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Henry Lin
Henry Lin

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第 19 课：Freqtrade可视化分析工具

第 19 课：可视化分析工具

⏱ 课时：1.5 小时
🎯 学习目标：学会使用图表分析工具，通过可视化手段深入理解策略信号和市场行为

📚 课程大纲：

  • 19.1 plot-dataframe 生成图表
  • 19.2 图表解读

课程概述

可视化是理解交易策略的强大工具。通过图表，你可以直观地看到：

  • 买卖信号在 K 线图上的位置
  • 技术指标的变化趋势
  • 策略在不同市场条件下的表现
  • 信号质量和时机的准确性

Freqtrade 提供的 plot-dataframe 和 plot-profit 命令可以生成交互式 HTML 图表，帮助你从视觉角度分析策略。

19.1 plot-dataframe 生成图表

19.1.1 基础用法

plot-dataframe 命令可以为指定的交易对生成 K 线图和指标图表。

基本命令格式 

freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy YourStrategy \
    --pairs BTC/USDT ETH/USDT \
    --timerange 20230101-20230131 \
    --no-trades
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参数说明：

  • -c config.json: 指定配置文件
  • --strategy: 要分析的策略名称
  • --pairs: 要绘制的交易对（可指定多个）
  • --timerange: 时间范围（格式：YYYYMMDD-YYYYMMDD）

示例：绘制单个交易对 

freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy Strategy001 \
    --pairs BTC/USDT \
    --timerange 20250601-20251001 \
    --no-trades
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输出：

Loading data from 2023-01-01 to 2023-02-01 ...
Analyzing Strategy001 on BTC/USDT ...
Generating plot ...
Saved plot to user_data/plot/freqtrade-plot-BTC_USDT-5m.html
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19.1.2 高级参数

1. 指定指标

使用 --indicators1 和 --indicators2 参数可以控制显示哪些指标：

freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy MovingAverageCrossStrategy \
    --pairs BTC/USDT \
    --indicators1 ema_fast ema_slow \
    --indicators2 rsi macd \
    --timerange 20251001-20251015 \
    --no-trades
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指标分组说明：

  • --indicators1: 显示在主图（K 线图）上的指标（如均线）
  • --indicators2: 显示在副图上的指标（如 RSI、MACD）

2. 包含交易信号

添加 --trade-source 参数可以在图表上标注实际的交易：

# 从回测结果中加载交易
freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy Strategy001 \
    --pairs BTC/USDT \
    --trade-source file \
    --export-filename user_data/backtest_results/backtest-result-2023-01-15.json
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3. 绘制多个时间周期 

freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy MultiTimeframeTrendStrategy \
    --pairs BTC/USDT \
    --timeframe 5m \
    --timerange 20230101-20230107 \
    --no-trades
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19.1.3 完整示例 

# 绘制带有完整交易信号的图表
freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy MovingAverageCrossStrategy \
    --pairs BTC/USDT ETH/USDT BNB/USDT \
    --timerange 20230101-20230131 \
    --indicators1 ema_fast ema_slow \
    --indicators2 rsi volume \
    --trade-source file \
    --export-filename user_data/backtest_results/backtest-result-2023-01-20.json
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19.1.4 plot-profit 利润图表

除了 K 线图，还可以生成利润曲线图：


# 使用回测结果查看：
freqtrade backtesting-show -c config.json --backtest-filename user_data/backtest_results/backtest-result-2025-11-03_15-55-45.zip
# 查看具体交易记录：
freqtrade show-trades -c config.json --db-url sqlite:///tradesv3.dryrun.sqlite

freqtrade plot-profit \
    -c config.json \
    --strategy Strategy001 \
    --pairs BTC/USDT ETH/USDT \
    --timerange 20250101-20250331 \
    --export-filename user_data/backtest_results/backtest-result-2025-01-20.json
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输出：

Saved plot to user_data/plot/freqtrade-profit-plot.html
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利润图表包含：

  • 累计利润曲线
  • 每日利润柱状图
  • 回撤曲线
  • 持仓数量变化

19.2 图表解读

19.2.1 K 线图解读

生成的 HTML 图表是交互式的，可以使用 Plotly 的功能进行缩放、平移和悬停查看数据。

图表结构

典型的 plot-dataframe 图表包含三个部分：

┌─────────────────────────────────────────┐
│  主图：K线 + 均线指标                      │
│  📈 蜡烛图 + EMA/SMA 曲线                 │
│  🟢 买入信号点 🔴 卖出信号点               │
└─────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────┐
│  副图1：震荡指标 (RSI, Stochastic)        │
│  📊 0-100 范围的指标                      │
└─────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────┐
│  副图2：MACD 或其他指标                   │
│  📉 柱状图 + 信号线                       │
└─────────────────────────────────────────┘
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信号标记

  • 🟢 绿色三角形（向上）：买入信号
  • 🔴 红色三角形（向下）：卖出信号
  • 蓝色实线区域：持仓期间

19.2.2 优质信号特征

通过可视化分析，可以识别优质的交易信号：

✅ 好的买入信号 

特征：
1. 价格在支撑位附近反弹
2. 多个指标同时发出信号（EMA 金叉 + RSI 超卖恢复）
3. 成交量放大确认
4. 趋势与信号一致

示例场景：
- RSI 从 30 以下回升
- 快速 EMA 向上穿越慢速 EMA
- MACD 柱状图由负转正
- 价格突破短期下降趋势线
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❌ 差的买入信号 

特征：
1. 横盘震荡中的假突破
2. 指标背离（价格新低，RSI 未创新低）
3. 成交量萎缩
4. 逆势交易（下跌趋势中买入）

示例场景：
- RSI 在 50-70 区间反复波动
- EMA 交叉频繁但价格横盘
- 下跌趋势中的短暂反弹
- MACD 柱状图变化微弱
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19.2.3 实际案例分析

案例1：趋势跟随策略

假设使用 MovingAverageCrossStrategy，查看图表：

观察要点：

1. 金叉买入信号
   - EMA(20) 向上穿越 EMA(50)
   - 此时 RSI 应该在 50 以上（确认上涨动能）
   - 价格应该在均线之上运行

2. 死叉卖出信号
   - EMA(20) 向下穿越 EMA(50)
   - RSI 跌破 50（动能转弱）
   - 价格跌破均线支撑

3. 持仓期间
   - 价格沿着快速均线运行
   - RSI 保持在 40-70 区间（健康趋势）
   - 无大幅回撤
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图表示例分析：

时间轴      │ K线价格    │ EMA20   │ EMA50   │ RSI   │ 信号
────────────┼───────────┼─────────┼─────────┼───────┼─────────
2023-01-05  │ 16500     │ 16450   │ 16600   │ 45    │ 空仓
2023-01-06  │ 16800  ↗  │ 16520 ↗ │ 16580 ↗ │ 58 ↗  │ 🟢 买入
2023-01-07  │ 17200     │ 16680   │ 16570   │ 65    │ 持仓
2023-01-08  │ 17500     │ 16890   │ 16560   │ 72    │ 持仓
2023-01-09  │ 17300     │ 17050   │ 16560   │ 68    │ 持仓
2023-01-10  │ 16900  ↘  │ 17100 ↘ │ 16570 ↗ │ 52 ↘  │ 🔴 卖出

分析：
- 金叉买入时，RSI 刚突破 50，动能确认
- 持仓期间，价格稳定运行在 EMA20 之上
- 死叉卖出时，RSI 回落至 50 附近，及时止盈
- 盈利：17300 - 16800 = +500 (+2.98%)
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案例2：震荡市场的假信号

观察要点：

1. 频繁交叉
   - 短期内多次金叉死叉
   - 每次持仓时间很短（<10 根 K 线）
   - 价格上下反复，无明确方向

2. 指标混乱
   - RSI 在 40-60 区间反复
   - MACD 柱状图正负交替
   - 成交量无明显特征

3. 结果
   - 频繁交易，累计手续费高
   - 盈亏交替，整体收益差
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改进建议：

1. 增加过滤条件
   - 要求趋势确认（ADX > 25）
   - 限制最小持仓时间
   - 增加成交量确认

2. 调整参数
   - 使用更长周期的均线（减少交叉频率）
   - 提高 RSI 阈值（70/30 改为 80/20）

3. 市场环境识别
   - 震荡市场暂停交易
   - 只在趋势明确时入场
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19.2.4 利润图表解读

plot-profit 生成的利润图表包含关键信息：

累计利润曲线 

理想曲线特征：
✅ 稳定上升，斜率均匀
✅ 回撤幅度小且快速恢复
✅ 无长期横盘或下跌

需要警惕：
❌ 陡峭上升后急剧回撤（高风险）
❌ 长期横盘不涨（资金效率低）
❌ 频繁的小幅波动（过度交易）
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回撤分析 

观察要点：
1. 最大回撤深度
   - 优秀：< 10%
   - 可接受：10-20%
   - 高风险：> 20%

2. 回撤持续时间
   - 短暂回撤（几天）：正常波动
   - 长期回撤（数周）：策略可能失效

3. 回撤频率
   - 偶尔回撤：健康
   - 频繁回撤：策略不稳定
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19.2.5 图表分析检查清单

使用图表时，按以下清单逐项检查：

信号质量检查

  • [ ] 买入信号是否出现在合理位置（支撑位、趋势起点）
  • [ ] 卖出信号是否及时（趋势反转、止盈位）
  • [ ] 多个指标是否相互确认（不矛盾）
  • [ ] 成交量是否支持信号的有效性

策略行为检查

  • [ ] 持仓时间是否合理（不过短或过长）
  • [ ] 止损是否有效触发
  • [ ] 盈利交易与亏损交易的比例
  • [ ] 在不同市场环境下的表现（趋势、震荡、暴跌）

指标设置检查

  • [ ] 均线周期是否适合时间框架
  • [ ] RSI 阈值是否合理（70/30 或 80/20）
  • [ ] MACD 参数是否匹配市场节奏
  • [ ] 是否有指标冗余（多个指标给出相同信号）

📝 实践任务

任务 1：生成基础图表

  1. 选择一个已测试的策略（如 Strategy001）
  2. 生成 BTC/USDT 的 K 线图表： 
   freqtrade plot-dataframe \
       -c config.json \
       --strategy Strategy001 \
       --pairs BTC/USDT \
       --timerange 20230101-20230131
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  1. 在浏览器中打开生成的 HTML 文件
  2. 观察并记录：
    • 总共有多少个买入信号？
    • 总共有多少个卖出信号？
    • 最长持仓时间是多久？

任务 2：分析信号质量

  1. 在图表中找出 3 个最好的买入信号
  2. 分析为什么这些信号质量高：
    • 技术指标的配合情况
    • 价格所处的位置（支撑/阻力）
    • 市场趋势环境
  3. 找出 3 个最差的买入信号（导致亏损）
  4. 分析失败原因：
    • 是假突破吗？
    • 是逆势交易吗？
    • 止损设置是否合理？

任务 3：生成利润图表

  1. 运行回测并导出结果： 
   freqtrade backtesting \
       -c config.json \
       --strategy Strategy001 \
       --timerange 20230101-20230331 \
       --export trades
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  1. 生成利润图表： 
   freqtrade plot-profit \
       -c config.json \
       --strategy Strategy001 \
       --export-filename user_data/backtest_results/backtest-result-YYYY-MM-DD_HH-MM-SS.json
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  1. 分析利润曲线：
    • 最大回撤在哪个时间段？
    • 最大盈利在哪个时间段？
    • 曲线是否平滑上升？

任务 4：对比不同策略

  1. 分别绘制 3 个不同策略的图表
  2. 使用相同的交易对和时间范围
  3. 对比分析：
    • 哪个策略的信号最清晰？
    • 哪个策略的信号数量最合理？
    • 哪个策略在震荡市场中表现更好？

任务 5：优化指标显示

  1. 尝试只显示关键指标： 
   freqtrade plot-dataframe \
       -c config.json \
       --strategy MovingAverageCrossStrategy \
       --pairs BTC/USDT \
       --indicators1 ema_fast ema_slow \
       --indicators2 rsi
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  1. 清理冗余指标，保持图表简洁
  2. 确保每个显示的指标都有明确作用

🧪 知识检查

选择题

  1. plot-dataframe 命令主要用于：

    • A. 下载历史数据
    • B. 生成 K 线和指标图表
    • C. 执行回测
    • D. 优化参数

  2. 图表中的绿色三角形表示：

    • A. 价格上涨
    • B. 买入信号
    • C. 指标超买
    • D. 止损触发

  3. --indicators1 参数用于指定：

    • A. 显示在主图上的指标
    • B. 显示在副图上的指标
    • C. 第一个交易对的指标
    • D. 最重要的指标

  4. 以下哪个是优质买入信号的特征？

    • A. 价格在阻力位附近
    • B. 多个指标同时确认
    • C. 成交量萎缩
    • D. RSI 处于超买区

  5. plot-profit 命令生成的图表不包括：

    • A. 累计利润曲线
    • B. 回撤曲线
    • C. K 线图
    • D. 每日利润柱状图

简答题

  1. 解释为什么可视化分析对策略开发很重要？

  2. 如何通过图表识别震荡市场中的假信号？

  3. 描述一个理想的买入信号应该具备哪些特征？

  4. 利润曲线中出现长期横盘说明什么问题？如何改进？

  5. 在图表中看到频繁的买卖信号交替时，应该如何调整策略？

实践题

  1. 生成 MeanReversionStrategy 的图表，分析：

    • 该策略在趋势市场中表现如何？
    • 是否有过多的逆势交易？
    • 如何通过图表优化进出场时机？

  2. 对比同一交易对在 5m、15m、1h 三个时间框架的图表：

    • 信号数量有何差异？
    • 哪个时间框架的信号更清晰？
    • 如何选择最佳时间框架？

📌 核心要点

关键命令 

# 生成 K 线图表
freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy YourStrategy \
    --pairs BTC/USDT \
    --timerange 20230101-20230131

# 指定显示的指标
freqtrade plot-dataframe \
    -c config.json \
    --strategy YourStrategy \
    --pairs BTC/USDT \
    --indicators1 ema_fast ema_slow \
    --indicators2 rsi macd

# 生成利润图表
freqtrade plot-profit \
    -c config.json \
    --strategy YourStrategy \
    --export-filename user_data/backtest_results/backtest-result.json
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图表解读要点

  1. 信号位置：好的信号出现在支撑/阻力位、趋势起点
  2. 指标确认：多个指标同时给出信号，可靠性更高
  3. 成交量：放量确认信号有效性
  4. 趋势环境：顺势交易成功率更高

优质信号特征 

✅ 买入信号：
   - 价格在支撑位反弹
   - RSI 从超卖区恢复
   - EMA 金叉确认
   - 成交量放大

✅ 卖出信号：
   - 价格触及阻力位
   - RSI 进入超买区
   - EMA 死叉确认
   - 上涨动能衰竭
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常见问题

问题 原因 解决方案
信号过多 参数过于敏感 增加均线周期，提高 RSI 阈值
信号过少 参数过于保守 降低均线周期，放宽条件
假信号频繁 震荡市场 增加趋势过滤（ADX），避免横盘交易
止损频繁触发 止损太紧 适当放宽止损，或使用 ATR 动态止损

🎯 下节预告

第 20 课：模拟交易验证

在下一课中，我们将学习：

  • 20.1 模拟交易的重要性
  • 20.2 监控指标与警报

关键内容：

  • 如何运行长期 Dry-run（1-2 周）
  • 如何监控实时表现
  • 如何设置 Telegram 警报
  • 如何判断策略是否准备好实盘

可视化分析帮助你理解策略的历史表现，而模拟交易将验证策略在实时市场中的表现。两者结合，才能全面评估策略的可靠性。

🎓 学习建议：

  1. 每个策略都应该生成图表分析
  2. 重点关注亏损交易，找出失败模式
  3. 对比不同时间周期，选择最佳设置
  4. 使用图表优化参数，而不是盲目调整
  5. 保存优秀和失败的案例，建立自己的分析库

通过反复的图表分析和优化，你将逐渐形成对市场和策略的直觉。记住：看懂图表，才能理解策略；理解策略，才能持续盈利。

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