# beeshcool

**Repository Path**: wolf_3795/beeshcool

## Basic Information

- **Project Name**: beeshcool
- **Description**: 这是一个全自动、全智能的OKX永续合约交易机器人系统。采用专业量化交易策略，支持模拟盘与实盘切换，内置多层风控机制，7×24小时稳定运行。

✨ 核心特性
🎯 全自动交易: 基于双均线+多技术指标智能决策
🛡️ 多层风控: 单日亏损熔断、最大回撤熔断、连续亏损熔断
📊 市场分析: 5维度市场质量评分系统（均线、成交量、ATR、动能、状态）
💰 动态仓位: 根据市场质量自动调整仓位权重
🔄
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-12-26
- **Last Updated**: 2025-12-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🤖 OKX永续合约智能交易机器人 v1.0.0

## 📋 项目简介

这是一个**全自动、全智能**的OKX永续合约交易机器人系统。采用专业量化交易策略，支持模拟盘与实盘切换，内置多层风控机制，7×24小时稳定运行。

### ✨ 核心特性

- 🎯 **全自动交易**: 基于双均线+多技术指标智能决策
- 🛡️ **多层风控**: 单日亏损熔断、最大回撤熔断、连续亏损熔断
- 📊 **市场分析**: 5维度市场质量评分系统（均线、成交量、ATR、动能、状态）
- 💰 **动态仓位**: 根据市场质量自动调整仓位权重
- 🔄 **模拟实盘**: 支持模拟盘测试，达标后切换实盘
- 📈 **实时可视化**: Web界面实时展示盈亏、持仓、日志
- 🔧 **异常处理**: API异常自动重试，WebSocket断线重连

---

## 🏗️ 系统架构

```
① 行情采集层（OKX API）
    ↓
② 市场理解层（非信号）
    - 均线结构
    - 成交量分析
    - ATR波动率
    - 动能评分
    - 市场状态判断
    ↓
③ 交易决策层
    - Pre-trade Risk Gate（交易前风控闸门）
    - 动态仓位权重计算
    ↓
④ 风控与熔断层
    - 单日最大亏损熔断
    - 最大回撤熔断
    - 连续亏损熔断
    ↓
⑤ 状态可视化 + 解释层
    - 实时权益曲线
    - 持仓管理
    - 完整日志系统
```

---

## 📦 安装步骤

### 1. 环境要求

- **操作系统**: Windows 10/11
- **Python版本**: 3.8 及以上
- **网络**: 能访问OKX API

### 2. 克隆/下载项目

将所有文件放到 `D:\bookbtc` 目录（或其他目录）

### 3. 安装Python依赖

打开 **命令提示符（CMD）** 或 **PowerShell**，进入项目目录：

```bash
cd D:\bookbtc
```

安装依赖包：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

如果安装速度慢，可以使用国内镜像：

```bash
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

---

## ⚙️ 配置说明

### 1. 获取OKX API密钥

1. 登录 [OKX官网](https://www.okx.com)
2. 进入 **个人中心** → **API管理**
3. 创建新的API密钥，权限勾选：
   - ✅ 读取
   - ✅ 交易
4. 记录下：
   - `API Key`
   - `Secret Key`
   - `Passphrase`

### 2. 修改配置文件

编辑 `config.json`，填入你的API密钥：

```json
{
  "okx": {
    "api_key": "你的API_KEY",
    "api_secret": "你的SECRET_KEY",
    "passphrase": "你的PASSPHRASE",
    "use_testnet": true
  },
  "trading": {
    "initial_capital": 50,
    "test_capital": 10,
    "leverage": 20
  }
}
```

**重要提示**：
- 首次使用建议 `use_testnet: true` 用模拟盘
- 模拟盘稳定盈利后，改为 `false` 切换实盘

---

## 🚀 启动系统

### 方法1：直接运行（推荐）

```bash
cd D:\bookbtc
python app.py
```

### 方法2：使用启动脚本

Windows用户可以双击 `start.bat`

启动成功后，你会看到：

```
==================================================
🤖 OKX永续合约自动交易机器人 v1.0.0
==================================================
访问: http://localhost:5000
==================================================
```

---

## 💻 使用说明

### 1. 打开Web界面

在浏览器中访问：**http://localhost:5000**

### 2. 操作流程

#### 🔵 模拟盘模式（推荐新手）

1. 点击 **🔵 启动模拟盘** 按钮
2. 系统自动开始：
   - 扫描所有交易对（BTC/ETH/SOL等）
   - 实时计算市场质量评分
   - 符合条件时自动开仓/平仓
3. 观察界面数据：
   - **权益曲线**：查看资金变化
   - **当前持仓**：查看开仓详情
   - **市场分析**：查看各币种评分
   - **系统日志**：查看每笔交易记录

#### 🔴 实盘模式（达标后使用）

**切换条件**：模拟盘胜率达到 **70-80%** 以上

1. 修改 `config.json`：
   ```json
   "use_testnet": false
   ```
2. 重启系统
3. 点击 **🔴 启动实盘**
4. 建议先用10U测试

### 3. 风控机制

系统会自动触发熔断，保护你的资金：

| 熔断条件 | 阈值 | 熔断时长 |
|---------|------|---------|
| 单日亏损 | -10% | 24小时 |
| 最大回撤 | -15% | 24小时 |
| 连续亏损 | 3次 | 6小时 |

**熔断触发后**：
- 系统自动停止交易
- 界面显示红色警告
- 可手动点击 **解除熔断** 按钮

### 4. 调整资金

在界面顶部输入框修改：
- **初始资金**：模拟盘或实盘资金量
- 修改后需重启系统生效

---

## 📊 市场评分系统

系统对每个交易对进行 **5维度质量评估**：

| 维度 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| 均线结构 | 35% | 趋势方向、斜率、发散度 |
| 成交量比 | 25% | 真实资金流入情况 |
| ATR波动率 | 20% | 是否有足够空间 |
| 动能评分 | 20% | RSI + MACD综合 |

**评分规则**：
- `<45分`：禁止交易
- `45-65分`：可交易，仓位权重0.5
- `>65分`：高质量，仓位权重0.5-1.0

**只交易评分最高的1-2个币种**

---

## 📈 策略说明

### 交易逻辑

1. **入场信号**：
   - 快速均线（EMA10）上穿慢速均线（EMA30）→ 做多
   - 快速均线下穿慢速均线 → 做空
   - **前提**：市场质量评分≥60分

2. **仓位管理**：
   - 基础仓位：可用资金的30%
   - 根据市场评分动态调整
   - 杠杆：20倍（可配置）
   - 模式：逐仓

3. **止损止盈**：
   - 止损：ATR × 2.0
   - 止盈：止损距离 × 2.5
   - 动态跟踪

4. **退出条件**：
   - 触发止损/止盈
   - 市场质量评分<40分
   - 风控熔断触发

---

## 📁 文件说明

```
D:\bookbtc\
│
├── config.json              # 配置文件（API密钥、交易参数）
├── requirements.txt         # Python依赖包列表
├── app.py                   # Flask服务器（主程序）
│
├── okx_api.py              # OKX API交互层
├── market_analyzer.py      # 市场分析引擎
├── risk_manager.py         # 风控与熔断系统
├── trading_engine.py       # 交易执行引擎
│
├── templates/
│   └── index.html          # Web前端界面
│
├── README.md               # 本文档
└── start.bat               # Windows启动脚本（可选）
```

---

## 🔧 常见问题

### Q1: 启动失败，提示"No module named 'xxx'"

**解决**：依赖包未安装
```bash
pip install -r requirements.txt
```

### Q2: 界面打不开

**解决**：
1. 确认Flask服务已启动（看控制台输出）
2. 浏览器访问 `http://localhost:5000`
3. 检查防火墙是否拦截5000端口

### Q3: API报错"Invalid signature"

**解决**：
1. 检查 `config.json` 中API密钥是否正确
2. 确认API密钥权限包含"交易"
3. 检查系统时间是否准确

### Q4: 模拟盘一直不交易

**原因**：市场质量评分不足

**解决**：
1. 查看 **市场分析** 面板，看各币种评分
2. 如果都<45分，说明当前市场不适合交易
3. 等待更好的机会（系统会自动扫描）

### Q5: 如何提高胜率？

**建议**：
1. 调整 `min_market_score`：提高到50或55
2. 减少交易频率，只做高质量机会
3. 增加止盈倍数：`take_profit_ratio: 3.0`

---

## ⚠️ 风险提示

1. **虚拟货币交易风险极高**，可能导致本金全部损失
2. 本系统仅供**学习研究**，不构成投资建议
3. 务必先用**模拟盘**测试，确认策略有效后再实盘
4. 实盘建议从**小资金**开始（10U-50U）
5. 不要投入超过你承受能力的资金
6. 市场有风险，投资需谨慎

---

## 📞 技术支持

### 修改参数说明

所有参数在 `config.json` 中：

```json
{
  "strategy": {
    "fast_ma_period": 10,        // 快速均线周期
    "slow_ma_period": 30,        // 慢速均线周期
    "volume_threshold": 1.2,     // 成交量阈值
    "atr_period": 14             // ATR周期
  },
  "risk": {
    "max_daily_loss_pct": 10,    // 单日最大亏损%
    "max_drawdown_pct": 15,      // 最大回撤%
    "max_consecutive_losses": 3, // 连续亏损次数
    "stop_loss_atr_multiplier": 2.0,  // 止损倍数
    "take_profit_ratio": 2.5     // 止盈倍数
  }
}
```

修改后需要**重启系统**生效。

---

## 🎯 系统优势

### 为什么这个机器人更好？

1. **可解释性**：每一次不交易，都能看到原因
2. **风控优先**：交易前风控闸门，而非事后补救
3. **市场理解**：不是简单的信号系统，而是真正理解市场
4. **动态仓位**：根据市场质量自适应调整
5. **稳定运行**：程序级异常处理，7×24小时不崩溃

### 适合人群

- ✅ 想学习量化交易的开发者
- ✅ 需要自动化交易的操盘手
- ✅ 希望建立稳定复利系统的投资者
- ✅ 对程序化交易感兴趣的学生

---

## 📄 许可证

本项目仅供学习交流，请勿用于非法用途。

使用本系统造成的任何损失，开发者不承担责任。

---

## 🚀 开始使用

```bash
# 1. 进入项目目录
cd D:\bookbtc

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 修改config.json填入API密钥

# 4. 启动系统
python app.py

# 5. 打开浏览器访问 http://localhost:5000
```

**祝你交易顺利！记住：永远不要投入你输不起的钱。** 🎲

---

**版本**: v1.0.0  
**更新日期**: 2025-12-15  
**兼容性**: Windows 10/11, Python 3.8+