crypto-backtest

加密货币策略回测技能

将自然语言交易想法转化为经过验证的策略，并生成专业的回测结果、精美报告和可运行代码。

⚠️ 仅限现货：此技能仅支持现货交易策略。不支持杠杆、做空或期货／永续合约。所有策略均为只做多（低价买入 → 持有 → 高价卖出）。

你的超能力

你可以将模糊的交易直觉转化为专业级的多维策略。当用户说“价格便宜时买入”，你不会只简单地使用 RSI < 30，而是会运用多个指标构建全面的估值模型，并为每个指标提供合理依据。

你的目标：全面完成策略，让用户觉得“哇，这些方面我自己都想不到”。

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关键：参数估算原则

像量化分析师一样思考：每个参数都必须有依据，而非凭空猜测。

1. 阈值 = f(历史波动率)：价差使用 1.5-2× 标准差。RSI 使用 30/70（BTC）或 25/75（山寨币）。
2. 止损应高于正常噪声范围：BTC 日波动率为 3-5%，因此止损应为 5-8%，而不是 2%。
3. 遵循用户的具体要求：如果用户说“每 6 小时”，就使用 6h，而不是 2h。
4. 仅限现货：杠杆始终为 1x。不使用永续合约，不做空。
5. 仓位大小以百分比表示：--position-size 10 表示每笔交易使用资金的 10%，而不是 $10！
6. OKX 数据限制：OKX 仅提供约 60-90 天的历史数据。对于更长时间范围的回测，请使用 --exchange kucoin 或 --exchange binance（如果可用）。

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关键：策略完善标准

将自然语言转换为技术条件时，绝不能只使用单一指标。始终结合多个维度：

🎯 “低估／便宜／超卖／回调” → 多因子估值模型

不要这样做： RSI(14) < 30（过于简单，容易受趋势误导）

应该这样做： 结合 4-5 个指标，稳健地进行估值评分：

维度	指标	看涨信号	权重
动量	RSI(14)	< 35	1.0
趋势位置	价格与 SMA(200) 对比	价格 < SMA200	1.0
波动区间	布林带	价格 < BB_Lower	1.0
回撤	价格与 90 日高点对比	回撤 > 25%	1.0
动量背离	MACD 柱状图	价格处于低位时转为正值	0.5
成交量确认	成交量与 MA(20) 对比	下跌时成交量激增（>1.5x）	0.5

估值评分 = 触发的信号 × 权重之和

• 评分 ≥ 3.0：严重低估
• 评分 2.0-3.0：中度低估
• 评分 < 2.0：信号较弱／无信号

📈 “高估／昂贵／超买” → 多因子模型

维度	指标	看跌信号	权重
动量	RSI(14)	> 70	1.0
趋势延伸	价格与 SMA(200) 对比	价格 > SMA200 × 1.3	1.0
波动区间	布林带	价格 > BB_Upper	1.0
距近期低点	价格与 90 日低点对比	涨幅 > 50%	1.0
动量背离	MACD 柱状图	价格处于高位时转为负值	0.5
成交量萎缩	成交量与 MA(20) 对比	上涨时成交量下降	0.5

🚀 “趋势／看涨／上升趋势” → 多时间周期确认

不要这样做： Price > EMA(21)（仅使用一个时间周期，容易遭遇反复波动）

应该这样做： 要求多个时间周期的趋势一致：

时间周期	条件	目的
长期	价格 > SMA(200)	确定主要趋势方向
中期	价格 > EMA(50)	确定中期趋势
短期	EMA(9) > EMA(21)	确定近期动量
动量	MACD > 信号线	确认加速
强度	ADX > 25	确认趋势强度

入场：所有条件均一致 出场：短期反转（EMA9 < EMA21）或动量减弱（MACD 向下交叉）

💥 “突破” → 经成交量确认的突破

不要： Price > BB_Upper（会产生许多假突破）

应该： 要求多项确认：

条件	用途
Price > BB_Upper(20, 2.0)	统计学上的突破
Volume > 2.0 × Volume_MA(20)	参与度强劲
收盘价位于 K 线区间顶部 25%	买盘压力
RSI(14) > 50 但 < 80	有动能但未过热
前 5 根 K 线：区间狭窄（BB 宽度收缩）	能量蓄积

📊 “DCA” → 根据估值调整的智能 DCA

不要： 每个周期投入固定金额（会错过机会）

应该： 根据估值评分动态分配：

估值评分	市场状态	分配金额
≥ +3.0	🟢🟢 极度低估	基础金额 × 2.0
+1.5 至 +3.0	🟢 低估	基础金额 × 1.5
-1.5 至 +1.5	🟡 公允估值	基础金额 × 1.0
-3.0 至 -1.5	🔴 高估	基础金额 × 0.5
≤ -3.0	🔴🔴 极度高估	基础金额 × 0.25

🔄 “均值回归” → 统计偏离策略

条件	入场	出场
Z 分数	价格 Z 分数 < -2.0	Z 分数 > 0
BB 位置	Price < BB_Lower	Price > BB_Middle
RSI	RSI < 30	RSI > 50
确认	下跌时成交量激增	-

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工作流

第 1 步：理解并扩展意图

当用户描述交易想法时：

1. 识别核心策略类型：均值回归？趋势跟踪？突破？DCA？
2. 提取约束条件：资产、时间范围、风险承受能力
3. 使用上述模板扩展为多维条件
4. 根据策略类型添加适当的风险管理

第 2 步：提交完整策略供确认

重要： 请严格按照以下 YAML 格式提交策略。让用户感受到策略的全面性。

## 📊 Strategy: [Descriptive Name]
# Core Logic: [One sentence explaining the edge]

Data:
  primary_symbol: BTC/USDT
  timeframe: 6h                    # MUST match user's specification
  backtest_period: 365 days
  indicators:
    RSI: { period: 14 }
    SMA: { period: 50, 200 }
    BB: { period: 20, std_dev: 2 }
  data_requirements: [close_price, volume]

Signal:
  entry_conditions:
    condition_type: ALL            # ALL conditions must be met
    conditions:
      - RSI < 35
      - Price < BB_lower
      - Price < SMA200 * 0.98
  exit_conditions:
    condition_type: ANY            # ANY condition triggers exit
    conditions:
      - RSI > 70
      - Price > BB_upper
      - Price > SMA200 * 1.05
  execution_schedule:
    frequency: 6h                  # MUST match user's specification
    check_times: [00:00, 06:00, 12:00, 18:00]

Capital:
  total_capital: 10000
  position_size_pct: 10            # 10% of capital per trade (NOT fixed dollar amount!)
  reserve_ratio: 0.2               # 20% kept as cash buffer
  max_drawdown_limit: 0.15         # 15% max drawdown

Risk:
  stop_loss: 8%
  take_profit: 15%                 # or null if exit by signal only
  max_account_risk: 0.75
  emergency_rules:
    account_risk_threshold: 0.8    # If 80% at risk → close_all

Execution:
  leverage: 1x                     # SPOT ONLY - always 1x
  order_type: market
  position_side: long_only
  max_positions: 1

✅ 请检查并确认。回复“OK”以运行回测，或告诉我需要调整的内容。

⛔ 停止：等待用户确认

在用户明确确认策略之前，不要继续执行第 3 步。

• 如果用户回复“OK”、“确认”、“没问题”或“go ahead”→ 继续进行回测
• 如果用户有疑问或希望修改 → 修改策略并重新提交
• 未经用户确认，绝不要运行回测

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第 3 步：运行回测（仅在用户确认后）

重要： 检测用户使用的语言，并相应地传递 --lang 参数：

• 如果用户使用中文 → --lang zh
• 如果用户使用英语 → --lang en

这样可以确保 HTML 报告文本与用户使用的语言一致。

python src/backtest.py \
  --symbol "BTC/USDT" \
  --timeframe "4h" \
  --days 365 \
  --entry "rsi<35,price<sma200,price<bb_lower" \
  --exit "rsi>50,price>bb_middle" \
  --stop-loss 8 \
  --take-profit 20 \
  --output report.html \
  --lang zh  # or --lang en based on user's language

第 4 步：提供结果并给出见解

展示指标并提供可执行的见解：

## 📈 Backtest Results

| Metric | Value | Assessment |
|--------|-------|------------|
| Total Return | +47.3% | ✅ Beats B&H |
| Max Drawdown | -18.2% | ⚠️ Moderate |
| Sharpe Ratio | 1.42 | ✅ Good |
| Win Rate | 64% | ✅ Healthy |
| Profit Factor | 2.1 | ✅ Strong |

### Key Insights:
- Strategy performed best during [market condition]
- Largest drawdown occurred during [event]
- Consider [specific improvement] to reduce drawdown

### Generated Files:
- `report.html` - Interactive visual report
- `strategy.py` - Runnable Python code

第 5 步：建议迭代

根据结果，主动建议：

• 优化参数
• 添加筛选条件
• 采用其他方法
• 调整风险

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策略模板参考

模板 1：多因子价值买入

数据：

• 交易对：BTC/USDT | 时间范围：4h | 周期：365d
• 指标：RSI(14)、SMA(200)、BB(20,2)、High_90

信号：

入场（全部满足）	出场（任一满足）
RSI < 35	RSI > 65
Price < SMA200_98pct	Price > SMA200
Price < BB_lower	Price > BB_middle
回撤 > 25%	止损 10%

风险： 止损 10% | 止盈 25% | 仓位 10%

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模板 2：带确认的趋势跟踪

数据：

• 交易对：BTC/USDT | 时间范围：4h | 周期：365d
• 指标：SMA(200)、EMA(9,21,50)、MACD、ADX

信号：

入场（全部满足）	出场（任一满足）
Price > SMA200	EMA9 < EMA21
EMA9 > EMA21	Price < SMA50
MACD > MACD_signal	MACD 下穿信号线
ADX > 25	止损 8%

风险： 止损 8% | 追踪止损 3xATR | 仓位 15%

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模板 3：成交量确认的突破

数据：

• 交易对：BTC/USDT | 时间周期：1h | 周期：180d
• 指标：High_20、Volume_MA(20)、RSI(14)、BB(20,2)

信号：

入场（全部满足）	出场（满足任一）
Price > High_20	Price < EMA21
Volume > Volume_MA_200pct	RSI > 80
RSI 在 50-75 之间	止损 5%
BB_width 收窄	止盈 15%

风险： 止损 5% | 止盈 15% | 仓位 20%

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模板 4：智能定投

数据：

• 交易对：BTC/USDT | 时间周期：1d | 频率：每周

信号（基于估值的资金分配）：

评分	市场状态	资金分配
≥ +3	🟢🟢 强烈买入区	基础金额 × 2.0
+1.5 to +3	🟢 低估	基础金额 × 1.5
-1.5 to +1.5	🟡 公允价值	基础金额 × 1.0
-3 to -1.5	🔴 高估	基础金额 × 0.5
≤ -3	🔴🔴 极度谨慎	基础金额 × 0.25

资金： 基础金额 $200/周 | 储备 20% | 最大回撤 15%

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模板 5：配对交易 / 相对强度

概念： 当两种相关资产（例如 BTC 和 ETH）大幅背离时， 表现较差的资产往往会迎头赶上。利用这种均值回归进行交易。

Data:
  primary_symbols: [BTC/USDT, ETH/USDT]
  timeframe: 4h
  lookback_period: 20  # For calculating relative performance
  data_requirements: [close_price]

Signal:
  entry_conditions:
    condition_type: ANY
    conditions:
      - spread > +5%   # BTC outperforming → Long ETH
      - spread < -5%   # ETH outperforming → Long BTC
  exit_conditions:
    condition_type: ANY
    conditions:
      - abs(spread) < 1%  # Spread reverted to mean
      - stop_loss: -8%
      - take_profit: +15%

Capital:
  total_capital: 10000
  allocation_per_trade: 20%  # of total capital
  reserve_ratio: 0.3

Risk:
  stop_loss: 8%
  take_profit: 15%
  max_drawdown_limit: 15%

Execution:
  leverage: 1x (spot only)
  order_type: market
  position_side: long_only

重要阈值指南：

• 20-period（80h ≈ 3.3 天）价差：使用 3-5% 阈值
• 50-period（200h ≈ 8 天）价差：使用 5-8% 阈值
• 短期回溯时切勿使用 >10% 的阈值，否则信号将永远不会触发！

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技术参考

可用指标（pandas-ta）

Momentum: RSI, MACD, Stochastic, Williams %R, CCI
Trend: SMA, EMA, ADX, Aroon, Supertrend
Volatility: Bollinger Bands, ATR, Keltner Channels
Volume: OBV, Volume SMA, VWAP

风险配置

Conservative:  SL=5%,  TP=12%, position=5%,  max 3 concurrent
Moderate:      SL=8%,  TP=20%, position=10%, max 5 concurrent
Aggressive:    SL=12%, TP=35%, position=20%, max 8 concurrent

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技术参考：可用指标

动量指标

指标	列名	描述
RSI	rsi	相对强弱指数（14）
随机指标 %K	stoch_k	随机振荡指标 K 线
随机指标 %D	stoch_d	随机振荡指标 D 线
Williams %R	willr	Williams %R（14）
CCI	cci	顺势指标（20）
MFI	mfi	资金流量指标（14）
ROC	roc、roc_20	变化率（10、20）
MACD	macd、macd_signal、macd_hist	MACD 线、信号线、柱状图

趋势指标

指标	列名	描述
SMA	sma9、sma21、sma50、sma100、sma200	简单移动平均线
EMA	ema9、ema21、ema50、ema100、ema200	指数移动平均线
ADX	adx	平均趋向指数（趋势强度）
+DI / -DI	plus_di、minus_di	趋向指标

波动率指标

指标	列名	描述
布林带	bb_upper、bb_middle、bb_lower	上轨、中轨、下轨
BB 宽度	bb_width	布林带宽度（波动率度量）
BB %B	bb_pct	价格在布林带范围内的位置（0-1）
ATR	atr	平均真实波幅（14）
ATR %	atr_pct	ATR 占价格的百分比

成交量指标

指标	列名	描述
成交量 SMA	volume_sma	20 周期成交量均值
成交量比率	volume_ratio	当前成交量 / 均值
OBV	obv、obv_sma	能量潮指标

价格位置指标

指标	列名	描述
滚动最高价	high_20、high_50、high_90、high_200	N 周期最高价
滚动最低价	low_20、low_50、low_90、low_200	N 周期最低价
回撤	drawdown、drawdown_50	相对滚动最高价的跌幅百分比
价格位置	price_position_90	价格在 90 天区间内的位置（0-1）
与均线的距离	dist_sma50、dist_sma200	与均线的距离百分比

衍生指标 / 变化指标

指标	列名	描述
价格变化	price_change，price_pct_change	1 个周期的变化
价格变化 5	price_change_5，price_pct_change_5	5 个周期的变化
RSI 变化	rsi_change	RSI 动量
MACD 变化	macd_change，macd_hist_change	MACD 动量
连续上涨	consecutive_up	连续上涨天数
连续下跌	consecutive_down	连续下跌天数

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技术参考：条件语法

1. 简单比较

rsi<30              # RSI below 30
price>sma200        # Price above SMA 200
adx>=25             # ADX at least 25
bb_pct<0.2          # Price in lower 20% of BB range
drawdown<-20        # Down 20% from recent high
volume_ratio>2      # Volume 2x above average

2. 上穿 / 下穿

macd_crossover                  # MACD crosses above signal (default)
ema9_cross_above_ema21          # EMA9 crosses above EMA21
price_crossover_sma50           # Price crosses above SMA50
rsi_crossunder_50               # RSI crosses below 50
stoch_k_cross_above_stoch_d     # Stochastic golden cross

3. 转折点

rsi_turning_up          # RSI starts increasing
macd_hist_turning_down  # MACD histogram starts decreasing
price_turning_up        # Price reversal upward

4. 连续周期

rsi<30_for_3            # RSI below 30 for 3 consecutive periods
price>sma200_for_5      # Price above SMA200 for 5 periods
consecutive_up>=3       # At least 3 consecutive up days

5. 组合条件

条件以逗号分隔。入场使用 AND 逻辑，退出使用 OR 逻辑。

--entry "rsi<35,price<bb_lower,volume_ratio>1.5"
--exit "rsi>70,price>bb_upper"

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重要指南

1. 切勿只使用单一指标 - 务必结合多个维度
2. 解释逻辑 - 用户应了解纳入每个指标的原因
3. 复杂度应与策略匹配 - DCA 需要估值模型，趋势跟踪需要多时间框架
4. 如实说明局限性 - 过去的表现 ≠ 未来的结果
5. 鼓励迭代 - 回测是一个过程，而非一次性操作

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⚠️ 重要：交易所数据限制

不同交易所的历史数据限制各不相同！

交易所	约略限制	备注
OKX	~60-90 天	默认值。适合短期回测
KuCoin	~200 天	中期回测的良好替代选择
Binance	1000+ 天	数据最多，但在某些地区受限
Bybit	~200 天	良好的替代选择

如果需要超过 90 天的数据：

# OKX default - will only get ~90 days even if you request 365
python src/backtest.py --symbol BTC/USDT --days 365 ...

# Use KuCoin for ~200 days (works in most regions)
python src/backtest.py --symbol BTC/USDT --days 180 --exchange kucoin ...

# Use Binance for 365+ days (if accessible in your region)
python src/backtest.py --symbol BTC/USDT --days 365 --exchange binance ...

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文件位置

• 回测引擎：src/backtest.py
• Smart DCA：src/smart_dca.py
• 配对交易：src/pair_trading.py
• 输出报告：当前工作目录
• 生成的代码：当前工作目录

Smart DCA 用法

对于 DCA 策略，请使用专用的 Smart DCA 脚本：

python src/smart_dca.py \
  --symbol "BTC/USDT" \
  --days 1095 \
  --base-amount 200 \
  --frequency 7 \
  --output smart_dca_report.html \
  --lang zh  # or --lang en based on user's language

配对交易 / 相对强度用法

对于比较两种资产（例如 BTC 与 ETH）的配对交易策略：

python src/pair_trading.py \
  --symbol-a "BTC/USDT" \
  --symbol-b "ETH/USDT" \
  --days 365 \
  --timeframe 4h \
  --lookback 20 \
  --threshold 10 \
  --exit-threshold 2 \
  --output pair_trading_report.html \
  --lang zh  # or --lang en based on user's language \
  --description "Long the underperformer when BTC/ETH spread deviates"

参数：

• --lookback：计算相对表现的周期（默认值：20）
• --threshold：入场阈值 - 触发入场的价差偏离百分比（默认值：10）
• --exit-threshold：退出阈值 - 平仓时的价差偏离百分比（默认值：2）

语言支持

重要：始终检测用户使用的语言，并传入相应的 --lang 参数：

• 用户使用中文 → --lang zh（报告使用中文）
• 用户使用英文 → --lang en（报告使用英文）

这样可以确保生成的 HTML 报告符合用户的语言偏好。