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📘 第 1 篇：《Freqtrade 常用命令大全，一文掌握量化交易机器人操作》
一文掌握量化交易机器人从入门到实盘的关键命令！
Freqtrade 是一个强大且开源的加密货币自动交易框架，它支持策略开发、历史回测、参数优化、数据分析和实盘交易。
但对于初学者来说，各类命令的功能和用途可能不太直观。本文将对 Freqtrade 所有核心命令进行分类、解释，并给出常用场景和命令行示例。
🎯 命令结构总览
Freqtrade 的命令行工具以 freqtrade 为主命令，通过不同子命令完成不同任务：
freqtrade <subcommand> [options]你可以通过 freqtrade -h 查看主命令帮助，或 freqtrade <subcommand>-h 查看某个子命令的详细参数。
📦 命令分类速查表
数据处理
download-data, convert-data
下载 / 处理历史市场数据
策略开发与测试
new-strategy, backtesting, hyperopt
创建和测试交易策略
实盘交易
trade, webserver
启动机器人，执行交易或 Dry-run
系统配置
new-config, create-userdir
初始化配置和项目结构
查询与诊断
show-trades, list-data, list-pairs
查询策略、数据、交易记录
可视化分析
plot-dataframe
图表可视化策略行为
🚀 1. 实盘与模拟交易命令
trade - 启动交易机器人（实盘或干跑）
--db-url：指定数据库（用于存储交易历史）
--logfile：保存日志输出位置
⚠️ 启动前请确保策略已通过回测，且 config.json 设置正确！
📥 2. 数据下载与处理命令
download-data - 下载历史行情数据
--pairs: 可一次指定多个币对
--timeframes: 可下载 1m, 5m, 15m, 1h, 1d 等周期数据
convert-data - 转换数据格式（CSV → JSON）
如果使用外部数据源（如 CCXT、Kaggle），可先转换为 Freqtrade 格式。
🧪 3. 策略开发与回测命令
new-strategy - 创建策略模板
会在 user_data/strategies/ 下生成一个带结构注释的 .py 文件。
backtesting - 回测策略表现
模拟历史交易，评估策略盈亏
可设置时间周期、币种等
建议配合 backtesting-show 查看图表结果
hyperopt - 参数优化
自动搜索最优参数组合（如 RSI 阈值、止盈比例等）
支持多种评估指标（Sharpe、Sortino、纯收益等）
生成 HTML 图，展示买卖点、K线、指标等
图表保存在 user_data/plot/ 目录下
⚙️ 5. 配置与项目初始化命令
new-config - 创建配置文件
包含交易对、策略名、风控设置、资金管理等基础内容。
create-userdir - 初始化项目结构
会创建常用目录结构（logs、data、strategies、configs）
🔍 6. 查询与工具类命令
show-trades
显示交易记录 / 回测记录
list-data
查看本地有哪些历史数据
list-pairs
显示当前配置下支持的币对
list-exchanges
查看 Freqtrade 支持的交易所
list-strategies
显示 strategies 目录下的策略类
list-timeframes
查看支持的时间周期格式
✅ 日常建议重点掌握的命令：
🐳 使用 Docker 的建议
大多数命令在 Docker 下也可运行：
确保 docker-compose.yml 中挂载路径正确。
📌 总结
Freqtrade 命令行覆盖了整个量化流程：从数据 → 回测 → 优化 → 实盘，非常适合开发者和策略研究者使用。
建议你从如下步骤入手：
1.下载数据（download-data） 以通过 freqtrade -h 查看主命令帮助，或 freqtrade
<subcommand> -h查看某个子命令的详细参数。+ 2.编写策略（new-strategy）3.回测调试（backtesting + hyperopt）
4.实盘运行（trade + Web UI）
5.可视化分析（plot-dataframe） 掌握这些命令，你就能完全独立驾驭一套加密货币自动交易系统！
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