使用 Jupyter Notebook 分析交易机器人数据¶

您可以使用 Jupyter Notebook 轻松分析回测结果和交易历史。使用 freqtrade create-userdir --userdir user_data 初始化用户目录后，示例 Notebook 位于 user_data/notebooks/ 目录中。

Docker 快速入门¶

Freqtrade 提供了一个 docker-compose 文件，用于启动 Jupyter Lab 服务器。您可以使用以下命令运行此服务器：docker compose -f docker/docker-compose-jupyter.yml up

这将创建一个运行 Jupyter Lab 的 Docker 容器，可通过 https://127.0.0.1:8888/lab 访问。请使用启动后控制台打印的链接以简化登录过程。

更多信息请参阅使用 Docker 进行数据分析部分。

专业提示¶

查看 jupyter.org 获取使用说明。
不要忘记在 conda 或 venv 环境中启动 Jupyter Notebook 服务器，或使用 nb_conda_kernels*
使用前请复制示例 Notebook，以免您的更改在下次 Freqtrade 更新时被覆盖。

在系统级 Jupyter 安装中使用虚拟环境¶

有时可能希望使用系统范围内安装的 Jupyter notebook，并利用虚拟环境中的 jupyter kernel。这样可以避免在系统中多次安装完整的 jupyter 套件，并提供了一种在任务（freqtrade / 其他分析任务）之间切换的简便方法。

为实现此目的，首先激活您的虚拟环境并运行以下命令：

# Activate virtual environment
source .venv/bin/activate

pip install ipykernel
ipython kernel install --user --name=freqtrade
# Restart jupyter (lab / notebook)
# select kernel "freqtrade" in the notebook

Note

本节内容为保持完整性而提供，Freqtrade 团队不会对此设置相关的问题提供全面支持，并会推荐直接在虚拟环境中安装 Jupyter，因为这是启动和运行 jupyter notebooks 的最简单方式。有关此设置的帮助，请参阅 Project Jupyter 的文档或帮助频道。

Warning

某些任务在 notebooks 中运行效果不佳。例如，任何使用异步执行的功能对 Jupyter 都是问题。此外，freqtrade 的主要入口点是 shell cli，因此在 notebook 中使用纯 Python 会绕过向辅助函数提供必需对象和参数的参数。您可能需要手动设置这些值或创建所需对象。

实用代码片段示例¶

切换到根目录¶

Jupyter notebooks 从笔记本目录执行。以下代码片段会搜索项目根目录，以保持相对路径的一致性。

import os
from pathlib import Path

# Change directory
# Modify this cell to insure that the output shows the correct path.
# Define all paths relative to the project root shown in the cell output
project_root = "somedir/freqtrade"
i=0
try:
    os.chdir(project_root)
    assert Path('LICENSE').is_file()
except:
    while i<4 and (not Path('LICENSE').is_file()):
        os.chdir(Path(Path.cwd(), '../'))
        i+=1
    project_root = Path.cwd()
print(Path.cwd())

加载多个配置文件¶

此选项可用于检查传入多个配置的结果。这也会运行完整的配置初始化过程，因此配置会完全初始化以便传递给其他方法。

import json
from freqtrade.configuration import Configuration

# Load config from multiple files
config = Configuration.from_files(["config1.json", "config2.json"])

# Show the config in memory
print(json.dumps(config['original_config'], indent=2))

对于交互式环境，可以额外指定 user_data_dir 的配置，并最后传入，这样在运行机器人时就不需要更改目录。最好避免使用相对路径，因为这会从 jupyter notebook 的存储位置开始，除非更改了目录。

{
    "user_data_dir": "~/.freqtrade/"
}

进一步的数据分析文档¶

策略调试 - 也可作为 Jupyter notebook 使用 (user_data/notebooks/strategy_analysis_example.ipynb)
绘图
标签分析

如果您有关于如何最佳分析数据的想法，欢迎提交问题或拉取请求来改进本文档。

任务	工具
机器人操作	CLI
重复性任务	Shell 脚本
数据分析与可视化	Notebook