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miaografa/HengTrader

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A project for algorithmic trading of cryptocurrencies. Possibly the only profit strategy freely available on the internet. 可能是全网唯一的,免费公开的盈利策略。


公告:最后的策略更新

经过两个月的开发和探索,我们成功地找到了一种利用机器学习进行加密货币短线交易的算法,并在随后的两个月里得到了较高的超额收益。截至2023-11-28,我们的 SpotBot 已经为账户赢得了50%的收益,如果您感兴趣算法交易的话,这很可能是全网唯一将实际盈利的策略完整公开的代码库。

我们取得的成果包括:

  1. 基于我们的因子库,我们构建了两个不同的 Bot:

    • SpotBot:进行 Spot 交易,只允许做多。在首个月取得超过30%的收益。
    • FutureBot:进行 Future 交易,通过对冲获得绝对收益。允许杠杆和做空,与 BTC,ETH 相关性低于0.3。在首个月取得20%的绝对收益。
  2. 我们探索并实践了几种利用数据科学方法进行交易的思路,包括:

    • 利用筛选机制过滤噪声时间段
    • 利用池化方法降低数据噪声,避免过拟合
    • 使用 Z_score 和差分,榨取因子的完全信息。
    • ... 随着技术的深入和团队的扩大,更多有价值的数据处理方式,与更加有效的因子被发现。目前,这个项目受到了更多关注,也融合了许多人的智慧。由于利益相关者的增加,继续公开我们的全部策略和因子是不合适的。 遗憾的是,今后我们不会继续更新完整的策略。但是我们仍然会继续更新相关的数据观察,教程和代码示例。 如果您对我们的工作感兴趣,欢迎探讨和学习!

感谢您的支持, Henry Miao.

Introduction

这个仓库包含了我对加密货币自动化交易的探索过程。它以一个简单的均值回归为起点,最终得到了一个基于机器学习的策略。这个项目中,我开发了自己的第一个实盘盈利的交易算法,并以此为基础设计了几个变体。

这些策略都是分钟频的,而且都基于量价数据的挖掘。可以说是对于量价数据的”完全挖掘“,也不为过。

我并不擅长撰写教程,后续会慢慢更新我的心得。在这个项目临近结束时,我读到了《Advances in Financial Machine Learning》,其中很多内容与我的做法不谋而合,比如数据初筛,三重壁垒法。这可能说明了这些方法的普适性与有效性,如果您是一个算法交易爱好者,那么不妨读读这本书。

Strcuture

Does such a simple project really need an introduction to the file structure?

  • Bot - Relevant code and information about trading strategies and the bot are still being written...(交易策略和bot的相关代码,相关介绍还在撰写中……)

    • models - 模型
    • strategies - 策略相关代码
      • reverse_detector.py - 调用ml,判断反转点
      • strategies.py - 策略本身的代码
      • strategy_utils.py
    • utils
      • data_utils.py
      • information.py - 管理策略运行时需要的全部数据。暂存数据。
      • trade_utils.py - Utility functions for placing orders.(下单相关的工具函数)
    • run_trade.py - Main program to run the overall trading bot, calling various trading strategy classes. (运行整体交易bot,调用各类交易策略的主程序)
  • Research - In the research section, I document my exploration process regarding cryptocurrency-related trading signals/strategies, primarily divided into two categories: (在research部分记录了我对于加密货币相关交易信号/策略的每次探索过程,主要分为两类:)

    1. signals(信号)
    2. Strategies(策略)

Next steps

近期会尽量完善注释,更新相关research代码。(We will strive to improve comments and update the relevant research code in the near future.)

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