# cursortrader **Repository Path**: crypto-trader/cursortrader ## Basic Information - **Project Name**: cursortrader - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-01-14 - **Last Updated**: 2026-01-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # ETH突破策略交易系统 基于 Python (ccxt + backtrader) 实现的 ETH 突破策略交易系统,支持回测和实盘交易。 ## 项目地址 - Gitee: https://gitee.com/crypto-trader/cursortrader.git ## 功能特性 ### 核心功能 - ✅ 完整的突破策略实现 - ✅ 多周期分析(1h, 4h, 1d) - ✅ 支撑压力识别 - ✅ 多种信号检测(8种信号) - ✅ 可靠性评分系统 - ✅ 市场状态识别 - ✅ 因子交互系统 - ✅ 自适应参数调整 ### 高级功能 - ✅ 成交量分析 - ✅ 订单簿分析(WebSocket) - ✅ 数据持久化(完整数据库) - ✅ 复盘分析系统 - ✅ 机器学习数据准备 - ✅ 订单跟踪和报表生成 - ✅ 参数优化建议 ### 系统特性 - ✅ 错误处理和重试机制 - ✅ 数据验证 - ✅ 密钥安全管理 - ✅ 系统监控 - ✅ 完整的测试覆盖 ## 项目结构 ``` eth_breakout_bot/ ├── data/ # 数据获取和处理 ├── indicators/ # 技术指标计算 ├── signals/ # 信号检测模块 ├── scoring/ # 可靠性评分系统 ├── trading/ # 交易执行和风险管理 ├── strategies/ # 策略类(backtrader和实盘) ├── backtest/ # 回测引擎 ├── analysis/ # 复盘分析 ├── database/ # 数据持久化 ├── ml/ # 机器学习数据准备 ├── monitoring/ # 系统监控 ├── utils/ # 工具函数 └── tests/ # 测试套件 ``` ## 快速开始 ### 安装依赖 ```bash cd eth_breakout_bot pip install -r requirements.txt ``` 注意:TA-Lib需要先安装C库,参考:https://ta-lib.org/install/ ### 配置 编辑 `config/config.yaml` 设置策略参数和交易所配置。 ### 运行回测 ```bash python run_backtest.py --config config/config.yaml --start 2024-01-01 --end 2024-12-01 ``` ### 运行实盘交易(模拟) ```bash python run_live.py --config config/config.yaml --dry-run ``` ## 测试 ### 运行所有测试 ```bash pytest ``` ### 查看测试覆盖率 ```bash pytest --cov=eth_breakout_bot --cov-report=html ``` ## 文档 详细文档请参考 `eth_breakout_bot/` 目录下的各个指南文件: - `QUICK_START.md` - 快速开始指南 - `DATABASE_GUIDE.md` - 数据库使用指南 - `ORDER_TRACKING_GUIDE.md` - 订单跟踪指南 - `SYSTEM_EVALUATION.md` - 系统评估报告 - `IMPROVEMENT_ROADMAP.md` - 改进路线图 ## 系统状态 - **功能完整性**: ⭐⭐⭐⭐⭐ (9/10) - **代码质量**: ⭐⭐⭐⭐ (7/10) - **测试覆盖**: ⭐⭐⭐ (正在完善中) - **文档完整性**: ⭐⭐⭐⭐ (8/10) ## 许可证 本项目仅供学习和研究使用。 ## 贡献 欢迎提交 Issue 和 Pull Request!