止盈15% of margin从10%提高到15%
- 盈亏比3:1 ✅
- 优点:盈亏比更合理,能捕捉更大趋势
**方案B提高止盈更多**
- 止损5% of margin
- 止盈20% of margin
- 盈亏比4:1 ✅
- 优点:盈亏比很高,但可能持仓时间更长
**方案C保持止盈提高止损**
- 止损6% of margin从5%提高到6%
- 止盈15% of margin从10%提高到15%
- 盈亏比2.5:1 ✅
- 优点:止损更宽松,减少被正常波动触发
### 推荐方案
**激进高频配置(优化版)**
- 止损5% of margin
- 止盈15% of margin
- 盈亏比3:1
- 理由:
1. 盈亏比3:1即使胜率只有40%也能盈利
2. 止盈15%不会过早止盈,能捕捉更大趋势
3. 止损5%仍然较紧,适合高频交易
## 📈 盈亏比重要性
### 盈亏比与胜率的关系
假设单笔止损金额为1 USDT
| 盈亏比 | 胜率要求(盈亏平衡) | 胜率40%时的期望收益 |
|--------|---------------------|---------------------|
| 1:1 | 50% | -0.2 USDT亏损 |
| 2:1 | 33.3% | +0.2 USDT盈利 |
| 2.5:1 | 28.6% | +0.3 USDT盈利 |
| **3:1** | **25%** | **+0.4 USDT盈利** |
| 4:1 | 20% | +0.6 USDT盈利 |
**结论**盈亏比3:1是最佳平衡点既能盈利又不会过度追求高盈亏比导致持仓时间过长。
## 🔧 具体修改建议
### 修改激进方案配置
```javascript
aggressive: {
name: '激进高频',
desc: '晚间波动大时使用,交易频率高,止损止盈较紧',
configs: {
SCAN_INTERVAL: 300,
MIN_CHANGE_PERCENT: 1.0,
MIN_SIGNAL_STRENGTH: 3,
TOP_N_SYMBOLS: 18,
MAX_SCAN_SYMBOLS: 350,
MIN_VOLATILITY: 0.015,
STOP_LOSS_PERCENT: 5.0, // 保持5%
TAKE_PROFIT_PERCENT: 15.0, // 从10%提高到15%盈亏比3:1
MIN_STOP_LOSS_PRICE_PCT: 1.5,
MIN_TAKE_PROFIT_PRICE_PCT: 2.0
}
}
```
### 同时优化平衡方案
```javascript
balanced: {
name: '平衡配置',
desc: '推荐使用,平衡频率和质量,止损止盈适中',
configs: {
SCAN_INTERVAL: 600,
MIN_CHANGE_PERCENT: 1.5,
MIN_SIGNAL_STRENGTH: 4,
TOP_N_SYMBOLS: 12,
MAX_SCAN_SYMBOLS: 250,
MIN_VOLATILITY: 0.018,
STOP_LOSS_PERCENT: 8.0,
TAKE_PROFIT_PERCENT: 20.0, // 从15%提高到20%盈亏比2.5:1
MIN_STOP_LOSS_PRICE_PCT: 2.0,
MIN_TAKE_PROFIT_PRICE_PCT: 3.0
}
}
```
## 📝 总结
1. **激进方案止盈10%确实偏小**建议提高到15%盈亏比3:1
2. **平衡方案止盈15%也可以提高**到20%盈亏比2.5:1
3. **保守方案保持20%止盈**即可盈亏比2:1已经合理
**建议优先级**
1. ✅ 立即调整激进方案止盈10% → 15%
2. ✅ 考虑调整平衡方案止盈15% → 20%
3. ✅ 保守方案保持不变

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@ -0,0 +1,236 @@
# 交易系统收益优化 - 完成报告
## ✅ 所有优化已成功应用
### 一、仓位优化提高收益5-15倍
**修改内容**
- ✅ `MIN_MARGIN_USDT`: 0.5 → **5.0 USDT** (提高10倍)
- ✅ `MAX_POSITION_PERCENT`: 0.05 → **0.08** (5% → 8%)
- ✅ `MAX_TOTAL_POSITION_PERCENT`: 0.30 → **0.40** (30% → 40%)
- ✅ `MIN_POSITION_PERCENT`: 0.01 → **0.02** (1% → 2%)
**修改文件**
- ✅ `trading_system/config.py`
- ✅ `backend/config_manager.py`
- ✅ `backend/database/init.sql`
### 二、止盈止损优化盈亏比3:1
**修改内容**
- ✅ `STOP_LOSS_PERCENT`: 0.10 (10% of margin) - 保持不变
- ✅ `TAKE_PROFIT_PERCENT`: 0.20 → **0.30** (20% → 30% of margin)
- ✅ **盈亏比**: 从 2:1 提升到 **3:1**
**修改文件**
- ✅ `trading_system/config.py`
- ✅ `backend/config_manager.py`
- ✅ `backend/database/init.sql`
- ✅ `trading_system/position_manager.py` (更新默认值)
### 三、ATR动态止损方案三
**新增配置**
- ✅ `USE_ATR_STOP_LOSS`: True (启用ATR动态止损)
- ✅ `ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER`: 1.8 (1.5-2倍ATR默认1.8)
- ✅ `ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER`: 3.0 (3倍ATR对应3:1盈亏比)
**实现逻辑**
1. ✅ 优先使用ATR如果ATR可用使用 `ATR × 倍数` 计算止损距离
2. ✅ 回退机制如果ATR不可用回退到基于保证金的固定百分比
3. ✅ 取更宽松在ATR、保证金、价格百分比、技术分析中取最宽松的止损价
**修改文件**
- ✅ `trading_system/risk_manager.py` - `get_stop_loss_price` 方法
- ✅ `trading_system/risk_manager.py` - `get_take_profit_price` 方法
- ✅ `trading_system/position_manager.py` - 传递ATR参数
- ✅ `trading_system/config.py` - 新增配置项
- ✅ `backend/config_manager.py` - 新增配置项
- ✅ `backend/database/init.sql` - 新增配置项
### 四、移动止损优化
**修改内容**
- ✅ `TRAILING_STOP_ACTIVATION`: 0.05 → **0.10** (5% → 10%)
- ✅ `TRAILING_STOP_PROTECT`: 0.03 → **0.05** (3% → 5%)
**修改文件**
- ✅ `trading_system/config.py`
- ✅ `backend/config_manager.py`
- ✅ `backend/database/init.sql`
### 五、杠杆优化
**修改内容**
- ✅ `MAX_LEVERAGE`: 20 → **15** (降低杠杆上限,更保守)
**修改文件**
- ✅ `trading_system/config.py`
- ✅ `backend/config_manager.py`
- ✅ `backend/database/init.sql`
## 收益提升示例
### 场景账户余额100 USDT
**优化前**
- 单笔仓位100 × 5% = 5 USDT
- 保证金5 / 10 = 0.5 USDT
- 止损0.5 × 10% = **0.05 USDT**
- 止盈0.5 × 20% = **0.10 USDT**
**优化后**
- 单笔仓位100 × 8% = 8 USDT
- 保证金8 / 10 = 0.8 USDT但最小要求5U所以实际是5U
- 止损5 × 10% = **0.5 USDT** ✅ (提高10倍)
- 止盈5 × 30% = **1.5 USDT** ✅ (提高15倍)
### 场景账户余额500 USDT
**优化前**
- 单笔仓位500 × 5% = 25 USDT
- 保证金25 / 10 = 2.5 USDT
- 止损2.5 × 10% = **0.25 USDT**
- 止盈2.5 × 20% = **0.5 USDT**
**优化后**
- 单笔仓位500 × 8% = 40 USDT
- 保证金40 / 10 = 4 USDT但最小要求5U所以实际是5U
- 止损5 × 10% = **0.5 USDT** ✅ (提高2倍)
- 止盈5 × 30% = **1.5 USDT** ✅ (提高3倍)
### 场景账户余额1000 USDT
**优化前**
- 单笔仓位1000 × 5% = 50 USDT
- 保证金50 / 10 = 5 USDT
- 止损5 × 10% = **0.5 USDT**
- 止盈5 × 20% = **1.0 USDT**
**优化后**
- 单笔仓位1000 × 8% = 80 USDT
- 保证金80 / 10 = 8 USDT
- 止损8 × 10% = **0.8 USDT** ✅ (提高60%)
- 止盈8 × 30% = **2.4 USDT** ✅ (提高140%)
## ATR动态止损示例
### 场景BTCUSDT当前价格50000ATR = 500
**固定百分比止损**
- 止损距离 = 50000 × 2% = 1000 USDT
- 止损价 = 50000 - 1000 = 49000 USDT
**ATR动态止损**1.8倍ATR
- 止损距离 = 500 × 1.8 = 900 USDT
- 止损价 = 50000 - 900 = 49100 USDT
**选择**取更宽松的49100 > 49000使用ATR止损
**优势**
- 如果市场波动大ATR=1000止损距离 = 1800 USDT避免被震出
- 如果市场波动小ATR=200止损距离 = 360 USDT保护利润
## 盈亏比分析
### 盈亏比3:1的优势
假设:
- 胜率40%
- 盈亏比3:1
- 单笔止损0.5 USDT
- 单笔止盈1.5 USDT
**100次交易**
- 盈利40次 × 1.5 = 60 USDT
- 亏损60次 × 0.5 = 30 USDT
- **净利润30 USDT**
即使胜率只有40%,长期也能盈利!
## 下一步操作
### 1. 数据库更新(如果数据库已存在)
运行以下SQL更新现有配置
```sql
-- 更新仓位配置
UPDATE trading_config SET config_value = '0.08' WHERE config_key = 'MAX_POSITION_PERCENT';
UPDATE trading_config SET config_value = '0.40' WHERE config_key = 'MAX_TOTAL_POSITION_PERCENT';
UPDATE trading_config SET config_value = '0.02' WHERE config_key = 'MIN_POSITION_PERCENT';
UPDATE trading_config SET config_value = '5.0' WHERE config_key = 'MIN_MARGIN_USDT';
-- 更新止盈止损配置
UPDATE trading_config SET config_value = '0.30' WHERE config_key = 'TAKE_PROFIT_PERCENT';
-- 更新移动止损配置
UPDATE trading_config SET config_value = '0.10' WHERE config_key = 'TRAILING_STOP_ACTIVATION';
UPDATE trading_config SET config_value = '0.05' WHERE config_key = 'TRAILING_STOP_PROTECT';
-- 更新杠杆配置
UPDATE trading_config SET config_value = '15' WHERE config_key = 'MAX_LEVERAGE';
-- 添加ATR配置
INSERT INTO trading_config (config_key, config_value, config_type, category, description) VALUES
('USE_ATR_STOP_LOSS', 'true', 'boolean', 'risk', '是否使用ATR动态止损优先于固定百分比'),
('ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER', '1.8', 'number', 'risk', 'ATR止损倍数1.5-2倍ATR默认1.8'),
('ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER', '3.0', 'number', 'risk', 'ATR止盈倍数3倍ATR对应3:1盈亏比')
ON DUPLICATE KEY UPDATE config_value = VALUES(config_value);
```
### 2. 重启交易系统
修改配置后,需要重启交易系统以应用新配置:
```bash
cd trading_system
python main.py
```
### 3. 验证效果
观察以下指标:
- ✅ 单笔保证金是否达到5U
- ✅ 盈亏比是否接近3:1
- ✅ ATR动态止损是否生效查看日志
- ✅ 收益是否提高
## 预期效果
### 短期1周内
- ✅ 单笔收益提高5-15倍取决于账户余额
- ✅ 盈亏比提升到3:1
- ✅ ATR动态止损匹配市场波动
### 中期1个月内
- ✅ 交易统计数据积累
- ✅ 可以分析ATR止损效果
- ✅ 根据实际表现微调参数
### 长期3个月+
- ✅ 策略表现稳定
- ✅ 收益可观且可持续
- ✅ 风险控制有效
## 注意事项
1. **账户余额要求**确保账户余额足够建议100+ USDT
2. **风险承受能力**单笔最大亏损0.5-0.8 USDT确保可以承受
3. **市场波动**ATR动态止损会根据市场波动自动调整
4. **参数微调**:根据实际运行效果,可以进一步微调参数
## 总结
**所有优化已成功应用**
- 仓位提高5-15倍收益
- 盈亏比3:1
- ATR动态止损
- 移动止损优化
- 杠杆优化
✅ **代码已通过语法检查**
✅ **所有文件已更新**
现在可以重启交易系统,享受更高的收益!

141
TIMEZONE_FIX_SUMMARY.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,141 @@
# 时区处理修复总结
## ✅ 已完成的修改
### 1. trading_system/position_manager.py
**修改内容**
- ✅ 导入 `get_beijing_time` 函数(从 `database.models` 或创建本地版本)
- ✅ 将 `entryTime` 的存储从 `datetime.now()` 改为 `get_beijing_time()`
- ✅ 将所有计算持续时间的地方从 `datetime.now()` 改为 `get_beijing_time()`
**修改位置**
- 第337行`'entryTime': get_beijing_time()` - 开仓时记录入场时间
- 第464行及多处`exit_dt = get_beijing_time()` - 计算持仓持续时间时使用北京时间
### 2. backend/database/models.py
**已确认**
- ✅ `Trade.create()` 方法已使用 `get_beijing_time()` 设置 `entry_time`
- ✅ `Trade.update_exit()` 方法已使用 `get_beijing_time()` 设置 `exit_time`
- ✅ 所有其他模型(`AccountSnapshot`, `MarketScan`, `TradingSignal`, `TradeRecommendation`)都已使用 `get_beijing_time()`
### 3. SQL更新脚本
**文件**`backend/database/update_timezone_to_beijing.sql`
**功能**
- 将旧数据的 `entry_time``exit_time` 从UTC时间或服务器本地时间转换为北京时间UTC+8
- 提供了三种转换方法:
1. 直接加8小时如果旧数据是UTC时间
2. 根据服务器时区调整(如果旧数据是服务器本地时间)
3. 使用MySQL时区转换函数需要加载时区数据
**使用方法**
```sql
-- 1. 先备份数据库
mysqldump -u root -p auto_trade_sys > backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).sql
-- 2. 根据实际情况调整SQL脚本中的时间偏移量
-- 3. 运行SQL脚本
mysql -u root -p auto_trade_sys < backend/database/update_timezone_to_beijing.sql
```
## 时间处理流程
### 开仓Entry Time
1. `position_manager.py``open_position()` 方法:
- 内存中存储:`'entryTime': get_beijing_time()`
- 数据库入库:`Trade.create()` → 使用 `get_beijing_time()` 设置 `entry_time`
### 平仓Exit Time
1. `position_manager.py` 中各种平仓方法:
- 计算持续时间:`exit_dt = get_beijing_time()`
- 数据库更新:`Trade.update_exit()` → 使用 `get_beijing_time()` 设置 `exit_time`
### 时间格式
- 数据库存储:`TIMESTAMP` 类型无时区信息MySQL默认
- Python代码使用 `datetime` 对象,通过 `get_beijing_time()` 确保是北京时间UTC+8
- 显示:前端可以根据需要转换为任何时区显示
## 验证方法
### 1. 检查新数据
```sql
-- 查看最近几条记录的入场时间
SELECT id, symbol, entry_time, exit_time, status
FROM trades
ORDER BY id DESC
LIMIT 10;
```
### 2. 检查时间是否合理
```sql
-- 检查是否有异常的时间(例如未来时间或很久以前的时间)
SELECT id, symbol, entry_time, exit_time
FROM trades
WHERE entry_time > NOW()
OR entry_time < '2020-01-01'
OR (exit_time IS NOT NULL AND exit_time > NOW())
OR (exit_time IS NOT NULL AND exit_time < entry_time);
```
### 3. 检查持续时间计算
```sql
-- 检查持仓持续时间是否合理
SELECT
id,
symbol,
entry_time,
exit_time,
TIMESTAMPDIFF(MINUTE, entry_time, COALESCE(exit_time, NOW())) as duration_minutes,
duration_minutes as stored_duration
FROM trades
WHERE exit_time IS NOT NULL
ORDER BY id DESC
LIMIT 10;
```
## 注意事项
1. **旧数据处理**
- 如果旧数据已经是北京时间不需要运行SQL更新脚本
- 如果旧数据是UTC时间需要加8小时
- 如果旧数据是其他时区,需要相应调整
2. **时区一致性**
- 所有入库时间都使用北京时间UTC+8
- 所有计算持续时间的地方也使用北京时间
- 前端显示可以根据需要转换时区
3. **数据库时区设置**
- MySQL的 `TIMESTAMP` 类型会根据服务器时区自动转换
- 建议服务器时区设置为 `Asia/Shanghai``UTC+8`
- 可以通过 `SELECT @@global.time_zone, @@session.time_zone;` 查看
4. **代码时区处理**
- Python代码中使用 `get_beijing_time()` 确保时区一致
- 不依赖系统时区设置,避免时区问题
## 测试建议
1. **开仓测试**
- 开仓后检查数据库中的 `entry_time` 是否为北京时间
- 检查内存中的 `entryTime` 是否为北京时间
2. **平仓测试**
- 平仓后检查数据库中的 `exit_time` 是否为北京时间
- 检查 `duration_minutes` 计算是否正确
3. **时区转换测试**
- 在不同时区的服务器上测试(如果可能)
- 验证时间显示是否正确
## 总结
✅ **所有入库时间已统一使用北京时间**
✅ **所有计算持续时间的地方已使用北京时间**
✅ **已提供SQL脚本更新旧数据**
✅ **代码已通过语法检查**
现在系统的时间处理已经完全统一所有时间都使用北京时间UTC+8存储和计算。

68
TRADE_STATUS_SYNC_FIX.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,68 @@
# 订单状态同步问题分析与修复
## 🔍 问题分析
用户反映:订单记录中的订单状态没有及时同步,明明已经平仓了,但还是显示持仓状态。
### 可能的原因
1. **自动平仓时的双重更新问题**
- `_check_single_position` 中先更新数据库第1926行
- 然后调用 `close_position`第1943行
- `close_position` 中如果币安还有持仓会再次更新数据库第615行
- 但如果币安已经没有持仓了,`close_position` 会检查并更新第432-492行
- **问题**:如果 `close_position` 执行时币安订单还没完全成交,可能状态不一致
2. **同步间隔太长**
- `POSITION_SYNC_INTERVAL` = 300秒5分钟
- 如果自动平仓后数据库更新失败需要等5分钟才能同步
3. **前端没有自动刷新**
- `TradeList` 组件只在加载时获取一次数据
- 没有定时刷新机制
- 用户需要手动刷新页面才能看到最新状态
4. **平仓订单可能失败但数据库已更新**
- 如果先更新数据库,然后平仓订单失败,状态会不一致
## 🔧 修复方案
### 方案一:优化自动平仓流程(推荐)
**问题**`_check_single_position` 中先更新数据库,然后调用 `close_position`,但 `close_position` 可能因为币安订单还没成交而无法正确更新。
**修复**
1. 在 `_check_single_position` 中,不要先更新数据库
2. 只调用 `close_position`,让 `close_position` 负责更新数据库
3. 确保 `close_position` 在平仓成功后立即更新数据库
### 方案二:缩短同步间隔
**当前**300秒5分钟
**建议**60-120秒1-2分钟
### 方案三:前端自动刷新
**添加**TradeList 组件定时刷新每30秒或1分钟
### 方案四:平仓后立即同步
**添加**:在 `close_position` 成功后,立即触发一次状态同步
## 📝 具体修改
### 1. 优化自动平仓流程
修改 `_check_single_position` 方法,移除提前更新数据库的逻辑,让 `close_position` 统一处理。
### 2. 缩短同步间隔
`POSITION_SYNC_INTERVAL` 从 300秒 改为 60秒1分钟
### 3. 前端自动刷新
`TradeList` 组件中添加定时刷新机制
### 4. 平仓后立即同步
`close_position` 成功后,立即调用 `sync_positions_with_binance`

View File

@ -124,8 +124,18 @@ class ConfigManager:
'MIN_STOP_LOSS_PRICE_PCT': self.get('MIN_STOP_LOSS_PRICE_PCT', 0.02), # 默认2%
'MIN_TAKE_PROFIT_PRICE_PCT': self.get('MIN_TAKE_PROFIT_PRICE_PCT', 0.03), # 默认3%
'USE_ATR_STOP_LOSS': self.get('USE_ATR_STOP_LOSS', True), # 是否使用ATR动态止损
<<<<<<< Current (Your changes)
'ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER': self.get('ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER', 1.8), # ATR止损倍数
'ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER': self.get('ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER', 3.0), # ATR止盈倍数
=======
'ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER': self.get('ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER', 1.8), # ATR止损倍数1.5-2倍
'ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER': self.get('ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER', 3.0), # ATR止盈倍数3倍ATR
'RISK_REWARD_RATIO': self.get('RISK_REWARD_RATIO', 3.0), # 盈亏比(止损距离的倍数)
'ATR_PERIOD': self.get('ATR_PERIOD', 14), # ATR计算周期
'USE_DYNAMIC_ATR_MULTIPLIER': self.get('USE_DYNAMIC_ATR_MULTIPLIER', False), # 是否根据波动率动态调整ATR倍数
'ATR_MULTIPLIER_MIN': self.get('ATR_MULTIPLIER_MIN', 1.5), # 动态ATR倍数最小值
'ATR_MULTIPLIER_MAX': self.get('ATR_MULTIPLIER_MAX', 2.5), # 动态ATR倍数最大值
>>>>>>> Incoming (Background Agent changes)
# 市场扫描1小时主周期
'SCAN_INTERVAL': self.get('SCAN_INTERVAL', 3600), # 1小时

View File

@ -148,6 +148,14 @@ INSERT INTO `trading_config` (`config_key`, `config_value`, `config_type`, `cate
('USE_ATR_STOP_LOSS', 'true', 'boolean', 'risk', '是否使用ATR动态止损优先于固定百分比'),
('ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER', '1.8', 'number', 'risk', 'ATR止损倍数1.5-2倍ATR默认1.8'),
('ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER', '3.0', 'number', 'risk', 'ATR止盈倍数3倍ATR对应3:1盈亏比'),
<<<<<<< Current (Your changes)
=======
('RISK_REWARD_RATIO', '3.0', 'number', 'risk', '盈亏比(止损距离的倍数,用于计算止盈)'),
('ATR_PERIOD', '14', 'number', 'risk', 'ATR计算周期默认14'),
('USE_DYNAMIC_ATR_MULTIPLIER', 'false', 'boolean', 'risk', '是否根据波动率动态调整ATR倍数'),
('ATR_MULTIPLIER_MIN', '1.5', 'number', 'risk', '动态ATR倍数最小值'),
('ATR_MULTIPLIER_MAX', '2.5', 'number', 'risk', '动态ATR倍数最大值'),
>>>>>>> Incoming (Background Agent changes)
-- 市场扫描1小时主周期
('SCAN_INTERVAL', '3600', 'number', 'scan', '扫描间隔1小时'),

View File

@ -0,0 +1,54 @@
-- 将时间字段从TIMESTAMP改为INT存储Unix时间戳秒数
-- 此脚本会将现有的datetime/timestamp数据转换为Unix时间戳
USE `auto_trade_sys`;
-- 步骤1添加新的INT类型字段临时字段
ALTER TABLE `trades`
ADD COLUMN `entry_time_ts` INT UNSIGNED NULL COMMENT '入场时间Unix时间戳秒数' AFTER `entry_time`,
ADD COLUMN `exit_time_ts` INT UNSIGNED NULL COMMENT '平仓时间Unix时间戳秒数' AFTER `exit_time`,
ADD COLUMN `created_at_ts` INT UNSIGNED NULL COMMENT '创建时间Unix时间戳秒数' AFTER `created_at`;
-- 步骤2将现有数据转换为Unix时间戳
-- 注意假设现有数据是北京时间UTC+8转换为UTC时间戳
UPDATE `trades`
SET `entry_time_ts` = UNIX_TIMESTAMP(`entry_time`)
WHERE `entry_time` IS NOT NULL;
UPDATE `trades`
SET `exit_time_ts` = UNIX_TIMESTAMP(`exit_time`)
WHERE `exit_time` IS NOT NULL;
UPDATE `trades`
SET `created_at_ts` = UNIX_TIMESTAMP(`created_at`)
WHERE `created_at` IS NOT NULL;
-- 步骤3删除旧的时间字段
ALTER TABLE `trades`
DROP COLUMN `entry_time`,
DROP COLUMN `exit_time`,
DROP COLUMN `created_at`;
-- 步骤4重命名新字段
ALTER TABLE `trades`
CHANGE COLUMN `entry_time_ts` `entry_time` INT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '入场时间Unix时间戳秒数',
CHANGE COLUMN `exit_time_ts` `exit_time` INT UNSIGNED NULL COMMENT '平仓时间Unix时间戳秒数',
CHANGE COLUMN `created_at_ts` `created_at` INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT (UNIX_TIMESTAMP()) COMMENT '创建时间Unix时间戳秒数';
-- 步骤5更新索引
DROP INDEX IF EXISTS `idx_entry_time` ON `trades`;
CREATE INDEX `idx_entry_time` ON `trades` (`entry_time`);
-- 验证:查看转换后的数据
SELECT
id,
symbol,
entry_time,
FROM_UNIXTIME(entry_time) as entry_time_display,
exit_time,
FROM_UNIXTIME(exit_time) as exit_time_display,
created_at,
FROM_UNIXTIME(created_at) as created_at_display
FROM `trades`
ORDER BY id DESC
LIMIT 10;

View File

@ -0,0 +1,74 @@
-- 将旧数据的时间更新为北京时间UTC+8
-- 假设旧数据存储的是UTC时间或服务器本地时间需要转换为北京时间
--
-- 注意此脚本假设旧数据的时间是UTC时间或服务器本地时间需要根据实际情况调整
-- 如果旧数据已经是北京时间,则不需要运行此脚本
--
-- 使用方法:
-- 1. 先备份数据库
-- 2. 根据实际情况调整时间偏移量CONVERT_TZ 的第二个参数)
-- 3. 运行此脚本
USE `auto_trade_sys`;
-- 检查当前时区设置
SELECT @@global.time_zone, @@session.time_zone;
-- 方法1如果旧数据是UTC时间直接加8小时转换为北京时间
-- 更新 entry_time入场时间
UPDATE `trades`
SET `entry_time` = DATE_ADD(`entry_time`, INTERVAL 8 HOUR)
WHERE `entry_time` IS NOT NULL
AND `entry_time` < '2025-01-01 00:00:00'; -- 只更新2025年之前的数据根据实际情况调整
-- 更新 exit_time平仓时间
UPDATE `trades`
SET `exit_time` = DATE_ADD(`exit_time`, INTERVAL 8 HOUR)
WHERE `exit_time` IS NOT NULL
AND `exit_time` < '2025-01-01 00:00:00'; -- 只更新2025年之前的数据根据实际情况调整
-- 方法2如果旧数据是服务器本地时间需要根据服务器时区调整
-- 例如如果服务器是UTC+0则加8小时如果服务器是UTC+5则加3小时
-- 请根据实际情况调整 INTERVAL 的值
--
-- UPDATE `trades`
-- SET `entry_time` = DATE_ADD(`entry_time`, INTERVAL 8 HOUR)
-- WHERE `entry_time` IS NOT NULL;
--
-- UPDATE `trades`
-- SET `exit_time` = DATE_ADD(`exit_time`, INTERVAL 8 HOUR)
-- WHERE `exit_time` IS NOT NULL;
-- 方法3如果MySQL支持时区转换函数需要加载时区数据
-- 首先需要加载时区数据mysql_tzinfo_to_sql /usr/share/zoneinfo | mysql -u root mysql
--
-- UPDATE `trades`
-- SET `entry_time` = CONVERT_TZ(`entry_time`, 'UTC', 'Asia/Shanghai')
-- WHERE `entry_time` IS NOT NULL;
--
-- UPDATE `trades`
-- SET `exit_time` = CONVERT_TZ(`exit_time`, 'UTC', 'Asia/Shanghai')
-- WHERE `exit_time` IS NOT NULL;
-- 验证更新结果(查看最近几条记录的时间)
SELECT
id,
symbol,
entry_time,
exit_time,
status,
TIMESTAMPDIFF(HOUR, entry_time, COALESCE(exit_time, NOW())) as duration_hours
FROM `trades`
ORDER BY id DESC
LIMIT 10;
-- 统计信息
SELECT
COUNT(*) as total_trades,
COUNT(CASE WHEN entry_time IS NOT NULL THEN 1 END) as has_entry_time,
COUNT(CASE WHEN exit_time IS NOT NULL THEN 1 END) as has_exit_time,
MIN(entry_time) as earliest_entry,
MAX(entry_time) as latest_entry,
MIN(exit_time) as earliest_exit,
MAX(exit_time) as latest_exit
FROM `trades`;

View File

@ -0,0 +1,309 @@
"""
ATR策略模块 - 基于平均真实波幅(ATR)的动态止损止盈策略
"""
import logging
from typing import Optional, Dict, Tuple
try:
from . import config
from .indicators import TechnicalIndicators
except ImportError:
import config
from indicators import TechnicalIndicators
logger = logging.getLogger(__name__)
class ATRStrategy:
"""ATR策略类 - 基于ATR的动态止损止盈计算"""
def __init__(self):
"""初始化ATR策略"""
self.use_atr = config.TRADING_CONFIG.get('USE_ATR_STOP_LOSS', True)
self.atr_sl_multiplier = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER', 1.8)
self.atr_tp_multiplier = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER', 3.0)
self.risk_reward_ratio = config.TRADING_CONFIG.get('RISK_REWARD_RATIO', 3.0)
self.atr_period = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_PERIOD', 14)
# 动态调整ATR倍数的参数
self.use_dynamic_atr_multiplier = config.TRADING_CONFIG.get('USE_DYNAMIC_ATR_MULTIPLIER', False)
self.atr_multiplier_min = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_MULTIPLIER_MIN', 1.5)
self.atr_multiplier_max = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_MULTIPLIER_MAX', 2.5)
def calculate_stop_loss(
self,
entry_price: float,
side: str,
atr: Optional[float] = None,
atr_percent: Optional[float] = None,
volatility: Optional[float] = None
) -> Tuple[Optional[float], Optional[float], Dict]:
"""
计算基于ATR的止损价格
Args:
entry_price: 入场价格
side: 方向 'BUY' 'SELL'
atr: ATR绝对值可选如果提供则直接使用
atr_percent: ATR百分比可选如果提供则直接使用否则从atr计算
volatility: 市场波动率可选用于动态调整ATR倍数
Returns:
(止损价格, 止损距离, 详细信息字典)
"""
if not self.use_atr:
return None, None, {}
# 如果没有提供ATR无法计算
if atr is None and atr_percent is None:
logger.debug("ATR不可用无法计算ATR止损")
return None, None, {}
# 计算ATR百分比如果未提供
if atr_percent is None and atr is not None and entry_price > 0:
atr_percent = atr / entry_price
if atr_percent is None or atr_percent <= 0:
logger.debug("ATR百分比无效无法计算ATR止损")
return None, None, {}
# 动态调整ATR倍数根据市场波动率
if self.use_dynamic_atr_multiplier and volatility is not None:
# 波动率越高ATR倍数越大更宽松的止损
# 波动率范围假设0.01-0.10 (1%-10%)
volatility_factor = min(max((volatility - 0.01) / 0.09, 0), 1) # 归一化到0-1
dynamic_multiplier = (
self.atr_multiplier_min +
(self.atr_multiplier_max - self.atr_multiplier_min) * volatility_factor
)
atr_multiplier = dynamic_multiplier
logger.debug(f"动态ATR倍数: 波动率={volatility:.4f}, 倍数={atr_multiplier:.2f}")
else:
atr_multiplier = self.atr_sl_multiplier
# 计算止损距离基于ATR百分比
stop_distance_percent = atr_percent * atr_multiplier
# 计算止损价格
if side == 'BUY': # 做多,止损价低于入场价
stop_loss_price = entry_price * (1 - stop_distance_percent)
stop_distance = entry_price - stop_loss_price
else: # 做空,止损价高于入场价
stop_loss_price = entry_price * (1 + stop_distance_percent)
stop_distance = stop_loss_price - entry_price
details = {
'atr': atr,
'atr_percent': atr_percent,
'atr_multiplier': atr_multiplier,
'stop_distance_percent': stop_distance_percent,
'stop_distance': stop_distance,
'method': 'ATR动态止损'
}
logger.info(
f"ATR止损计算 ({side}): "
f"ATR={atr:.4f if atr else 'N/A'}, "
f"ATR%={atr_percent*100:.2f}%, "
f"倍数={atr_multiplier:.2f}, "
f"止损距离={stop_distance_percent*100:.2f}%, "
f"止损价={stop_loss_price:.4f}"
)
return stop_loss_price, stop_distance, details
def calculate_take_profit(
self,
entry_price: float,
side: str,
stop_distance: Optional[float] = None,
atr: Optional[float] = None,
atr_percent: Optional[float] = None,
use_risk_reward_ratio: bool = True
) -> Tuple[Optional[float], Optional[float], Dict]:
"""
计算基于ATR的止盈价格
Args:
entry_price: 入场价格
side: 方向 'BUY' 'SELL'
stop_distance: 止损距离价格差可选如果提供则基于盈亏比计算
atr: ATR绝对值可选
atr_percent: ATR百分比可选
use_risk_reward_ratio: 是否使用盈亏比True基于止损距离×盈亏比False基于ATR倍数
Returns:
(止盈价格, 止盈距离, 详细信息字典)
"""
if not self.use_atr:
return None, None, {}
# 方法1基于止损距离和盈亏比计算优先
if use_risk_reward_ratio and stop_distance is not None and stop_distance > 0:
take_profit_distance = stop_distance * self.risk_reward_ratio
if side == 'BUY': # 做多,止盈价高于入场价
take_profit_price = entry_price + take_profit_distance
else: # 做空,止盈价低于入场价
take_profit_price = entry_price - take_profit_distance
details = {
'stop_distance': stop_distance,
'risk_reward_ratio': self.risk_reward_ratio,
'take_profit_distance': take_profit_distance,
'method': 'ATR止损距离×盈亏比'
}
logger.info(
f"ATR止盈计算 ({side}, 基于盈亏比): "
f"止损距离={stop_distance:.4f}, "
f"盈亏比={self.risk_reward_ratio:.1f}, "
f"止盈距离={take_profit_distance:.4f}, "
f"止盈价={take_profit_price:.4f}"
)
return take_profit_price, take_profit_distance, details
# 方法2基于ATR倍数计算备选
if atr is None and atr_percent is None:
logger.debug("ATR不可用无法计算ATR止盈")
return None, None, {}
# 计算ATR百分比如果未提供
if atr_percent is None and atr is not None and entry_price > 0:
atr_percent = atr / entry_price
if atr_percent is None or atr_percent <= 0:
logger.debug("ATR百分比无效无法计算ATR止盈")
return None, None, {}
# 计算止盈距离基于ATR百分比
take_profit_distance_percent = atr_percent * self.atr_tp_multiplier
# 计算止盈价格
if side == 'BUY': # 做多,止盈价高于入场价
take_profit_price = entry_price * (1 + take_profit_distance_percent)
take_profit_distance = take_profit_price - entry_price
else: # 做空,止盈价低于入场价
take_profit_price = entry_price * (1 - take_profit_distance_percent)
take_profit_distance = entry_price - take_profit_price
details = {
'atr': atr,
'atr_percent': atr_percent,
'atr_multiplier': self.atr_tp_multiplier,
'take_profit_distance_percent': take_profit_distance_percent,
'take_profit_distance': take_profit_distance,
'method': 'ATR倍数止盈'
}
logger.info(
f"ATR止盈计算 ({side}, 基于ATR倍数): "
f"ATR={atr:.4f if atr else 'N/A'}, "
f"ATR%={atr_percent*100:.2f}%, "
f"倍数={self.atr_tp_multiplier:.2f}, "
f"止盈距离={take_profit_distance_percent*100:.2f}%, "
f"止盈价={take_profit_price:.4f}"
)
return take_profit_price, take_profit_distance, details
def calculate_atr_levels(
self,
entry_price: float,
side: str,
atr: Optional[float] = None,
atr_percent: Optional[float] = None,
volatility: Optional[float] = None
) -> Dict:
"""
计算完整的ATR止损止盈方案
Args:
entry_price: 入场价格
side: 方向 'BUY' 'SELL'
atr: ATR绝对值可选
atr_percent: ATR百分比可选
volatility: 市场波动率可选
Returns:
包含止损止盈等信息的字典
"""
result = {
'use_atr': self.use_atr,
'entry_price': entry_price,
'side': side,
'stop_loss_price': None,
'stop_loss_distance': None,
'take_profit_price': None,
'take_profit_distance': None,
'risk_reward_ratio': None,
'details': {}
}
if not self.use_atr:
return result
# 计算止损
stop_loss_price, stop_distance, stop_details = self.calculate_stop_loss(
entry_price, side, atr, atr_percent, volatility
)
if stop_loss_price is None:
return result
result['stop_loss_price'] = stop_loss_price
result['stop_loss_distance'] = stop_distance
result['details']['stop_loss'] = stop_details
# 计算止盈(基于止损距离和盈亏比)
take_profit_price, take_profit_distance, tp_details = self.calculate_take_profit(
entry_price, side, stop_distance, atr, atr_percent, use_risk_reward_ratio=True
)
if take_profit_price is not None:
result['take_profit_price'] = take_profit_price
result['take_profit_distance'] = take_profit_distance
result['risk_reward_ratio'] = (
take_profit_distance / stop_distance if stop_distance > 0 else None
)
result['details']['take_profit'] = tp_details
return result
@staticmethod
def calculate_atr_from_klines(
klines: list,
period: int = 14
) -> Tuple[Optional[float], Optional[float], Optional[float]]:
"""
从K线数据计算ATR和ATR百分比
Args:
klines: K线数据列表格式为 [open, high, low, close, ...]
period: ATR计算周期默认14
Returns:
(ATR绝对值, ATR百分比, 当前价格)
"""
if not klines or len(klines) < period + 1:
return None, None, None
try:
high_prices = [float(k[2]) for k in klines] # high
low_prices = [float(k[3]) for k in klines] # low
close_prices = [float(k[4]) for k in klines] # close
current_price = close_prices[-1] if close_prices else None
atr = TechnicalIndicators.calculate_atr(high_prices, low_prices, close_prices, period)
if atr is None or current_price is None or current_price <= 0:
return None, None, None
atr_percent = atr / current_price
return atr, atr_percent, current_price
except (IndexError, ValueError, TypeError) as e:
logger.debug(f"从K线计算ATR失败: {e}")
return None, None, None

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@ -175,6 +175,14 @@ def _get_trading_config():
'USE_ATR_STOP_LOSS': True, # 是否使用ATR动态止损优先于固定百分比
'ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER': 1.8, # ATR止损倍数1.5-2倍ATR默认1.8
'ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER': 3.0, # ATR止盈倍数3倍ATR对应3:1盈亏比
<<<<<<< Current (Your changes)
=======
'RISK_REWARD_RATIO': 3.0, # 盈亏比(止损距离的倍数,用于计算止盈)
'ATR_PERIOD': 14, # ATR计算周期默认14
'USE_DYNAMIC_ATR_MULTIPLIER': False, # 是否根据波动率动态调整ATR倍数
'ATR_MULTIPLIER_MIN': 1.5, # 动态ATR倍数最小值
'ATR_MULTIPLIER_MAX': 2.5, # 动态ATR倍数最大值
>>>>>>> Incoming (Background Agent changes)
'SCAN_INTERVAL': 3600,
'KLINE_INTERVAL': '1h',
'PRIMARY_INTERVAL': '1h',

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@ -165,7 +165,7 @@ class TechnicalIndicators:
period: 计算周期默认14
Returns:
ATR值
ATR值绝对价格
"""
if len(high_prices) < period + 1 or len(low_prices) < period + 1 or len(close_prices) < period + 1:
return None
@ -187,6 +187,34 @@ class TechnicalIndicators:
return atr
@staticmethod
def calculate_atr_percent(
high_prices: List[float],
low_prices: List[float],
close_prices: List[float],
current_price: float,
period: int = 14
) -> Optional[float]:
"""
计算ATR百分比ATR相对于当前价格的百分比
Args:
high_prices: 最高价列表
low_prices: 最低价列表
close_prices: 收盘价列表
current_price: 当前价格用于计算百分比
period: 计算周期默认14
Returns:
ATR百分比0.03表示3%None表示数据不足
"""
atr = TechnicalIndicators.calculate_atr(high_prices, low_prices, close_prices, period)
if atr is None or current_price <= 0:
return None
atr_percent = atr / current_price
return atr_percent
@staticmethod
def calculate_ema(prices: List[float], period: int = 20) -> Optional[float]:
"""

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@ -173,6 +173,22 @@ class PositionManager:
atr=atr
)
# 计算止损距离(用于盈亏比计算止盈)
stop_distance_for_tp = None
if side == 'BUY':
stop_distance_for_tp = entry_price - stop_loss_price
else: # SELL
stop_distance_for_tp = stop_loss_price - entry_price
# 如果使用ATR策略优先使用ATR计算的止损距离
if atr is not None and atr > 0:
atr_percent = atr / entry_price if entry_price > 0 else None
if atr_percent:
atr_multiplier = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER', 1.8)
atr_stop_distance = entry_price * atr_percent * atr_multiplier
# 使用ATR计算的止损距离更准确
stop_distance_for_tp = atr_stop_distance
# 计算止盈基于保证金支持ATR动态止盈
# 优先使用配置的止盈百分比如果没有配置则使用止损的3倍盈亏比3:1
take_profit_pct_margin = config.TRADING_CONFIG.get('TAKE_PROFIT_PERCENT', 0.30)
@ -182,7 +198,8 @@ class PositionManager:
take_profit_price = self.risk_manager.get_take_profit_price(
entry_price, side, quantity, leverage,
take_profit_pct=take_profit_pct_margin,
atr=atr # 传递ATR用于动态止盈
atr=atr, # 传递ATR用于动态止盈
stop_distance=stop_distance_for_tp # 传递止损距离用于盈亏比计算
)
# 下单

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@ -6,9 +6,11 @@ from typing import Dict, List, Optional
try:
from .binance_client import BinanceClient
from . import config
from .atr_strategy import ATRStrategy
except ImportError:
from binance_client import BinanceClient
import config
from atr_strategy import ATRStrategy
logger = logging.getLogger(__name__)
@ -26,6 +28,8 @@ class RiskManager:
self.client = client
# 不保存引用,每次都从 config.TRADING_CONFIG 读取最新配置
# self.config = config.TRADING_CONFIG # 移除,避免使用旧配置
# 初始化ATR策略
self.atr_strategy = ATRStrategy()
async def check_position_size(self, symbol: str, quantity: float) -> bool:
"""
@ -428,26 +432,21 @@ class RiskManager:
margin = position_value / leverage if leverage > 0 else position_value
# 优先使用ATR动态止损如果启用且ATR可用
use_atr_stop = config.TRADING_CONFIG.get('USE_ATR_STOP_LOSS', True)
atr_multiplier = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_STOP_LOSS_MULTIPLIER', 1.8)
# 计算ATR百分比如果提供了ATR绝对值
atr_percent = None
if atr is not None and atr > 0 and entry_price > 0:
atr_percent = atr / entry_price
if use_atr_stop and atr is not None and atr > 0:
# 基于ATR的动态止损
atr_stop_distance = atr * atr_multiplier
if side == 'BUY': # 做多,止损价低于入场价
stop_loss_price_atr = entry_price - atr_stop_distance
else: # 做空,止损价高于入场价
stop_loss_price_atr = entry_price + atr_stop_distance
logger.info(
f"ATR动态止损计算 ({side}): ATR={atr:.4f}, 倍数={atr_multiplier}, "
f"止损距离={atr_stop_distance:.4f}, ATR止损价={stop_loss_price_atr:.4f}"
)
else:
stop_loss_price_atr = None
if use_atr_stop and (atr is None or atr <= 0):
logger.debug(f"ATR不可用使用固定百分比止损")
# 获取市场波动率(如果可用)
volatility = None # 可以从symbol_info中获取这里暂时为None
# 使用ATR策略计算止损
stop_loss_price_atr, stop_distance_atr, atr_details = self.atr_strategy.calculate_stop_loss(
entry_price, side, atr, atr_percent, volatility
)
if stop_loss_price_atr is None:
logger.debug(f"ATR不可用使用固定百分比止损")
# 获取止损百分比(相对于保证金)
stop_loss_percent = stop_loss_pct or config.TRADING_CONFIG['STOP_LOSS_PERCENT']
@ -564,7 +563,8 @@ class RiskManager:
quantity: float,
leverage: int,
take_profit_pct: Optional[float] = None,
atr: Optional[float] = None
atr: Optional[float] = None,
stop_distance: Optional[float] = None
) -> float:
"""
计算止盈价格基于保证金的盈亏金额支持ATR动态止盈
@ -585,26 +585,25 @@ class RiskManager:
margin = position_value / leverage if leverage > 0 else position_value
# 优先使用ATR动态止盈如果启用且ATR可用
use_atr_stop = config.TRADING_CONFIG.get('USE_ATR_STOP_LOSS', True)
atr_tp_multiplier = config.TRADING_CONFIG.get('ATR_TAKE_PROFIT_MULTIPLIER', 3.0)
# 计算ATR百分比如果提供了ATR绝对值
atr_percent = None
if atr is not None and atr > 0 and entry_price > 0:
atr_percent = atr / entry_price
if use_atr_stop and atr is not None and atr > 0:
# 基于ATR的动态止盈对应3:1盈亏比
atr_tp_distance = atr * atr_tp_multiplier
if side == 'BUY': # 做多,止盈价高于入场价
take_profit_price_atr = entry_price + atr_tp_distance
else: # 做空,止盈价低于入场价
take_profit_price_atr = entry_price - atr_tp_distance
logger.info(
f"ATR动态止盈计算 ({side}): ATR={atr:.4f}, 倍数={atr_tp_multiplier}, "
f"止盈距离={atr_tp_distance:.4f}, ATR止盈价={take_profit_price_atr:.4f}"
)
else:
take_profit_price_atr = None
if use_atr_stop and (atr is None or atr <= 0):
logger.debug(f"ATR不可用使用固定百分比止盈")
# 尝试从止损计算中获取止损距离(用于盈亏比计算)
# 如果止损已经计算过,可以使用止损距离来计算止盈
stop_distance_for_rr = None
# 注意这里无法直接获取止损距离需要调用方传递或者使用ATR倍数计算
# 使用ATR策略计算止盈
# 优先使用盈亏比方法基于止损距离如果没有止损距离则使用ATR倍数
take_profit_price_atr, take_profit_distance_atr, atr_tp_details = self.atr_strategy.calculate_take_profit(
entry_price, side, stop_distance, atr, atr_percent,
use_risk_reward_ratio=(stop_distance is not None)
)
if take_profit_price_atr is None:
logger.debug(f"ATR不可用使用固定百分比止盈")
# 获取止盈百分比(相对于保证金)
take_profit_percent = take_profit_pct or config.TRADING_CONFIG['TAKE_PROFIT_PERCENT']