数字货币趋势跟踪量化交易机器人

基于Python和币安API的专业级量化交易机器人，实现趋势跟踪策略，支持现货和合约交易。

🚀 项目特性

• 多指标趋势识别: 集成EMA、MACD、ADX、布林带、RSI等多种技术指标
• 智能信号生成: 综合多指标分析，生成高质量交易信号
• 风险管理: 完善的止损止盈机制和资金管理
• 实时监控: 提供实时性能监控和风险预警
• 回测分析: 支持历史数据回测和策略优化
• 数据持久化: SQLite数据库存储交易记录和分析数据
• 可视化分析: 丰富的图表和性能报告

📁 项目结构

contractBot/
├── src/                    # 核心源代码
│   ├── strategy.py         # 交易策略实现
│   ├── exchange.py         # 交易所接口
│   ├── risk_manager.py     # 风险管理
│   ├── data_manager.py     # 数据管理
│   └── trading_bot.py      # 主交易机器人
├── tools/                  # 工具脚本
│   ├── monitor.py          # 实时监控工具
│   ├── analyzer.py         # 性能分析工具
│   └── backtest.py         # 回测工具
├── data/                   # 数据存储目录
├── logs/                   # 日志文件目录
├── analysis/               # 分析报告目录
├── config.yaml             # 配置文件
├── requirements.txt        # 依赖包列表
├── main.py                 # 主程序入口
└── README.md              # 项目说明文档

🛠️ 安装配置

1. 环境要求

• Python 3.8+
• 币安API账户

2. 安装依赖

pip3 install -r requirements.txt

3. 配置设置

编辑 config.yaml 文件，配置您的币安API密钥：

binance:
  apiKey: "your_api_key_here"
  secretKey: "your_secret_key_here"
  sandbox: true  # 测试环境，正式交易请设为false

⚠️ 安全提醒:

• 请妥善保管您的API密钥
• 建议先在测试环境中运行
• 设置适当的API权限（仅交易权限）

🎯 策略说明

趋势识别指标

1. EMA (指数移动平均线)

   • 快线: 12周期
   • 慢线: 26周期
   • 用于判断价格趋势方向

2. MACD (移动平均收敛发散)

   • 参数: (12, 26, 9)
   • 识别趋势转换点

3. ADX (平均趋向指数)

   • 周期: 14
   • 衡量趋势强度

4. 布林带 (Bollinger Bands)

   • 周期: 20
   • 标准差: 2
   • 识别超买超卖

5. RSI (相对强弱指数)

   • 周期: 14
   • 辅助确认信号

交易信号逻辑

买入/做多信号

• EMA金叉 + MACD金叉
• ADX > 25 (趋势强劲)
• RSI < 70 (非超买)
• 价格突破布林带中轨

卖出/做空信号

• EMA死叉 + MACD死叉
• ADX > 25 (趋势强劲)
• RSI > 30 (非超卖)
• 价格跌破布林带中轨

平仓信号

• 趋势反转确认
• 止损止盈触发
• ADX < 20 (趋势减弱)

风险管理

• 止损: 2% (可配置)
• 止盈: 4% (可配置)
• 最大持仓: 账户资金的10%
• 每日交易限制: 10笔
• 最大回撤控制: 10%

🚀 使用方法

1. 启动交易机器人

python3 main.py

2. 实时监控

# 实时监控模式
python3 tools/monitor.py --mode monitor

# 生成监控报告
python3 tools/monitor.py --mode report

# 导出数据
python3 tools/monitor.py --mode export --days 7

3. 性能分析

# 完整性能分析
python3 tools/analyzer.py --days 30

# 仅生成报告
python3 tools/analyzer.py --report-only --days 30

# 不生成图表
python3 tools/analyzer.py --no-charts --days 30

4. 策略回测

python3 tools/backtest.py

📊 监控指标

实时监控

• 当前持仓状态
• 最新交易信号
• 今日交易统计
• 实时盈亏情况

风险指标

• 最大回撤
• 胜率统计
• 盈亏比
• 夏普比率
• 连续亏损次数

性能指标

• 总收益率
• 年化收益率
• 索提诺比率
• 卡尔马比率
• 信号准确率

⚙️ 参数调优

策略参数 (config.yaml)

strategy:
  # EMA参数
  ema_fast: 12
  ema_slow: 26
  
  # MACD参数
  macd_fast: 12
  macd_slow: 26
  macd_signal: 9
  
  # ADX参数
  adx_period: 14
  adx_threshold: 25
  
  # 布林带参数
  bb_period: 20
  bb_std: 2
  
  # RSI参数
  rsi_period: 14
  rsi_overbought: 70
  rsi_oversold: 30

风险管理参数

risk_management:
  stop_loss_pct: 2.0      # 止损百分比
  take_profit_pct: 4.0    # 止盈百分比
  max_position_pct: 10.0  # 最大持仓百分比
  max_daily_trades: 10    # 每日最大交易次数
  max_drawdown_pct: 10.0  # 最大回撤百分比

📈 回测结果示例

╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                    回测结果报告                              ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ 回测期间: 2024-01-01 至 2024-01-31                          ║
║ 总交易次数: 45                                               ║
║ 胜率: 62.22%                                                 ║
║ 总收益率: 15.67%                                             ║
║ 最大回撤: 3.45%                                              ║
║ 夏普比率: 1.85                                               ║
║ 盈亏比: 1.45                                                 ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝

🔧 故障排除

常见问题

1. API连接失败

   • 检查API密钥是否正确
   • 确认网络连接正常
   • 验证API权限设置

2. 数据库错误

   • 检查data目录权限
   • 确保SQLite正常安装

3. 策略无信号

   • 检查市场数据是否正常
   • 调整策略参数敏感度
   • 确认时间周期设置

日志查看

# 查看交易日志
tail -f logs/trading_bot.log

# 查看错误日志
tail -f logs/error.log

📝 开发说明

添加新指标

1. 在 strategy.py 中添加指标计算函数
2. 在 generate_signals() 方法中集成新指标
3. 更新配置文件参数
4. 添加相应的单元测试

自定义策略

1. 继承 TrendFollowingStrategy 类
2. 重写 generate_signals() 方法
3. 实现自定义的信号逻辑
4. 更新配置文件

⚠️ 风险提示

• 投资有风险: 量化交易存在亏损风险，请谨慎投资
• 参数调优: 建议充分回测后再实盘交易
• 市场变化: 策略需要根据市场环境调整
• 资金管理: 严格控制仓位和风险

📄 许可证

MIT License

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目。

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 提交GitHub Issue
• 发送邮件至项目维护者

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