# klines

**Repository Path**: aming0502/klines

## Basic Information

- **Project Name**: klines
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-14
- **Last Updated**: 2026-05-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# KDJ-STD 收敛突破策略 — 回测报告

## 一、策略逻辑

```
时间框架: 15分钟K线（5分钟数据重采样）
入场条件: KDJ-STD < 0.5 (K/D/J三线高度收敛)
  做多: D < 25  且  价格 > MA50(日线)  且  K向上穿越D
  做空: D > 75  且  价格 < MA50(日线)  且  K向下穿越D
出场条件: 移动止盈 / 移动止损
仓位管理: 半仓 (50%)
手续费: 万分之5
```

- KDJ-STD = K/D/J 三值的标准差，越低说明三线越收敛
- KDJ收敛代表市场短期的分歧缩小，之后可能选择方向突破
- K穿越D确认：收敛后等K线实际穿越D线再入场，避免在收敛最不确定时点入场
- MA50(日线) 用于过滤趋势方向，避免逆势交易

## 二、参数优化历程

### 2.1 初始参数寻找

| 数据周期 | 最优参数 | 收益 | 回撤 | 收撤比 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 1个月 | TP=4% SL=2% 半仓 | +12.10% | 8.75% | 1.38 |
| 3个月 | TP=9% SL=5% 半仓 | +7.48% | 18.14% | 0.41 |
| 6个月 | TP=9% SL=5% 半仓 | +26.63% | 18.43% | 1.45 |
| 12个月 | TP=9% SL=4% 半仓 | +32.04% | 17.93% | 1.79 |

### 2.2 加入MA50趋势过滤

MA50日线过滤：做多需 close > MA50，做空需 close < MA50

| 数据周期 | 参数 | 收益 | 回撤 | 收撤比 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 全程 | TP=12% SL=4% 半仓 MA50 | +72.13% | 25.96% | **2.78** |

趋势过滤大幅提升了全程数据表现，尤其避免了2024-2025年下跌期的逆势做多亏损。

### 2.3 加入K交叉确认

再收敛点入场改为等K线穿越D线后入场，过滤假突破：

| 品种 | 过滤前 r/dd | K交叉后 r/dd | 过滤前 DD | K交叉后 DD |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| COTIUSDT | 1.17 | **2.64** | 26.52% | **13.90%** |
| XRPUSDT | -0.83 | **0.95** | 32.81% | **13.37%** |
| SPELLUSDT | -0.67 | **-0.29** | 53.94% | **26.60%** |

K交叉确认不增加有效品种数（仍为3/9），但显著降低回撤、提升信号质量。

### 2.4 最终参数

```
止盈 (TP): 12%
止损 (SL): 4%
仓位: 50% (半仓)
趋势过滤: MA50 日线 (做多需close>MA50, 做空需close<MA50)
入场确认: K线穿越D线后入场
入场信号: KDJ-STD < 0.5 + D<25(多) / D>75(空)
手续费: 万分之5 (开平各收一次)
```

## 三、多品种测试结果

### 3.1 最终参数 9品种对比

| 品种 | 交易 | 胜率 | 收益 | 回撤 | 收撤比 | 盈利月 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **INJUSDT** | 164 | 46.3% | **+49.66%** | **21.14%** | **2.35** | — |
| **COTIUSDT** | 179 | 41.3% | **+36.78%** | **13.90%** | **2.64** | — |
| **IOTAUSDT** | 172 | 42.4% | **+32.53%** | **20.27%** | **1.60** | — |
| XRPUSDT | 113 | 38.9% | +12.63% | 13.37% | 0.95 | — |
| BTCUSDT | 20 | 30.0% | -6.16% | 9.47% | -0.65 | — |
| STORJUSDT | 172 | 32.6% | -30.63% | 36.27% | -0.84 | — |
| ETCUSDT | 155 | 34.2% | -31.17% | 38.46% | -0.81 | — |
| DUSKUSDT | 178 | 35.4% | -22.82% | 31.85% | -0.72 | — |
| SPELLUSDT | 144 | 38.2% | -7.71% | 26.60% | -0.29 | — |

**有效品种 (收撤比 > 1): 3/9 = 33%**

### 3.2 有效品种特征

- 中等市值（非大蓝筹，非土狗）
- 波动率适中
- 有完整的牛熊周期
- KDJ收敛后能真正走出趋势行情

## 四、其他策略尝试

### 4.1 成交量过滤
- 入场时要求 volume > MA20
- 结果：交易量骤减(从~350降至~20)，收益消失，有效降至 1/9

### 4.2 ATR动态止损
- 用 3x ATR(14) 替代固定4%止损
- 结果：全品种亏损，有效 0/9

### 4.3 Bollinger Band Squeeze (替代KDJ-STD)
- BB宽度 < 20%百分位视为收敛
- 结果：有效 2/9，不及KDJ-STD

### 4.4 EMA交叉趋势跟踪
- EMA12/26 交叉入场 + ATR通道止损
- 结果：全灭 0/9，15分钟级别噪音太大

### 4.5 XGBoost机器学习
- 特征：KDJ/BB/RSI/MACD/ATR/ADX/价格回报等20个指标
- 训练：在INJUSDT上训练，预测未来3小时涨跌
- 结果：有效 0/9（模型学到的大多是"不交易"，预测准确率虽高但无交易价值）

**ML在金融时序上的核心问题:**
- 信噪比极低，模型容易学到噪声而非规律
- 样本极度不平衡（涨跌明确的K线很少）
- 跨品种泛化困难，INJ上学的规律不适用于STORJ/SPELL

### 总结

KDJ-STD 收敛突破策略在9个测试品种中仅有 **INJUSDT、IOTAUSDT、COTIUSDT** 三个有效（33%）。其他策略（趋势跟踪、BB Squeeze、ML、成交量过滤、ATR止损）均未改善普适性。建议仅在这3个品种上实盘，不强行追求跨品种普适性。

**手工策略优于ML的一个重要启示:** 金融时序数据中，嵌入人类交易经验的简单规则（收敛→突破）往往比数据驱动的模型更鲁棒，因为交易规律来自市场参与者的行为模式，而非统计相关性。

## 五、完整月度表现 (INJUSDT 全程数据 TP12/SL4 MA50)

| 月份 | 交易 | 胜率 | 月收益 | 月末资产 | 累计 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 2024-02 | 14 | 42.9% | -3.42% | 9658 | -3.4% |
| 2024-03 | 22 | 27.3% | -0.89% | 9572 | -4.3% |
| 2024-04 | 14 | 71.4% | +13.37% | 10852 | +8.5% |
| 2024-05 | 14 | 28.6% | -4.59% | 10353 | +3.5% |
| 2024-06 | 11 | 27.3% | +1.24% | 10482 | +4.8% |
| 2024-07 | 15 | 40.0% | +0.53% | 10538 | +5.4% |
| 2024-08 | 13 | 53.8% | +5.42% | 11108 | +11.1% |
| 2024-09 | 12 | 50.0% | -2.08% | 10877 | +8.8% |
| 2024-10 | 9 | 44.4% | +3.72% | 11281 | +12.8% |
| 2024-11 | 11 | 45.5% | -0.48% | 11227 | +12.3% |
| 2024-12 | 11 | 36.4% | -3.48% | 10836 | +8.4% |
| 2025-01 | 18 | 27.8% | -1.19% | 10707 | +7.1% |
| 2025-02 | 14 | 42.9% | +7.14% | 11472 | +14.7% |
| 2025-03 | 14 | 35.7% | +1.00% | 11586 | +15.9% |
| 2025-04 | 15 | 20.0% | -12.03% | 10192 | +1.9% |
| 2025-05 | 16 | 12.5% | -11.64% | 9006 | -9.9% |
| 2025-06 | 13 | 38.5% | +4.49% | 9410 | -5.9% |
| 2025-07 | 12 | 50.0% | +11.73% | 10514 | +5.1% |
| 2025-08 | 15 | 26.7% | +5.18% | 11058 | +10.6% |
| 2025-09 | 9 | 44.4% | -3.32% | 10692 | +6.9% |
| 2025-10 | 11 | 63.6% | +13.74% | 12161 | +21.6% |
| 2025-11 | 11 | 45.5% | -1.55% | 11973 | +19.7% |
| 2025-12 | 10 | 60.0% | +11.95% | 13403 | +34.0% |
| 2026-01 | 10 | 40.0% | +4.87% | 14056 | +40.6% |
| 2026-02 | 14 | 57.1% | +7.35% | 15089 | +50.9% |
| 2026-03 | 8 | 37.5% | -3.05% | 14628 | +46.3% |
| 2026-04 | 10 | 50.0% | +5.48% | 15430 | +54.3% |
| 2026-05 | 6 | 66.7% | +11.56% | 17213 | +72.1% |

**盈利月**: 16/28 = 57%

## 六、数据库信号策略（最终方案）

基于 `t_job` 系统的开仓信号（`get_first_run` 返回 pnl<-10 的首条记录），配合移动止损补仓管理出场。

### 6.1 策略参数

```
信号源: t_job (job_level>=4) → get_first_run (pnl<-10)
入场: 信号触发时市价入场，方向按 job_side
仓位: 1x (100%) 开仓，止损位加仓至 2x
首次止盈 (TP1): 12%
补仓后止盈 (TP2): 3%
移动止损 (SL): 4%
手续费: 万分之5
```

### 6.2 10品种测试结果

| 品种 | 信号 | 交易 | 加仓 | 胜率 | 收益 | 回撤 | 收撤比 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **IOTAUSDT** | 15 | 15 | 13 | 53.3% | **+25.44%** | **2.20%** | **11.56** |
| **INJUSDT** | 11 | 11 | 9 | 45.5% | **+25.54%** | **3.41%** | **7.50** |
| **COTIUSDT** | 14 | 14 | 13 | 50.0% | **+17.15%** | **3.35%** | **5.13** |
| **ETCUSDT** | 6 | 6 | 5 | 50.0% | **+10.15%** | 3.22% | **3.16** |
| **STORJUSDT** | 5 | 5 | 4 | 40.0% | **+8.56%** | 3.68% | **2.33** |
| JASMYUSDT | 11 | 11 | 11 | 27.3% | +10.55% | 5.53% | 1.91 |
| DUSKUSDT | 8 | 8 | 8 | 62.5% | +0.92% | 1.88% | 0.49 |
| CTSIUSDT | 12 | 12 | 11 | 33.3% | +0.92% | 11.71% | 0.08 |
| SPELLUSDT | 10 | 10 | 10 | 40.0% | -0.34% | 5.40% | -0.06 |
| OPUSDT | 12 | 12 | 12 | 50.0% | -2.22% | 4.30% | -0.52 |

**收撤比>2: 5/10 | 正向收益: 6/10 | 负向: 均接近保本**

### 6.3 与KDJ-STD对比

| 策略 | 有效品种 | 成功率 | 平均r/dd |
|:---|---:|:---:|:---:|
| KDJ-STD + MA50 + K交叉 | 3/9 | 33% | 2.20 |
| **数据库信号 + 补仓2x** | **5/10** | **50%** | **3.60** |

数据库信号策略普适性更强：信号的生成基于外部系统运行数据，本质上已经包含了品种适应性。我们的角色只是在信号基础上做好资金管理和风险控制。

### 6.4 多品种组合（推荐方案）

将资金等分到多个品种独立运行，提高资金利用率和平滑收益曲线。

#### 参数
```
总资金: 10000
品种: INJUSDT / IOTAUSDT / COTIUSDT (各分配3333)
策略: TP1=12% TP2=3% SL=4% 补仓2x
手续费: 万分之5
```

#### 40笔交易汇总

| 品种 | 交易 | 盈利 | 胜率 | 总PnL | 终值 | 收益 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| INJUSDT | 11 | 5 | 45.5% | +818.6 | 4152 | +24.56% |
| IOTAUSDT | 15 | 8 | 53.3% | +902.7 | 4236 | +27.08% |
| COTIUSDT | 14 | 7 | 50.0% | +746.7 | 4080 | +22.40% |
| **组合** | **40** | **20** | **50.0%** | **+2468.0** | **12468** | **+24.68%** |

#### 与单品种对比

| 方案 | 收益 | 回撤 | 收撤比 | 盈利月 |
|:---|---:|:---:|:---:|:---:|
| 3品种组合 补仓2x | **+24.68%** | **3.21%** | **7.70** | **16/23 (70%)** |
| 单品种全仓 补仓2x | +24.56% | 6.02% | 4.08 | 5/10 (50%) |
| 3品种组合 无补仓 | +16.64% | 3.18% | 5.23 | 13/23 (57%) |

多品种分散将回撤从6%降至3%，盈利月从50%提升至70%。

#### 杠杆测试

| 杠杆 | 收益 | 最大回撤 | 收撤比 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 1x | +12.34% | ~1.1% | ~11 |
| **2x** | **+24.68%** | **~2.2%** | **~11** |
| 3x | +37.02% | ~3.2% | **~11** |
| **5x** | **+61.70%** | **~5.5%** | **~11** |
| 10x | +123.40% | ~10.6% | **~12** |

收益和回撤随杠杆线性放大，收撤比恒定在11左右。5x杠杆下收益+61.70%，回撤5.45%，仍属可控范围。

#### 交易明细

运行 `python portfolio_backtest.py` 自动生成 `trade_log.csv`，包含每笔交易的：
- 品种、方向、入场/出场时间
- Lot1/Lot2入场价和资金量(每笔3333)
- 各Lot独立盈亏和总盈亏
- 出场原因(TP/SL2)

### 6.5 实盘交易脚本

`live_trader.py` 提供完整的交易框架，实现信号接收、仓位管理、止损止盈的全流程。

#### 状态机
```
IDLE → 收到信号 → 开仓 → HOLDING
HOLDING → 触发止损 → 补仓(至2x) → HOLDING  
HOLDING → 二次止损 → 全平 → IDLE
HOLDING → 止盈 → 全平 → IDLE
```

#### 需要实现的6个外部接口

| 函数 | 说明 |
|:---|---:|
| `get_signal(symbol)` | 从外部系统获取交易信号 |
| `get_current_price(symbol)` | 交易所实时价格 |
| `get_position(symbol)` | 当前持仓信息 |
| `place_order(symbol, side, qty, type, price)` | 下单 |
| `cancel_order(order_id)` | 撤单 |
| `get_account()` | 账户信息 |

实现接口后取消 `main()` 中主循环注释即可运行。

### 6.6 风险说明

- 信号频率低（约每月0.4个信号），需要耐心等待
- 收益集中在少数大幅波动行情（空头反转）
- 补仓机制在极端跳空行情下可能放大亏损
- 需要外部系统持续提供有效信号

## 七、文件说明

| 文件 | 说明 |
|:---|:---|
| `backtest_kdj.py` | KDJ-STD策略回测 |
| `job_signal_backtest.py` | 数据库信号策略（单品种） |
| `portfolio_backtest.py` | **多品种组合回测（推荐）** |
| `compare_positions.py` | 四种仓位方案对比 |
| **`live_trader.py`** | **实盘交易脚本** |
| `trend_follow.py` | 趋势跟踪策略测试（对比用） |
| `ml_backtest.py` | XGBoost机器学习回测 |
| `trade_log.csv` | 组合回测交易明细（自动生成） |
| `*.csv` | 5分钟K线数据文件 |

运行: `python portfolio_backtest.py`（多品种组合，推荐）  
运行: `python job_signal_backtest.py`（单品种）