Freqtrade交易对象中实现与未实现利润的计算方法
2025-05-02 02:44:40作者:温玫谨Lighthearted
概述
在Freqtrade量化交易框架中,正确处理交易利润的计算对于策略开发至关重要。本文将深入探讨如何准确计算交易中的实现利润(realized profit)和未实现利润(unrealized profit),以及如何获取交易的总利润。
利润类型解析
在Freqtrade中,交易利润分为两种主要类型:
- 实现利润(Realized Profit):已经通过部分平仓或完全平仓获得的实际利润
- 未实现利润(Unrealized Profit):当前持仓部分的浮动盈亏,会随市场价格波动而变化
关键属性说明
realized_profit属性
trade.realized_profit是Freqtrade中用于记录实现利润的核心属性。它会实时更新,反映交易中所有已平仓部分的累计利润。
close_profit_abs属性的误区
很多开发者会误用trade.close_profit_abs属性来获取实现利润,但需要注意:
- 该属性仅在交易完全关闭时才有意义
- 对于部分平仓的情况,不应依赖此属性
- 交易未完全关闭时,该属性可能为None或不准确
正确的利润计算方法
要计算一个交易的总利润(包括已实现和未实现部分),应采用以下方法:
# 计算未实现利润
unrealized_profit = trade.stake_amount * current_profit
# 计算总利润(实现+未实现)
total_profit = unrealized_profit + (trade.realized_profit if trade.realized_profit is not None else 0)
实际应用示例
在自定义退出策略中,可以根据总利润来做出决策:
def custom_exit(self, pair: str, trade: Trade, current_time: datetime, current_rate: float,
current_profit: float, **kwargs):
# 计算总利润
unrealized = trade.stake_amount * current_profit
realized = trade.realized_profit if trade.realized_profit is not None else 0
total_profit = unrealized + realized
if total_profit > 0:
return "Profitable"
最佳实践建议
- 始终使用
realized_profit而非close_profit_abs来获取实现利润 - 对于未平仓交易,必须同时考虑实现和未实现利润
- 在计算时做好None值处理,避免运行时错误
- 在策略日志中记录两种利润,便于调试和分析
总结
理解并正确计算Freqtrade中的交易利润是开发稳健交易策略的基础。通过区分实现利润和未实现利润,并使用框架提供的正确属性,开发者可以更准确地评估交易表现并做出合理的交易决策。记住,realized_profit是实现利润的权威来源,而close_profit_abs仅适用于完全关闭的交易场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219