可视化指南
Strategy Visualization Guide
Section titled “Strategy Visualization Guide”如何用 scripts/visualize_strategy.py + freqtrade 内置工具把一个回测结果”看明白”。
以 HonestTrend15mDry 全历史 (2017-08 → 2026-04, BTC+ETH) 为例。
关键数字（先看这个）
Section titled “关键数字（先看这个）”| 指标 | 值 | 解读 |
|---|---|---|
| 总交易数 | 570 | 8.6 年 × 15m 频率 → 平均每 5.5 天 1 笔（慢而稳） |
| 胜率 | 38.2% | 典型趋势策略 — 赢少输多但赢大 |
| 总利润 | +954.27% | 10K → 104K（复合增长率 ~32% 年化） |
| 平均单笔 | +1.20% | 正期望值 |
| 平均赢 / 平均输 | $1,439 / −$620 = 2.32× | 赢家是输家的 2.3 倍大 — 这就是 edge 所在 |
| 最大回撤 | 17,544 USDT (26.06%) | 发生在 2018 熊市，持续约 11.5 个月 |
| Sharpe（日） | — | 用 plotly-profit 看稳定性 |
一句话：570 笔里 62% 亏钱，但 38% 的赢家平均是亏家的 2.3 倍 → 系统级正期望。
7 张自定义图表（按重要度）
Section titled “7 张自定义图表（按重要度）”1️⃣ 01_equity_curve.html — 资金曲线 + 回撤（最关键的图）
Section titled “1️⃣ 01_equity_curve.html — 资金曲线 + 回撤（最关键的图）”上半部分：绿色资金曲线从 10K 起，走 8 年到 ~104K。灰色虚线是历史最高点（peak）。 下半部分：红色填充区域是当前回撤百分比。
怎么读：
- 平缓向上 = 健康增长
- 大幅垂直下跌 + 长期在负值区 = 糟糕阶段（比如 2018）
- 回撤回到 0 的速度 = 策略恢复能力
- 如果新高不断刷新 = 策略仍在赚钱
HonestTrend 的特征：2018 一整年在 −26% 左右爬行（最大 DD 段），2019 Q3 才回到 peak。之后 2020、2024 是两次强劲阶段。
2️⃣ 02_drawdown.html — 滚动回撤
Section titled “2️⃣ 02_drawdown.html — 滚动回撤”放大的回撤视图。自动标注最差回撤点。
重要阈值：
- DD ≤ 15% — 正常震荡
- DD 15-20% — 警告（risk_manager PAUSE）
- DD > 20% — 策略退役触发（risk_manager RETIRE）
HonestTrend 在 2018 触及 −26%，按现在的 kill-switch 早就被 pause 了。这也是为什么要跑 kill-switch 而不是盲信历史数据。
3️⃣ 03_per_pair.html — 每个币的表现
Section titled “3️⃣ 03_per_pair.html — 每个币的表现”3 个小图横向排列：总利润 / 胜率 / 交易数。
看点：
- 哪个币贡献最多利润？
- 哪个币胜率低？
- 交易数差距大吗（集中 vs 分散）？
HonestTrend 全历史：BTC 和 ETH 贡献差不多（策略是对称的）。
4️⃣ 04_trade_distribution.html — 4 合 1 分布图
Section titled “4️⃣ 04_trade_distribution.html — 4 合 1 分布图”- 左上：利润分布直方图。正态吗？长尾吗？中位数在 0 左右？
- 右上：持仓时长分布。
- 左下：利润 vs 持仓时长散点图。如果看到”持仓越久利润越好”的趋势 → 证明”让赢家跑”的理论成立。
- 右下：20-trade 滚动平均利润。稳定在 0 以上 = edge 持续。
HonestTrend 的特征：持仓 5-10 天的是大赢家（60 小时以上的散点集中在正收益区）；短时间出场的多为止损。
5️⃣ 05_monthly_heatmap.html — 月度 P&L 热力图
Section titled “5️⃣ 05_monthly_heatmap.html — 月度 P&L 热力图”行是年份，列是月份，颜色深浅表示盈亏。绿色 = 赚，红色 = 亏。
一眼看出：
- 哪些年份最赚钱（2020、2024）
- 哪些月份反复出现红色（历史上加密圈 5 月容易跌 — “sell in May”）
- 连续多月绿/红 = 明确 regime
6️⃣ 06_exit_reasons.html — 出场原因分析
Section titled “6️⃣ 06_exit_reasons.html — 出场原因分析”两个柱状图：
- 左：每种出场原因的交易数
- 右：每种出场原因的总利润
对 HonestTrend：几乎所有交易都是 trend_exit（EMA 死叉）。因为策略没有硬止损、没有 ROI 止盈，信号反转才出场。
如果看到某种 exit_reason 大量亏钱 → 那个规则可能要调。
7️⃣ 07_rolling_winrate.html — 滚动胜率
Section titled “7️⃣ 07_rolling_winrate.html — 滚动胜率”3 条线：10 / 30 / 60-trade 窗口胜率。基准线 50%。
怎么读：
- 持续在 40-50% 之间徘徊 = 正常趋势策略
- 长期 < 40% = edge 退化
- 突然飙升或下跌 = regime shift 前兆
HonestTrend 的胜率长期在 35-45% 之间波动，符合理论预期。
Freqtrade 内置图表（自动生成）
Section titled “Freqtrade 内置图表（自动生成）”8️⃣ 08_freqtrade_profit_plot.html — 官方 profit plot
Section titled “8️⃣ 08_freqtrade_profit_plot.html — 官方 profit plot”Freqtrade 的 plot-profit 命令输出。包含：
- 每个币的价格曲线
- 累计利润曲线
- 每个币的平均利润
- Open trades 数量随时间变化
用途：验证 1 的资金曲线结论。
9️⃣ 09_btc_candles_with_trades.html — 蜡烛图 + 交易标记
Section titled “9️⃣ 09_btc_candles_with_trades.html — 蜡烛图 + 交易标记”Freqtrade 的 plot-dataframe 输出。在 BTC K 线上直接画出：
- 绿三角 = 买入点
- 红三角 = 卖出点
- 覆盖的 EMA / ADX 指标
这是最直观的”策略在干嘛”视图。你能真实看到：
- 策略在什么样的价格模式下进场
- 在哪里出场
- 有没有明显的”追高/杀跌”错误
Tabular 分析（CSV 输出）
Section titled “Tabular 分析（CSV 输出）”freqtrade backtesting-analysis --analysis-groups 0 2 5 生成：
group_0.csv— Enter tag 汇总group_2.csv— Enter × Exit 标签矩阵group_5.csv— Exit reason 汇总indicators.csv— 每笔交易的入场/出场指标值
用 pandas / Excel 打开筛选，比如：
import pandas as pddf = pd.read_csv('reports/full_history_btceth/indicators.csv')# 看看 FnG > 70 的进场都怎么样print(df[df['enter_FnG'] > 70][['pair', 'enter_date', 'profit_ratio']])跨窗口对比（regime analysis）
Section titled “跨窗口对比（regime analysis）”想对比 2018 和 2024 的策略行为？分别跑 2 个 backtest，存到不同 reports 子目录：
# 2018 crashfreqtrade backtesting --strategy HonestTrend15mDry ... --timerange 20180101-20181231 --export signalspython scripts/visualize_strategy.py --out reports/2018_crash
# 2024 bullfreqtrade backtesting --strategy HonestTrend15mDry ... --timerange 20240101-20241231 --export signalspython scripts/visualize_strategy.py --out reports/2024_bull对比 05_monthly_heatmap.html 或 07_rolling_winrate.html 就能直观看出 regime 差异。