第29篇：99% 的量化新手死在挂单上：Freqtrade 隐藏技能揭秘

Freqtrade 在挂单模型中提供了两个关键功能：

• adjust_entry_price：仅在新建订单（首次买入）时，用于修改挂单价格。
• adjust_order_price：用于控制 所有挂单 的价格，包括出场、加仓、减仓

合理使用这些控制点，可以最大化降低滑点，控制分段进场，进而提升策略维度和强度。

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挂单细节决定胜负：Freqtrade 自定义价格策略完全指南

🎯函数作用概览

🧠 adjust_entry_price - 首次建仓专用

该函数只在策略首次生成交易信号并准备下单建仓时被调用一次，你可以在这里动态调整挂单价格，例如控制滑点、下浮买入价等。

✅ 使用场景

• 想让首次买入价格更“谨慎”，例如：
  • 向下压一点点再挂单（防止追涨）
  • 基于盘口价做微调

🧪 示例代码

def adjust_entry_price(self, pair: str, order_type: str, current_rate: float, proposed_rate: float, **kwargs) -> float:
    # 往下调整 0.5% 挂单价格
    adjusted_price = proposed_rate * 0.995
    print(f"[adjust_entry_price] 原始挂单价: {proposed_rate}，调整后: {adjusted_price}")
    return adjusted_price

⚠️ 注意

• 只在首次建仓时触发，不适用于加仓/减仓
• 返回的是你希望挂出的价格

🛠 adjust_order_price - 全局挂单价格钩子

这是一个更强大的挂单控制函数，无论是买入还是卖出，都会经过它。

✅ 使用场景

• 所有挂单统一加/减价格，例如：
  • 所有买入挂低一点（滑点保护）
  • 所有卖出挂高一点（套利空间）
• 卖出时根据当前盘口价动态挂单

🧪 示例代码

def adjust_order_price(self, pair: str, is_buy: bool, current_price: float, proposed_price: float, **kwargs) -> float:
    if is_buy:
        # 买入时往下压0.3%
        return proposed_price * 0.997
    else:
        # 卖出时往上抬0.3%
        return proposed_price * 1.003

🔍 两个函数的区别与联系

📌 补充说明：你可能以为能用，实际不能的地方

✅ 最佳实践建议

• 用 adjust_entry_price 控制首次建仓挂单价
• 用 adjust_order_price 控制所有订单滑点保护
• 结合 custom_exit_price 精准控制卖出价格
• 不要试图在 adjust_entry_price 中实现加仓逻辑，Freqtrade 不会再调用它

📘 最简动量策略案例（适合入门）

这是一个基于价格动量的入门策略，策略核心逻辑：

📈 当前K线的收盘价高于前一根K线 → 生成买入信号
📉 当前K线的收盘价低于前一根K线 → 生成卖出信号

同时结合了 Freqtrade 提供的订单价格控制功能：

• adjust_entry_price：首次建仓时挂单价下调 0.5%
• adjust_order_price：统一滑点控制（买入 -0.3%，卖出 +0.3%）
• custom_exit_price：卖出挂比当前价格高 0.2%

from freqtrade.strategy.interface import IStrategy
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

class ExampleStrategy(IStrategy):
    """
    示例策略：基于收盘价是否上涨来决定是否买入。
    """
    timeframe = '5m'

    order_types = {
        'entry': 'limit',
        'exit': 'limit',
        'stoploss': 'market',
    }

    def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        # 没有使用额外指标
        return dataframe

    def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        """
        当当前K线收盘价高于上一根K线 → 生成买入信号
        """
        dataframe['enter_long'] = dataframe['close'] > dataframe['close'].shift(1)
        return dataframe

    def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        """
        当当前K线收盘价低于上一根K线 → 生成卖出信号
        """
        dataframe['exit_long'] = dataframe['close'] < dataframe['close'].shift(1)
        return dataframe

    def adjust_entry_price(self, pair: str, order_type: str, current_rate: float,proposed_rate: float, **kwargs) -> float:
        """
        首次建仓时，挂单价格下调 0.5%
        """
        return proposed_rate * 0.995

    def adjust_order_price(self, pair: str, is_buy: bool, current_price: float,proposed_price: float, **kwargs) -> float:
        """
        所有订单统一滑点保护：买入 -0.3%，卖出 +0.3%
        """
        return proposed_price * (0.997 if is_buy else 1.003)

    def custom_exit_price(self, pair: str, trade, current_time, current_rate, **kwargs) -> float:
        """
        卖出挂单价格比当前价格高 0.2%
        """
        return current_rate * 1.002

🧾 总结

• adjust_entry_price 和 adjust_order_price 是 Freqtrade 在限价挂单机制中最关键的两个控制钩子：
  • adjust_entry_price：只会在首次建仓时调用一次，用于精细控制第一次买入挂单价。
• adjust_order_price：每次下单都会调用，适用于买入、卖出、加仓、减仓、止盈、止损等所有订单。
• 通过合理组合使用这两个函数，你可以：
  • 避免在高位追单、有效防止滑点；
  • 动态挂单、让策略更智能；
  • 精准控制卖出价，提升利润空间。
• 📌 实战建议：
  • 想控制首次入场更稳健：使用 adjust_entry_price
  • 想控制所有订单滑点：使用 adjust_order_price
  • 想控制卖出时的目标价格：再配合 custom_exit_price 更完美
  • 当你能熟练运用这三者组合，一个专业级的挂单策略就已具备雏形。