awesome-trading-strategy 0.1.0

Awesome Trading Strategy Skill - CLI tool for strategy management, journals, and signals

Trading Strategy (交易策略管理工具)

一个自动化命令行 (CLI) 工具，用于管理你的交易策略、记录交易日志以及生成交易表现复盘报告。

目前该项目使用 uv 进行环境和依赖管理。uv 是一个极其快速的 Python 包和项目管理器。

核心功能

• 策略管理：创建、查看、更新和列出你的各种交易策略。
• 交易日志 (Journaling)：详细记录你执行的每一笔交易，包括进出场逻辑、盈亏 (PnL)、多维度打分和情绪状态。
• 报告与复盘：根据已记录的交易事实，自动生成每周和每月的复盘日志与相关统计指标。
• 信号生成：基于技术指标自动生成买卖信号，支持双均线、海龟交易、组合策略等。

安装指南

方式一：开发模式 (推荐)

请确保你已经安装了 uv 工具，然后在这个项目根目录下执行以下命令：

uv sync

方式二：正式安装

通过 pip 安装发布版本：

pip install trading-strategy

# 首次使用需初始化用户数据目录
awesome-trading-strategy init

(注意：本项目要求 Python 3.12 及以上版本)

运行模式

本项目支持两种运行模式，数据存储位置不同：

模式	触发条件	数据目录
开发模式	uv run 或 pip install -e . 且当前目录有 trading.yaml	项目目录 ./data/
安装模式	pip install 后在任意目录运行	用户目录 ~/.awesome-trading-strategy/

数据目录结构

# 开发模式 - 项目目录
./configs/
├── trading.yaml           # 主配置
├── signal-params.yaml     # 信号参数
└── macro_state.yaml       # 宏观风控状态
./data/
├── journals/{YYYY-MM}/    # 交易日志
├── signals/{YYYY-MM}/     # 信号记录
├── strategies/custom/     # 自定义策略 (动态加载)
└── reviews/               # 复盘报告

# 安装模式 - 用户目录 (~/.awesome-trading-strategy/)
结构同上，init 时从项目 configs/ 复制默认配置

使用方法

开发模式

uv run python -m scripts.cli --help

安装模式

awesome-trading-strategy --help

常用命令示例

1. 创建新交易策略

# 开发模式
uv run python -m scripts.cli create-strategy --name "均线突破" --type "趋势" --markets "加密货币" --timeframes "1H,4H" --entry "价格突破阻力位" --stop "放在近期波段低点下方"

# 安装模式
awesome-trading-strategy create-strategy --name "均线突破" --type "趋势" --markets "加密货币" --timeframes "1H,4H" --entry "价格突破阻力位" --stop "放在近期波段低点下方"

2. 列出所有策略

uv run python -m scripts.cli list-strategies --status active

3. 查看某个策略详情

uv run python -m scripts.cli get-strategy --name "均线突破"

4. 更新一个策略

uv run python -m scripts.cli update-strategy --name "均线突破" --status active --reason "策略已回测，准备部署实盘"

5. 记录一笔真实交易 (日志)

uv run python -m scripts.cli record-trade --symbol "BTCUSDT" --direction "long" --entry-price "60000" --exit-price "65000" --strategy "均线突破" --size "0.1"

6. 查询过去的交易记录

uv run python -m scripts.cli query-journals --strategy "均线突破" --result "win"

7. 生成复盘报告

uv run python -m scripts.cli generate-review --type weekly --week "this"
uv run python -m scripts.cli generate-review --type monthly --month "last"

全局可选参数

• --format [json|markdown]：选择终端的文本输出格式 (默认格式是 json)。
• --config：提供一个自定义 .yaml 配置文件的路径。

例如 (使用 Markdown 格式让输出更易读)：

uv run python -m scripts.cli --format markdown list-strategies

项目结构概览

trading-strategy/
├── scripts/                # 核心 Python 模块
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py              # 命令行入口
│   ├── config.py           # 配置加载器
│   ├── strategy_manager.py # 策略管理
│   ├── journal_manager.py  # 日志管理
│   ├── signal_manager.py   # 信号管理
│   ├── signal_engine.py    # 信号引擎
│   ├── risk_filter.py      # 风控过滤
│   ├── review_generator.py # 复盘生成
│   └── resources/          # 包内置资源 (随包安装)
│       └── templates/      # 模板文件
├── configs/                # 配置文件
│   ├── trading.yaml        # 主配置
│   ├── signal-params.yaml  # 信号参数
│   └── macro_state.yaml    # 宏观风控状态
├── data/                   # 数据存储 (开发模式)
│   ├── journals/
│   ├── signals/
│   ├── strategies/custom/
│   └── reviews/
├── references/             # 文档说明
├── examples/               # 示例数据
├── docs/                   # 文档
└── pyproject.toml          # 项目配置

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信号系统

内置策略

策略名称	说明	适用场景
ma_crossover	双均线交叉（纯K线分析）	趋势行情
ma_position_aware	持仓感知均线策略	结合实际仓位决策
turtle	海龟交易/唐奇安通道	突破行情
rsi	RSI 超买超卖	震荡行情
macd	MACD 交叉	趋势确认
bollinger	布林带突破	波动率交易
composite	技术+新闻组合	需要消息面过滤

信号生成示例

# 1. 首先获取市场数据（需要安装 ccxt: uv add ccxt）
uv run python scripts/fetch_data.py --symbol BTC/USDT --timeframe 4h --output data/btc_latest.yaml

# 2. 生成信号
uv run python -m scripts.cli generate-signals \
  --symbols "BTC/USDT" \
  --strategy ma_crossover \
  --data-file data/btc_latest.yaml \
  --save

# 2b. 多文件导入（K线+新闻自动合并）
uv run python -m scripts.cli generate-signals \
  --symbols "BTC/USDT" \
  --strategy news_sentiment \
  --data-file data/btc_latest.yaml \
  --data-file data/news.yaml \
  --save

# 3. 查看历史信号
uv run python -m scripts.cli list-signals --symbol BTC/USDT

风控管理

# 查看当前风控状态
uv run python -m scripts.cli get-macro-state

# 暂停所有交易
uv run python -m scripts.cli set-macro-state --risk-on false

# 恢复交易
uv run python -m scripts.cli set-macro-state --risk-on true

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文档索引

新手必读

文档	说明
新手完全指南	从零开始使用本项目的完整教程
系统完整指南	核心文档：所有功能模块详解、业务逻辑、功能关联图谱
数据导入规范	详细的数据格式说明和获取方法
策略迭代指南	如何持续优化和迭代策略

测试数据

文件	说明
examples/README.md	测试数据索引
examples/ma_crossover_long.yaml	双均线做多信号示例
examples/position_aware_example.yaml	持仓感知策略示例
examples/turtle_long.yaml	海龟策略突破示例
examples/composite_blocked.yaml	组合策略过滤示例

参考文档

文档	说明
信号使用指南	信号系统详细说明
数据适配指南	数据适配器开发指南
策略模板	创建策略的模板
交易日志模板	交易日志格式

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快速开始

# 1. 安装依赖
uv sync

# 2. 列出可用策略引擎
uv run python -m scripts.cli list-strategy-engines

# 3. 使用示例数据测试
uv run python -m scripts.cli generate-signals \
  --symbols "BTC/USDT" \
  --strategy ma_crossover \
  --data-file examples/ma_crossover_long.yaml

# 3b. 多文件导入示例（新闻情绪策略）
uv run python -m scripts.cli generate-signals \
  --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" \
  --strategy news_sentiment \
  --data-file examples/news_sentiment_test.yaml

# 4. 创建你的第一个策略
uv run python -m scripts.cli create-strategy \
  --name "我的策略" \
  --type "趋势" \
  --markets "加密货币" \
  --timeframes "4H" \
  --entry "突破前高" \
  --stop "放在支撑位下方"

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许可证

MIT License