MABullishAlignment - 回测结果详情
返回列表基本信息
策略名称：
MABullishAlignment
MABullishAlignment
时间范围：
20231001-20240415
20231001-20240415
行情：
牛市
牛市
时间框架：
4h
4h
关键指标
回测天数
197
总交易数
11
日均交易次数
0.06
总收益率
0.52%
年化收益率
0.96%
市场变化
114.24%
超额收益
-113.72%
胜率
36.4%
盈亏比
1.89
SQN
0.08
最大回撤
4.18%
起始资金
10000
配置文件内容
策略文件内容
# pragma pylint: disable=missing-docstring, invalid-name, pointless-string-statement
# --- 必要的导入模块，请勿删除 ---
import numpy as np # 数值计算库
import pandas as pd # 数据处理库
from datetime import datetime, timedelta, timezone # 时间处理
from pandas import DataFrame # 数据框架
from typing import Optional, Union # 类型提示
# Freqtrade策略框架核心模块
from freqtrade.strategy import (
IStrategy, # 策略基类
Trade, # 交易对象
Order, # 订单对象
PairLocks, # 交易对锁定
informative, # 信息性数据装饰器
# 超参数优化相关参数类型
BooleanParameter, # 布尔参数
CategoricalParameter, # 分类参数
DecimalParameter, # 小数参数
IntParameter, # 整数参数
RealParameter, # 实数参数
# 时间框架辅助函数
timeframe_to_minutes, # 时间框架转分钟
timeframe_to_next_date, # 下一个时间点
timeframe_to_prev_date, # 上一个时间点
# 策略辅助函数
merge_informative_pair, # 合并信息性交易对数据
stoploss_from_absolute, # 绝对止损
stoploss_from_open, # 开仓价止损
)
# --------------------------------
# 添加自定义技术分析库
import talib.abstract as ta # TA-Lib技术分析库
from technical import qtpylib # QTPyLib技术分析库
class MABullishAlignment(IStrategy):
"""
MA多头排列策略 - 基于移动平均线多头排列的趋势跟踪策略
策略核心逻辑：
入场条件：MA7 > MA25 > MA99 且多头排列保持5根K线，且MA间距越来越大
退场条件：多头排列被打破
适用市场：上涨趋势市场
风险等级：中等
预期收益：中高
"""
# Buy hyperspace params:
buy_params = {
'timeframe': "4h",
'bullish_count': 7,
'ma7_ma25_diff_pct': 6,
'ma25_ma99_diff_pct': 10,
}
# Sell hyperspace params:
sell_params = {
'ma7_decreasing_count': 5,
}
# ==================== 策略基础配置 ====================
# 策略接口版本号（Freqtrade要求）
INTERFACE_VERSION = 3
# 是否支持做空交易（False=仅做多）
can_short: bool = False
# ==================== 风险控制参数 ====================
# 最小投资回报率设置（ROI - Return on Investment）
# 这里设置为不止盈，让策略信号完全控制退出
minimal_roi = {
"0": 10 # 从开仓开始，需要1000%收益才止盈（实际上不会触发）
}
# 止损设置（负值表示亏损百分比）
# 设置为-0.99即99%亏损才止损（实际上不会触发）
stoploss = -0.99
# 是否启用追踪止损（动态止损）
trailing_stop = False
# ==================== 时间和执行配置 ====================
# 策略运行的时间周期（1h = 1小时K线）
# ['1s', '1m', '3m', '5m', '15m', '30m', '1h', '2h', '4h', '6h', '8h', '12h', '1d', '3d', '1w', '1M']
timeframe = buy_params['timeframe']
# 是否仅在新K线生成时运行指标计算（提高性能）
process_only_new_candles = True
# ==================== 信号控制参数 ====================
# 是否使用退出信号（True=策略信号控制退出）
use_exit_signal = True
# 是否仅在盈利时才允许退出（False=亏损时也可退出）
exit_profit_only = False
# 如果有入场信号，是否忽略ROI退出（False=ROI优先）
ignore_roi_if_entry_signal = False
# 策略需要多少根历史K线才能产生有效信号
# 设置为200是为了确保MA99有足够的数据计算
startup_candle_count: int = 200
# ==================== 订单类型配置 ====================
# 不同操作的订单类型设置
order_types = {
'entry': 'limit', # 入场使用限价单（更好的价格控制）
'exit': 'limit', # 出场使用限价单（更好的价格控制）
'stoploss': 'market', # 止损使用市价单（快速执行）
'stoploss_on_exchange': False # 不在交易所设置止损单
}
# 订单有效期设置
order_time_in_force = {
'entry': 'gtc', # Good Till Cancelled - 订单有效直到取消
'exit': 'gtc' # Good Till Cancelled - 订单有效直到取消
}
# ==================== 图表显示配置 ====================
# 策略图表配置，用于可视化分析
plot_config = {
# 主图显示（价格图上的指标）
'main_plot': {
'ma7': {'color': 'blue'}, # 7日均线 - 蓝色
'ma25': {'color': 'orange'}, # 25日均线 - 橙色
'ma99': {'color': 'red'}, # 99日均线 - 红色
},
# 子图显示（独立的指标图）
'subplots': {
"MA Distance": { # MA间距图
'ma_distance_7_25': {'color': 'green'}, # MA7与MA25的距离
'ma_distance_25_99': {'color': 'purple'}, # MA25与MA99的距离
}
}
}
def informative_pairs(self):
"""
定义额外的信息性交易对/时间间隔组合，从交易所缓存数据
这些交易对不会被交易，除非它们也在交易对列表中指定
返回值：空列表表示不需要额外的信息性数据
"""
return []
def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
"""
向给定的DataFrame添加技术分析指标
这是策略的核心方法之一，负责计算所有需要的技术指标
参数:
dataframe: 包含OHLCV数据的pandas DataFrame
metadata: 包含交易对信息的字典
返回:
添加了技术指标的DataFrame
"""
# ==================== 移动平均线计算 ====================
# 计算简单移动平均线（SMA - Simple Moving Average）
dataframe['ma7'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=7) # 7日短期均线
dataframe['ma25'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=25) # 25日中期均线
dataframe['ma99'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=99) # 99日长期均线
# ==================== MA间距计算 ====================
# 计算均线之间的距离（用于判断趋势强度）
dataframe['ma_distance_7_25'] = dataframe['ma7'] - dataframe['ma25'] # 短期与中期均线距离
dataframe['ma_distance_25_99'] = dataframe['ma25'] - dataframe['ma99'] # 中期与长期均线距离
# ==================== 多头排列判断 ====================
# 判断是否为多头排列（MA7 > MA25 > MA99）
# 多头排列表示上升趋势，价格在均线之上且均线呈多头排列
dataframe['bullish_alignment'] = (
(dataframe['ma7'] > dataframe['ma25']) & # 短期均线在中期均线之上
(dataframe['ma25'] > dataframe['ma99']) # 中期均线在长期均线之上
).astype(int) # 转换为0/1数值
# ==================== 连续多头排列计数 ====================
# 计算连续多头排列的K线数量
# 这个指标用于确保趋势的稳定性
dataframe['bullish_count'] = 0
for i in range(1, len(dataframe)):
if dataframe.iloc[i]['bullish_alignment'] == 1: # 当前K线为多头排列
if dataframe.iloc[i-1]['bullish_alignment'] == 1: # 前一根K线也是多头排列
# 连续计数+1
dataframe.iloc[i, dataframe.columns.get_loc('bullish_count')] = dataframe.iloc[i-1]['bullish_count'] + 1
else:
# 重新开始计数
dataframe.iloc[i, dataframe.columns.get_loc('bullish_count')] = 1
else:
# 不是多头排列，计数归零
dataframe.iloc[i, dataframe.columns.get_loc('bullish_count')] = 0
# ==================== MA间距扩大判断 ====================
# 判断MA间距是否在扩大（趋势加速的信号）
# 间距扩大表示趋势在加强
dataframe['ma_distance_expanding'] = (
(dataframe['ma_distance_7_25'] > dataframe['ma_distance_7_25'].shift(1)) & # 短中期间距在扩大
(dataframe['ma_distance_25_99'] > dataframe['ma_distance_25_99'].shift(1)) # 中长期间距在扩大
).astype(int) # 转换为0/1数值
# ==================== MA相邻差值百分比判断 ====================
# 计算相邻MA之间的差值百分比
# 确保MA7与MA25的差值不超过5%
dataframe['ma7_ma25_diff_pct'] = abs((dataframe['ma7'] - dataframe['ma25']) / dataframe['ma25']) * 100
# 确保MA25与MA99的差值不超过5%
dataframe['ma25_ma99_diff_pct'] = abs((dataframe['ma25'] - dataframe['ma99']) / dataframe['ma99']) * 100
# 判断相邻MA差值是否都在5%以内
dataframe['ma_diff_within_5pct'] = (
(dataframe['ma7_ma25_diff_pct'] <= self.buy_params['ma7_ma25_diff_pct']) & # MA7与MA25差值不超过5%
(dataframe['ma25_ma99_diff_pct'] <= self.buy_params['ma25_ma99_diff_pct']) # MA25与MA99差值不超过5%
).astype(int) # 转换为0/1数值
# ==================== MA7连续减小计算 ====================
# 判断MA7是否在减小
dataframe['ma7_decreasing'] = (dataframe['ma7'] < dataframe['ma7'].shift(1)).astype(int)
# 计算MA7连续减小的次数
dataframe['ma7_decreasing_count'] = 0
for i in range(1, len(dataframe)):
if dataframe.iloc[i]['ma7_decreasing'] == 1: # 当前K线MA7在减小
if dataframe.iloc[i-1]['ma7_decreasing'] == 1: # 前一根K线MA7也在减小
# 连续计数+1
dataframe.iloc[i, dataframe.columns.get_loc('ma7_decreasing_count')] = dataframe.iloc[i-1]['ma7_decreasing_count'] + 1
else:
# 重新开始计数
dataframe.iloc[i, dataframe.columns.get_loc('ma7_decreasing_count')] = 1
else:
# MA7没有减小，计数归零
dataframe.iloc[i, dataframe.columns.get_loc('ma7_decreasing_count')] = 0
return dataframe
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
"""
基于技术分析指标，为给定的dataframe填充入场信号
这是策略的核心方法之一，定义了何时买入（做多）
入场逻辑说明：
1. 多头排列必须保持至少5根K线（确保趋势稳定）
2. MA间距必须在扩大（确保趋势在加强）
3. MA7、MA25、MA99相邻两个相差不超过5%（确保均线聚合）
4. 必须有交易量（确保市场活跃）
参数:
dataframe: 包含技术指标的pandas DataFrame
metadata: 包含交易对信息的字典
返回:
添加了入场信号的DataFrame
"""
# ==================== 入场条件设置 ====================
dataframe.loc[
(
# 条件1：多头排列保持了5根K线
# 这确保了趋势的稳定性，避免假突破
(dataframe['bullish_count'] >= self.buy_params['bullish_count']) &
# 条件2：MA间距在扩大
# 这表示趋势正在加强，是较好的入场时机
(dataframe['ma_distance_expanding'] == 1) &
# 条件3：MA相邻差值在5%以内
# 这确保均线相对聚合，避免在均线过度分散时入场
(dataframe['ma_diff_within_5pct'] == 1) &
# 条件4：确保有交易量
# 有交易量才能确保订单能够成交
(dataframe['volume'] > 0)
),
'enter_long', # 设置做多入场信号
] = 1
return dataframe
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
"""
基于技术分析指标，为给定的dataframe填充退出信号
这是策略的核心方法之一，定义了何时卖出（平仓）
退出逻辑说明：
1. 当多头排列被打破时立即退出（MA7不再大于MA25，或MA25不再大于MA99）
2. 当MA7连续减小3次时退出（趋势转弱信号）
3. 必须有交易量确保能够成交
这种退出方式能够及时止损，避免趋势反转带来的大幅亏损
参数:
dataframe: 包含技术指标的pandas DataFrame
metadata: 包含交易对信息的字典
返回:
添加了退出信号的DataFrame
"""
# ==================== 退出条件设置 ====================
dataframe.loc[
(
(
# 条件1：多头排列被打破
# 当MA7 <= MA25 或 MA25 <= MA99时，多头排列结束
# 这是趋势可能反转的重要信号
(dataframe['bullish_alignment'] == 0) |
# 条件2：MA7连续减小3次
# MA7连续减小表示短期趋势转弱，及时退出避免损失
(dataframe['ma7_decreasing_count'] >= self.sell_params['ma7_decreasing_count'])
) &
# 条件3：确保有交易量
# 有交易量才能确保订单能够成交
(dataframe['volume'] > 0)
),
'exit_long', # 设置平多仓信号
] = 1
return dataframe回测报告
Result for strategy MABullishAlignment
BACKTESTING REPORT
┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Pair ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ SUI/USDT │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
│ ENA/USDT │ 0 │ 0.0 │ 0.000 │ 0.0 │ 0:00 │ 0 0 0 0 │
│ PENDLE/USDT │ 0 │ 0.0 │ 0.000 │ 0.0 │ 0:00 │ 0 0 0 0 │
│ TOTAL │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
└─────────────┴────────┴──────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────────┴────────────────────────┘
LEFT OPEN TRADES REPORT
┏━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Pair ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ TOTAL │ 0 │ 0.0 │ 0.000 │ 0.0 │ 0:00 │ 0 0 0 0 │
└───────┴────────┴──────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────────────────┘
ENTER TAG STATS
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Enter Tag ┃ Entries ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ OTHER │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
│ TOTAL │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
└───────────┴─────────┴──────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────────┴────────────────────────┘
EXIT REASON STATS
┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Exit Reason ┃ Exits ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ exit_signal │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
│ TOTAL │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
└─────────────┴───────┴──────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────────┴────────────────────────┘
MIXED TAG STATS
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Enter Tag ┃ Exit Reason ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ │ exit_signal │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
│ TOTAL │ │ 11 │ 0.2 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │
└───────────┴─────────────┴────────┴──────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────────┴────────────────────────┘
SUMMARY METRICS
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Metric ┃ Value ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ Backtesting from │ 2023-10-01 00:00:00 │
│ Backtesting to │ 2024-04-15 00:00:00 │
│ Trading Mode │ Spot │
│ Max open trades │ 3 │
│ │ │
│ Total/Daily Avg Trades │ 11 / 0.06 │
│ Starting balance │ 10000 USDT │
│ Final balance │ 10051.658 USDT │
│ Absolute profit │ 51.658 USDT │
│ Total profit % │ 0.52% │
│ CAGR % │ 0.96% │
│ Sortino │ 0.10 │
│ Sharpe │ 0.03 │
│ Calmar │ 1.20 │
│ SQN │ 0.08 │
│ Profit factor │ 1.06 │
│ Expectancy (Ratio) │ 4.70 (0.04) │
│ Avg. daily profit │ 0.262 USDT │
│ Avg. stake amount │ 3318.119 USDT │
│ Total trade volume │ 73196.531 USDT │
│ │ │
│ Best Pair │ SUI/USDT 0.52% │
│ Worst Pair │ ENA/USDT 0.00% │
│ Best trade │ SUI/USDT 10.74% │
│ Worst trade │ SUI/USDT -5.88% │
│ Best day │ 342.503 USDT │
│ Worst day │ -191.237 USDT │
│ Days win/draw/lose │ 4 / 162 / 7 │
│ Min/Max/Avg. Duration Winners │ 3d 12:00 / 5d 20:00 / 4d 18:00 │
│ Min/Max/Avg. Duration Losers │ 1d 16:00 / 5d 08:00 / 2d 17:09 │
│ Max Consecutive Wins / Loss │ 2 / 3 │
│ Rejected Entry signals │ 0 │
│ Entry/Exit Timeouts │ 0 / 0 │
│ │ │
│ Min balance │ 9652.128 USDT │
│ Max balance │ 10461.23 USDT │
│ Max % of account underwater │ 4.18% │
│ Absolute drawdown │ 437.675 USDT (4.18%) │
│ Drawdown duration │ 40 days 08:00:00 │
│ Profit at drawdown start │ 461.23 USDT │
│ Profit at drawdown end │ 23.554 USDT │
│ Drawdown start │ 2023-12-29 04:00:00 │
│ Drawdown end │ 2024-02-07 12:00:00 │
│ Market change │ 114.24% │
└───────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
Backtested 2023-10-01 00:00:00 -> 2024-04-15 00:00:00 | Max open trades : 3
STRATEGY SUMMARY
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Strategy ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃ Drawdown ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ MABullishAlignment │ 11 │ 0.20 │ 51.658 │ 0.52 │ 3 days, 10:55:00 │ 4 0 7 36.4 │ 437.675 4.18% │
└────────────────────┴────────┴──────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────────┴────────────────────────┴─────────────────┘