1使用历史数据回测交易策略
- 1编写或导入你的Python交易策略代码，包含买卖信号和风险管理逻辑。
- 2在AlgoDeploy中加载历史价格数据（如CSV或API获取），设置回测参数（时间范围、初始资金、佣金等）。
- 3运行回测，查看生成的绩效报告，包括收益率、夏普比率、最大回撤等指标，调整策略参数后重新回测。
2将回测通过的策略部署到模拟交易环境
- 1确保策略在回测中表现稳定，无重大逻辑错误。
- 2在AlgoDeploy中配置模拟交易账户（如Paper Trading API），指定交易对、仓位管理规则。
- 3启动模拟运行，监控实时信号和模拟持仓，对比预期收益与实际表现，微调参数。
3一键切换至实盘交易并持续监控
- 1在模拟交易验证成功后，将账户切换为真实交易所API（如Binance、Coinbase），确保API密钥安全。
- 2设置风险控制参数，如单笔最大亏损、总仓位限制。
- 3启动实盘运行，结合AlgoDeploy的日志和警报功能监控交易执行，定期检查策略表现。