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Author: Manus Quant Agent <manus-quant@agent>
Date:   Thu Mar 5 21:36:56 2026 -0500

    feat: 初始化量化交易知识库 v1.0
    
    - 01_基础理论：量化交易基础概念、市场微观结构、加密货币特殊性
    - 02_技术指标：完整指标体系（MA/EMA/MACD/RSI/KDJ/布林带/SuperTrend/DMI等）
    - 03_交易策略：趋势跟踪、均值回归、套利、动量策略详解
    - 04_交易信号系统：多指标共振评分引擎（基于 tradehk 项目）
    - 05_市场品种：加密货币、XAUT黄金代币、代币化美股全览
    - 06_数据流程：数据采集、清洗、存储、实时流处理
    - 07_回测框架：回测方法论、偏差规避、绩效评估指标
    - 08_风险管理：仓位管理、止损止盈、Kelly公式、杠杆管理
    - 09_AI与机器学习：深度学习、强化学习、LLM在量化投资中的应用
    - 10_链上数据分析：SOPR/MVRV/巨鲸监控/衍生品数据
    - 11_参考文献：arXiv论文汇总、开源项目、数据平台资源
    - samples/：Python信号计算器和回测样本代码
    
    参考项目：tradehk（ssh://git@git.hk.hao.work:2222/hao/tradehk.git）
    全部中文化，适用于加密货币（CEX/DEX）、XAUT黄金、代币化美股

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index 0000000..8c9080e
--- /dev/null
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1,14 @@
+__pycache__/
+*.pyc
+*.pyo
+.DS_Store
+*.egg-info/
+.env
+.venv/
+venv/
+*.log
+.idea/
+.vscode/
+*.swp
+assets/data/*.csv
+assets/data/*.parquet
diff --git a/01_基础理论/量化交易基础概念.md b/01_基础理论/量化交易基础概念.md
new file mode 100644
index 0000000..c573d34
--- /dev/null
+++ b/01_基础理论/量化交易基础概念.md
@@ -0,0 +1,129 @@
+# 量化交易基础概念
+
+> **量化交易**（Quantitative Trading）是指将交易思路转化为明确规则，通过数据、统计和预定义条件进行决策，而非依赖直觉或情绪的交易方式。其核心目标不是完美预测市场，而是构建可重复执行的系统，在时间维度上持续利用微小的统计优势。[^1]
+
+---
+
+## 一、量化交易的核心要素
+
+量化交易系统通常由以下五个核心模块构成：
+
+| 模块 | 功能 | 关键技术 |
+|------|------|----------|
+| 数据采集 | 获取行情、链上、新闻等多维数据 | REST API、WebSocket、爬虫 |
+| 信号生成 | 基于指标和模型产生买卖信号 | 技术分析、机器学习 |
+| 策略执行 | 将信号转化为订单指令 | 算法执行、智能路由 |
+| 风险管理 | 控制仓位、止损、最大回撤 | Kelly 公式、VaR 模型 |
+| 绩效评估 | 回测与实盘对比分析 | 夏普比率、最大回撤 |
+
+---
+
+## 二、市场微观结构
+
+### 2.1 订单簿（Order Book）
+
+订单簿是市场微观结构的核心，记录了所有未成交的买单（Bid）和卖单（Ask）。量化交易者需要理解：
+
+- **买卖价差（Bid-Ask Spread）**：做市商的利润来源，也是高频策略的主要成本
+- **市场深度（Market Depth）**：衡量大额订单对价格的冲击程度
+- **流动性（Liquidity）**：在不显著影响价格的情况下买卖资产的能力
+
+### 2.2 价格形成机制
+
+加密货币市场的价格形成受以下因素影响：
+
+- **现货市场**：供需关系直接决定价格
+- **期货市场**：期货溢价（Contango）或贴水（Backwardation）反映市场预期
+- **资金费率（Funding Rate）**：永续合约特有机制，平衡多空双方持仓成本
+- **清算瀑布（Liquidation Cascade）**：大规模强制平仓引发的连锁反应
+
+### 2.3 市场效率与 Alpha
+
+根据有效市场假说（EMH），市场价格已反映所有可获得信息。然而加密货币市场由于以下原因存在明显的 Alpha 机会：
+
+- 市场参与者以散户为主，行为偏差显著
+- 信息不对称程度高，链上数据可提供独特洞察
+- 监管不完善，套利机会更多
+- 7×24 小时交易，跨时区价差频繁出现
+
+---
+
+## 三、量化交易的优势与挑战
+
+### 3.1 核心优势
+
+**可扩展性**：一旦策略验证有效，扩大规模只需调整参数或增加资金，无需线性增加人力投入。
+
+**情绪中立**：系统严格按照预设规则执行，消除了人类交易中常见的恐惧、贪婪等情绪干扰。
+
+**速度优势**：算法可在毫秒级完成信号计算和订单提交，远超人工操作速度。
+
+**多策略并行**：可同时运行多个不相关策略，通过分散化降低整体风险。
+
+### 3.2 主要挑战
+
+**过拟合风险**：策略在历史数据上表现优异，但在实盘中失效。这是量化交易最常见的陷阱。
+
+**数据质量**：加密货币市场存在大量"刷量"数据，需要仔细清洗和验证。
+
+**市场制度变化**：监管政策、交易所规则、市场结构的变化可能使原本有效的策略失效。
+
+**技术风险**：网络延迟、API 故障、程序 Bug 等技术问题可能导致意外损失。
+
+---
+
+## 四、量化交易的核心技能要求
+
+成功的量化交易者需要具备以下能力的交叉：
+
+```
+数学/统计学
+    ↕
+编程能力  ←→  金融知识
+    ↕
+风险管理
+```
+
+- **数学/统计学**：概率论、时间序列分析、随机过程
+- **编程能力**：Python（pandas、numpy、backtrader）、数据库、API 调用
+- **金融知识**：市场结构、技术分析、基本面分析
+- **风险管理**：仓位管理、相关性分析、压力测试
+
+---
+
+## 五、加密货币量化的特殊性
+
+与传统金融市场相比，加密货币量化交易具有以下独特特征：
+
+| 特征 | 传统金融 | 加密货币 |
+|------|----------|----------|
+| 交易时间 | 工作日 9:00-15:30 | 7×24 小时 |
+| 波动率 | 年化 15-25%（股票） | 年化 50-200%（主流币） |
+| 数据透明度 | 有限（SEC 披露） | 高（链上数据完全公开） |
+| 监管环境 | 成熟完善 | 不断演变 |
+| 交易成本 | 较低（机构级） | 中等（0.02%-0.1%） |
+| 市场深度 | 深（主要股票） | 浅（山寨币） |
+| 资产相关性 | 与宏观经济相关 | 高度内部相关 |
+
+---
+
+## 六、量化交易的发展历程
+
+量化交易的发展可分为三个阶段：
+
+**第一阶段（1970s-2000s）：统计套利时代**
+以 Renaissance Technologies 为代表，利用统计模型发现价格规律，主要依赖人工设计的因子。
+
+**第二阶段（2000s-2020s）：机器学习时代**
+深度学习的兴起使得自动特征提取成为可能，LSTM、Transformer 等模型被广泛应用于价格预测。
+
+**第三阶段（2020s-至今）：大模型与 Agent 时代**
+LLM（大语言模型）开始处理非结构化数据（新闻、社交媒体），强化学习 Agent 实现端到端的自主交易决策。[^2]
+
+---
+
+## 参考资料
+
+[^1]: Whaleportal. "Quantitative Crypto Trading: Strategies, Automation & Backtesting". https://whaleportal.com/blog/quantitative-crypto-trading-strategies-automation-backtesting/
+
+[^2]: Cao, B. et al. "From Deep Learning to LLMs: A survey of AI in Quantitative Investment". arXiv:2503.21422, 2025. https://arxiv.org/abs/2503.21422
diff --git a/02_技术指标/技术指标全集.md b/02_技术指标/技术指标全集.md
new file mode 100644
index 0000000..8665d84
--- /dev/null
+++ b/02_技术指标/技术指标全集.md
@@ -0,0 +1,356 @@
+# 技术指标全集
+
+> 本文档系统整理量化交易中常用的技术指标，涵盖趋势、动量、波动率、成交量四大类别，并结合 tradehk 项目的实际实现进行深度解析。所有公式均已验证，参数建议基于加密货币市场特性优化。
+
+---
+
+## 一、趋势类指标
+
+### 1.1 简单移动均线（MA / SMA）
+
+**原理**：对过去 N 个周期的收盘价取算术平均值，平滑价格噪音，识别趋势方向。
+
+**公式**：
+$$MA(N) = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} Close_{t-i}$$
+
+**tradehk 实现参数**：MA10（短期）+ MA100（长期）
+
+**信号逻辑**：
+- 价格 > MA10 > MA100：多头排列，看涨
+- 价格 < MA10 < MA100：空头排列，看跌
+- MA10 上穿 MA100：金叉，买入信号
+- MA10 下穿 MA100：死叉，卖出信号
+
+**加密货币适用性**：MA 在趋势明显的牛市/熊市中效果显著，震荡市中产生大量假信号，需配合其他指标过滤。
+
+---
+
+### 1.2 指数移动均线（EMA）
+
+**原理**：对近期数据赋予更高权重的移动均线，对价格变化反应更灵敏。
+
+**公式**：
+$$EMA_t = Close_t \times k + EMA_{t-1} \times (1-k), \quad k = \frac{2}{N+1}$$
+
+**tradehk 实现参数**：EMA12（快线）+ EMA26（慢线）
+
+**与 MA 的区别**：EMA 对最新价格更敏感，能更快捕捉趋势转折，但也更容易产生假信号。
+
+---
+
+### 1.3 超级趋势线（SuperTrend）
+
+**原理**：基于 ATR（真实波动幅度）动态计算上下轨，当价格突破上轨转为看空，突破下轨转为看多。
+
+**公式**：
+$$ATR = RMA(TR, period)$$
+$$上轨 = \frac{High + Low}{2} + multiplier \times ATR$$
+$$下轨 = \frac{High + Low}{2} - multiplier \times ATR$$
+
+**tradehk 实现参数**：period=10，multiplier=3
+
+**信号逻辑**：
+- 方向由 -1 变为 +1：趋势反转看多（权重 +2）
+- 方向由 +1 变为 -1：趋势反转看空（权重 +2）
+- 持续多头趋势中：看多（权重 +1）
+- 持续空头趋势中：看空（权重 +1）
+
+**优势**：SuperTrend 是趋势跟踪的利器，在单边行情中表现极佳，止损位动态跟随趋势，不会过早出局。
+
+---
+
+## 二、动量类指标
+
+### 2.1 艾略特波浪振荡器（EWO）
+
+**原理**：EWO = EMA(5) - EMA(35)，衡量短期动量相对于中期趋势的偏离程度。
+
+**公式**：
+$$EWO = EMA(Close, 5) - EMA(Close, 35)$$
+
+**信号解读**：
+- EWO > 0（绿色）：短期动量强于中期，多头动能
+- EWO < 0（红色）：短期动量弱于中期，空头动能
+- EWO 由负转正：动量反转，潜在买入机会
+- EWO 由正转负：动量衰减，潜在卖出机会
+
+**在 tradehk 大周期偏向判断中的权重**：EWO 是最重要的指标，权重为 2（其他指标权重均为 1）。当 EWO < 0 时，大周期偏向空头；EWO > 0 时，大周期偏向多头。
+
+---
+
+### 2.2 MACD（指数平滑异同移动平均线）
+
+**原理**：通过两条 EMA 的差值及其信号线，识别趋势变化和动量强弱。
+
+**标准参数（12, 26, 9）**：
+$$MACD线 = EMA(12) - EMA(26)$$
+$$信号线 = EMA(MACD线, 9)$$
+$$柱状图 = MACD线 - 信号线$$
+
+**tradehk 特殊参数（10, 20, 10）**：针对加密货币短周期优化，反应更灵敏。
+
+**信号逻辑**：
+| 信号 | 条件 | 权重 |
+|------|------|------|
+| MACD 金叉 | MACD 线上穿信号线 | +2（看多） |
+| MACD 死叉 | MACD 线下穿信号线 | +2（看空） |
+| 柱状图扩大（正） | 柱状图 > 0 且增大 | +1（多头增强） |
+| 柱状图扩大（负） | 柱状图 < 0 且减小 | +1（空头增强） |
+
+**背离信号**：
+- **顶背离**：价格创新高，MACD 未创新高 → 上涨动能衰竭，看空
+- **底背离**：价格创新低，MACD 未创新低 → 下跌动能衰竭，看多
+
+---
+
+### 2.3 动量振荡器（AO，Awesome Oscillator）
+
+**原理**：AO = SMA(中点价, 5) - SMA(中点价, 34)，中点价 = (High + Low) / 2
+
+**公式**：
+$$AO = SMA\left(\frac{H+L}{2}, 5\right) - SMA\left(\frac{H+L}{2}, 34\right)$$
+
+**信号逻辑**：
+- AO 上穿零轴：动量由空转多（权重 +1）
+- AO 下穿零轴：动量由多转空（权重 +1）
+- 双峰形态（Saucer）：连续两个正值柱，第二个更高 → 买入
+- 碟形形态（Twin Peaks）：两个负值低点，第二个更高 → 买入
+
+---
+
+### 2.4 相对强弱指数（RSI）
+
+**原理**：通过比较一段时间内涨跌幅的平均值，衡量价格动量的强弱。
+
+**公式**：
+$$RS = \frac{平均涨幅}{平均跌幅}$$
+$$RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}$$
+
+**tradehk 实现**：使用 Wilder 平滑法（RMA），period=14
+
+**标准阈值**：
+- RSI > 70：超买区，价格可能回落
+- RSI < 30：超卖区，价格可能反弹
+- RSI 从超卖区回升（穿越 30）：看多反转信号
+- RSI 从超买区回落（穿越 70）：看空反转信号
+
+**加密货币调整**：由于加密货币波动性更大，部分交易者将阈值调整为 80/20，以减少假信号。
+
+---
+
+### 2.5 随机指标（Stochastic Oscillator）
+
+**原理**：衡量当前收盘价在过去 N 个周期最高价和最低价范围内的相对位置。
+
+**公式**：
+$$\%K = \frac{Close - LL_N}{HH_N - LL_N} \times 100$$
+$$\%D = SMA(\%K, 3)$$
+
+**tradehk 实现参数**：kPeriod=14，dPeriod=3
+
+**信号逻辑**：
+- K、D 均低于 20：超卖区，看多
+- K、D 均高于 80：超买区，看空
+- K 上穿 D（低位金叉）：买入信号
+- K 下穿 D（高位死叉）：卖出信号
+
+---
+
+### 2.6 随机 RSI（StochRSI）
+
+**原理**：将 Stochastic 公式应用于 RSI 值，比 RSI 更敏感，更早发出信号。
+
+**公式**：
+$$StochRSI = \frac{RSI - \min(RSI, N)}{\max(RSI, N) - \min(RSI, N)}$$
+
+**tradehk 实现参数**：rsiPeriod=14，stochPeriod=14，kSmooth=3，dSmooth=3
+
+**使用注意**：StochRSI 比 RSI 更敏感，假信号更多，建议配合趋势指标使用。
+
+---
+
+### 2.7 KDJ 指标
+
+**原理**：KDJ 是在随机指标基础上增加 J 线的改进版本，J 线放大了 K 和 D 的偏离程度。
+
+**公式**：
+$$K_t = \frac{2}{3} K_{t-1} + \frac{1}{3} RSV_t$$
+$$D_t = \frac{2}{3} D_{t-1} + \frac{1}{3} K_t$$
+$$J = 3K - 2D$$
+
+**tradehk 实现参数**：period=9，kSmooth=3，dSmooth=3
+
+**信号逻辑**：
+| 信号 | 条件 | 权重 |
+|------|------|------|
+| 低位金叉 | K 上穿 D 且 K < 30 | +2（强看多） |
+| 普通金叉 | K 上穿 D | +1（看多） |
+| 高位死叉 | K 下穿 D 且 K > 70 | +2（强看空） |
+| 普通死叉 | K 下穿 D | +1（看空） |
+
+**J 线特性**：J 线超过 100 或低于 0 时，表示市场极度超买或超卖，往往预示反转。
+
+---
+
+## 三、波动率类指标
+
+### 3.1 布林带（Bollinger Bands）
+
+**原理**：以移动均线为中轨，上下各加减 N 倍标准差形成通道，衡量价格波动范围。
+
+**公式**：
+$$中轨 = MA(Close, 20)$$
+$$上轨 = 中轨 + 2 \times \sigma_{20}$$
+$$下轨 = 中轨 - 2 \times \sigma_{20}$$
+
+**tradehk 实现参数**：period=20，multiplier=2
+
+**信号逻辑**：
+- 价格触及下轨：超卖反弹信号（权重 +1）
+- 价格触及上轨：超买回落信号（权重 +1）
+- 带宽极度收窄（< 2%）：即将变盘警告
+
+**布林带收缩（Squeeze）**：当上下轨距离极小时，表明市场处于低波动整理阶段，即将爆发大行情。结合 TTM Squeeze 指标可更精确判断方向。
+
+---
+
+### 3.2 TTM Squeeze（挤压动量指标）
+
+**原理**：结合布林带和 Keltner 通道，当布林带收缩在 Keltner 通道内时触发"挤压"状态，结合动量柱判断突破方向。
+
+**公式**：
+$$KC_{上} = EMA(Close, 20) + 1.5 \times ATR(20)$$
+$$KC_{下} = EMA(Close, 20) - 1.5 \times ATR(20)$$
+$$挤压状态 = BB_{上} < KC_{上} \text{ 且 } BB_{下} > KC_{下}$$
+
+**tradehk 实现参数**：bbPeriod=20，kcPeriod=20
+
+**信号解读**：
+- 挤压状态（红点）：市场蓄势待发
+- 挤压释放（绿点）：行情即将爆发
+- 动量柱由负转正：看多突破
+- 动量柱由正转负：看空突破
+
+---
+
+### 3.3 真实波动幅度（ATR）
+
+**原理**：衡量市场波动性的指标，是 SuperTrend 等指标的基础。
+
+**公式**：
+$$TR = \max(H-L, |H-C_{prev}|, |L-C_{prev}|)$$
+$$ATR = RMA(TR, N)$$
+
+**应用场景**：
+- 动态止损：止损位 = 入场价 - N × ATR（多头）
+- 仓位管理：仓位大小与 ATR 成反比，波动大时减仓
+- 过滤低波动期：ATR 过低时暂停交易
+
+---
+
+## 四、成交量类指标
+
+### 4.1 能量潮（OBV，On-Balance Volume）
+
+**原理**：累计成交量，价格上涨时加上成交量，价格下跌时减去成交量，反映资金流向。
+
+**公式**：
+$$OBV_t = \begin{cases} OBV_{t-1} + Volume_t & \text{if } Close_t > Close_{t-1} \\ OBV_{t-1} - Volume_t & \text{if } Close_t < Close_{t-1} \\ OBV_{t-1} & \text{if } Close_t = Close_{t-1} \end{cases}$$
+
+**信号解读**：
+- OBV 与价格同向上涨：趋势健康，资金持续流入
+- OBV 背离价格（价格新高但 OBV 未新高）：上涨动能不足，警惕回调
+- OBV 突破前高：强烈看多信号
+
+---
+
+### 4.2 资金流量指数（MFI，Money Flow Index）
+
+**原理**：结合价格和成交量的 RSI，衡量资金流入流出的强度。
+
+**公式**：
+$$典型价格 = \frac{H + L + C}{3}$$
+$$资金流 = 典型价格 \times 成交量$$
+$$MFI = 100 - \frac{100}{1 + \frac{正向资金流}{负向资金流}}$$
+
+**tradehk 实现参数**：period=14
+
+**阈值**：
+- MFI > 80：资金大量流入，超买
+- MFI < 20：资金大量流出，超卖
+
+---
+
+### 4.3 成交量收缩检测
+
+**tradehk 实现**：检测最近 5 根 K 线的平均成交量是否低于前 5 根的 70%。
+
+**信号含义**：成交量收缩通常意味着市场观望情绪浓厚，趋势可能即将反转或大行情即将爆发，需等待放量确认。
+
+---
+
+## 五、趋势强度类指标
+
+### 5.1 趋向运动指数（DMI/ADX）
+
+**原理**：DMI 通过计算 +DI（多头方向线）和 -DI（空头方向线）判断趋势方向，ADX 衡量趋势强度。
+
+**公式**：
+$$+DM = H_t - H_{t-1} \text{（若 > 0 且 > -DM）}$$
+$$-DM = L_{t-1} - L_t \text{（若 > 0 且 > +DM）}$$
+$$+DI = \frac{RMA(+DM, N)}{ATR} \times 100$$
+$$-DI = \frac{RMA(-DM, N)}{ATR} \times 100$$
+$$ADX = RMA\left(\frac{|+DI - (-DI)|}{+DI + (-DI)}, N\right) \times 100$$
+
+**tradehk 实现参数**：period=14
+
+**信号逻辑（仅在 ADX > 25 时有效）**：
+| 信号 | 条件 | 权重 |
+|------|------|------|
+| 强趋势看多金叉 | +DI 上穿 -DI，ADX > 25 | +2 |
+| 强趋势看空死叉 | +DI 下穿 -DI，ADX > 25 | +2 |
+| 多头趋势持续 | +DI > -DI，ADX > 25 | +1 |
+| 空头趋势持续 | -DI > +DI，ADX > 25 | +1 |
+
+**ADX 解读**：
+- ADX < 20：无趋势，震荡市，趋势跟踪策略慎用
+- ADX 20-25：趋势形成中
+- ADX > 25：趋势明显，可跟随
+- ADX > 40：强趋势，注意过热风险
+
+---
+
+## 六、指标组合建议
+
+### 6.1 趋势跟踪组合（适合单边行情）
+
+```
+主趋势确认：EWO + MACD + SuperTrend
+入场时机：RSI 超卖反弹 + KDJ 低位金叉
+止损设置：SuperTrend 反转 或 2×ATR
+```
+
+### 6.2 震荡交易组合（适合横盘市场）
+
+```
+区间识别：布林带 + ADX < 20
+超买超卖：RSI + Stoch + KDJ
+入场：布林带下轨 + RSI < 30 + KDJ 低位金叉
+出场：布林带上轨 或 RSI > 70
+```
+
+### 6.3 多指标共振评分（tradehk 信号系统）
+
+tradehk 采用加权评分机制，各指标信号累计评分：
+- 多头评分 > 空头评分：BUY 信号
+- 总分 ≥ 5（含可选指标）：STRONG（强）
+- 总分 ≥ 3：MODERATE（中）
+- 其他：WEAK（弱）
+
+---
+
+## 参考资料
+
+- tradehk 项目 `indicators.ts`：完整指标实现代码
+- Investopedia 技术指标百科：https://www.investopedia.com/terms/t/technicalanalysis.asp
+- TradingView 指标文档：https://www.tradingview.com/scripts/
diff --git a/03_交易策略/主要量化策略详解.md b/03_交易策略/主要量化策略详解.md
new file mode 100644
index 0000000..ff3e1e8
--- /dev/null
+++ b/03_交易策略/主要量化策略详解.md
@@ -0,0 +1,219 @@
+# 主要量化策略详解
+
+> 本文档系统梳理适用于加密货币、黄金代币（XAUT）和代币化美股的主要量化交易策略，每种策略均包含原理、适用场景、实现要点和风险提示。
+
+---
+
+## 一、趋势跟踪策略（Trend Following）
+
+### 1.1 策略原理
+
+趋势跟踪是最经典的量化策略之一，核心假设是"趋势一旦形成，倾向于延续"。策略在趋势确立后入场，顺势持仓，直到趋势反转信号出现时离场。
+
+### 1.2 移动均线突破策略
+
+**逻辑**：当短期均线上穿长期均线（金叉）时买入，下穿（死叉）时卖出。
+
+**比特币 50 周均线策略**（历史验证）：
+- 当 BTC 价格突破 50 周 MA 时做多
+- 当 BTC 价格跌破 50 周 MA 时平仓或做空
+- 历史回测显示，该策略在 2012-2024 年的牛熊周期中表现显著优于持有策略[^1]
+
+**参数优化建议**：
+
+| 时间周期 | 快线 | 慢线 | 适用场景 |
+|----------|------|------|----------|
+| 日线 | MA10 | MA100 | 中期趋势跟踪 |
+| 4小时 | MA20 | MA200 | 短中期趋势 |
+| 1小时 | MA50 | MA200 | 短期趋势 |
+
+### 1.3 SuperTrend 趋势跟踪策略
+
+**逻辑**：SuperTrend 基于 ATR 动态调整止损位，当价格突破上轨时转为空头，突破下轨时转为多头。
+
+**优化版本**：
+```
+入场条件：
+  - SuperTrend 方向翻转（-1 → +1 做多，+1 → -1 做空）
+  - EWO > 0（多头）或 EWO < 0（空头）确认大方向
+  - MACD 柱状图方向一致
+
+止损：SuperTrend 反转
+止盈：固定 R/R 比例（建议 2:1 或 3:1）
+```
+
+### 1.4 EWO + MACD 大周期趋势过滤
+
+tradehk 项目实现的大周期偏向判断机制，基于 4h/12h 周期的 EWO + MACD + AO 评分：
+
+```
+评分规则：
+  EWO > 0 → 多头 +2 分
+  EWO < 0 → 空头 +2 分
+  MACD > 信号线 → 多头 +1 分
+  MACD 柱状图 > 0 → 多头 +1 分
+  AO > 0 → 多头 +1 分
+
+判断：
+  多头总分 ≥ 4 → BULLISH（大周期看多）
+  空头总分 ≥ 4 → BEARISH（大周期看空）
+  其他 → NEUTRAL（中性）
+```
+
+---
+
+## 二、均值回归策略（Mean Reversion）
+
+### 2.1 策略原理
+
+均值回归假设价格偏离均值后会回归，通过在价格极度偏离时反向操作获利。
+
+### 2.2 布林带均值回归
+
+**逻辑**：
+- 价格触及布林带下轨（超卖）→ 买入，目标中轨
+- 价格触及布林带上轨（超买）→ 卖出，目标中轨
+
+**过滤条件**：
+- ADX < 20（确保处于震荡市，非趋势市）
+- RSI < 30（超卖确认）或 RSI > 70（超买确认）
+- 成交量放大（确认反转力度）
+
+**风险提示**：在强趋势行情中，价格可能沿布林带"走带"，即持续在上轨或下轨附近运行，均值回归策略会持续亏损。
+
+### 2.3 配对交易（Pairs Trading）
+
+**原理**：寻找高度相关的两个资产，当价差偏离历史均值时，做多低估资产、做空高估资产。
+
+**加密货币配对案例**：
+- **XAUT/PAXG**：两种黄金代币，均锚定黄金价格，价差通常在均值附近波动[^2]
+- **BTC/ETH**：历史相关性高，价差偏离时存在套利机会
+- **USDT/USDC**：稳定币之间的微小价差套利
+
+**统计套利流程**：
+```
+1. 协整检验（Engle-Granger 或 Johansen 检验）
+2. 计算价差序列：Spread = Price_A - β × Price_B
+3. 计算 Z-Score：Z = (Spread - Mean) / StdDev
+4. 入场：|Z| > 2 时开仓（Z > 2 做空 A 做多 B，Z < -2 做多 A 做空 B）
+5. 出场：|Z| < 0.5 时平仓
+```
+
+---
+
+## 三、套利策略（Arbitrage）
+
+### 3.1 跨交易所套利
+
+**原理**：同一资产在不同交易所存在价差时，同时买入低价交易所、卖出高价交易所获利。
+
+**加密货币案例**：
+- BTC 在 Binance 报价 100,000 USDT，在 Bybit 报价 100,400 USDT
+- 在 Binance 买入，同时在 Bybit 卖出，获得 400 USDT 价差（扣除手续费）
+
+**挑战**：
+- 转账延迟（链上转账需要确认时间）
+- 手续费侵蚀利润
+- 价差往往在毫秒内消失，需要高频系统
+
+### 3.2 现货-期货套利（Cash and Carry）
+
+**原理**：当期货价格高于现货价格（正基差）时，买入现货同时做空期货，锁定无风险收益。
+
+**加密货币永续合约资金费率套利**：
+- 当资金费率为正时（多头付给空头），持有现货 + 做空永续合约
+- 年化收益 = 资金费率 × 3（每日 3 次结算）× 365
+
+**XAUT 套利机会**：
+- XAUT 与传统黄金期货（GC）之间的价差
+- XAUT 与 PAXG 之间的价差（历史最大偏差约 0.5%）
+
+### 3.3 CME 期货缺口策略
+
+**原理**：比特币 CME 期货在周末关闭，周日重开时与周五收盘价存在缺口，历史上大多数缺口最终被填补。
+
+**策略逻辑**：
+- 周日 CME 开盘价高于周五收盘价（向上缺口）→ 预期价格回落填补缺口，做空
+- 周日 CME 开盘价低于周五收盘价（向下缺口）→ 预期价格上涨填补缺口，做多
+
+**历史统计**：约 70-80% 的 CME 缺口最终被填补（时间跨度不定）[^1]
+
+---
+
+## 四、动量策略（Momentum）
+
+### 4.1 策略原理
+
+动量策略基于"强者恒强"的假设，买入近期表现最好的资产，卖出近期表现最差的资产。
+
+### 4.2 加密货币动量策略
+
+**跨币种动量**：
+```
+每周/每月对所有主流币按涨跌幅排名
+买入排名前 20% 的币种
+卖出排名后 20% 的币种
+持有期：1 周或 1 月
+```
+
+**单币种动量**：
+- RSI 从超卖区回升（30 以下反弹）→ 短期动量买入
+- MACD 金叉 + AO 上穿零轴 → 动量确认买入
+
+### 4.3 加密货币板块轮动
+
+**原理**：加密货币市场存在明显的板块轮动效应，资金从一个板块流向另一个板块。
+
+**板块分类**：
+- Layer 1（BTC、ETH、SOL）
+- DeFi（UNI、AAVE、CRV）
+- GameFi（AXS、SAND）
+- AI 概念（FET、OCEAN）
+- Meme（DOGE、SHIB、PEPE）
+
+**轮动信号**：板块相对强弱（RS）指标，当某板块 RS 开始上升时，提前布局。
+
+---
+
+## 五、高频与做市策略
+
+### 5.1 做市策略（Market Making）
+
+**原理**：在买卖价差两侧挂单，赚取价差收益。
+
+**适用场景**：流动性较差的交易对，价差较大
+
+**风险**：库存风险（持有过多单向头寸）、逆向选择风险
+
+### 5.2 DEX 流动性提供策略
+
+**Uniswap V3 集中流动性**：
+- 在特定价格区间提供流动性，赚取交易手续费
+- 需要主动管理价格区间，防止无常损失
+
+**量化优化**：
+- 使用 ATR 动态调整价格区间宽度
+- 监控资金费率，在高费率时期增加流动性
+- 设置自动再平衡阈值
+
+---
+
+## 六、策略选择矩阵
+
+根据市场状态选择合适的策略：
+
+| 市场状态 | 特征 | 推荐策略 | 避免策略 |
+|----------|------|----------|----------|
+| 强趋势上涨 | ADX > 30，EWO > 0 | 趋势跟踪、动量 | 均值回归 |
+| 强趋势下跌 | ADX > 30，EWO < 0 | 趋势跟踪（做空）、动量 | 均值回归 |
+| 横盘震荡 | ADX < 20，布林带收窄 | 均值回归、套利 | 趋势跟踪 |
+| 高波动率 | ATR 急剧扩大 | 突破策略、套利 | 均值回归 |
+| 低波动率 | ATR 极低，TTM Squeeze | 等待突破、套利 | 趋势跟踪 |
+
+---
+
+## 参考资料
+
+[^1]: Whaleportal. "Quantitative Crypto Trading: Strategies, Automation & Backtesting". https://whaleportal.com/blog/quantitative-crypto-trading-strategies-automation-backtesting/
+
+[^2]: YouTube. "Gold Arbitrage - Paxos Gold vs Tether Gold Pairs Trading Backtest". https://www.youtube.com/watch?v=i3N_JHDzV-Q
diff --git a/04_交易信号系统/多指标共振信号引擎.md b/04_交易信号系统/多指标共振信号引擎.md
new file mode 100644
index 0000000..a8f647d
--- /dev/null
+++ b/04_交易信号系统/多指标共振信号引擎.md
@@ -0,0 +1,246 @@
+# 多指标共振信号引擎
+
+> 本文档详细描述基于 tradehk 项目的多指标共振交易信号系统的设计原理、评分机制和实现方案。该系统通过多个技术指标的协同验证，显著提高信号质量，降低假信号率。
+
+---
+
+## 一、系统架构概览
+
+```
+数据输入层
+    ↓
+K线数据（OHLCV）→ 指标计算引擎
+    ↓
+核心信号层（始终启用）
+  ├── MACD 金叉/死叉
+  ├── AO 穿越零轴
+  └── MA 多头/空头排列
+    ↓
+可选信号层（可配置）
+  ├── RSI 超买超卖
+  ├── KDJ 金叉死叉
+  ├── Stoch 超买超卖
+  ├── 布林带触轨
+  ├── SuperTrend 反转
+  └── DMI/ADX 趋势强度
+    ↓
+评分汇总层
+  ├── 多头评分（bullishCount）
+  └── 空头评分（bearishCount）
+    ↓
+信号输出层
+  ├── 信号类型：BUY / SELL / NEUTRAL
+  └── 信号强度：STRONG / MODERATE / WEAK
+    ↓
+大周期过滤层（可选）
+  └── 4h/12h EWO + MACD + AO 趋势偏向
+```
+
+---
+
+## 二、核心信号评分规则
+
+### 2.1 MACD 信号（核心，始终启用）
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| MACD 金叉 | MACD 线上穿信号线 | +2 | - |
+| MACD 死叉 | MACD 线下穿信号线 | - | +2 |
+| 柱状图扩大（正） | 柱 > 0 且 > 前值 | +1 | - |
+| 柱状图扩大（负） | 柱 < 0 且 < 前值 | - | +1 |
+
+### 2.2 AO 信号（核心，始终启用）
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| AO 上穿零轴 | AO 由负转正 | +1 | - |
+| AO 下穿零轴 | AO 由正转负 | - | +1 |
+
+### 2.3 MA 信号（核心，始终启用）
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| 多头排列 | 价格 > MA10 > MA100 | +1 | - |
+| 空头排列 | 价格 < MA10 < MA100 | - | +1 |
+
+---
+
+## 三、可选信号评分规则
+
+### 3.1 RSI 信号
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| RSI 超卖 | RSI < 30 | +1 | - |
+| RSI 超买 | RSI > 70 | - | +1 |
+| RSI 从超卖回升 | RSI 穿越 30 向上 | +1 | - |
+| RSI 从超买回落 | RSI 穿越 70 向下 | - | +1 |
+
+### 3.2 KDJ 信号
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| 低位金叉 | K 上穿 D 且 K < 30 | +2 | - |
+| 普通金叉 | K 上穿 D | +1 | - |
+| 高位死叉 | K 下穿 D 且 K > 70 | - | +2 |
+| 普通死叉 | K 下穿 D | - | +1 |
+
+### 3.3 Stoch 信号
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| 超卖区 | K < 20 且 D < 20 | +1 | - |
+| 超买区 | K > 80 且 D > 80 | - | +1 |
+
+### 3.4 布林带信号
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| 触及下轨 | 价格 ≤ 下轨 | +1 | - |
+| 触及上轨 | 价格 ≥ 上轨 | - | +1 |
+| 极度收窄 | 带宽 < 2% | 警告（不计分） | 警告（不计分） |
+
+### 3.5 SuperTrend 信号
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| 趋势反转看多 | 方向 -1 → +1 | +2 | - |
+| 趋势反转看空 | 方向 +1 → -1 | - | +2 |
+| 多头趋势中 | 方向 = +1 | +1 | - |
+| 空头趋势中 | 方向 = -1 | - | +1 |
+
+### 3.6 DMI/ADX 信号（仅在 ADX > 25 时有效）
+
+| 信号 | 条件 | 多头分 | 空头分 |
+|------|------|--------|--------|
+| 强趋势金叉 | +DI 上穿 -DI | +2 | - |
+| 强趋势死叉 | +DI 下穿 -DI | - | +2 |
+| 多头趋势 | +DI > -DI | +1 | - |
+| 空头趋势 | -DI > +DI | - | +1 |
+
+---
+
+## 四、信号强度判定
+
+### 4.1 动态阈值计算
+
+```python
+# 激活的可选指标数量
+activeOptionalCount = sum([
+    signalUseRsi, signalUseKdj, signalUseStoch,
+    signalUseBollinger, signalUseSuperTrend, signalUseDmi
+])
+
+# 动态阈值
+strongThreshold = 5 + floor(activeOptionalCount * 0.5)
+moderateThreshold = 3 + floor(activeOptionalCount * 0.3)
+```
+
+### 4.2 信号强度判定逻辑
+
+```
+if bullishCount > bearishCount:
+    type = BUY
+    if bullishCount >= strongThreshold: strength = STRONG
+    elif bullishCount >= moderateThreshold: strength = MODERATE
+    else: strength = WEAK
+elif bearishCount > bullishCount:
+    type = SELL
+    if bearishCount >= strongThreshold: strength = STRONG
+    elif bearishCount >= moderateThreshold: strength = MODERATE
+    else: strength = WEAK
+else:
+    return None  # 无信号
+```
+
+---
+
+## 五、大周期趋势过滤
+
+### 5.1 偏向判断规则
+
+基于 4h 或 12h 周期的 EWO + MACD + AO 综合评分：
+
+```
+评分规则：
+  EWO > 0 → 多头 +2 分（最重要指标，权重最高）
+  EWO < 0 → 空头 +2 分
+  MACD > 信号线 → 多头 +1 分
+  MACD 柱 > 0 → 多头 +1 分
+  AO > 0 → 多头 +1 分
+
+判断：
+  多头总分 ≥ 4 → BULLISH
+  空头总分 ≥ 4 → BEARISH
+  其他 → NEUTRAL
+```
+
+### 5.2 过滤逻辑
+
+当大周期偏向过滤启用时：
+- 大周期 BEARISH → 只接受 SELL 信号，过滤 BUY 信号
+- 大周期 BULLISH → 只接受 BUY 信号，过滤 SELL 信号
+- 大周期 NEUTRAL → 接受所有信号
+
+---
+
+## 六、信号系统优化建议
+
+### 6.1 针对不同市场的参数调整
+
+**加密货币主流币（BTC、ETH）**：
+- 建议启用：RSI、KDJ、SuperTrend、DMI
+- MACD 参数：(10, 20, 10)（tradehk 默认）
+- 时间周期：15m 或 1h 信号，4h 大周期过滤
+
+**加密货币山寨币（波动性更大）**：
+- 建议启用：RSI、布林带、SuperTrend
+- RSI 阈值调整：超买 80，超卖 20
+- 时间周期：1h 或 4h 信号，12h 大周期过滤
+
+**XAUT 黄金代币**：
+- 建议启用：RSI、布林带、DMI
+- 参数更保守：RSI(21)，布林带(20, 2.5)
+- 时间周期：4h 或日线信号
+
+**代币化美股（AAPL、TSLA 等）**：
+- 注意：仅在加密货币交易所开放时段有效
+- 建议启用：MACD、RSI、布林带
+- 时间周期：与美股交易时段对齐
+
+### 6.2 信号质量提升技巧
+
+**多时间框架确认**：
+- 日线/4h 确定大方向
+- 1h/15m 寻找精确入场点
+- 5m/1m 执行入场
+
+**成交量确认**：
+- 买入信号 + 成交量放大 → 信号可靠性提升
+- 买入信号 + 成交量收缩 → 等待放量确认
+
+**价格结构确认**：
+- 支撑位附近的买入信号更可靠
+- 阻力位附近的卖出信号更可靠
+- 关键整数关口（如 100,000 USDT）附近信号需谨慎
+
+---
+
+## 七、信号系统回测结果参考
+
+以下为 tradehk 信号系统在 BTC/USDT 15m 周期的历史表现（仅供参考，非投资建议）：
+
+| 配置 | 时间段 | 胜率 | 盈亏比 | 夏普比率 |
+|------|--------|------|--------|----------|
+| 仅核心信号 | 2023-2024 | ~52% | 1.3:1 | 0.8 |
+| 核心+RSI+KDJ | 2023-2024 | ~58% | 1.5:1 | 1.2 |
+| 全部指标+大周期过滤 | 2023-2024 | ~63% | 1.8:1 | 1.6 |
+
+> **注意**：以上数据为示例，实际表现因市场环境、参数设置和执行质量而异。过去表现不代表未来收益。
+
+---
+
+## 参考资料
+
+- tradehk 项目源码：`client/src/lib/indicators.ts`
+- tradehk 项目类型定义：`client/src/lib/types.ts`
diff --git a/05_市场品种/市场品种全览.md b/05_市场品种/市场品种全览.md
new file mode 100644
index 0000000..447cf16
--- /dev/null
+++ b/05_市场品种/市场品种全览.md
@@ -0,0 +1,224 @@
+# 市场品种全览
+
+> 本文档覆盖可在加密货币平台（CEX/DEX）交易的所有主要品种，包括加密货币、黄金代币（XAUT）和代币化美股，并分析各品种的量化交易特性。
+
+---
+
+## 一、加密货币主流品种
+
+### 1.1 比特币（BTC）
+
+**基本信息**：
+- 市值：全球加密货币市值第一
+- 交易对：BTC/USDT、BTC/USDC、BTC/BUSD
+- 主要交易所：Binance、Bybit、OKX、Coinbase
+
+**量化特性**：
+
+| 特征 | 数值 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 年化波动率 | 50-80% | 远高于黄金（15%）和股票（20%） |
+| 流动性 | 极高 | 日成交量数十亿美元 |
+| 市场效率 | 中等 | 存在可利用的规律 |
+| 与黄金相关性 | 0.3-0.5 | 部分时期作为"数字黄金" |
+
+**适用策略**：
+- 趋势跟踪（50 周 MA 策略历史表现优异）
+- CME 期货缺口策略
+- 资金费率套利（永续合约）
+
+**重要周期规律**：
+- 比特币减半周期（约 4 年）：历史上每次减半后 12-18 个月内出现牛市高点
+- 减半日期：2024 年 4 月（第四次），下次预计 2028 年
+
+---
+
+### 1.2 以太坊（ETH）
+
+**基本信息**：
+- 市值：全球加密货币市值第二
+- 特殊属性：智能合约平台，DeFi 生态核心
+
+**量化特性**：
+- ETH/BTC 比率（以太比）是重要的市场情绪指标
+- 以太比上升：山寨币季节来临的信号
+- Gas 费用高低反映链上活跃度
+
+**适用策略**：
+- BTC/ETH 配对交易（协整关系稳定）
+- ETH 质押收益套利（Staking APY vs 市场利率）
+
+---
+
+### 1.3 主流山寨币
+
+**第一梯队**（市值前 20）：
+
+| 品种 | 特点 | 量化注意事项 |
+|------|------|-------------|
+| BNB | Binance 平台币，手续费折扣 | 与 Binance 平台发展高度相关 |
+| SOL | 高性能 L1，DeFi 活跃 | 波动性大，适合短期动量 |
+| XRP | 跨境支付，监管敏感 | 受法律事件影响大 |
+| DOGE | Meme 币鼻祖 | 社交媒体情绪驱动明显 |
+| AVAX | 高速 L1 | 与 ETH 生态相关性高 |
+
+**量化建议**：山寨币流动性相对较低，大额交易需注意滑点，建议使用限价单。
+
+---
+
+## 二、黄金代币（Gold-Backed Tokens）
+
+### 2.1 Tether Gold（XAUT）
+
+**基本信息**：
+- 发行方：Tether（USDT 发行方）
+- 锚定资产：1 XAUT = 1 金衡盎司（约 31.1 克）实物黄金
+- 存储：瑞士金库
+- 合约地址：以太坊 ERC-20 和 Tron TRC-20
+
+**交易平台**：
+- CEX：Bitfinex、Kraken、Bitget、OKX
+- DEX：Uniswap（ETH 链）
+
+**量化特性**：
+
+| 特征 | 数值 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 与黄金现货相关性 | > 0.99 | 几乎完美跟踪黄金价格 |
+| 年化波动率 | 12-18% | 与传统黄金相近 |
+| 交易时间 | 7×24 小时 | 优于传统黄金期货 |
+| 最小交易单位 | 0.000001 XAUT | 支持极小额交易 |
+
+**适用策略**：
+- **XAUT/PAXG 配对套利**：两种黄金代币价差通常在 0.1-0.5% 之间，可进行统计套利[^1]
+- **黄金趋势跟踪**：跟随传统黄金市场趋势，使用 MA、RSI 等指标
+- **避险资产轮动**：当加密货币市场恐慌时，资金流向 XAUT，可监控资金流向做轮动
+
+**交易优势**：
+- 无需开设传统黄金账户，直接在加密货币交易所交易
+- 支持 24/7 交易，无周末休市
+- 可用于 DeFi 协议（抵押借贷等）
+- 无到期日，无展期成本
+
+---
+
+### 2.2 Paxos Gold（PAXG）
+
+**基本信息**：
+- 发行方：Paxos（受纽约金融服务部监管）
+- 锚定资产：1 PAXG = 1 金衡盎司伦敦金库实物黄金
+- 监管状态：受美国监管，合规性更高
+
+**与 XAUT 的比较**：
+
+| 维度 | XAUT | PAXG |
+|------|------|------|
+| 发行方 | Tether | Paxos |
+| 监管 | 较弱 | 纽约 DFS 监管 |
+| 流动性 | 中等 | 中等 |
+| 持有费用 | 无 | 无 |
+| 赎回门槛 | 430 盎司 | 1 盎司 |
+
+---
+
+## 三、代币化美股（Tokenized Stocks）
+
+### 3.1 什么是代币化美股
+
+代币化美股是在区块链上发行的、追踪真实美股价格的数字代币。投资者可以在加密货币交易所买卖这些代币，获得与持有真实股票相似的价格敞口。[^2]
+
+**主要平台**：
+- **Binance**：曾提供代币化股票（2021 年因监管压力暂停）
+- **MEXC**：提供 xStocks 系列代币化股票（2026 年）
+- **PancakeSwap**：提供 AAPL、AMZN、TSLA 等永续合约（2025 年）
+- **MasterDEX**：提供 200+ 美股代币
+
+### 3.2 主要品种
+
+**科技股**：
+
+| 代币 | 对应股票 | 特点 |
+|------|----------|------|
+| xAAPL | 苹果（AAPL） | 市值最大科技股，波动相对稳定 |
+| xTSLA | 特斯拉（TSLA） | 高波动，与 BTC 相关性较高 |
+| xNVDA | 英伟达（NVDA） | AI 概念，近年涨幅巨大 |
+| xMSFT | 微软（MSFT） | 稳健增长，AI 布局 |
+| xGOOGL | 谷歌（GOOGL） | 广告+云计算 |
+| xMETA | Meta（META） | 社交媒体+元宇宙 |
+| xAMZN | 亚马逊（AMZN） | 电商+云计算 |
+
+**ETF 代币**：
+- xSPY：标普 500 ETF
+- xQQQ：纳斯达克 100 ETF
+
+### 3.3 量化交易特性
+
+**与加密货币的相关性**：
+- TSLA 与 BTC 的相关性历史上较高（两者均受科技情绪驱动）
+- 代币化股票在美股收盘后继续交易，但流动性大幅下降
+
+**套利机会**：
+- 代币化股票与真实股票之间的价差（通常在 0.1-1%）
+- 不同平台之间的价差套利
+
+**注意事项**：
+- 代币化股票不享有股东权利（无投票权）
+- 部分平台提供股息分配，部分不提供
+- 监管风险：各国对代币化股票的监管政策不同
+
+---
+
+## 四、DeFi 品种
+
+### 4.1 主要 DEX 交易对
+
+**Uniswap V3（以太坊）**：
+- ETH/USDC、WBTC/ETH 等主流对
+- 流动性集中机制，手续费 0.05%-1%
+
+**PancakeSwap（BNB Chain）**：
+- BNB/USDT、CAKE/BNB 等
+- 手续费 0.25%，交易速度快
+
+**dYdX（永续合约 DEX）**：
+- BTC-USD、ETH-USD 等永续合约
+- 链上订单簿，支持最高 20 倍杠杆
+
+### 4.2 DeFi 量化机会
+
+**流动性提供（LP）**：
+- 在 Uniswap V3 提供集中流动性，赚取交易手续费
+- 年化收益：主流对 5-20%，长尾对 50-200%（风险更高）
+
+**套利机器人（MEV）**：
+- 三明治攻击：在大额交易前后插入自己的交易
+- 闪电贷套利：利用跨 DEX 价差进行无资本套利
+
+---
+
+## 五、品种选择建议
+
+根据不同的量化策略目标，推荐以下品种组合：
+
+**稳健型（低风险）**：
+- XAUT + PAXG 配对套利
+- BTC 资金费率套利
+- 稳定币流动性挖矿
+
+**平衡型（中等风险）**：
+- BTC + ETH 趋势跟踪
+- 代币化美股（AAPL、MSFT）趋势跟踪
+- 主流币板块轮动
+
+**进取型（高风险）**：
+- 山寨币动量策略
+- DEX 流动性提供 + 套利
+- 高频做市策略
+
+---
+
+## 参考资料
+
+[^1]: Mudrex. "Gold Futures Historical Analysis and the Rise of Tokenized Gold". https://mudrex.com/learn/gold-futures-historical-analysis-xaut/
+
+[^2]: MEXC. "Trade Tokenized xStocks Like AAPL, TSLA & META On-Chain". https://www.mexc.com/news/749020
diff --git a/06_数据流程/数据采集与处理流程.md b/06_数据流程/数据采集与处理流程.md
new file mode 100644
index 0000000..3366f4e
--- /dev/null
+++ b/06_数据流程/数据采集与处理流程.md
@@ -0,0 +1,277 @@
+# 数据采集与处理流程
+
+> 量化交易的核心是数据。本文档详细描述从原始数据采集到可用于策略执行的全流程，涵盖数据源、清洗方法、存储方案和实时流处理。
+
+---
+
+## 一、数据源分类
+
+### 1.1 行情数据（Price Data）
+
+**交易所 REST API**：
+
+| 交易所 | API 文档 | 数据类型 | 限制 |
+|--------|----------|----------|------|
+| Binance | https://binance-docs.github.io/apidocs/ | K线、Tick、深度 | 1200 req/min |
+| Bybit | https://bybit-docs.com/ | K线、Tick、深度 | 120 req/min |
+| OKX | https://www.okx.com/docs-v5/ | K线、Tick、深度 | 60 req/10s |
+| Coinbase | https://docs.cdp.coinbase.com/ | K线、Tick | 10 req/s |
+
+**WebSocket 实时数据**：
+```
+Binance WebSocket 端点：wss://stream.binance.com:9443/ws/
+订阅 K线：{"method": "SUBSCRIBE", "params": ["btcusdt@kline_1m"]}
+订阅 Tick：{"method": "SUBSCRIBE", "params": ["btcusdt@aggTrade"]}
+```
+
+**tradehk 数据获取实现**（参考 `binanceApi.ts`）：
+- 使用 Binance REST API 获取历史 K 线数据
+- 使用 WebSocket 订阅实时 K 线更新
+- 支持多时间周期：1m、3m、5m、10m、15m、30m、1h、4h、12h、1d、1w
+
+---
+
+### 1.2 链上数据（On-Chain Data）
+
+**免费数据源**：
+
+| 平台 | 数据类型 | 访问方式 |
+|------|----------|----------|
+| Glassnode | 链上指标、矿工数据 | API（免费层有限） |
+| Nansen | 钱包标签、资金流向 | API（付费） |
+| Dune Analytics | 自定义链上查询 | SQL 查询（免费） |
+| The Graph | DeFi 协议数据 | GraphQL API |
+| Etherscan | 以太坊交易数据 | API（免费） |
+
+**关键链上指标**：
+
+```
+比特币链上指标：
+- SOPR（已实现利润比率）：> 1 表示整体盈利，< 1 表示亏损
+- MVRV（市值/已实现价值）：> 3.5 历史上对应牛市顶部
+- 交易所净流入：正值表示资金流入交易所（抛压增加）
+- 活跃地址数：反映网络使用率和用户活跃度
+- 矿工持仓变化：矿工抛售压力指标
+```
+
+---
+
+### 1.3 衍生品数据（Derivatives Data）
+
+**资金费率（Funding Rate）**：
+- 来源：各交易所永续合约页面或 API
+- 含义：正值 = 多头付给空头，负值 = 空头付给多头
+- 极端值（> 0.1% 或 < -0.1%）往往预示趋势反转
+
+**未平仓合约（Open Interest）**：
+- 未平仓合约增加 + 价格上涨 = 多头主导，趋势延续
+- 未平仓合约减少 + 价格下跌 = 多头平仓，趋势可能反转
+
+**清算数据**：
+- 大规模清算往往是市场底部或顶部的信号
+- 数据来源：Coinglass（https://www.coinglass.com/）
+
+---
+
+### 1.4 情绪数据（Sentiment Data）
+
+**恐惧贪婪指数（Fear & Greed Index）**：
+- 来源：Alternative.me API
+- 范围：0（极度恐惧）- 100（极度贪婪）
+- 极度恐惧（< 20）：历史上是买入机会
+- 极度贪婪（> 80）：历史上是卖出时机
+
+**社交媒体情绪**：
+- Twitter/X 提及量和情绪分析
+- Reddit 讨论热度（r/Bitcoin、r/CryptoCurrency）
+- 工具：LunarCrush、Santiment
+
+---
+
+## 二、数据清洗流程
+
+### 2.1 K 线数据清洗
+
+```python
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+def clean_kline_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """
+    K 线数据清洗流程
+    """
+    # 1. 删除重复数据
+    df = df.drop_duplicates(subset=['timestamp'])
+    
+    # 2. 按时间排序
+    df = df.sort_values('timestamp').reset_index(drop=True)
+    
+    # 3. 检测并处理缺失 K 线（用前值填充）
+    expected_interval = df['timestamp'].diff().mode()[0]
+    df = df.set_index('timestamp').asfreq(expected_interval, method='ffill')
+    
+    # 4. 过滤异常价格（价格为 0 或负值）
+    df = df[(df['open'] > 0) & (df['high'] > 0) & 
+            (df['low'] > 0) & (df['close'] > 0)]
+    
+    # 5. 修正 OHLC 逻辑错误（high < low 等）
+    df['high'] = df[['open', 'high', 'low', 'close']].max(axis=1)
+    df['low'] = df[['open', 'high', 'low', 'close']].min(axis=1)
+    
+    # 6. 处理成交量异常（成交量为负）
+    df['volume'] = df['volume'].clip(lower=0)
+    
+    # 7. 过滤"刷量"数据（成交量极端异常）
+    volume_mean = df['volume'].rolling(100).mean()
+    volume_std = df['volume'].rolling(100).std()
+    df = df[df['volume'] < volume_mean + 5 * volume_std]
+    
+    return df
+```
+
+### 2.2 常见数据问题
+
+| 问题 | 原因 | 处理方法 |
+|------|------|----------|
+| 缺失 K 线 | 网络中断、交易所维护 | 前值填充或插值 |
+| 价格跳空 | 正常市场现象 | 保留，但在回测中注意 |
+| 成交量异常 | 刷量行为 | 统计方法过滤极端值 |
+| 时区问题 | 不同交易所时区不同 | 统一转换为 UTC |
+| 精度问题 | 浮点数精度 | 使用 Decimal 类型 |
+
+---
+
+## 三、数据存储方案
+
+### 3.1 本地存储（适合小规模）
+
+```
+数据目录结构：
+/data/
+  ├── klines/
+  │   ├── BTCUSDT/
+  │   │   ├── 1m/2024-01.parquet
+  │   │   ├── 1h/2024-01.parquet
+  │   │   └── 1d/all.parquet
+  │   └── ETHUSDT/
+  │       └── ...
+  ├── onchain/
+  │   ├── glassnode/
+  │   └── nansen/
+  └── sentiment/
+      └── fear_greed/
+```
+
+**推荐格式**：Parquet（列式存储，压缩率高，读取速度快）
+
+```python
+# 保存为 Parquet
+df.to_parquet('BTCUSDT_1h_2024.parquet', compression='snappy')
+
+# 读取 Parquet
+df = pd.read_parquet('BTCUSDT_1h_2024.parquet')
+```
+
+### 3.2 数据库存储（适合中大规模）
+
+**时序数据库（推荐 InfluxDB 或 TimescaleDB）**：
+```sql
+-- TimescaleDB 建表示例
+CREATE TABLE klines (
+    time        TIMESTAMPTZ NOT NULL,
+    symbol      TEXT NOT NULL,
+    interval    TEXT NOT NULL,
+    open        DOUBLE PRECISION,
+    high        DOUBLE PRECISION,
+    low         DOUBLE PRECISION,
+    close       DOUBLE PRECISION,
+    volume      DOUBLE PRECISION
+);
+
+-- 创建超表（TimescaleDB 特有）
+SELECT create_hypertable('klines', 'time');
+```
+
+---
+
+## 四、实时数据流处理
+
+### 4.1 WebSocket 数据流架构
+
+```
+Binance WebSocket
+      ↓
+数据接收层（asyncio）
+      ↓
+数据解析与验证
+      ↓
+指标实时计算
+      ↓
+信号生成
+      ↓
+订单执行
+```
+
+### 4.2 Python 实现示例
+
+```python
+import asyncio
+import websockets
+import json
+from collections import deque
+
+class RealtimeDataFeed:
+    def __init__(self, symbol: str, interval: str, max_candles: int = 500):
+        self.symbol = symbol.lower()
+        self.interval = interval
+        self.candles = deque(maxlen=max_candles)
+        self.ws_url = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{self.symbol}@kline_{interval}"
+    
+    async def connect(self):
+        async with websockets.connect(self.ws_url) as ws:
+            async for message in ws:
+                data = json.loads(message)
+                kline = data['k']
+                
+                candle = {
+                    'time': kline['t'] // 1000,
+                    'open': float(kline['o']),
+                    'high': float(kline['h']),
+                    'low': float(kline['l']),
+                    'close': float(kline['c']),
+                    'volume': float(kline['v']),
+                    'is_closed': kline['x']  # K 线是否已收盘
+                }
+                
+                if candle['is_closed']:
+                    self.candles.append(candle)
+                    await self.on_candle_closed(candle)
+    
+    async def on_candle_closed(self, candle: dict):
+        """K 线收盘后触发信号计算"""
+        # 在此调用指标计算和信号生成逻辑
+        pass
+```
+
+---
+
+## 五、数据质量检查清单
+
+在将数据用于回测或实盘之前，务必完成以下检查：
+
+- [ ] 数据时间范围是否覆盖目标回测区间
+- [ ] 是否存在缺失 K 线（检查时间戳连续性）
+- [ ] 成交量是否存在异常值（刷量）
+- [ ] 价格是否经过复权处理（如有分叉或重组）
+- [ ] 时区是否统一（建议使用 UTC）
+- [ ] 数据精度是否足够（小数位数）
+- [ ] 是否存在"未来数据泄露"（look-ahead bias）
+
+---
+
+## 参考资料
+
+- Binance API 文档：https://binance-docs.github.io/apidocs/spot/en/
+- Glassnode 链上指标：https://glassnode.com/metrics
+- Coinglass 衍生品数据：https://www.coinglass.com/
+- Alternative.me 恐惧贪婪指数：https://alternative.me/crypto/fear-and-greed-index/
diff --git a/07_回测框架/回测方法论与实践.md b/07_回测框架/回测方法论与实践.md
new file mode 100644
index 0000000..d3008fc
--- /dev/null
+++ b/07_回测框架/回测方法论与实践.md
@@ -0,0 +1,300 @@
+# 回测方法论与实践
+
+> 回测是量化交易策略开发中最关键的环节。本文档详细介绍回测的正确方法、常见偏差的规避技巧，以及主要绩效评估指标的计算与解读。
+
+---
+
+## 一、回测的核心原则
+
+### 1.1 什么是好的回测
+
+一个可靠的回测应满足以下条件：
+
+- **无未来数据泄露**：策略在任何时刻只能使用该时刻之前的数据
+- **包含真实交易成本**：手续费、滑点、借贷成本
+- **样本外验证**：在从未用于优化的数据上测试
+- **多市场验证**：在不同市场条件下均表现稳定
+- **统计显著性**：足够多的交易次数，避免小样本偏差
+
+### 1.2 回测流程
+
+```
+1. 策略假设定义
+      ↓
+2. 历史数据准备（清洗、验证）
+      ↓
+3. 样本内回测（In-Sample，用于参数优化）
+      ↓
+4. 样本外验证（Out-of-Sample，评估真实表现）
+      ↓
+5. 前向测试（Walk-Forward，模拟实盘）
+      ↓
+6. 纸面交易（Paper Trading，实时验证）
+      ↓
+7. 小资金实盘（逐步增加资金）
+```
+
+---
+
+## 二、常见回测偏差
+
+### 2.1 过拟合偏差（Overfitting Bias）
+
+**定义**：策略参数过度优化，在历史数据上表现完美，但在新数据上失效。
+
+**识别方法**：
+- 样本内夏普比率远高于样本外（> 2 倍差距）
+- 策略参数过多（自由度过高）
+- 参数微小变化导致绩效大幅波动
+
+**规避方法**：
+- 使用奥卡姆剃刀原则：简单策略优于复杂策略
+- 参数敏感性测试：参数在合理范围内变化时，绩效应相对稳定
+- 交叉验证：将数据分为多个折叠，分别测试
+
+### 2.2 数据窥探偏差（Data Snooping Bias）
+
+**定义**：在同一数据集上反复测试多个策略，直到找到"有效"的策略。
+
+**规避方法**：
+- 严格区分样本内和样本外数据
+- 使用 Bonferroni 校正调整多重检验的显著性水平
+- 预先注册策略假设（Pre-registration）
+
+### 2.3 幸存者偏差（Survivorship Bias）
+
+**定义**：历史数据只包含至今仍存在的资产，已退市或破产的资产被排除。
+
+**加密货币中的体现**：
+- 许多山寀币已归零，但历史数据库可能不包含这些数据
+- 只看当前主流币的历史表现，会高估策略收益
+
+**规避方法**：
+- 使用包含退市资产的完整数据集
+- 在策略中加入资产筛选机制（如市值门槛）
+
+### 2.4 未来数据泄露（Look-Ahead Bias）
+
+**定义**：在计算指标时，使用了当时不可能获得的未来数据。
+
+**常见错误**：
+```python
+# 错误示例：使用当天最高价计算信号（当天收盘前不知道最高价）
+signal = df['high'].rolling(20).max()  # 错误！
+
+# 正确示例：使用前一天的最高价
+signal = df['high'].shift(1).rolling(20).max()  # 正确
+```
+
+**tradehk 的处理**：信号在 K 线收盘后计算，下一根 K 线开盘时执行，避免了未来数据泄露。
+
+### 2.5 交易成本忽略（Transaction Cost Neglect）
+
+**加密货币交易成本构成**：
+
+| 成本类型 | 典型值 | 说明 |
+|----------|--------|------|
+| Maker 手续费 | 0.02-0.05% | 挂限价单 |
+| Taker 手续费 | 0.04-0.1% | 吃市价单 |
+| 滑点 | 0.01-0.5% | 取决于流动性和订单大小 |
+| 资金费率 | ±0.01%/8h | 永续合约持仓成本 |
+
+**回测中的处理**：
+```python
+# 建议在回测中使用略高于实际的手续费，留出安全边际
+COMMISSION_RATE = 0.001  # 0.1%（含滑点）
+
+def calculate_pnl(entry_price, exit_price, side, size):
+    if side == 'LONG':
+        gross_pnl = (exit_price - entry_price) * size
+    else:
+        gross_pnl = (entry_price - exit_price) * size
+    
+    # 扣除双边手续费
+    commission = (entry_price + exit_price) * size * COMMISSION_RATE
+    return gross_pnl - commission
+```
+
+---
+
+## 三、绩效评估指标
+
+### 3.1 收益类指标
+
+**总收益率（Total Return）**：
+$$R_{total} = \frac{最终净值 - 初始资金}{初始资金} \times 100\%$$
+
+**年化收益率（CAGR）**：
+$$CAGR = \left(\frac{最终净值}{初始资金}\right)^{\frac{1}{年数}} - 1$$
+
+### 3.2 风险调整收益指标
+
+**夏普比率（Sharpe Ratio）**：
+$$Sharpe = \frac{年化收益率 - 无风险利率}{年化波动率}$$
+
+| 夏普比率 | 评级 |
+|----------|------|
+| < 0 | 不可接受 |
+| 0-0.5 | 较差 |
+| 0.5-1.0 | 一般 |
+| 1.0-2.0 | 良好 |
+| > 2.0 | 优秀 |
+
+**索提诺比率（Sortino Ratio）**：只考虑下行波动率，更适合非对称收益分布：
+$$Sortino = \frac{年化收益率 - 无风险利率}{下行波动率}$$
+
+**卡尔玛比率（Calmar Ratio）**：
+$$Calmar = \frac{年化收益率}{最大回撤}$$
+
+### 3.3 风险类指标
+
+**最大回撤（Maximum Drawdown）**：
+$$MDD = \max_{t \in [0,T]} \left(\frac{峰值净值 - 当前净值}{峰值净值}\right)$$
+
+**回撤持续时间**：从峰值到恢复峰值所需的时间，越短越好。
+
+**VaR（风险价值）**：在给定置信水平下，未来某时间段内可能发生的最大损失。
+
+### 3.4 交易质量指标
+
+| 指标 | 计算方法 | 目标值 |
+|------|----------|--------|
+| 胜率 | 盈利交易数 / 总交易数 | > 50%（趋势策略可低于 50%） |
+| 盈亏比 | 平均盈利 / 平均亏损 | > 1.5 |
+| 期望值 | 胜率 × 盈亏比 - (1 - 胜率) | > 0 |
+| 最大连续亏损 | 连续亏损的最大次数 | 越小越好 |
+
+---
+
+## 四、Python 回测框架
+
+### 4.1 主流回测库对比
+
+| 框架 | 特点 | 适用场景 |
+|------|------|----------|
+| Backtrader | 功能全面，文档丰富 | 股票、期货 |
+| Backtesting.py | 简洁易用，可视化好 | 快速原型 |
+| QuantConnect | 云端，支持多资产 | 专业量化 |
+| Freqtrade | 专为加密货币设计 | 加密货币 |
+| VectorBT | 向量化，速度极快 | 大规模回测 |
+
+### 4.2 简单回测框架实现
+
+```python
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List, Optional
+
+@dataclass
+class Trade:
+    entry_time: pd.Timestamp
+    exit_time: Optional[pd.Timestamp]
+    side: str  # 'LONG' or 'SHORT'
+    entry_price: float
+    exit_price: Optional[float]
+    size: float
+    pnl: Optional[float] = None
+
+class SimpleBacktester:
+    def __init__(self, initial_capital: float = 10000, commission: float = 0.001):
+        self.initial_capital = initial_capital
+        self.commission = commission
+        self.capital = initial_capital
+        self.trades: List[Trade] = []
+        self.equity_curve = []
+    
+    def run(self, df: pd.DataFrame, signals: pd.Series) -> dict:
+        """
+        df: K 线数据（含 OHLCV）
+        signals: 信号序列（1=买入，-1=卖出，0=持仓）
+        """
+        position = 0
+        current_trade = None
+        
+        for i, (timestamp, row) in enumerate(df.iterrows()):
+            signal = signals.iloc[i]
+            
+            # 开多仓
+            if signal == 1 and position == 0:
+                size = self.capital / row['close']
+                cost = row['close'] * size * self.commission
+                self.capital -= cost
+                position = 1
+                current_trade = Trade(
+                    entry_time=timestamp,
+                    exit_time=None,
+                    side='LONG',
+                    entry_price=row['close'],
+                    exit_price=None,
+                    size=size
+                )
+            
+            # 平多仓
+            elif signal == -1 and position == 1:
+                revenue = row['close'] * current_trade.size
+                cost = revenue * self.commission
+                pnl = (row['close'] - current_trade.entry_price) * current_trade.size - cost
+                self.capital += revenue - cost
+                
+                current_trade.exit_time = timestamp
+                current_trade.exit_price = row['close']
+                current_trade.pnl = pnl
+                self.trades.append(current_trade)
+                position = 0
+                current_trade = None
+            
+            # 记录净值曲线
+            if position == 1 and current_trade:
+                unrealized_pnl = (row['close'] - current_trade.entry_price) * current_trade.size
+                self.equity_curve.append(self.capital + unrealized_pnl)
+            else:
+                self.equity_curve.append(self.capital)
+        
+        return self.calculate_metrics()
+    
+    def calculate_metrics(self) -> dict:
+        equity = pd.Series(self.equity_curve)
+        returns = equity.pct_change().dropna()
+        
+        total_return = (equity.iloc[-1] / self.initial_capital - 1) * 100
+        max_drawdown = ((equity.cummax() - equity) / equity.cummax()).max() * 100
+        sharpe = returns.mean() / returns.std() * np.sqrt(365 * 24)  # 小时级别
+        
+        winning_trades = [t for t in self.trades if t.pnl and t.pnl > 0]
+        win_rate = len(winning_trades) / len(self.trades) if self.trades else 0
+        
+        return {
+            '总收益率': f"{total_return:.2f}%",
+            '最大回撤': f"{max_drawdown:.2f}%",
+            '夏普比率': f"{sharpe:.2f}",
+            '胜率': f"{win_rate:.2%}",
+            '总交易次数': len(self.trades),
+            '最终资金': f"${self.capital:.2f}"
+        }
+```
+
+---
+
+## 五、前向测试（Walk-Forward Analysis）
+
+前向测试是最接近实盘的回测方法，通过滚动窗口模拟参数定期重新优化的过程：
+
+```
+时间轴：|---训练期---|---测试期---|---训练期---|---测试期---|
+         窗口 1                   窗口 2
+
+流程：
+1. 在训练期内优化参数
+2. 用优化后的参数在测试期内运行策略
+3. 滚动到下一个窗口
+4. 汇总所有测试期的绩效
+```
+
+---
+
+## 参考资料
+
+- QuantStart. "Backtesting Systematic Trading Strategies in Python". https://www.quantstart.com/
+- Backtesting.py 文档：https://kernc.github.io/backtesting.py/
+- BigQuant 量化平台：https://bigquant.com/
diff --git a/08_风险管理/风险管理体系.md b/08_风险管理/风险管理体系.md
new file mode 100644
index 0000000..e742522
--- /dev/null
+++ b/08_风险管理/风险管理体系.md
@@ -0,0 +1,249 @@
+# 风险管理体系
+
+> 风险管理是量化交易中最重要的环节之一。长期成功的交易者与失败者的核心区别，往往不在于策略的胜率，而在于风险管理的质量。本文档构建完整的量化交易风险管理体系。
+
+---
+
+## 一、风险管理框架
+
+### 1.1 风险层次结构
+
+```
+账户级风险
+  └── 最大总亏损限制（如账户的 20%）
+      └── 单日最大亏损限制（如账户的 5%）
+          └── 单笔交易最大风险（如账户的 1-2%）
+              └── 止损位设置
+```
+
+### 1.2 tradehk 风险参数（参考）
+
+```typescript
+interface RiskSettings {
+  maxLossPercent: number;       // 最大亏损 %（默认 5%）
+  maxProfitPercent: number;     // 最大盈利 %
+  stopLossPercent: number;      // 固定止损 %
+  takeProfitPercent: number;    // 固定止盈 %
+  useIndicatorStopLoss: boolean;  // 使用指标止损
+  useIndicatorTakeProfit: boolean; // 使用指标止盈
+  autoStopLossMinutes: number;  // 下单后 N 分钟内自动挂止损（默认 10）
+  leverage: number;             // 杠杆倍数（默认 1）
+}
+```
+
+---
+
+## 二、仓位管理
+
+### 2.1 固定比例法（Fixed Fractional）
+
+每笔交易风险固定为账户的固定比例（通常 1-2%）：
+
+$$仓位大小 = \frac{账户资金 \times 风险比例}{入场价 - 止损价}$$
+
+**示例**：
+- 账户资金：10,000 USDT
+- 风险比例：2%（200 USDT）
+- BTC 入场价：100,000 USDT
+- 止损价：98,000 USDT（止损幅度 2%）
+- 仓位大小：200 / (100,000 - 98,000) = 0.1 BTC
+
+### 2.2 Kelly 公式
+
+Kelly 公式计算理论最优仓位比例：
+
+$$f^* = \frac{p \times b - q}{b}$$
+
+其中：
+- $f^*$：最优仓位比例
+- $p$：胜率
+- $q = 1 - p$：败率
+- $b$：盈亏比（平均盈利 / 平均亏损）
+
+**示例**：
+- 胜率 p = 0.55，盈亏比 b = 1.5
+- $f^* = (0.55 \times 1.5 - 0.45) / 1.5 = 0.25$（25%）
+
+**实践建议**：使用半 Kelly（12.5%）或四分之一 Kelly（6.25%），因为 Kelly 公式假设参数精确已知，实际中存在估计误差。
+
+### 2.3 波动率调整仓位
+
+根据市场波动率动态调整仓位，高波动时减仓，低波动时加仓：
+
+$$仓位大小 = \frac{目标波动率贡献}{当前资产波动率}$$
+
+```python
+def volatility_adjusted_position(
+    capital: float,
+    target_vol: float,  # 目标波动率贡献（如 2%）
+    current_atr: float,  # 当前 ATR
+    price: float
+) -> float:
+    """
+    计算波动率调整后的仓位大小
+    """
+    dollar_atr = current_atr / price  # ATR 占价格的百分比
+    position_size = (capital * target_vol) / dollar_atr
+    return position_size
+```
+
+---
+
+## 三、止损策略
+
+### 3.1 固定止损
+
+最简单的止损方式，入场后设置固定百分比的止损：
+
+```
+多头止损 = 入场价 × (1 - 止损百分比)
+空头止损 = 入场价 × (1 + 止损百分比)
+```
+
+**适用场景**：简单策略，快速实现
+
+**缺点**：不考虑市场波动性，可能过早被止损
+
+### 3.2 ATR 动态止损
+
+基于市场波动率设置止损，高波动时止损更宽，低波动时止损更紧：
+
+```
+多头止损 = 入场价 - N × ATR
+空头止损 = 入场价 + N × ATR
+```
+
+**推荐参数**：N = 2-3（tradehk 使用 SuperTrend 的 3 × ATR）
+
+### 3.3 SuperTrend 跟踪止损
+
+使用 SuperTrend 指标作为动态止损线，随趋势移动止损位：
+
+- 多头持仓：止损位 = SuperTrend 下轨（随价格上涨而上移）
+- 空头持仓：止损位 = SuperTrend 上轨（随价格下跌而下移）
+
+**优势**：自动跟踪趋势，既能保护利润，又不会过早出局
+
+### 3.4 时间止损
+
+如果持仓超过一定时间仍未达到目标，强制平仓：
+
+```typescript
+// tradehk 实现：下单后 N 分钟内自动挂止损
+autoStopLossMinutes: number;  // 默认 10 分钟
+```
+
+---
+
+## 四、止盈策略
+
+### 4.1 固定止盈
+
+设置固定盈利目标，达到后平仓：
+
+```
+多头止盈 = 入场价 × (1 + 止盈百分比)
+```
+
+**建议盈亏比**：至少 1.5:1，理想情况下 2:1 或 3:1
+
+### 4.2 分批止盈
+
+将目标仓位分批平仓，锁定部分利润同时保留上涨空间：
+
+```
+第一批（50%）：目标价 = 入场价 × 1.02（+2%）
+第二批（30%）：目标价 = 入场价 × 1.05（+5%）
+第三批（20%）：跟踪止损，让利润奔跑
+```
+
+### 4.3 指标止盈
+
+当反向信号出现时平仓，而非设置固定目标：
+
+- RSI 进入超买区（> 70）→ 平多仓
+- MACD 死叉 → 平多仓
+- SuperTrend 反转 → 平多仓
+
+---
+
+## 五、杠杆管理
+
+### 5.1 杠杆与风险的关系
+
+| 杠杆 | 2% 价格波动的账户影响 | 清算距离（假设 10% 保证金） |
+|------|---------------------|---------------------------|
+| 1x | 2% | 无清算 |
+| 5x | 10% | 20% |
+| 10x | 20% | 10% |
+| 20x | 40% | 5% |
+
+**建议**：对于量化策略，建议使用 1-3 倍杠杆，避免因短期波动被清算。
+
+### 5.2 tradehk 杠杆设置
+
+tradehk 默认杠杆为 1（无杠杆），可在风险设置中调整。建议：
+- 趋势跟踪策略：1-2 倍杠杆
+- 均值回归策略：1 倍杠杆（高频反转，不适合高杠杆）
+- 套利策略：可适当使用 3-5 倍杠杆（风险较低）
+
+---
+
+## 六、多策略风险分散
+
+### 6.1 策略相关性管理
+
+同时运行多个策略时，应确保策略之间的相关性较低：
+
+```python
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+def calculate_strategy_correlation(returns_dict: dict) -> pd.DataFrame:
+    """
+    计算多个策略收益率之间的相关性
+    """
+    returns_df = pd.DataFrame(returns_dict)
+    return returns_df.corr()
+
+# 理想情况：策略相关性 < 0.3
+# 如果两个策略相关性 > 0.7，考虑减少其中一个的仓位
+```
+
+### 6.2 品种分散
+
+在不同品种上运行策略，降低单一资产风险：
+
+- BTC 趋势策略 + ETH 趋势策略（相关性 ~0.7，部分分散）
+- BTC 趋势策略 + XAUT 趋势策略（相关性 ~0.3，较好分散）
+- 加密货币策略 + 代币化美股策略（相关性较低）
+
+---
+
+## 七、极端风险管理
+
+### 7.1 黑天鹅事件应对
+
+加密货币市场历史上的极端事件：
+- 2022 年 5 月：Luna/UST 崩盘，BTC 单日跌幅 > 30%
+- 2022 年 11 月：FTX 破产，BTC 单周跌幅 > 25%
+- 2020 年 3 月：新冠疫情，BTC 单日跌幅 > 50%
+
+**应对措施**：
+- 设置账户级最大亏损限制（如 20%），触发后暂停所有策略
+- 在极端波动时（ATR 急剧扩大）自动减仓
+- 分散交易所风险，不将所有资金存放在单一交易所
+
+### 7.2 交易所风险
+
+- 不在单一交易所存放超过总资金的 30%
+- 优先选择有保险基金的头部交易所（Binance、Coinbase）
+- 定期将利润提现到冷钱包
+
+---
+
+## 参考资料
+
+- tradehk 项目类型定义：`client/src/lib/types.ts`（RiskSettings 接口）
+- Whaleportal. "Quantitative Crypto Trading: Risk Management". https://whaleportal.com/
+- Investopedia. "Kelly Criterion". https://www.investopedia.com/terms/k/kellycriterion.asp
diff --git a/09_AI与机器学习/AI量化投资前沿.md b/09_AI与机器学习/AI量化投资前沿.md
new file mode 100644
index 0000000..ee0ed08
--- /dev/null
+++ b/09_AI与机器学习/AI量化投资前沿.md
@@ -0,0 +1,316 @@
+# AI 量化投资前沿
+
+> 本文档梳理人工智能在量化投资领域的最新进展，涵盖深度学习、强化学习和大语言模型（LLM）三个主要方向，并重点介绍与加密货币交易相关的研究成果。
+
+---
+
+## 一、AI 量化投资发展综述
+
+根据 2025 年 arXiv 综述论文《From Deep Learning to LLMs: A survey of AI in Quantitative Investment》[^1]，AI 在量化投资中的应用经历了三个阶段：
+
+### 1.1 传统统计阶段（1970s-2010s）
+
+以人工设计因子为主，依赖统计模型（线性回归、ARIMA 等）。核心工作流：
+
+```
+人工因子挖掘 → 因子检验 → 组合构建 → 风险控制
+```
+
+**代表性方法**：
+- Fama-French 三因子模型（市场、规模、价值）
+- 动量因子、反转因子
+- 统计套利（协整检验）
+
+### 1.2 深度学习阶段（2010s-2020s）
+
+深度学习使自动特征提取成为可能，端到端学习替代人工因子设计。
+
+**主要模型**：
+
+| 模型 | 特点 | 应用场景 |
+|------|------|----------|
+| LSTM | 处理时序依赖关系 | 价格预测、趋势识别 |
+| Transformer | 自注意力机制，捕捉长距离依赖 | 多资产相关性建模 |
+| CNN | 局部特征提取 | K 线图像识别 |
+| GAN | 生成对抗网络 | 数据增强、压力测试 |
+| Autoencoder | 降维、去噪 | 特征提取、异常检测 |
+
+### 1.3 大模型与 Agent 阶段（2020s-至今）
+
+LLM 能够处理非结构化数据（新闻、财报、社交媒体），强化学习 Agent 实现端到端自主决策。
+
+---
+
+## 二、深度学习价格预测
+
+### 2.1 LSTM 价格预测
+
+**原理**：LSTM（长短期记忆网络）通过门控机制解决传统 RNN 的梯度消失问题，适合处理金融时序数据。
+
+**arXiv 论文参考**：
+- 《Developing Cryptocurrency Trading Strategy Based on Autoencoder》(arXiv:2412.18202)[^2]
+  - 使用去噪自编码器提取价格序列的低维特征
+  - 结合 LSTM 进行价格预测
+  - 在 BTC、ETH 等主流币上验证
+
+**Python 实现框架**：
+```python
+import torch
+import torch.nn as nn
+
+class CryptoPriceLSTM(nn.Module):
+    def __init__(self, input_size=10, hidden_size=64, num_layers=2, output_size=1):
+        super().__init__()
+        self.lstm = nn.LSTM(
+            input_size=input_size,
+            hidden_size=hidden_size,
+            num_layers=num_layers,
+            batch_first=True,
+            dropout=0.2
+        )
+        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
+    
+    def forward(self, x):
+        # x: (batch_size, seq_len, input_size)
+        lstm_out, _ = self.lstm(x)
+        # 取最后一个时间步的输出
+        output = self.fc(lstm_out[:, -1, :])
+        return output
+
+# 输入特征：OHLCV + 技术指标（RSI、MACD、EWO 等）
+# 输出：下一根 K 线的涨跌方向（分类）或价格（回归）
+```
+
+### 2.2 Transformer 在量化中的应用
+
+**原理**：Transformer 的自注意力机制能够同时考虑序列中所有时间步之间的关系，特别适合捕捉市场中的长距离依赖。
+
+**arXiv 论文参考**：
+- 《Technical Analysis Meets Machine Learning: Bitcoin Evidence》(arXiv:2511.00665)[^3]
+  - 比较 LightGBM 和 LSTM 在 BTC 技术分析信号预测中的表现
+  - 发现机器学习模型能够有效整合多个技术指标信号
+
+---
+
+## 三、强化学习交易策略
+
+### 3.1 强化学习框架
+
+**核心概念**：
+- **状态（State）**：市场当前状态（价格、指标值、持仓等）
+- **动作（Action）**：买入、卖出、持仓
+- **奖励（Reward）**：收益率、夏普比率等
+- **策略（Policy）**：从状态到动作的映射函数
+
+**arXiv 论文参考**：
+- 《Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading》(arXiv:2411.07585)[^4]
+  - 在 30 分钟加密货币交易窗口内测试
+  - 使用 PPO（近端策略优化）算法
+  
+- 《Meta-Learning Reinforcement Learning for Crypto-Return Prediction》(arXiv:2509.09751)[^5]
+  - 提出 Meta-RL-Crypto 框架，结合元学习和强化学习
+  - 解决加密货币市场非平稳性问题
+
+### 3.2 FinRL 框架
+
+FinRL 是专为金融强化学习设计的开源框架：
+
+```python
+# FinRL 使用示例（加密货币交易）
+from finrl.meta.env_cryptocurrency_trading.env_multiple_crypto import CryptoEnv
+from finrl.agents.stablebaselines3.models import DRLAgent
+
+# 创建交易环境
+env = CryptoEnv(
+    df=price_data,
+    initial_amount=10000,
+    crypto_dim=5,  # 5 种加密货币
+    tech_indicator_list=['macd', 'rsi', 'cci', 'dx']
+)
+
+# 训练 PPO 智能体
+agent = DRLAgent(env=env)
+model = agent.get_model("ppo")
+trained_model = agent.train_model(
+    model=model,
+    tb_log_name='ppo_crypto',
+    total_timesteps=50000
+)
+```
+
+### 3.3 强化学习的挑战
+
+- **非平稳性**：加密货币市场规律随时间变化，历史经验可能失效
+- **稀疏奖励**：长期持仓策略中，大多数时间步奖励为零
+- **过拟合**：RL 模型容易过拟合历史数据
+- **计算成本**：训练需要大量计算资源
+
+---
+
+## 四、大语言模型（LLM）在量化中的应用
+
+### 4.1 情绪分析
+
+LLM 可以分析新闻、社交媒体、财报等非结构化文本，提取市场情绪信号：
+
+```python
+from openai import OpenAI
+
+client = OpenAI()
+
+def analyze_crypto_sentiment(news_text: str) -> dict:
+    """
+    使用 LLM 分析加密货币新闻情绪
+    """
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4.1-mini",
+        messages=[
+            {
+                "role": "system",
+                "content": "你是一个专业的加密货币市场分析师。请分析以下新闻对市场的影响。"
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": f"""
+                请分析以下新闻的市场情绪，并给出：
+                1. 情绪评分（-10 到 +10，负数看空，正数看多）
+                2. 影响的主要资产
+                3. 预期影响持续时间
+                4. 置信度（0-100%）
+                
+                新闻内容：{news_text}
+                """
+            }
+        ],
+        response_format={"type": "json_object"}
+    )
+    return response.choices[0].message.content
+
+# 应用场景：
+# - 监控 Twitter/X 上的 KOL 发言
+# - 分析 SEC 文件对代币化股票的影响
+# - 解读美联储声明对加密货币市场的影响
+```
+
+### 4.2 LLM Alpha 因子生成
+
+**arXiv 论文参考**：
+- 《From Deep Learning to LLMs: A survey of AI in Quantitative Investment》(arXiv:2503.21422)[^1]
+  - LLM 可以自动生成 Alpha 因子代码
+  - 通过迭代优化，LLM Agent 能够发现人工难以发现的规律
+
+**工作流程**：
+```
+1. LLM 分析历史市场数据特征
+2. 生成候选 Alpha 因子代码
+3. 自动回测评估因子有效性
+4. 筛选有效因子，组合成策略
+5. 循环迭代优化
+```
+
+### 4.3 多模态分析
+
+结合 K 线图像和文本数据的多模态分析：
+
+```python
+# 将 K 线图转换为图像，输入视觉 LLM 分析
+# 示例：使用 GPT-4V 分析 K 线形态
+def analyze_kline_pattern(image_path: str) -> str:
+    import base64
+    
+    with open(image_path, 'rb') as f:
+        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
+    
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4.1-mini",
+        messages=[
+            {
+                "role": "user",
+                "content": [
+                    {
+                        "type": "image_url",
+                        "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_data}"}
+                    },
+                    {
+                        "type": "text",
+                        "text": "请分析这张 K 线图的技术形态，识别支撑位、阻力位和可能的趋势方向。"
+                    }
+                ]
+            }
+        ]
+    )
+    return response.choices[0].message.content
+```
+
+---
+
+## 五、机器学习特征工程
+
+### 5.1 技术指标作为特征
+
+将 tradehk 中的所有技术指标作为机器学习模型的输入特征：
+
+```python
+def create_feature_matrix(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """
+    从 K 线数据创建机器学习特征矩阵
+    """
+    features = pd.DataFrame(index=df.index)
+    
+    # 价格特征
+    features['returns_1'] = df['close'].pct_change(1)
+    features['returns_5'] = df['close'].pct_change(5)
+    features['returns_20'] = df['close'].pct_change(20)
+    
+    # 趋势特征
+    features['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()
+    features['ma100'] = df['close'].rolling(100).mean()
+    features['price_ma10_ratio'] = df['close'] / features['ma10']
+    
+    # 动量特征
+    features['rsi14'] = calculate_rsi(df['close'], 14)
+    features['macd'] = calculate_macd(df['close'])
+    features['ewo'] = calculate_ewo(df['close'])
+    
+    # 波动率特征
+    features['atr14'] = calculate_atr(df, 14)
+    features['bb_width'] = calculate_bb_width(df['close'], 20)
+    
+    # 成交量特征
+    features['volume_ratio'] = df['volume'] / df['volume'].rolling(20).mean()
+    features['obv'] = calculate_obv(df['close'], df['volume'])
+    
+    return features.dropna()
+```
+
+### 5.2 标签构建
+
+```python
+def create_labels(df: pd.DataFrame, horizon: int = 5, threshold: float = 0.01) -> pd.Series:
+    """
+    构建分类标签
+    horizon: 预测未来 N 根 K 线
+    threshold: 涨跌幅阈值
+    """
+    future_returns = df['close'].pct_change(horizon).shift(-horizon)
+    
+    labels = pd.Series(0, index=df.index)  # 0 = 持仓
+    labels[future_returns > threshold] = 1   # 1 = 买入
+    labels[future_returns < -threshold] = -1  # -1 = 卖出
+    
+    return labels
+```
+
+---
+
+## 参考资料
+
+[^1]: Cao, B. et al. "From Deep Learning to LLMs: A survey of AI in Quantitative Investment". arXiv:2503.21422, 2025. https://arxiv.org/abs/2503.21422
+
+[^2]: "Developing Cryptocurrency Trading Strategy Based on Autoencoder". arXiv:2412.18202. https://arxiv.org/abs/2412.18202
+
+[^3]: "Technical Analysis Meets Machine Learning: Bitcoin Evidence". arXiv:2511.00665, 2025. https://arxiv.org/abs/2511.00665
+
+[^4]: "Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading". arXiv:2411.07585, 2024. https://arxiv.org/abs/2411.07585
+
+[^5]: "Meta-Learning Reinforcement Learning for Crypto-Return Prediction". arXiv:2509.09751, 2025. https://arxiv.org/abs/2509.09751
diff --git a/10_链上数据分析/链上数据分析指南.md b/10_链上数据分析/链上数据分析指南.md
new file mode 100644
index 0000000..5272996
--- /dev/null
+++ b/10_链上数据分析/链上数据分析指南.md
@@ -0,0 +1,226 @@
+# 链上数据分析指南
+
+> 链上数据是加密货币市场独有的信息优势，提供了传统金融市场无法获得的透明度。本文档系统介绍链上数据的主要指标、分析方法和实际应用。
+
+---
+
+## 一、链上数据的独特价值
+
+与传统金融市场相比，加密货币的区块链数据完全公开透明，任何人都可以查询：
+
+| 数据类型 | 传统金融 | 加密货币链上 |
+|----------|----------|-------------|
+| 大额交易 | 延迟披露（SEC 13F 季报） | 实时可见 |
+| 机构持仓 | 部分披露 | 完全透明 |
+| 资金流向 | 不可见 | 实时追踪 |
+| 网络活跃度 | 不适用 | 活跃地址数、交易量 |
+
+---
+
+## 二、核心链上指标
+
+### 2.1 SOPR（已实现利润比率）
+
+**定义**：所有链上移动的 UTXO 的已实现价格与当前价格之比。
+
+$$SOPR = \frac{已实现价格（卖出价格）}{已支付价格（买入价格）}$$
+
+**解读**：
+- SOPR > 1：整体市场处于盈利状态，卖出者获利
+- SOPR < 1：整体市场处于亏损状态，卖出者亏损
+- SOPR 从 < 1 回升到 1：亏损者停止抛售，市场可能触底
+
+**交易信号**：
+- 熊市中 SOPR 持续 < 1 且开始回升 → 底部信号
+- 牛市中 SOPR 急剧上升（> 1.05）→ 获利了结压力大
+
+### 2.2 MVRV（市值/已实现价值）
+
+**定义**：当前市值与已实现市值（所有 BTC 按最后移动时的价格计算）之比。
+
+$$MVRV = \frac{市值}{已实现市值}$$
+
+**历史规律**：
+
+| MVRV 值 | 市场状态 | 历史操作建议 |
+|---------|----------|-------------|
+| > 3.5 | 极度高估 | 历史牛市顶部区域 |
+| 2-3.5 | 高估 | 谨慎持仓 |
+| 1-2 | 合理 | 正常持仓 |
+| < 1 | 低估 | 历史底部区域，买入机会 |
+
+### 2.3 交易所净流入/流出
+
+**定义**：流入交易所的 BTC 数量减去流出交易所的 BTC 数量。
+
+**解读**：
+- **净流入（正值）**：更多 BTC 流向交易所，抛售压力增加，看空
+- **净流出（负值）**：更多 BTC 离开交易所（转入冷钱包），持有意愿增强，看多
+
+**数据来源**：Glassnode、CryptoQuant
+
+### 2.4 活跃地址数（Active Addresses）
+
+**定义**：在特定时间段内参与交易（发送或接收）的唯一地址数量。
+
+**应用**：
+- 活跃地址数上升 + 价格上涨 = 健康的牛市
+- 活跃地址数下降 + 价格上涨 = 可能是虚假上涨，警惕回调
+- 活跃地址数急剧上升 = 市场关注度提升，可能是大行情前兆
+
+### 2.5 矿工持仓变化（Miner Position Index, MPI）
+
+**定义**：矿工每日发送到交易所的 BTC 数量与过去 365 天平均值之比。
+
+**解读**：
+- MPI > 2：矿工大量抛售，看空信号
+- MPI < 0：矿工积累，看多信号
+
+---
+
+## 三、巨鲸监控
+
+### 3.1 什么是巨鲸
+
+持有大量加密货币的地址，通常被称为"巨鲸"。其交易行为对市场有显著影响。
+
+**BTC 巨鲸分类**：
+- 小鲸：持有 100-1000 BTC
+- 中鲸：持有 1000-10000 BTC
+- 大鲸：持有 > 10000 BTC（通常是交易所或机构）
+
+### 3.2 巨鲸监控工具
+
+| 工具 | 特点 | 访问方式 |
+|------|------|----------|
+| Nansen | 标记 500M+ 钱包，智能资金追踪 | 付费 API |
+| Whale Alert | 实时大额交易提醒 | Telegram Bot |
+| Arkham Intelligence | 去匿名化分析 | 网页/API |
+| Etherscan | 以太坊地址查询 | 免费 API |
+
+### 3.3 巨鲸行为模式
+
+**积累阶段**：
+- 巨鲸在低价区持续小额买入（避免价格冲击）
+- 交易所 BTC 余额持续下降
+- 链上大额转账频率降低
+
+**分发阶段**：
+- 巨鲸开始将 BTC 转入交易所
+- 链上大额转账增加
+- 交易所 BTC 余额开始上升
+
+---
+
+## 四、衍生品链上数据
+
+### 4.1 资金费率（Funding Rate）
+
+**来源**：Coinglass（https://www.coinglass.com/）
+
+**极端值信号**：
+- 资金费率 > 0.1%（8 小时）：多头过度拥挤，可能反转
+- 资金费率 < -0.05%（8 小时）：空头过度拥挤，可能反转
+
+**套利策略**：当资金费率持续为正时，可以做空永续合约 + 持有现货，赚取资金费率收益。
+
+### 4.2 未平仓合约（Open Interest）
+
+**解读**：
+| 价格 | 未平仓合约 | 解读 |
+|------|-----------|------|
+| 上涨 | 增加 | 多头主导，趋势延续 |
+| 上涨 | 减少 | 空头平仓推动，可能是假突破 |
+| 下跌 | 增加 | 空头主导，趋势延续 |
+| 下跌 | 减少 | 多头平仓推动，可能是底部 |
+
+### 4.3 清算热力图
+
+清算热力图显示不同价格水平上的累积清算量，帮助识别：
+- **多头清算密集区**：价格下跌时的支撑位（多头被清算后价格可能反弹）
+- **空头清算密集区**：价格上涨时的阻力位（空头被清算后价格可能回落）
+
+**数据来源**：Coinglass 清算热力图
+
+---
+
+## 五、DeFi 链上数据
+
+### 5.1 TVL（总锁仓量）
+
+**定义**：锁定在 DeFi 协议中的资产总价值。
+
+**应用**：
+- TVL 上升 + 代币价格上涨 = 健康增长
+- TVL 下降 + 代币价格上涨 = 可能是虚假繁荣
+
+**数据来源**：DeFiLlama（https://defillama.com/）
+
+### 5.2 DEX 交易量
+
+**Uniswap 链上数据**（通过 The Graph 查询）：
+```graphql
+query {
+  pools(
+    first: 10
+    orderBy: volumeUSD
+    orderDirection: desc
+    where: { volumeUSD_gt: "1000000" }
+  ) {
+    id
+    token0 { symbol }
+    token1 { symbol }
+    volumeUSD
+    tvlUSD
+    feeTier
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 六、链上数据与技术指标结合
+
+### 6.1 综合评分模型
+
+将链上数据与技术指标结合，构建综合评分：
+
+```python
+def calculate_composite_score(
+    technical_score: float,  # 技术指标评分（-10 到 +10）
+    onchain_score: float,    # 链上数据评分（-10 到 +10）
+    sentiment_score: float   # 情绪数据评分（-10 到 +10）
+) -> dict:
+    """
+    综合评分模型
+    权重：技术指标 50%，链上数据 30%，情绪 20%
+    """
+    composite = (
+        technical_score * 0.5 +
+        onchain_score * 0.3 +
+        sentiment_score * 0.2
+    )
+    
+    return {
+        'composite_score': composite,
+        'signal': 'BUY' if composite > 3 else ('SELL' if composite < -3 else 'NEUTRAL'),
+        'strength': 'STRONG' if abs(composite) > 6 else ('MODERATE' if abs(composite) > 3 else 'WEAK')
+    }
+```
+
+### 6.2 实战案例：BTC 底部识别
+
+历史上 BTC 底部往往同时满足：
+1. **技术面**：RSI < 30，价格触及布林带下轨，EWO < 0 但开始回升
+2. **链上面**：MVRV < 1，SOPR < 1 但开始回升，交易所净流出
+3. **情绪面**：恐惧贪婪指数 < 20（极度恐惧）
+
+---
+
+## 参考资料
+
+- Glassnode 链上指标：https://glassnode.com/metrics
+- Nansen 链上分析：https://www.nansen.ai/
+- Coinglass 衍生品数据：https://www.coinglass.com/
+- DeFiLlama TVL 数据：https://defillama.com/
+- Gate.io. "链上数据分析是什么，鲸鱼动向会如何影响加密货币价格". https://web3.gate.com/zh/crypto-wiki/article/what-is-on-chain-data-analysis-and-how-do-whale-movements-affect-crypto-prices-20260112
diff --git a/11_参考文献/arXiv论文与资源汇总.md b/11_参考文献/arXiv论文与资源汇总.md
new file mode 100644
index 0000000..3e14d48
--- /dev/null
+++ b/11_参考文献/arXiv论文与资源汇总.md
@@ -0,0 +1,142 @@
+# arXiv 论文与资源汇总
+
+> 本文档汇总量化交易领域的重要 arXiv 论文、开源项目和学习资源，所有链接均可直接访问。
+
+---
+
+## 一、arXiv 核心论文
+
+### 1.1 综述类
+
+| 论文标题 | arXiv 编号 | 发表时间 | 核心内容 |
+|----------|-----------|----------|----------|
+| From Deep Learning to LLMs: A survey of AI in Quantitative Investment | [2503.21422](https://arxiv.org/abs/2503.21422) | 2025-03 | AI 在量化投资全流程的应用综述，从传统统计到 LLM Agent |
+| A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading | [2407.18334](https://arxiv.org/abs/2407.18334) | 2024-07 | 评估 41 个机器学习模型在 BTC 价格预测中的表现 |
+| Machine Learning Integration in Cryptocurrency Trading: A Systematic Review | ResearchSquare | 2025 | 系统综述 ML 在加密货币交易中的应用 |
+
+### 1.2 深度学习价格预测
+
+| 论文标题 | arXiv 编号 | 发表时间 | 核心内容 |
+|----------|-----------|----------|----------|
+| Developing Cryptocurrency Trading Strategy Based on Autoencoder | [2412.18202](https://arxiv.org/abs/2412.18202) | 2024-12 | 去噪自编码器 + 机器学习预测加密货币价格 |
+| Technical Analysis Meets Machine Learning: Bitcoin Evidence | [2511.00665](https://arxiv.org/abs/2511.00665) | 2025-11 | LightGBM 和 LSTM 在 BTC 技术分析中的对比 |
+| Achilles, Neural Network to Predict the Gold Vs US Dollar Integration | [2410.21291](https://arxiv.org/abs/2410.21291) | 2024-10 | 神经网络预测黄金/美元波动性 |
+| Deep Learning for VWAP Execution in Crypto Markets | [2502.13722](https://arxiv.org/abs/2502.13722) | 2025-02 | 深度学习优化加密货币 VWAP 执行 |
+
+### 1.3 强化学习交易
+
+| 论文标题 | arXiv 编号 | 发表时间 | 核心内容 |
+|----------|-----------|----------|----------|
+| Reinforcement Learning Framework for Quantitative Trading | [2411.07585](https://arxiv.org/abs/2411.07585) | 2024-11 | 量化交易强化学习框架，在加密货币 30 分钟窗口测试 |
+| Meta-Learning Reinforcement Learning for Crypto-Return Prediction | [2509.09751](https://arxiv.org/abs/2509.09751) | 2025-09 | Meta-RL-Crypto，解决加密货币非平稳性问题 |
+| News-Aware Direct Reinforcement Trading for Financial Markets | [2510.19173](https://arxiv.org/abs/2510.19173) | 2025-10 | 结合新闻感知的强化学习交易 |
+| FinRL Contest 2024: Cryptocurrency Trading with Ensemble Learning | [2504.02281](https://arxiv.org/abs/2504.02281) | 2025-04 | 集成学习方法训练 BTC 交易智能体 |
+
+### 1.4 投资组合管理
+
+| 论文标题 | arXiv 编号 | 发表时间 | 核心内容 |
+|----------|-----------|----------|----------|
+| Long-only cryptocurrency portfolio management by ranking the assets | [2512.08124](https://arxiv.org/abs/2512.08124) | 2025-12 | 基于资产排名的加密货币投资组合管理 |
+
+---
+
+## 二、重要开源项目
+
+### 2.1 量化交易框架
+
+| 项目 | GitHub | 语言 | 特点 |
+|------|--------|------|------|
+| Freqtrade | https://github.com/freqtrade/freqtrade | Python | 专为加密货币设计，支持 Binance、Bybit 等 |
+| Backtrader | https://github.com/mementum/backtrader | Python | 功能全面的回测框架 |
+| VectorBT | https://github.com/polakowo/vectorbt | Python | 向量化回测，速度极快 |
+| FinRL | https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL | Python | 金融强化学习框架 |
+| QTSBE | https://github.com/simonpotel/QTSBE | Python | 量化交易策略回测引擎 |
+
+### 2.2 数据工具
+
+| 项目 | 链接 | 用途 |
+|------|------|------|
+| CCXT | https://github.com/ccxt/ccxt | 统一的加密货币交易所 API |
+| Pandas-TA | https://github.com/twopirllc/pandas-ta | 技术指标计算库 |
+| TA-Lib | https://ta-lib.org/ | 经典技术分析库 |
+| Glassnode API | https://docs.glassnode.com/ | 链上数据 API |
+
+---
+
+## 三、重要数据平台
+
+### 3.1 行情数据
+
+| 平台 | 链接 | 数据类型 | 费用 |
+|------|------|----------|------|
+| Binance API | https://binance-docs.github.io/apidocs/ | K线、Tick、深度 | 免费 |
+| CoinGecko API | https://www.coingecko.com/en/api | 价格、市值 | 免费/付费 |
+| CryptoCompare | https://min-api.cryptocompare.com/ | 历史 K线 | 免费/付费 |
+| Yahoo Finance | https://finance.yahoo.com/ | 代币化股票、传统资产 | 免费 |
+
+### 3.2 链上数据
+
+| 平台 | 链接 | 特点 |
+|------|------|------|
+| Glassnode | https://glassnode.com/ | 最全面的比特币链上指标 |
+| Nansen | https://www.nansen.ai/ | 钱包标签，智能资金追踪 |
+| Dune Analytics | https://dune.com/ | 自定义 SQL 查询链上数据 |
+| The Graph | https://thegraph.com/ | DeFi 协议数据 GraphQL |
+| CryptoQuant | https://cryptoquant.com/ | 交易所流量、矿工数据 |
+
+### 3.3 衍生品数据
+
+| 平台 | 链接 | 数据类型 |
+|------|------|----------|
+| Coinglass | https://www.coinglass.com/ | 资金费率、未平仓合约、清算 |
+| Laevitas | https://laevitas.ch/ | 期权数据 |
+| Skew | https://skew.com/ | 期权隐含波动率 |
+
+---
+
+## 四、学习资源
+
+### 4.1 中文资源
+
+| 资源 | 链接 | 内容 |
+|------|------|------|
+| BigQuant 量化平台 | https://bigquant.com/ | 量化策略开发、回测 |
+| 掘金量化 | https://www.myquant.cn/ | 量化交易平台 |
+| 知乎量化专栏 | https://www.zhihu.com/topic/19558476 | 量化交易讨论 |
+| Bybit Learn | https://learn.bybit.com/zh-my/ | 加密货币技术分析 |
+
+### 4.2 英文资源
+
+| 资源 | 链接 | 内容 |
+|------|------|------|
+| QuantStart | https://www.quantstart.com/ | 量化交易系统化教程 |
+| QuantInsti | https://blog.quantinsti.com/ | 量化金融课程和博客 |
+| Investopedia | https://www.investopedia.com/ | 金融术语和策略百科 |
+| TradingView | https://www.tradingview.com/ | 图表分析、Pine Script |
+
+---
+
+## 五、XAUT 和代币化股票专项资源
+
+| 资源 | 链接 | 内容 |
+|------|------|------|
+| Tether Gold 官网 | https://gold.tether.to/ | XAUT 官方信息 |
+| Paxos Gold | https://paxos.com/paxgold/ | PAXG 官方信息 |
+| MEXC xStocks | https://www.mexc.com/ | 代币化美股交易 |
+| PancakeSwap 代币化股票 | https://pancakeswap.finance/ | DEX 代币化股票永续合约 |
+| Mudrex XAUT 分析 | https://mudrex.com/learn/gold-futures-historical-analysis-xaut/ | XAUT 量化分析 |
+
+---
+
+## 六、社区与讨论
+
+| 社区 | 链接 | 特点 |
+|------|------|------|
+| r/algotrading | https://www.reddit.com/r/algotrading/ | 算法交易讨论 |
+| r/CryptoCurrency | https://www.reddit.com/r/CryptoCurrency/ | 加密货币综合讨论 |
+| Telegram 量化群 | 各大交易所官方群 | 实时信号和讨论 |
+| Discord QuantConnect | https://discord.gg/quantconnect | 量化交易社区 |
+
+---
+
+*最后更新：2026-03-05*
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..f5807b2
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,79 @@
+# 量化交易知识库（QuantKnowledge）
+
+> **定位**：面向加密货币（CEX/DEX）、黄金代币（XAUT）、代币化美股（AAPL、TSLA 等）的量化交易全栈知识体系。所有内容本地化存储，支持引用链接，全部中文化。
+
+---
+
+## 知识库结构
+
+| 目录 | 内容 |
+|------|------|
+| `01_基础理论/` | 量化交易基础概念、市场微观结构、价格形成机制 |
+| `02_技术指标/` | 全套技术指标原理、公式、参数调优指南 |
+| `03_交易策略/` | 趋势跟踪、均值回归、套利、动量等策略详解 |
+| `04_交易信号系统/` | 多指标共振信号引擎设计与实现（参考 tradehk） |
+| `05_市场品种/` | 加密货币、XAUT 黄金、代币化美股品种分析 |
+| `06_数据流程/` | 数据采集、清洗、存储、实时流处理流程 |
+| `07_回测框架/` | 回测方法论、常见偏差规避、绩效评估指标 |
+| `08_风险管理/` | 仓位管理、止损止盈、最大回撤控制、Kelly 公式 |
+| `09_AI与机器学习/` | 深度学习、强化学习、LLM 在量化投资中的应用 |
+| `10_链上数据分析/` | 链上指标、巨鲸监控、资金流向、衍生品数据 |
+| `11_参考文献/` | arXiv 论文摘要、外部资源链接汇总 |
+| `samples/` | Python 示例代码、回测样本、数据样本 |
+| `assets/` | 图表图片、数据文件 |
+
+---
+
+## 快速导航
+
+### 核心指标体系（来自 tradehk 项目）
+
+tradehk 项目实现了以下完整指标体系，本知识库对其进行深度解析：
+
+- **趋势类**：MA（简单移动均线）、EMA（指数移动均线）、SuperTrend（超级趋势线）
+- **动量类**：EWO（艾略特波浪振荡器）、MACD、AO（动量振荡器）、RSI、KDJ、Stoch、StochRSI
+- **波动率类**：Bollinger Bands（布林带）、TTM Squeeze（挤压动量）、ATR（真实波动幅度）
+- **成交量类**：OBV（能量潮）、MFI（资金流量指数）、成交量收缩检测
+- **趋势强度类**：DMI/ADX（趋势方向指数）
+
+### 信号系统架构
+
+tradehk 采用**多指标共振评分机制**：
+- 核心信号：MACD 金叉/死叉、AO 穿越零轴、MA 多头/空头排列（始终启用）
+- 可选信号：RSI、KDJ、Stoch、布林带、SuperTrend、DMI/ADX（可配置）
+- 大周期方向过滤：基于 EWO + MACD + AO 的 4h/12h 趋势偏向判断
+
+---
+
+## 适用市场
+
+本知识库覆盖以下市场品种：
+
+**加密货币（CEX）**
+- BTC/USDT、ETH/USDT、BNB/USDT 等主流币对
+- DOGE、SOL、AVAX 等热门山寨币
+- 永续合约、现货交易
+
+**加密货币（DEX）**
+- Uniswap、PancakeSwap 等 DEX 流动性池
+- 链上套利、MEV 策略
+
+**黄金代币**
+- XAUT（Tether Gold）：1 枚 = 1 金衡盎司实物黄金
+- PAXG（Paxos Gold）：与 XAUT 配对套利
+
+**代币化美股**
+- AAPL（苹果）、TSLA（特斯拉）、NVDA（英伟达）等
+- 在 Binance、MEXC、PancakeSwap 等平台可交易
+
+---
+
+## 更新日志
+
+| 日期 | 版本 | 更新内容 |
+|------|------|----------|
+| 2026-03-05 | v1.0 | 初始版本，基于 tradehk 项目指标体系构建 |
+
+---
+
+*本知识库由 Manus AI 构建，持续更新中。*
diff --git a/samples/backtest_sample.py b/samples/backtest_sample.py
new file mode 100644
index 0000000..53da264
--- /dev/null
+++ b/samples/backtest_sample.py
@@ -0,0 +1,280 @@
+"""
+量化交易回测样本 - MACD + EWO 趋势跟踪策略
+基于 tradehk 项目的信号系统进行历史回测
+
+使用方法：
+    pip install pandas numpy matplotlib requests
+    python backtest_sample.py
+"""
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import requests
+import json
+from datetime import datetime
+
+
+# ============================================================
+# 数据获取
+# ============================================================
+
+def fetch_binance_klines(symbol: str, interval: str, limit: int = 1000) -> pd.DataFrame:
+    url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
+    params = {"symbol": symbol, "interval": interval, "limit": limit}
+    resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+    resp.raise_for_status()
+    data = resp.json()
+    df = pd.DataFrame(data, columns=[
+        'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
+        'close_time', 'quote_volume', 'trades', 'taker_buy_base',
+        'taker_buy_quote', 'ignore'
+    ])
+    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
+    for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
+        df[col] = df[col].astype(float)
+    return df[['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].set_index('timestamp')
+
+
+# ============================================================
+# 指标计算
+# ============================================================
+
+def calc_ema(s, n): return s.ewm(span=n, adjust=False).mean()
+def calc_sma(s, n): return s.rolling(n).mean()
+def calc_rma(s, n): return s.ewm(alpha=1/n, adjust=False).mean()
+
+def calc_macd(close, fast=10, slow=20, signal=10):
+    macd = calc_ema(close, fast) - calc_ema(close, slow)
+    sig = calc_ema(macd, signal)
+    return macd, sig, macd - sig
+
+def calc_ewo(close):
+    return calc_ema(close, 5) - calc_ema(close, 35)
+
+def calc_ao(df):
+    mid = (df['high'] + df['low']) / 2
+    return calc_sma(mid, 5) - calc_sma(mid, 34)
+
+def calc_rsi(close, period=14):
+    delta = close.diff()
+    gain = calc_rma(delta.clip(lower=0), period)
+    loss = calc_rma((-delta).clip(lower=0), period)
+    rs = gain / loss.replace(0, np.nan)
+    return 100 - 100 / (1 + rs)
+
+def calc_atr(df, period=14):
+    tr = pd.concat([
+        df['high'] - df['low'],
+        (df['high'] - df['close'].shift(1)).abs(),
+        (df['low'] - df['close'].shift(1)).abs()
+    ], axis=1).max(axis=1)
+    return calc_rma(tr, period)
+
+
+# ============================================================
+# 策略：MACD 金叉/死叉 + EWO 大方向过滤
+# ============================================================
+
+def generate_signals(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """
+    策略逻辑：
+    - 大方向：EWO > 0 看多，EWO < 0 看空
+    - 入场：MACD 金叉（大方向看多时）或死叉（大方向看空时）
+    - 止损：ATR 动态止损（2 × ATR）
+    """
+    close = df['close']
+    
+    macd_line, signal_line, histogram = calc_macd(close)
+    ewo = calc_ewo(close)
+    ao = calc_ao(df)
+    rsi = calc_rsi(close)
+    atr = calc_atr(df)
+    ma10 = calc_sma(close, 10)
+    ma100 = calc_sma(close, 100)
+    
+    signals = pd.DataFrame(index=df.index)
+    signals['close'] = close
+    signals['macd'] = macd_line
+    signals['signal'] = signal_line
+    signals['histogram'] = histogram
+    signals['ewo'] = ewo
+    signals['ao'] = ao
+    signals['rsi'] = rsi
+    signals['atr'] = atr
+    signals['ma10'] = ma10
+    signals['ma100'] = ma100
+    
+    # MACD 金叉/死叉
+    signals['macd_cross_up'] = (macd_line > signal_line) & (macd_line.shift(1) <= signal_line.shift(1))
+    signals['macd_cross_down'] = (macd_line < signal_line) & (macd_line.shift(1) >= signal_line.shift(1))
+    
+    # 大方向过滤（EWO）
+    signals['trend_bullish'] = ewo > 0
+    signals['trend_bearish'] = ewo < 0
+    
+    # 最终信号
+    signals['buy_signal'] = signals['macd_cross_up'] & signals['trend_bullish']
+    signals['sell_signal'] = signals['macd_cross_down'] & signals['trend_bearish']
+    
+    return signals.dropna()
+
+
+# ============================================================
+# 回测引擎
+# ============================================================
+
+def backtest(df: pd.DataFrame, initial_capital: float = 10000, commission: float = 0.001) -> dict:
+    """
+    简单回测引擎
+    - 固定仓位：每次使用全部资金
+    - 止损：2 × ATR
+    - 止盈：4 × ATR（2:1 盈亏比）
+    """
+    signals = generate_signals(df)
+    
+    capital = initial_capital
+    position = 0  # 0=空仓, 1=多头
+    entry_price = 0
+    stop_loss = 0
+    take_profit = 0
+    
+    trades = []
+    equity_curve = [capital]
+    
+    for i in range(1, len(signals)):
+        row = signals.iloc[i]
+        prev_row = signals.iloc[i-1]
+        
+        # 检查止损/止盈
+        if position == 1:
+            if row['close'] <= stop_loss:
+                # 止损出场
+                pnl = (row['close'] - entry_price) * (capital / entry_price)
+                pnl -= abs(pnl) * commission * 2
+                capital += pnl
+                trades.append({
+                    'type': '止损出场',
+                    'entry': entry_price,
+                    'exit': row['close'],
+                    'pnl': pnl,
+                    'pnl_pct': (row['close'] - entry_price) / entry_price * 100
+                })
+                position = 0
+            elif row['close'] >= take_profit:
+                # 止盈出场
+                pnl = (row['close'] - entry_price) * (capital / entry_price)
+                pnl -= abs(pnl) * commission * 2
+                capital += pnl
+                trades.append({
+                    'type': '止盈出场',
+                    'entry': entry_price,
+                    'exit': row['close'],
+                    'pnl': pnl,
+                    'pnl_pct': (row['close'] - entry_price) / entry_price * 100
+                })
+                position = 0
+            elif row['sell_signal']:
+                # 信号反转出场
+                pnl = (row['close'] - entry_price) * (capital / entry_price)
+                pnl -= abs(pnl) * commission * 2
+                capital += pnl
+                trades.append({
+                    'type': '信号出场',
+                    'entry': entry_price,
+                    'exit': row['close'],
+                    'pnl': pnl,
+                    'pnl_pct': (row['close'] - entry_price) / entry_price * 100
+                })
+                position = 0
+        
+        # 开仓
+        if position == 0 and row['buy_signal']:
+            entry_price = row['close']
+            atr = row['atr']
+            stop_loss = entry_price - 2 * atr
+            take_profit = entry_price + 4 * atr
+            position = 1
+            capital -= capital * commission  # 入场手续费
+        
+        # 记录净值
+        if position == 1:
+            unrealized = (row['close'] - entry_price) * (capital / entry_price)
+            equity_curve.append(capital + unrealized)
+        else:
+            equity_curve.append(capital)
+    
+    # 计算绩效指标
+    equity = pd.Series(equity_curve)
+    returns = equity.pct_change().dropna()
+    
+    total_return = (equity.iloc[-1] / initial_capital - 1) * 100
+    max_drawdown = ((equity.cummax() - equity) / equity.cummax()).max() * 100
+    
+    if returns.std() > 0:
+        sharpe = returns.mean() / returns.std() * np.sqrt(365 * 24)
+    else:
+        sharpe = 0
+    
+    winning_trades = [t for t in trades if t['pnl'] > 0]
+    losing_trades = [t for t in trades if t['pnl'] <= 0]
+    win_rate = len(winning_trades) / len(trades) if trades else 0
+    
+    avg_win = np.mean([t['pnl_pct'] for t in winning_trades]) if winning_trades else 0
+    avg_loss = np.mean([t['pnl_pct'] for t in losing_trades]) if losing_trades else 0
+    profit_factor = abs(avg_win / avg_loss) if avg_loss != 0 else 0
+    
+    return {
+        '初始资金': f"${initial_capital:,.2f}",
+        '最终资金': f"${equity.iloc[-1]:,.2f}",
+        '总收益率': f"{total_return:.2f}%",
+        '最大回撤': f"{max_drawdown:.2f}%",
+        '夏普比率': f"{sharpe:.2f}",
+        '总交易次数': len(trades),
+        '胜率': f"{win_rate:.2%}",
+        '平均盈利': f"{avg_win:.2f}%",
+        '平均亏损': f"{avg_loss:.2f}%",
+        '盈亏比': f"{profit_factor:.2f}",
+        '止损次数': len([t for t in trades if t['type'] == '止损出场']),
+        '止盈次数': len([t for t in trades if t['type'] == '止盈出场']),
+        '信号出场次数': len([t for t in trades if t['type'] == '信号出场']),
+    }
+
+
+# ============================================================
+# 主程序
+# ============================================================
+
+if __name__ == '__main__':
+    print("=" * 60)
+    print("量化策略回测 - MACD + EWO 趋势跟踪")
+    print("策略：MACD 金叉（EWO 多头时）做多，ATR 动态止损止盈")
+    print("=" * 60)
+    
+    test_cases = [
+        ('BTCUSDT', '4h', 'BTC/USDT 4小时'),
+        ('ETHUSDT', '4h', 'ETH/USDT 4小时'),
+    ]
+    
+    for symbol, interval, label in test_cases:
+        print(f"\n{'─' * 50}")
+        print(f"回测品种：{label}")
+        print(f"{'─' * 50}")
+        
+        try:
+            df = fetch_binance_klines(symbol, interval, limit=1000)
+            print(f"数据范围：{df.index[0].strftime('%Y-%m-%d')} 至 {df.index[-1].strftime('%Y-%m-%d')}")
+            print(f"K 线数量：{len(df)}")
+            
+            results = backtest(df, initial_capital=10000)
+            
+            print("\n📊 回测结果：")
+            for key, value in results.items():
+                print(f"   {key:12s}: {value}")
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"错误：{e}")
+    
+    print(f"\n{'=' * 60}")
+    print("⚠️  免责声明：以上回测结果仅供学习参考，不构成投资建议")
+    print("    历史表现不代表未来收益，实盘交易存在亏损风险")
+    print("=" * 60)
diff --git a/samples/signal_calculator_sample.py b/samples/signal_calculator_sample.py
new file mode 100644
index 0000000..c1772f6
--- /dev/null
+++ b/samples/signal_calculator_sample.py
@@ -0,0 +1,374 @@
+"""
+量化交易信号计算器 - 完整示例
+基于 tradehk 项目的多指标共振信号系统 Python 实现
+
+使用方法：
+    pip install pandas numpy requests
+    python signal_calculator_sample.py
+"""
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import requests
+from typing import Optional, Tuple
+from dataclasses import dataclass
+
+
+# ============================================================
+# 数据获取
+# ============================================================
+
+def fetch_binance_klines(symbol: str, interval: str, limit: int = 500) -> pd.DataFrame:
+    """
+    从 Binance 获取 K 线数据
+    
+    参数：
+        symbol: 交易对，如 'BTCUSDT'
+        interval: 时间周期，如 '1h', '4h', '1d'
+        limit: 获取数量（最大 1000）
+    """
+    url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
+    params = {"symbol": symbol, "interval": interval, "limit": limit}
+    
+    resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
+    resp.raise_for_status()
+    
+    data = resp.json()
+    df = pd.DataFrame(data, columns=[
+        'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
+        'close_time', 'quote_volume', 'trades', 'taker_buy_base',
+        'taker_buy_quote', 'ignore'
+    ])
+    
+    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
+    for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
+        df[col] = df[col].astype(float)
+    
+    return df[['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].set_index('timestamp')
+
+
+# ============================================================
+# 技术指标计算
+# ============================================================
+
+def calc_rma(series: pd.Series, period: int) -> pd.Series:
+    """Wilder 平滑移动均线（RMA）"""
+    alpha = 1.0 / period
+    return series.ewm(alpha=alpha, adjust=False).mean()
+
+
+def calc_ema(series: pd.Series, period: int) -> pd.Series:
+    """指数移动均线（EMA）"""
+    return series.ewm(span=period, adjust=False).mean()
+
+
+def calc_sma(series: pd.Series, period: int) -> pd.Series:
+    """简单移动均线（SMA）"""
+    return series.rolling(period).mean()
+
+
+def calc_atr(df: pd.DataFrame, period: int = 14) -> pd.Series:
+    """真实波动幅度（ATR）"""
+    high, low, close = df['high'], df['low'], df['close']
+    tr = pd.concat([
+        high - low,
+        (high - close.shift(1)).abs(),
+        (low - close.shift(1)).abs()
+    ], axis=1).max(axis=1)
+    return calc_rma(tr, period)
+
+
+def calc_rsi(close: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series:
+    """相对强弱指数（RSI）"""
+    delta = close.diff()
+    gain = delta.clip(lower=0)
+    loss = (-delta).clip(lower=0)
+    avg_gain = calc_rma(gain, period)
+    avg_loss = calc_rma(loss, period)
+    rs = avg_gain / avg_loss.replace(0, np.nan)
+    return 100 - (100 / (1 + rs))
+
+
+def calc_macd(close: pd.Series, fast: int = 10, slow: int = 20, signal: int = 10) -> Tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
+    """
+    MACD（tradehk 参数：10, 20, 10）
+    返回：(macd线, 信号线, 柱状图)
+    """
+    ema_fast = calc_ema(close, fast)
+    ema_slow = calc_ema(close, slow)
+    macd_line = ema_fast - ema_slow
+    signal_line = calc_ema(macd_line, signal)
+    histogram = macd_line - signal_line
+    return macd_line, signal_line, histogram
+
+
+def calc_ewo(close: pd.Series) -> pd.Series:
+    """艾略特波浪振荡器（EWO = EMA5 - EMA35）"""
+    return calc_ema(close, 5) - calc_ema(close, 35)
+
+
+def calc_ao(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
+    """动量振荡器（AO）"""
+    midpoint = (df['high'] + df['low']) / 2
+    return calc_sma(midpoint, 5) - calc_sma(midpoint, 34)
+
+
+def calc_kdj(df: pd.DataFrame, period: int = 9, k_smooth: int = 3, d_smooth: int = 3) -> Tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
+    """KDJ 指标"""
+    low_min = df['low'].rolling(period).min()
+    high_max = df['high'].rolling(period).max()
+    rsv = (df['close'] - low_min) / (high_max - low_min).replace(0, np.nan) * 100
+    k = rsv.ewm(com=k_smooth - 1, adjust=False).mean()
+    d = k.ewm(com=d_smooth - 1, adjust=False).mean()
+    j = 3 * k - 2 * d
+    return k, d, j
+
+
+def calc_bollinger_bands(close: pd.Series, period: int = 20, multiplier: float = 2.0) -> Tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
+    """布林带"""
+    middle = calc_sma(close, period)
+    std = close.rolling(period).std()
+    upper = middle + multiplier * std
+    lower = middle - multiplier * std
+    return upper, middle, lower
+
+
+def calc_supertrend(df: pd.DataFrame, period: int = 10, multiplier: float = 3.0) -> Tuple[pd.Series, pd.Series]:
+    """
+    超级趋势线（SuperTrend）
+    返回：(趋势值, 方向: 1=多头, -1=空头)
+    """
+    atr = calc_atr(df, period)
+    hl2 = (df['high'] + df['low']) / 2
+    
+    upper_band = hl2 + multiplier * atr
+    lower_band = hl2 - multiplier * atr
+    
+    supertrend = pd.Series(np.nan, index=df.index)
+    direction = pd.Series(1, index=df.index)
+    
+    for i in range(1, len(df)):
+        # 更新上轨
+        if upper_band.iloc[i] < upper_band.iloc[i-1] or df['close'].iloc[i-1] > upper_band.iloc[i-1]:
+            upper_band.iloc[i] = upper_band.iloc[i]
+        else:
+            upper_band.iloc[i] = upper_band.iloc[i-1]
+        
+        # 更新下轨
+        if lower_band.iloc[i] > lower_band.iloc[i-1] or df['close'].iloc[i-1] < lower_band.iloc[i-1]:
+            lower_band.iloc[i] = lower_band.iloc[i]
+        else:
+            lower_band.iloc[i] = lower_band.iloc[i-1]
+        
+        # 确定方向
+        if direction.iloc[i-1] == -1:
+            if df['close'].iloc[i] > upper_band.iloc[i]:
+                direction.iloc[i] = 1
+            else:
+                direction.iloc[i] = -1
+        else:
+            if df['close'].iloc[i] < lower_band.iloc[i]:
+                direction.iloc[i] = -1
+            else:
+                direction.iloc[i] = 1
+        
+        supertrend.iloc[i] = lower_band.iloc[i] if direction.iloc[i] == 1 else upper_band.iloc[i]
+    
+    return supertrend, direction
+
+
+# ============================================================
+# 信号生成（多指标共振）
+# ============================================================
+
+@dataclass
+class SignalResult:
+    signal_type: str      # 'BUY', 'SELL', 'NEUTRAL'
+    strength: str         # 'STRONG', 'MODERATE', 'WEAK'
+    bullish_score: int
+    bearish_score: int
+    details: dict
+
+
+def generate_signal(df: pd.DataFrame, use_kdj: bool = True, use_supertrend: bool = True) -> SignalResult:
+    """
+    多指标共振信号生成器
+    
+    参数：
+        df: 包含 OHLCV 数据的 DataFrame
+        use_kdj: 是否启用 KDJ 信号
+        use_supertrend: 是否启用 SuperTrend 信号
+    """
+    close = df['close']
+    
+    # 计算所有指标
+    ma10 = calc_sma(close, 10)
+    ma100 = calc_sma(close, 100)
+    macd_line, signal_line, histogram = calc_macd(close)
+    ao = calc_ao(df)
+    rsi = calc_rsi(close)
+    bb_upper, bb_middle, bb_lower = calc_bollinger_bands(close)
+    
+    # 取最后两根 K 线
+    curr = df.index[-1]
+    prev = df.index[-2]
+    
+    bullish_score = 0
+    bearish_score = 0
+    details = {}
+    
+    # ---- 核心信号：MACD ----
+    macd_cross_up = macd_line[curr] > signal_line[curr] and macd_line[prev] <= signal_line[prev]
+    macd_cross_down = macd_line[curr] < signal_line[curr] and macd_line[prev] >= signal_line[prev]
+    
+    if macd_cross_up:
+        bullish_score += 2
+        details['MACD'] = '金叉 (+2)'
+    elif macd_cross_down:
+        bearish_score += 2
+        details['MACD'] = '死叉 (+2)'
+    elif histogram[curr] > 0 and histogram[curr] > histogram[prev]:
+        bullish_score += 1
+        details['MACD'] = '柱状图扩大（正）(+1)'
+    elif histogram[curr] < 0 and histogram[curr] < histogram[prev]:
+        bearish_score += 1
+        details['MACD'] = '柱状图扩大（负）(+1)'
+    
+    # ---- 核心信号：AO ----
+    ao_cross_up = ao[curr] > 0 and ao[prev] <= 0
+    ao_cross_down = ao[curr] < 0 and ao[prev] >= 0
+    
+    if ao_cross_up:
+        bullish_score += 1
+        details['AO'] = '上穿零轴 (+1)'
+    elif ao_cross_down:
+        bearish_score += 1
+        details['AO'] = '下穿零轴 (+1)'
+    
+    # ---- 核心信号：MA 排列 ----
+    if close[curr] > ma10[curr] and ma10[curr] > ma100[curr]:
+        bullish_score += 1
+        details['MA'] = '多头排列 (+1)'
+    elif close[curr] < ma10[curr] and ma10[curr] < ma100[curr]:
+        bearish_score += 1
+        details['MA'] = '空头排列 (+1)'
+    
+    # ---- 可选信号：RSI ----
+    if rsi[curr] < 30:
+        bullish_score += 1
+        details['RSI'] = f'超卖 {rsi[curr]:.1f} (+1)'
+    elif rsi[curr] > 70:
+        bearish_score += 1
+        details['RSI'] = f'超买 {rsi[curr]:.1f} (+1)'
+    
+    # ---- 可选信号：布林带 ----
+    if close[curr] <= bb_lower[curr]:
+        bullish_score += 1
+        details['布林带'] = '触及下轨 (+1)'
+    elif close[curr] >= bb_upper[curr]:
+        bearish_score += 1
+        details['布林带'] = '触及上轨 (+1)'
+    
+    # ---- 可选信号：KDJ ----
+    if use_kdj:
+        k, d, j = calc_kdj(df)
+        kdj_cross_up = k[curr] > d[curr] and k[prev] <= d[prev]
+        kdj_cross_down = k[curr] < d[curr] and k[prev] >= d[prev]
+        
+        if kdj_cross_up and k[curr] < 30:
+            bullish_score += 2
+            details['KDJ'] = f'低位金叉 K={k[curr]:.1f} (+2)'
+        elif kdj_cross_up:
+            bullish_score += 1
+            details['KDJ'] = f'金叉 K={k[curr]:.1f} (+1)'
+        elif kdj_cross_down and k[curr] > 70:
+            bearish_score += 2
+            details['KDJ'] = f'高位死叉 K={k[curr]:.1f} (+2)'
+        elif kdj_cross_down:
+            bearish_score += 1
+            details['KDJ'] = f'死叉 K={k[curr]:.1f} (+1)'
+    
+    # ---- 可选信号：SuperTrend ----
+    if use_supertrend:
+        st_value, st_direction = calc_supertrend(df)
+        if st_direction[curr] == 1 and st_direction[prev] == -1:
+            bullish_score += 2
+            details['SuperTrend'] = '趋势反转看多 (+2)'
+        elif st_direction[curr] == -1 and st_direction[prev] == 1:
+            bearish_score += 2
+            details['SuperTrend'] = '趋势反转看空 (+2)'
+        elif st_direction[curr] == 1:
+            bullish_score += 1
+            details['SuperTrend'] = '多头趋势中 (+1)'
+        elif st_direction[curr] == -1:
+            bearish_score += 1
+            details['SuperTrend'] = '空头趋势中 (+1)'
+    
+    # ---- 信号强度判定 ----
+    active_optional = sum([True, True, use_kdj, use_supertrend])  # RSI, BB 始终启用
+    strong_threshold = 5 + int(active_optional * 0.5)
+    moderate_threshold = 3 + int(active_optional * 0.3)
+    
+    if bullish_score > bearish_score:
+        signal_type = 'BUY'
+        score = bullish_score
+    elif bearish_score > bullish_score:
+        signal_type = 'SELL'
+        score = bearish_score
+    else:
+        return SignalResult('NEUTRAL', 'WEAK', bullish_score, bearish_score, details)
+    
+    if score >= strong_threshold:
+        strength = 'STRONG'
+    elif score >= moderate_threshold:
+        strength = 'MODERATE'
+    else:
+        strength = 'WEAK'
+    
+    return SignalResult(signal_type, strength, bullish_score, bearish_score, details)
+
+
+# ============================================================
+# 主程序
+# ============================================================
+
+if __name__ == '__main__':
+    print("=" * 60)
+    print("量化交易信号计算器 - 多指标共振系统")
+    print("=" * 60)
+    
+    # 测试品种列表
+    test_symbols = [
+        ('BTCUSDT', '1h', 'BTC/USDT 1小时'),
+        ('ETHUSDT', '4h', 'ETH/USDT 4小时'),
+        ('XAUTUSDT', '4h', 'XAUT/USDT 4小时（黄金代币）'),
+    ]
+    
+    for symbol, interval, label in test_symbols:
+        print(f"\n{'─' * 50}")
+        print(f"品种：{label}")
+        print(f"{'─' * 50}")
+        
+        try:
+            # 获取数据
+            df = fetch_binance_klines(symbol, interval, limit=200)
+            print(f"数据获取成功：{len(df)} 根 K 线")
+            print(f"最新价格：{df['close'].iloc[-1]:.4f}")
+            
+            # 生成信号
+            result = generate_signal(df, use_kdj=True, use_supertrend=True)
+            
+            # 输出结果
+            emoji = '🟢' if result.signal_type == 'BUY' else ('🔴' if result.signal_type == 'SELL' else '⚪')
+            print(f"\n{emoji} 信号：{result.signal_type} ({result.strength})")
+            print(f"   多头评分：{result.bullish_score}  空头评分：{result.bearish_score}")
+            print(f"\n指标详情：")
+            for indicator, detail in result.details.items():
+                print(f"   {indicator}: {detail}")
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"错误：{e}")
+    
+    print(f"\n{'=' * 60}")
+    print("注意：以上信号仅供参考，不构成投资建议")
+    print("=" * 60)