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# ForexAI 机器人 — 自动化外汇交易系统 一个生产级的外汇市场算法交易机器人，基于Python构建并集成OANDA。在5分钟时间框架上交易XAU/USD（黄金）和EUR/USD。 该项目经历了两个完整迭代：最初采用基于LightGBM的机器学习方法，随后根据实际交易数据的洞察，围绕结构性模式识别进行了重构。 ## 核心亮点 - **市场状态感知执行** — 通过ADX分类自适应趋势与震荡行情 - **多时间框架趋势对齐** — 入场需D1 + H1 + M5三者共振 - **3种确定性设置模式** — 回调延续、突破、均值回归 - **全面风险管理** — 仓位控制、回撤暂停、每日亏损限制 - **7项交易纪律规则** — 避免隔夜利息、周末锁仓、重大新闻屏蔽、连亏冷却 - **实时警报** — 通过Telegram通知每笔交易、被阻止的入场及规则激活 - **生产环境日志** — CSV交易记录、每周摘要生成、全面的错误处理 - **OANDA集成** — 通过v20 API支持实盘和模拟账户 ## 系统架构 ``` ForexAI_Bot/ ├── main.py # Main trading loop, decision orchestration ├── strategy.py # Structural pattern detection (3 setups) ├── features.py # Technical indicators (18 features: ADX, RSI, MACD, BB, etc.) ├── rules.py # 7 trading discipline rules ├── risk_manager.py # Position sizing, drawdown tracking, order execution ├── news_filter.py # Session checks, spread guard, volatility halts ├── data_feed.py # OANDA API wrapper ├── alerts.py # Telegram notifications ├── trade_logger.py # CSV logging + weekly summary ├── logger.py # Application logging ├── analyze_oanda_log.py # Post-hoc performance analyzer ├── model_training.py # (Legacy) LightGBM training script ├── backtest.py # Backtesting framework ├── config.json # Configuration └── requirements.txt ``` ## 运作机制 每60秒，机器人通过决策流程评估每个交易品种： 1. **获取M5 K线数据**（从OANDA） 2. **计算特征** — 包括ADX、RSI、随机指标、布林带、ATR在内的18项技术指标 3. **新闻与点差过滤** — 在高影响事件或异常点差期间阻止交易 4. **检测市场状态** — 趋势（ADX > 25）、震荡（ADX < 20）或过渡期 5. **获取D1 + H1趋势偏向** — 缓存以提高性能 6. **寻找设置** — 三种结构性模式之一 7. **应用7条规则** — 隔夜利息窗口、周末、每日限制、新闻屏蔽等 8. **风险检查** — 回撤、每日亏损限制、仓位相关性 9. **计算仓位大小** — 基于结构性止损距离 10. **下单** — 在结构关键位设置止损/止盈 ## 3种交易设置 ### 1. 回调延续（最高优先级） 在确认的上升趋势中逢低买入，在确认的下降趋势中逢高卖出。 - D1和H1趋势必须一致 - 价格在EMA21的0.5%范围内 - 具有适当影线的拒绝K线 - RSI冷却但未衰竭（买入时35-55） - 止损：低于近期波段低点 | 止盈：2倍风险 ### 2. 突破 交易突破盘整区间的动能。 - 收盘价突破20根K线的波段高/低点 - 强实体K线（超过区间范围的60%） - 成交量高于20根K线均值的1.2倍 - 布林带扩张（波动率增加） - 需要D1趋势对齐 - 止损：在突破位 | 止盈：1.5倍风险 ### 3. 均值回归 在区间极端位置逆向交易衰竭信号（仅限震荡市状态）。 - 价格触及布林带极端位置 - RSI确认衰竭（>70或<30） - 前一根K线显示影线拒绝 - 止损：在拒绝影线之外 | 止盈：1倍风险 ## 7项纪律规则 | 规则 | 目的 | |------|------| | 隔夜利息前平仓 | 每日UTC凌晨5点隔夜利息前清空仓位 | | 禁止周末持仓 | 周五市场收盘前平掉所有仓位 | | 最大连续亏损 | 某品种连亏3次后冷却2小时 | | 每日最大交易次数 | UTC日硬性上限15笔交易 | | 新闻屏蔽 | 在计划事件前15分钟/后30分钟阻止交易 | | 部分止盈 | 达到50%目标时平一半仓位，止损移至盈亏平衡 | | 交易时段开盘跳过 | 跳过伦敦/纽约开盘前30分钟（点差大） | ## 风险管理 - 每笔交易账户风险0.75% - 每日亏损限制3%（自动暂停） - 10%回撤暂停（系统全面停止） - 盈利仓位使用移动止损 - 点差保护（点差超过2.5倍ATR基准时暂停入场） - 多时间框架趋势过滤（防止逆势入场） ## 安装设置 ``` # 克隆 git clone cd ForexAI_Bot # 安装 pip install -r requirements.txt # 配置 (填写 API keys) cp config.json.example config.json # 编辑: OANDA API_KEY, ACCOUNT_ID, ENVIRONMENT (practice 或 live) # 可选: Telegram BOT_TOKEN, CHAT_IDS, Finnhub API_KEY # 运行 python main.py ``` 旧版机器学习版本： ``` python model_training.py # train models on historical data python main.py # uses ML predictions ``` 结构化版本： ``` python main.py # uses strategy.py, no model needed ``` ## 绩效分析 机器人将每笔交易记录到`trade_log.csv`。使用OANDA交易导出进行事后分析： ``` # 导出 OANDA 交易历史为 CSV，保存为 oanda_export.csv python analyze_oanda_log.py ``` 输出：胜率、风险回报比、边际计算、按品种分解、每日盈亏、最大盈利/亏损交易。 ## 项目历程与经验教训 本项目经历了两个完整迭代： **v1 — 基于机器学习（LightGBM）** - 18项技术特征输入梯度提升分类器 - 对5000根历史K线进行时间加权训练 - 按市场状态设置特定置信阈值 - **结果：** ~54%胜率，但0.65:1的风险回报比使其在数学上仍无利可图（低于盈亏平衡点约10%） **v1关键洞察：** - 5分钟机器学习无论特征工程如何，精度上限约50-57% - 小账户的点差成本吞噬每笔盈利的10-15% - 部分止盈降低了平均盈利至低于平均亏损 - 多时间框架过滤显著减少了错误方向交易 **v2 — 结构化模式（当前版本）** - 完全移除机器学习模型 - 用三种确定性的图表模式替代黑箱预测 - 每周交易5-15次，而非60-100次 - 每次入场都有清晰、书面的依据 - 降低交易频率 → 减少点差成本消耗 → 更佳的单位经济性 ## 技术栈 - **Python 3.9+** - **OANDA v20 API**（oandapyV20） - **pandas / numpy** — 数据处理 - **ta** — 技术指标 - **LightGBM**（仅v1）— 机器学习分类器 - **scikit-learn** — 模型评估 - **python-telegram-bot** — 警报通知 - **Finnhub API** — 经济新闻 ## 免责声明 这是一个教育项目。算法外汇交易存在重大亏损风险。此代码按原样提供，不作任何保证。切勿使用您无法承受损失的真实资金进行运行。过去表现不代表未来结果。 ## 许可证 MIT

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