核心交易模型更新版

1. 交易模型的通用性

• 无论使用何种策略，其最终交易行为都可以归结为：
  1. 买入信号（Buy Signal）
  2. 卖出信号（Sell Signal）
  3. 基于 Candlestick（K线）的市场数据（OHLCV）
• 模型的设计核心在于对上述三者的统一表示和处理，确保框架的通用性和灵活性。

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2. 固定卖出规则与动态买入信号评估

• 移动止损：
  • 动态调整止损位置（如基于 ATR 或百分比），适应市场波动。
  • 当止损触发卖出时，之前的每一天都视为潜在买入信号。
• 统计支持：
  • 卖出触发点回溯所有潜在买入信号，评估其效益，为优化买入策略提供数据支持。

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3. 仓位管理

分批下注策略

• 基础逻辑：
  • 每次交易的最大下注金额固定为 总资金的部分额度（如 1000 总资金，每次最大下注额 100）。
  • 具体下注额度通过 贝叶斯概率 + 凯利公式 动态调整。

贝叶斯+凯利动态调整

• 计算方法：
  1. 贝叶斯概率：
     • 利用信号的历史胜率进行更新。
     • 基于最新的 x 笔数据（moving window） 重新估算信号获胜概率 p：

       P(Win | Data) = (P(Data | Win) * P(Win)) / P(Data)

  2. 凯利公式：
     • 根据贝叶斯概率计算最优下注比例：

       f* = p - (1 - p) / r

       • p: 信号的胜率（贝叶斯更新后）。
       • r: 风险回报比。
       • f*: 最优下注占单次最大额度的比例。
     • 实际下注金额为：

       下注金额 = f* * 最大下注额度（如 100）

动态适应

• 优势：
  • 高胜率信号下，逐步增加仓位，捕捉更多收益。
  • 低胜率信号时减少下注金额，降低风险暴露。

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4. 回测与实盘一致性

• 无缝衔接：
  • 回测与实盘交易逻辑一致，信号生成、仓位管理、交易执行完全统一。
  • 回测阶段生成的信号和数据，可直接用于实盘，无需额外调整。
• 动态适应：
  • 实盘交易中实时处理最新数据，通过移动窗口更新信号胜率和下注额度。

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5. 模型特点

• 统一性： 所有策略都以买入信号的形式纳入框架。
• 灵活性：
  • 固定卖出规则简化评估。
  • 分批下注结合动态调整，适应不同信号强弱。
• 鲁棒性： 移动窗口贝叶斯概率更新和分批下注策略增强模型稳定性，避免单次信号失误对资金的重大影响。

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总结

通过 移动止损规则、贝叶斯概率结合凯利公式的动态分批下注 设计，交易模型实现以下优化：

1. 提高卖出灵活性： 动态止损与信号回溯为优化买入信号提供了坚实的数据基础。
2. 增强仓位管理： 分批下注避免过度暴露，结合凯利公式在高胜率时放大收益。
3. 适应性强： 利用移动窗口实时更新，提高策略对市场变化的敏感度和应对能力。

这一设计在保证回测与实盘一致性的同时，显著提升了策略的灵活性与风险管理能力。