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# Freqtrade 策略 此 Git 仓库包含用于 [Freqtrade](https://github.com/freqtrade/freqtrade) 的免费买卖策略。 所有策略应兼容 2022.4 或更新版本的 Freqtrade。 ## 免责声明 这些策略仅用于教育目的。请勿用您害怕损失的资金进行冒险。使用本软件的风险由您自行承担。作者及所有关联方不对您的交易结果承担任何责任。 始终先通过回测来测试策略，然后在 Dry-run（模拟运行）模式下运行交易机器人。在您了解其运作方式以及预期会有何种盈亏之前，请勿投入真实资金。 我们强烈建议您具备一定的代码编写能力和 Python 知识。请务必阅读源代码，以了解该机器人的运作机制。 ## 目录 - [免费交易策略](#free-trading-strategies) - [贡献](#share-your-own-strategies-and-contribute-to-this-repo) - [常见问题解答](#faq) - [什么是 Freqtrade？](#what-is-freqtrade) - [这些策略包含什么？](#what-includes-these-strategies) - [如何安装策略？](#how-to-install-a-strategy) - [如何测试策略？](#how-to-test-a-strategy) - [如何创建/优化策略？](https://www.freqtrade.io/en/latest/strategy-customization/) ## 免费交易策略 以下数值是 2018-01-10 至 2018-01-30 期间的回测结果，并且启用了 `exit_profit_only`。有关更多详细信息，请参阅各个策略页面。 | 策略 | 买入次数 | 平均利润 % | 总利润 | 平均持续时间 | 回测周期 | |-----------|-----------|--------------|--------------|--------------|-----------------| | [策略 001](https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies/blob/main/user_data/strategies/Strategy001.py) | 55 | 0.05 | 0.00012102 | 476.1 | 2018-01-10 至 2018-01-30 | | [策略 002](https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies/blob/main/user_data/strategies/Strategy002.py) | 9 | 3.21 | 0.00114807 | 189.4 | 2018-01-10 至 2018-01-30 | | [策略 003](https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies/blob/main/user_data/strategies/Strategy003.py) | 14 | 1.47 | 0.00081740 | 227.5 | 2018-01-10 至 2018-01-30 | | [策略 004](https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies/blob/main/user_data/strategies/Strategy004.py) | 37 | 0.69 | 0.00102128 | 367.3 | 2018-01-10 至 2018-01-30 | | [策略 005](https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies/blob/main/user_data/strategies/Strategy005.py) | 180 | 1.16 | 0.00827589 | 156.2 | 2018-01-10 至 2018-01-30 | 本仓库中的策略均可免费使用。您可以根据自己的喜好随意修改它们。 其中大多数策略是通过 Hyperopt 计算设计的。 有些策略仅在特定的市场条件下有效，而另一些则是更偏向“通用型”的策略。 值得注意的是，根据所使用的交易所和交易对，进一步的优化可能会带来更好的结果。 请记住，结果将在很大程度上取决于用于回测的交易对、时间周期和时间范围——因此，请运行符合您使用场景的回测，以便自行评估每种策略。 上述结果仅作为一般性参考，用于展示预期的交易次数。实际表现会因各种因素而有所不同。 ## 常见问题解答 ### 什么是 Freqtrade？ [Freqtrade](https://github.com/freqtrade/freqtrade) Freqtrade 是一个用 Python 编写的免费开源加密货币交易机器人。 它旨在支持所有主要交易所，并可通过 Telegram 进行控制。它包含回测、绘图和资金管理工具，以及通过机器学习实现的策略优化功能。 ### 这些策略包含什么？ 每个策略包含： - [x] **Minimal ROI**：为该策略优化的 Minimal ROI。 - [x] **Stoploss**：最优的 Stoploss。 - [x] **买入信号**：来自 Hyperopt 的结果或基于现有交易策略。 - [x] **卖出信号**：来自 Hyperopt 的结果或基于现有交易策略。 - [x] **指标**：包含运行该策略所需的指标。 最好使用您感兴趣的交易所和交易对对多个策略进行回测，并根据您所交易的市场对策略进行微调。 ### 如何安装策略？ 首先，您需要一个[正常运行的 Freqtrade](https://freqtrade.io)。 一旦您的机器人处于正确的版本，请按照以下步骤操作： 1. 选择您想要的策略。仓库中的所有策略都位于 [user_data/strategies](https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies/tree/main/user_data/strategies) 2. 复制策略文件 3. 将其粘贴到您的 `user_data/strategies` 文件夹中 4. 使用参数 `--strategy ` 运行机器人（例如：`freqtrade trade --strategy Strategy001`） 有关[关于回测](https://www.freqtrade.io/en/latest/backtesting/)和[策略自定义](https://www.freqtrade.io/en/latest/strategy-customization/)的更多信息。 ### 如何测试策略？ 假设您已经选择了 `strategy001.py` 策略： #### 简单回测 ``` freqtrade backtesting --strategy Strategy001 ``` #### 刷新您的测试数据 ``` freqtrade download-data --days 100 ``` *注意：* 通常，建议使用静态回测数据（来自特定时间段）以获得具有可比性的结果。 请查阅[官方回测文档](https://www.freqtrade.io/en/latest/backtesting/)以获取更多信息。

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