quant-flow/config.grid.yaml.example at main · web3spreads/quant-flow · GitHub

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# Grid Flow - AI 动态网格交易机器人配置文件
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# 使用方式：
#   1. 复制此文件为 config.grid.yaml
#   2. 根据需要修改配置
#   3. 启动：uv run python grid_main.py --config config.grid.yaml --env-file .env
#
# Docker 部署方式：
#   1. 复制此文件为 config.grid.yaml 并修改配置
#   2. 在 .env 或 docker-compose.yml 中设置 RUN_MODE：
#      - RUN_MODE=grid  仅运行网格交易
#      - RUN_MODE=all   同时运行主交易和网格交易
#   3. 启动：docker compose up -d
#
# 环境变量与主程序共用同一个 .env 文件，无需额外创建
# .env 中需要包含以下配置（参考 .env.example）：
#   - OPENAI_API_BASE / OPENAI_API_KEY / OPENAI_MODEL：LLM 配置
#   - HYPERLIQUID_PRIVATE_KEY：钱包私钥
#   - HYPERLIQUID_ACCOUNT_ADDRESS：主钱包地址（API 钱包模式，可选）
#   - HYPERLIQUID_TESTNET：是否使用测试网（true/false）

# 交易配置
trading:
  # 网格交易的币种（仅支持单币种，取第一个）
  # 注意：Hyperliquid 使用简单符号，如 'BTC', 'ETH'
  symbols:
    - ETH

  # 网格总投入金额上限（USD）
  # AI 和数学引擎会根据此金额计算每格的下单量
  max_total_investment: 100.0

  # 最大杠杆倍数
  max_leverage: 10

  # 网格限价单成交后是否自动补挂止盈触发单
  # 建议网格场景先关闭，避免每单都挂 TP 导致过度碎片化
  grid_limit_order_take_profit_enabled: false

  # 网格限价单成交后是否自动补挂止损触发单
  # 建议保持开启，提供硬止损保护
  grid_limit_order_stop_loss_enabled: true

  # 是否启用 reduce_only 分层减仓单（分批止盈）
  grid_reduce_only_exit_orders_enabled: true

# Triple Barrier 网格级风控
# 在单层 TP/SL trigger 之上提供全局兜底保护
risk_management:
  # 止损：当总亏损百分比达到或超过此值时，触发全部平仓
  # 例如，设置为 0.05，则当 PnL <= -5% 时触发
  # 设置为 null 可禁用
  stop_loss_pct: 0.05         # 5%

  # 止盈：整个网格的净 PnL% 高于此值 -> 全部平仓获利了结
  take_profit_pct: 0.10       # 10%

  # 时间限制：网格运行超过此秒数 -> 全部平仓
  time_limit_seconds: 14400   # 4 小时

  # 追踪止损：PnL 达到激活阈值后开始追踪，从最高点回撤超过 delta 则触发
  trailing_stop_activation_pct: 0.03  # 3% 激活
  trailing_stop_delta_pct: 0.01       # 从最高点回撤 1% 触发

  # 限价保护：价格超出此范围 -> 触发平仓（设置为 null 可禁用）
  # price_lower_limit: null
  # price_upper_limit: null

# 调度配置
scheduler:
  # 网格决策间隔（分钟）
  # 每隔此时间，AI 会重新评估市场并决定是否调整网格
  interval_minutes: 5

  # 是否启动时立即执行一次
  run_immediately: true

# 数据配置
data:
  # K线时间周期（用于技术指标计算）
  timeframe: 15m

  # 获取的K线数量
  candles_limit: 100

# LLM 配置
# 与主程序共用 .env 中的 API 密钥，通过此配置块选择客户端类型和模型
llm:
  # 客户端类型: langchain_openai, langchain_cloudflare, langchain_google, langchain_litellm, langchain_nvidia
  client_type: langchain_openai

  # 模型名称（如不指定则使用 .env 中的 OPENAI_MODEL）
  # model: deepseek-chat

# 通知配置（可选）
# 网格调整时会发送通知
notifications:
  enabled: false

  channels:
    # 钉钉机器人通知
    - type: dingtalk
      enabled: false
      api_key: "your_dingtalk_api_key_here"
      secret: "your_dingtalk_secret_here"
      phone_numbers: []

    # 飞书机器人通知
    - type: feishu
      enabled: false
      token: "your_feishu_token_here"