需要什么
足够的训练数据、计算资源与 Python 数据栈。依赖安装比基础模式更复杂。
FreqAI
FreqAI：用机器学习辅助策略
FreqAI 用历史数据训练模型，输出预测特征供策略使用，并可做参数自适应优化。
怎么配置
在配置中启用 FreqAI，指定数据特征、训练周期与模型参数，再下载历史数据训练。
怎么评估
像普通策略一样回测，对比启用前后指标，警惕过拟合——模型可能记住历史而非泛化。
风险提示：机器学习模型的预测是非确定性的，可能因市场结构变化而失效。不要因为回测效果好就直接实盘。
AI strategies
AI 策略与普通策略的区别
普通策略靠固定规则触发买卖；AI 策略用模型预测结果参与决策，可能随数据更新自适应。
| 维度 | 普通策略 | FreqAI 策略 |
|---|---|---|
| 决策依据 | 固定指标规则 | 模型预测 + 规则 |
| 数据需求 | 行情数据即可 | 训练数据 + 特征工程 |
| 复杂度 | 较低 | 较高，需数据栈 |
| 维护 | 规则稳定 | 模型需定期重训 |
说明：AI 策略不代表更赚钱，只是决策方式不同；实际效果仍以回测与模拟验证为准。
Backtest guide
回测指南：参数与报告解读
回测结果受数据范围、手续费、滑点等参数影响，读报告要关注样本量与基准。
回测参数
时间范围、交易对、手续费、初始资金、策略参数。参数设置直接影响结果，需与实盘条件尽量一致。
常见误区
过拟合（反复调参拟合历史）、样本过少、忽略手续费与滑点、只看收益率不看回撤。
Exchange API
交易所 API 接入要点
Freqtrade 通过交易所 API 拉取行情与下单。接入前要理解权限、地区与安全。
支持的交易所
现货/期货覆盖 Binance、Bybit、OKX、Gate、Kraken、HTX、Hyperliquid 等。
API Key 权限
只授予交易所需最小权限，妥善保管；实盘务必启用 IP 白名单等安全措施。
地区可用性
不同交易所对不同地区用户的可用性不同，需自行核验你所在地区的访问与合规。
风险提示：交易所 API 权限、费率与地区可用性各自独立，需在接入前单独核验。真实资金交易风险自担。
FAQ
进阶常见问题
FreqAI 需要很强的硬件吗？
取决于数据量与模型复杂度，普通训练可在本地完成，但大规模调参需要更多计算资源。
回测盈利就一定稳吗？
不一定。过拟合、市场变化、手续费模型都会让回测与实盘偏差，务必用模拟交易二次验证。
EasyClaw 能做 FreqAI 吗？
不能。EasyClaw 不内置 Freqtrade/FreqAI；它面向 A 股/美股行情与量化研究，属独立路线。