📚 完整的 Freqtrade 量化交易学习体系 + 丰富的实战策略集合
- 完整视频教程播放地址 https://www.youtube.com/playlist?list=PL7lr3J84R0kHbupU7auXoeQ2f9wCOECrq
- Telegram交流群 Telegram discussion group
本项目是一个全面的 Freqtrade 量化交易资源库，包含：
- 30课完整教程：从零基础到实盘交易的完整学习路径
- 100+实战策略：涵盖不同市场环境和交易风格的策略
- 配置模板：现货、合约、网格等多种交易场景的配置
- 实用工具：策略分析、性能评估、风险管理等辅助工具
无论您是量化交易新手还是经验丰富的投资者，都能在本项目中找到有价值的资源。
- 循序渐进：从基础概念到高级技术，适合不同水平的学习者
- 实战导向：每课都包含实际操作任务，确保学以致用
- 双语支持：提供中英文两个版本，方便不同背景的学习者
- 多策略类型：趋势跟踪、均值回归、突破、网格、高频等
- 多时间周期：从1分钟到1天，适应不同交易风格
- 多市场支持：现货、合约、期货等多种交易模式
- 止损策略：多种止损方式保护资金
- 仓位管理：科学的资金分配方法
- 风险指标：实时监控交易风险
freqtrade-tutorials/
├── tutorials/ # 中文教程（30课）
│ ├── lesson-01-introduction.md
│ ├── lesson-02-environment-setup.md
│ └── ...
├── tutorials_english/ # 英文教程
│ ├── lesson-01-introduction.md
│ └── ...
├── user_data/ # Freqtrade 数据目录
│ ├── strategies/ # 策略文件
│ │ ├── Strategy001.py # 基础策略
│ │ ├── GridTradingStrategy.py # 网格交易
│ │ ├── MeanReversionStrategy.py # 均值回归
│ │ ├── futures/ # 合约策略
│ │ ├── mystrategy/ # 自定义策略
│ │ └── ...
│ └── hyperopts/ # 参数优化配置
├── config.json # 主配置文件
├── pairs.json # 交易对配置
└── README.md # 本文件
- Python 3.8+
- 稳定的网络连接
- 基本的命令行操作知识
- 克隆仓库
git clone https://github.com/henrylin9999/freqtrade-tutorials.git
cd freqtrade-tutorials- 安装 Freqtrade
# 使用 pip 安装
pip install freqtrade
# 或使用 git 安装最新版
git clone https://github.com/freqtrade/freqtrade.git
cd freqtrade
pip install -e .- 验证安装
freqtrade --version- 运行第一个回测
freqtrade backtesting --strategy Strategy001 --timerange 20240101-20241231- 阅读教程：完成 中文教程 第1-10课
- 理解概念：学习量化交易基础概念
- 回测实践：使用提供的策略进行历史回测
- 模拟交易：使用 Dry-run 模式进行1-2周的模拟
- 深入教程：完成第11-20课
- 参数优化：使用 Hyperopt 优化策略参数
- 多策略测试：对比不同策略的表现
- 风险管理：建立完整的风险管理体系
- 自定义策略：开发自己的交易策略
- 实盘交易：从小资金开始实盘测试
- 持续优化：根据市场变化调整策略
- 投资组合：构建多策略投资组合
| 策略名称 | 类型 | 时间框架 | 风险等级 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| Strategy001 | 技术指标 | 5m | ⭐⭐ | 基于EMA和RSI的基础策略 |
| GridTradingStrategy | 网格 | 1h | ⭐⭐⭐ | 经典网格交易策略 |
| MeanReversionStrategy | 均值回归 | 15m | ⭐⭐ | 基于布林带的均值回归 |
| MovingAverageCross | 趋势 | 1h | ⭐⭐ | 双均线交叉策略 |
| 策略名称 | 类型 | 时间框架 | 风险等级 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| ADXTrendStrategy | 趋势 | 4h | ⭐⭐⭐ | 基于ADX的趋势跟踪 |
| MultiTimeframeTrend | 多周期 | 1h/4h | ⭐⭐⭐⭐ | 多时间框架确认 |
| CryptoBreakout | 突破 | 15m | ⭐⭐⭐⭐ | 价格突破策略 |
| Supertrend | 趋势 | 1h | ⭐⭐⭐ | 基于Supertrend指标 |
位于 user_data/strategies/futures/ 目录，支持杠杆交易：
- FSampleStrategy - 合约基础策略
- FReinforcedStrategy - 强化学习策略
- TrendFollowingStrategy - 趋势跟踪策略
- VolatilitySystem - 波动率交易
- config.json - 主配置文件，包含交易所设置、交易参数等
- pairs.json - 交易对配置，支持动态和静态交易对列表
# 现货交易
freqtrade trade -c config.json -s Strategy001
# 合约交易
freqtrade trade -c config_futures.json -s FSampleStrategy
# 模拟交易
freqtrade trade -c config.json -s Strategy001 --dry-run以下是部分策略在2024年的回测表现（仅供参考）：
| 策略 | 收益率 | 最大回撤 | 夏普比率 | 交易次数 |
|---|---|---|---|---|
| Strategy001 | +35.2% | -12.5% | 1.85 | 156 |
| GridTradingStrategy | +28.6% | -8.3% | 2.12 | 423 |
| MeanReversionStrategy | +42.1% | -15.2% | 1.76 | 289 |
| ADXTrendStrategy | +38.9% | -11.7% | 1.93 | 198 |
# 基础回测
freqtrade backtesting -s StrategyName
# 指定时间范围
freqtrade backtesting -s StrategyName --timerange 20240101-20240630
# 导出回测结果
freqtrade backtesting -s StrategyName --export trades
# 生成回测报告
freqtrade plot-dataframe -s StrategyName -p BTC/USDT# 参数优化
freqtrade hyperopt -s StrategyName -e 500
# 使用多线程优化
freqtrade hyperopt -s StrategyName -e 1000 --jobs 4
# 导出优化结果
freqtrade hyperopt -s StrategyName -e 1000 --export no-csv# 模拟交易
freqtrade trade -s StrategyName --dry-run
# 实盘交易（请谨慎！）
freqtrade trade -s StrategyName
# 查看实时状态
freqtrade status- 理解量化交易的风险
- 只投入可承受损失的资金
- 完成至少2周的模拟交易
- 建立风险管理规则
- 完成第1-20课学习
- 策略回测表现稳定
- 模拟交易与回测结果接近
- 准备好应急预案
欢迎为本项目贡献内容！
- 提交策略：分享您的优质策略
- 改进教程：修正错误、补充内容
- 报告问题：提交Issue反馈问题
- 提出建议：分享您的想法和建议
- 策略代码需有详细注释
- 新策略需提供回测结果
- 教程修改需保持格式统一
- 投资有风险：本项目的所有策略仅供学习和研究使用
- 非投资建议：所有内容不构成任何投资建议
- 自负盈亏：使用本项目进行实盘交易的一切后果由使用者承担
- 理性投资：请根据自身情况谨慎投资，不要借贷交易
- 📧 Email: henrylin9999@gmail.com
- 🐙 GitHub: henrylin99
- Freqtrade - 强大的开源交易框架
- 所有贡献者 - 你们的贡献让这个项目变得更好
- 社区成员 - 持续的反馈和支持
本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE 文件。
⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个 Star！
最后更新：2025-12-12
