Siyebai

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工业级杀手锏交易系统(V6.3)；当用户需要策略回测、风险模型验证、多策略组合优化、高频交易模拟、交易复盘分析、系统健康评估、自适应阈值优化、风控联动、智能调度时使用

Siyebai 2 Updated 1mo ago

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杀手锏交易系统 V6.3.2

任务目标

  • 本 Skill 用于: 模拟加密货币高频交易全流程,验证策略逻辑、测试风控模型、优化多策略组合权重、执行交易回测与复盘分析、系统工程加固
  • 能力包含: 11层完整闭环 + 总控中心(7状态管理/健康检查/修复引擎/性能优化) + LinUCB强化学习 + EV过滤(含防御性错误处理) + 订单生命周期管理(含状态机校验) + 13项风控规则 + 多策略融合 + 统一日志工厂 + 配置管理器 + 自适应阈值矩阵 + 修复升级协议 + 风控联动桥 + 策略级熔断器 + EDF调度器
  • 触发条件: "交易策略回测"、"风险模型测试"、"多策略优化"、"高频交易模拟"、"交易复盘"、"系统评估"、"工程优化"、"自适应阈值"、"风控联动"、"智能调度"

前置准备

  • 依赖说明: Python 3.8+, numpy, pandas, scipy, statsmodels, scikit-optimize, fastapi, uvicorn, tensorflow(可选)
  • 配置文件: assets/configs/killer_config_v60.json (V6.3唯一权威配置)
  • 环境变量: KILLER_LOG_LEVEL(日志级别,默认INFO) / KILLER_LOG_FMT(compact|json,默认compact)

操作步骤

推荐运行模式

V6.1总控中心版（推荐,最完整）

  • 完整11层闭环 + 总控中心 + EV过滤 + 订单生命周期
  • 启动: python scripts/complete_loop_v61.py --action run_continuous --interval 60
  • 状态查询: 总控中心自动管理全局状态(7种状态: INIT/RUNNING/PAUSED/DEGRADED/SOFT_BREAKER/HARD_BREAKER/STOPPED)

独立脚本模式（灵活调用）

  • 82个独立脚本可单独使用,JSON格式数据交换

标准流程(V6.3)

  1. 配置加载与验证 — 使用统一配置管理器加载并验证配置

    • PYTHONPATH=. python scripts/config_manager.py --config assets/configs/killer_config_v60.json --validate

  2. 总控中心启动 — 初始化全局状态、注册健康检查探针和修复策略

  3. 市场状态识别与阈值适配 — 自适应阈值矩阵根据市场状态切换过滤参数

    • PYTHONPATH=. python scripts/adaptive_threshold_matrix.py --adx 30 --vol 0.012
    • 趋势市放宽阈值(增加交易机会),震荡市收紧阈值(过滤假信号),高波动市控制仓位

  4. 11层闭环执行(每层执行前查询全局状态):

    • 第1层: 市场扫描(market_scanner.py) — EDF调度器优先扫描高频品种
    • 第2层: 综合分析(comprehensive_analysis.py) — 技术+基本面+情绪+风险+预测
    • 第3层: 智能决策(seven_layer_system.py) — LinUCB权重优化 + 多策略投票 + 策略级熔断器检查
    • EV过滤: 预期价值计算,结合自适应阈值矩阵过滤(ev_filter.py + adaptive_threshold_matrix.py)
    • 第4层: 风控检查(开仓前7条规则) + 风控联动桥检查(GARCH/VaR异常 → 提议DEGRADED)
    • 第5层: 订单执行(order_execution_engine_v60.py) — 幂等性+TTL超时撤单
    • 第6层: 持仓管理(adaptive_stop_loss.py) — 动态止损止盈
    • 第7层: 平仓获利(close_profit_engine.py) — 5种退出模式
    • 第8层: 风控检查(持仓中6条规则) + 熔断联动 + 风控联动桥实时监控
    • 第9层: 复盘总结(review_system.py) — 归因分析(仅RUNNING状态执行)
    • 第10层: 经验学习(experience_learning.py) — 参数调优+模式识别(仅RUNNING状态执行)
    • 第11层: 自我优化(self_optimization_system.py) — 元学习+系统进化(仅RUNNING状态执行)

  5. 系统健康监控 — 总控中心持续检查,修复升级协议分级处理

    • 健康检查: WebSocket/执行引擎/风控引擎/数据库 4种探针
    • 修复升级: L1轻量(5s冷却,3次) → L2中度(30s,2次) → L3软熔断(300s) → L4硬熔断(人工介入)
    • 修复后必验证: 修复动作完成后探针重新检查,健康才清零计数器

可选分支

  • 当需要回测验证: python scripts/backtesting_engine.py
  • 当需要Web监控: python scripts/web_dashboard.py
  • 当需要系统评估: 读取 references/optimization_report_v61.md
  • 当需要日志调试: 设置 KILLER_LOG_LEVEL=DEBUG / KILLER_LOG_FMT=json
  • 当需要测试验证: PYTHONPATH=. python -m pytest tests/ -v

使用示例

示例1: V6.3完整闭环运行

  • 场景/输入: 启动完整11层闭环交易系统,带总控中心、EV过滤和自适应阈值
  • 预期产出: 自动化交易循环,含健康监控、分级修复、风控联动
  • 关键要点: 确保配置文件通过验证,总控中心状态为RUNNING时才执行交易

示例2: 自适应阈值与信号过滤

  • 场景/输入: 市场进入趋势阶段,ADX=30,已实现波动率=0.012
  • 预期产出: 阈值自动放宽至趋势市参数(mtf=0.3, signal=0.5),更多信号通过过滤
  • 关键要点: python scripts/adaptive_threshold_matrix.py --adx 30 --vol 0.012 --mtf-score 0.35 --signal-score 0.55 --confidence 0.55 --ev 0.0003

示例3: 风控联动桥与系统降级

  • 场景/输入: GARCH预测波动率飙升(>2σ),VaR预算使用率>80%
  • 预期产出: 风控联动桥发出DEGRADED提议,总控中心评估后执行降级
  • 关键要点: python scripts/risk_controller_linkage.py --garch-vol 0.035 --hist-mean 0.01 --hist-std 0.005 --var-current 8000 --var-budget 10000

资源索引

脚本

参考

测试

资产

注意事项

  • 所有脚本均为独立命令行工具,通过命令行参数接收输入,JSON格式输出结果
  • 配置管理: 使用 config_manager.py 加载配置,禁止直接读取配置文件;配置变更通过 set() 方法,自动触发回调
  • 日志规范: 使用 logger_factory.py 的 get_logger() 获取日志器,禁止使用 print(),支持 KILLER_LOG_LEVEL/KILLER_LOG_FMT 环境变量控制
  • 系统评估: 首次使用或定期维护时,读取 references/optimization_report_v61.md 评估系统健康度
  • 风控优先: 止损管理器必须在订单创建后立即挂载;5%-8%单笔止损防止重大回撤
  • 自适应阈值: 根据市场状态(趋势/震荡/高波动)自动切换过滤参数,避免静态阈值导致信号致盲
  • 总控中心: 全局状态控制每层执行权限;硬熔断时自动停止调度器
  • 修复升级协议: 修复按L1→L4逐级升级,每级有冷却时间和最大尝试次数,修复后必须验证
  • 风控联动: VaR/GARCH异常时通过联动桥提议状态变更,总控中心评估后执行
  • 策略级熔断: 每个策略独立熔断,连续亏损进入模拟模式,模拟盈利自动恢复,不影响其他策略
  • EDF调度: 多品种并行时高频品种优先,慢扫描品种自动降频
  • 本系统默认为纯模拟模式,不连接真实交易所,无资金风险
  • 旧版本模块已归档至 scripts/_archived/ 和 assets/configs/_archived/,仅保留V6.1闭环/V6.0执行引擎/V6.0配置

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