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基础理论： - 量化交易入门指南（零基础友好，含学习路径） 流程图解（3个完整流程图）： - 信号系统完整流程图（总体/评分/EWO转换/大周期过滤） - 交易策略执行流程（通用流程/EWO决策树/MTF协同/风控） - 数据采集与处理流程（API获取/缓存管理/指标计算/质量检查） 所有内部链接均指向仓库内文档，无外部链接
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量化交易入门指南
返回：Wiki 主索引 适合人群：完全零基础的新手
什么是量化交易？
量化交易是指使用数学模型、统计方法和计算机程序来制定和执行交易决策的方式。与传统的主观交易（依靠经验和直觉）不同，量化交易依赖数据、规则和算法。
简单类比：传统交易者看图说话，量化交易者让计算机按规则说话。
名词解释：→ 量化交易
量化交易的核心要素
量化交易系统由以下五个核心要素构成：
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 数据 | 价格、成交量、链上数据等 | BTC 每分钟 K 线数据 |
| 指标 | 对原始数据的数学处理 | EWO、MACD、RSI |
| 信号 | 指标触发的买卖建议 | EWO 红→绿 = 买入信号 |
| 策略 | 信号的组合与过滤规则 | 多指标共振才入场 |
| 风控 | 止损、仓位、资金管理 | 单笔亏损不超过 2% |
加密货币量化交易的特殊性
与传统股票市场相比，加密货币市场有以下独特特性：
优势：
- 24/7 全天候交易：不存在收盘时间，策略可以全时段运行
- 高波动性：日内波动 5-20% 很常见，量化策略有更多机会
- API 开放：主流交易所（Binance、OKX）提供完整的 REST API 和 WebSocket
- 杠杆可用：合约交易可使用 1-125 倍杠杆（需谨慎）
- 永续合约：→ 永续合约
挑战：
- 极端波动：单日 30-50% 暴跌并非罕见
- 操纵风险：市值小的币种容易被庄家操控
- 监管不确定性：政策变化可能导致交易所停业
- 技术风险：API 故障、网络延迟、交易所宕机
K线图基础
K线（蜡烛图）是量化交易的基础数据单位：
┃ ← 上影线（最高价 - 实体上沿）
┌───┃───┐
│ │ ← 实体（开盘价到收盘价）
│ 涨↑ │ 绿色/白色 = 收涨
│ │ 红色/黑色 = 收跌
└───┃───┘
┃ ← 下影线（实体下沿 - 最低价）
四个关键价格：
- 开盘价（Open）：该周期第一笔成交价
- 最高价（High）：该周期最高成交价
- 最低价（Low）：该周期最低成交价
- 收盘价（Close）：该周期最后一笔成交价
常用周期：
- 1m / 5m / 10m / 15m → 短线、日内交易
- 1h / 4h → 中线、波段交易
- 1d / 1w → 长线、趋势交易
tradehk 默认使用 10m 周期。
技术指标的分类
技术指标分为四大类：
| 类别 | 代表指标 | 作用 |
|---|---|---|
| 趋势类 | MA、EMA、EWO、MACD | 判断价格趋势方向 |
| 震荡类 | RSI、KDJ、Stoch、AO | 判断超买超卖状态 |
| 波动类 | 布林带、ATR、SuperTrend | 衡量价格波动幅度 |
| 成交量类 | OBV、MFI | 分析资金流向 |
名词解释：
信号与策略的区别
信号是单个指标触发的买卖建议，例如：
- EWO 上穿零轴 → 买入信号
- RSI > 70 → 卖出信号
策略是多个信号的组合规则，例如：
- EWO 上穿零轴 且 MACD 金叉 且 RSI < 70 → 才入场做多
tradehk 使用多指标共振策略：多个指标同时指向同一方向时，信号更可靠。
详见：→ tradehk 信号评分引擎
交易所类型
| 类型 | 代表 | 特点 |
|---|---|---|
| CEX（中心化） | Binance、OKX、Bybit | 流动性高、速度快、需要 KYC |
| DEX（去中心化） | Hyperliquid、dYdX、GMX | 无需 KYC、链上透明、Gas 费用 |
名词解释：
风险管理基础
量化交易中，风险管理比信号本身更重要。
核心原则：
- 单笔亏损不超过总资金的 1-2%
- 设置止损：每笔交易都要有明确的止损价位
- 不追加亏损：亏损时不要加仓（摊平）
- 分散投资：不要把所有资金押注在一个币种
名词解释：
学习路径建议
第一阶段（1-2周）：理解基础
- 阅读本文档
- 理解 K 线图和基础指标（MA、EWO、MACD）
- 在 tradehk 中观察信号，不操作
第二阶段（2-4周）：理解信号
- 阅读 tradehk 信号评分引擎
- 理解 EWO 转换通知的含义
- 记录每次信号后的价格走势
第三阶段（1-2个月）：理解策略
- 阅读 主要量化策略详解
- 理解多指标共振的逻辑
- 开始小仓位实盘测试
第四阶段（持续）：优化与进阶
- 阅读 AI 量化投资前沿
- 学习回测方法
- 阅读 arXiv 最新论文