量化交易系统配置说明

配置参数说明

环境变量一览

数据库 (TimescaleDB)

变量 默认值 说明
TIMESCALEDB_HOST 127.0.0.1 数据库主机
TIMESCALEDB_PORT 5432 数据库端口
TIMESCALEDB_NAME crypto_data 数据库名
TIMESCALEDB_USER postgres 用户名
TIMESCALEDB_PASSWORD (无) 密码,必须配置
TIMESCALEDB_POOL_MIN_SIZE 2 连接池最小连接数
TIMESCALEDB_POOL_MAX_SIZE 10 连接池最大连接数

运行与日志

变量 默认值 说明
ENV local 运行环境标识
LOG_LEVEL INFO DEBUG / INFO / WARNING / ERROR / CRITICAL

飞书告警

变量 说明
LARKBOT_ID 飞书机器人 Webhook ID,必需
LARK_ALERT_EMAIL 可选,告警邮箱
LARK_WEBHOOK_BASE 可选,Webhook 基础 URL
ENABLE_SIGNAL_DETAIL_ALERT true

Redis(可选)

变量 默认值 说明
REDIS_HOST 127.0.0.1 Redis 主机
REDIS_PORT 6379 Redis 端口
REDIS_PASSWORD (空) Redis 密码
REDIS_DB 0 Redis 库号

交易模块 (src/trading/config.py)

变量 默认值 说明
TRADING_ENABLED false 是否启用自动交易
HYPERLIQUID_PRIVATE_KEY (空) 64 位十六进制私钥
TRADING_NETWORK testnet testnet / mainnet
TRADING_PAIR_MODE single pair(配对两腿)/ single(仅目标币种)
TRADING_BASE_POSITION_USD 100 单腿基础仓位 (USD)
TRADING_MAX_POSITION_USD 500 单腿最大仓位 (USD)
TRADING_MIN_POSITION_USD 10 单腿最小名义值,低于此不开仓
TRADING_LEVERAGE 3 杠杆倍数
TRADING_LEVERAGE_MODE cross cross(全仓)/ isolated(逐仓)
TRADING_ACCOUNT_TYPE auto auto / unified / standard(unified 有 pre-alpha 价值上限)
TRADING_MAX_OPEN_PAIRS 3 最大同时持仓对数
TRADING_MAX_EXPOSURE_USD 3000 总最大敞口 (USD)
TRADING_STOP_LOSS_PCT 0.03 固定止损比例 (3%)
TRADING_MAX_DRAWDOWN_PCT 0.10 最大回撤比例
TRADING_MAX_DAILY_LOSS_USD 500 每日最大亏损 (USD)
TRADING_MAX_HOLD_HOURS 0.5 最大持仓时间 (小时),超时平仓
TRADING_SYMBOL_BLACKLIST (空) 黑名单,逗号分隔币种简写
TRADING_CLOSE_DISABLED_SYMBOLS (空) 禁止平仓代币(测试网无流动性时可配置)
TRADING_RATE_LIMIT_PER_MINUTE 30 每分钟最大下单次数
TRADING_CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD 5 熔断器连续失败阈值
TRADING_CIRCUIT_BREAKER_COOLDOWN 300 熔断器冷却时间 (秒)
TRADING_KILL_SWITCH_FILE /tmp/trading_kill_switch Kill Switch 文件路径
TRADING_STOP_LOSS_CHECK_INTERVAL 30 止损检查间隔 (秒)
TRADING_POSITION_SYNC_INTERVAL 60 仓位同步间隔 (秒)
TRADING_SLIPPAGE 0.01 市价单滑点 (0.01=1%)
TRADING_OPEN_ORDER_TYPE limit 开仓订单类型:market / limit
TRADING_CLOSE_ORDER_TYPE limit 平仓订单类型:market / limit(止损始终市价)
TRADING_LIMIT_PRICE_OFFSET_PCT 0.001 限价单相对最优价偏移
TRADING_LIMIT_ORDER_TIMEOUT 600 限价单超时 (秒),超时改市价
TRADING_LIMIT_ORDER_POLL_INTERVAL 5 限价单状态轮询间隔 (秒)
TRADING_WEBSOCKET_ORDER_TIMEOUT 600 WebSocket 订单追踪超时 (秒)
TRADING_WEBSOCKET_RECONNECT_MAX_RETRIES 5 订单 WS 重连最大重试次数
TRADING_PORTFOLIO_MARGIN_MAX_VALUE 1000.0 Portfolio Margin 账户价值上限 (USD,pre-alpha)
TRADING_ACCOUNT_SWITCH_DELAY 1.0 账户模式切换后验证等待时间 (秒)
TRADING_STRENGTH_SCALE_STRONG / _MEDIUM / _WEAK 1.5 / 1.0 / 0.7 强/中/弱信号仓位缩放
TRADING_MIN_BALANCE_FACTOR 0.5 最低余额 = 基础仓位 × 此系数
TRADING_ALLOW_DUPLICATE_POSITION false 是否允许同币种重复持仓
TRADING_TRAILING_STOP_ACTIVATION_PCT 0.07 移动止损激活阈值 (盈利 7%)
TRADING_TRAILING_STOP_CALLBACK_PCT 0.03 移动止损回调阈值 (从峰值回撤 3%)
TRADING_STOP_LOSS_MAX_RETRIES 3 止损失败最大重试次数
TRADING_STOP_LOSS_RETRY_BACKOFF 1.0 重试指数退避基数 (秒)

策略参数

变量 默认值 说明
TRADING_STRATEGY_EMA_SPAN 36 Z-score EMA 衰减窗口
TRADING_STRATEGY_STD_WINDOW 72 滚动 STD 窗口(Welford 窗口大小)
TRADING_STRATEGY_ADAPTIVE_THRESHOLD 3.0 入场阈值 (adaptive_z)
TRADING_STRATEGY_MIN_ZSCORE_ABS 0.5 z4h 绝对值最低过滤
TRADING_STRATEGY_REVERSION_FACTOR 0.30 均值回归平仓因子
TRADING_STRATEGY_COOLDOWN_MINUTES 15 入场冷却时间 (分钟)
TRADING_STRATEGY_OVERRIDE_SYMBOLS (空) 逗号分隔需覆盖参数的币种,如 PURR
TRADING_STRATEGY_PURR_EMA_SPAN 按币种覆盖:TRADING_STRATEGY_{SYMBOL}_{PARAM},支持 EMA_SPAN、STD_WINDOW、ADAPTIVE_THRESHOLD、MIN_ZSCORE_ABS、REVERSION_FACTOR、COOLDOWN_MINUTES、STOP_LOSS_PCT、MAX_HOLD_HOURS

代码内配置 (src/config.py)

HYPE/PURR 专用

常量 说明
HYPE_BASE_SYMBOL HYPE/USDC:USDC 基准币种
HYPE_ALT_SYMBOL PURR/USDC:USDC 目标币种
HYPE_CORR_THRESHOLD 0.5 相关系数阈值

WebSocket

常量 说明
WS_URL wss://api.hyperliquid.xyz/ws WebSocket 地址
WS_TIMEOUT 60 超时 (秒)
WS_HEALTH_MONITOR_TIMEOUT 15 假活判定超时 (秒)
WS_SUBSCRIBE_BATCH_SIZE 50 批量订阅大小,防限流
WS_SUBSCRIBE_BATCH_DELAY 0.1 批量订阅间隔 (秒)
WS_RECONNECT_* 重连延迟/倍数/抖动等

分析参数

常量 说明
ZSCORE_WINDOW 30 Z-score 计算窗口
BETA_WINDOW 100 OLS 回归窗口
SIGNAL_STRENGTH_THRESHOLDS strong: 2.5, medium: 2.0 信号强度分级阈值(|z|),弱信号由 .env TRADING_STRENGTH_SCALE_WEAK 等控制仓位缩放

数据自愈

常量 说明
HEALING_TIMEOUT_SECONDS 300 自愈超时 (秒)
HEALING_MAX_ITERATIONS 3 最大修复轮次
HEALING_FALLBACK_THRESHOLD 0.80 降级启动阈值 (80%)
HEALING_REJECT_THRESHOLD 0.60 拒绝启动阈值 (60%)

修改配置

  1. 环境变量:编辑 .env 或导出到 shell,重启服务生效
  2. 代码内常量:修改 src/config.pysrc/trading/config.py 中对应值

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跑步的技巧(滚动落地)

“滚动落地(rolling contact / rolling foot strike)”不是一种教条式的“脚法”,而是一种 让冲击沿着整只脚、整条后链逐级传递的落地机制。 它的核心不是“你先用哪儿着地”,而是: 你的脚落地之后,冲击是不是像轮子一样滚过去,而不是像锤子一样砸下去。 这就是滚动落地的本质。 一、什么叫“滚动落地”? 你可以把它理解成两种完全不同的落地方式: 1. 砸地(撞击式) 脚像锤子一样拍到地上: * 要么后跟先砸 * 要么前掌先戳 * 冲击集中在一个点 * 一个结构瞬间吃掉大部分载荷 结果就是: * 后跟砸 → 膝盖难受 * 前掌戳 → 前脚掌磨烂 * 都不是长跑友好模式 这叫 撞击式着地(impact strike)。 2. 滚地(滚动式) 脚像轮胎一样“滚”过地面: * 不是某一点硬砸 * 而是外侧中足先轻触 * 再向前滚到前掌 * 最后从大脚趾蹬离

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AMI的优越性

世界模型(World Models)的具体例子 如下,我按类型分类,便于理解。每类都附带实际实现、演示效果和应用场景。 1. Yann LeCun / Meta 的 JEPA 系列(最直接对应“世界模型”概念) 这些是 LeCun 主张的非生成式抽象预测世界模型代表。 * I-JEPA(Image JEPA,2023) 输入一张图像,模型把不同区域(context 和 target)编码成抽象表示,然后预测 target 的表示(不在像素级别重建)。 例子:给定一张遮挡了部分物体的图片,模型能预测“被遮挡物体的大致位置和属性”,构建对物体持久性和空间关系的理解。 这是一个“原始世界模型”,能学习物理常识(如物体不会凭空消失)。 * V-JEPA / V-JEPA 2(Video JEPA,

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什么是:“世界模型(World Models)”

世界模型(World Models) 是人工智能领域的一个核心概念,尤其在 Yann LeCun 等研究者推动的下一代 AI 架构中占据中心位置。它指的是 AI 系统在内部构建的对现实世界的抽象模拟或内部表示,让机器能够像人类或动物一样“理解”物理世界、预测未来、规划行动。 简单比喻 想象你闭上眼睛也能“看到”房间里的物体会如何移动、碰撞或掉落——这就是你大脑里的世界模型。AI 的世界模型就是类似的“数字孪生”(digital twin)或“内部模拟器”:它不是简单记住数据,而是学习世界的动态、因果关系和物理直觉(如重力、物体持久性、遮挡、因果等)。 为什么需要世界模型? 当前主流的大型语言模型(LLM) 擅长处理文本(统计模式预测),但存在根本局限: * 缺乏对物理世界的真正理解 → 容易“幻觉”、无法可靠规划。 * 样本效率低 → 人类/

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K线周期可配置化设计方案

K线周期可配置化设计方案 1. 背景与目标 当前 Beta 套利策略的 K 线周期硬编码为 "1h",分散在多个文件中。需要: 1. 将 K 线周期从 1h 改为 2h 2. 提取为环境变量 BETA_ARB_KLINE_INTERVAL,使其可在 .env 中配置 2. 影响范围分析 2.1 需要修改的文件(共 6 个) 文件 硬编码位置 修改内容 src/trading/config.py BetaArbConfig dataclass 新增 kline_interval 字段,

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