Global

Members

(constant) cont :Object

Description:

• 共用常數

  dlmSeps為tid與sid內各段(mode與各key或各cond)之分隔字串 dlmPkgs為舊版策略檔名內各段(tid、levelNumTrade、rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear)之分隔字串，自genStrategyFileName改採雜湊檔名後僅供readStrategies解析舊格式檔名使用

Source:

• cont.mjs, line 1

Type:

• Object

Example

console.log(cont)
// => { dlmSeps: ' ║ ', dlmPkgs: ' ⊙ ' }

Methods

calcFitness(settings, summary) → {Number}

Description:

• 計算策略適應值fitness

  供最佳化求解使用之目標函數值，數值越小代表策略越佳 由勝率與最終等效年化盈虧兩者組成: 勝率rWin限縮至[0,1]，等效年化盈虧rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear限縮至[0,0.5]再正規化至[0,1]，兩者皆轉為越小越好後，以權重2與1加權求和，故無懲罰時fitness落於[0,3] 交易次數為0時加上懲罰值1000000，最終累計盈虧金額(summary.uEquityFinal-settings.uIni)小於等於0時再加上懲罰值1000000，故兩者皆觸發時可達2000000以上

  Unit Test: Github

Source:

• calcFitness.mjs, line 42

Example

let settings = { uIni: 1000 }

//勝率60%, 等效年化盈虧25%(正規化後0.5), fitness = 2*(1-0.6) + 1*(1-0.5) = 1.3
let summary = {
    numTrade: 30,
    uEquityFinal: 1200,
    rWin: '60%',
    rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear: '25%',
}
console.log(calcFitness(settings, summary))
// => 1.3

//無交易且無獲利時, 兩懲罰值皆觸發
let summaryNone = {
    numTrade: 0,
    uEquityFinal: 1000,
    rWin: '',
    rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear: '',
}
console.log(calcFitness(settings, summaryNone))
// => 2000003

Parameters:

Returns:

Type

Number

calcLevelNumTrade(numTrade) → {Number}

Description:

• 計算交易次數所屬級距代碼levelNumTrade

  交易次數過少之策略統計意義不足，過多則屬高頻，故以級距分群，使不同交易次數規模之策略各自保留最佳者 級距對應為: <=0為0，1-5為1，6-9為2，10-24為11，25-49為12，50-74為13，75-99為14，100-249為101，250-499為102，500-749為103，750-999為104，1000-1999為1001，2000-2999為1002，3000-3999為1003，4000-4999為1004，>=5000為100 numTrade非數值時throw

  Unit Test: Github

Source:

• calcLevelNumTrade.mjs, line 31

Example

console.log(calcLevelNumTrade(0))
// => 0

console.log(calcLevelNumTrade(3))
// => 1

console.log(calcLevelNumTrade(30))
// => 12

console.log(calcLevelNumTrade(8000))
// => 100

Parameters:

Returns:

Type

Number

(async) estimComps(ott, name, symbol, interval, fdOhlc, fdParam, timeStart, timeEnd, mode, comps, fdData, optopt) → {Promise}

Description:

• 依指標組成comps隨機挑選keys，再率定各key之門檻與止盈止損，求解最佳策略

  comps為以逗號分隔之3個數字字串，依序代表由一般類(keysNorm)、指數類(keysIndex)與成交量類(keysVolumn)各隨機挑選之key個數，例如'2,1,0'代表挑2個一般類、1個指數類與0個成交量類 各類皆以randomIntsNdpRange不重複隨機取樣，故同一comps每次執行所挑之keys不同 comps非3段時throw，其餘檢核與分類邏輯同estimPicks

  Unit Test: Github

Source:

• estimComps.mjs, line 41

Example

import ott from './src/ott.mjs'

//comps='2,1,0', 挑2種一般類、1種指數類與0種成交量類
await estimComps(ott, 'btc', 'BTCUSDT', '4hr', './data/ohlc', './data/param', '2022-07-01T00:00:00', '2025-04-08T00:00:00', 'long', '2,1,0', './data/strategy', {})

Parameters:

Returns:

Type

Promise

(async) estimFinder(ott, name, symbol, interval, fdOhlc, fdParam, fdData, optopt) → {Promise}

Description:

• 以隨機之交易方向與指標組成求解最佳策略

  供批次探索用之進入點，未指定時mode由'long'與'short'隨機取一，comps由18種預設組成隨機取一，故重複呼叫即可隨機探索各種策略 未指定時timeStart預設為'2022-07-01T00:00:00'，timeEnd則依mode給予不同值: 做多為'2025-04-08T00:00:00'(須涵蓋暴跌數據)，做空為'2025-10-06T00:00:00'(須涵蓋暴漲數據)，藉此提高率定難度 name、symbol、interval、fdOhlc、fdParam與fdData無效時throw

  Unit Test: Github

Source:

• estimFinder.mjs, line 37

Example

import ott from './src/ott.mjs'

//mode與comps皆隨機, 適合以迴圈重複呼叫批次探索
await estimFinder(ott, 'btc', 'BTCUSDT', '4hr', './data/ohlc', './data/param', './data/strategy', {})

Parameters:

Returns:

Type

Promise

(async) estimKeys(ott, name, symbol, interval, fdOhlc, fdParam, timeStart, timeEnd, mode, keys, fdData, optopt) → {Promise}

Description:

• 針對指定keys率定各key之門檻與止盈止損，求解最佳策略

  設計變數為[止損比例, 止盈比例, ...各key之門檻]，止損與止盈由opt.thsSl與opt.thsTp給予之百分比清單離散取值 各key門檻取值範圍為[-thLim,thLim]切為thLim20段，並各自平移+vdir與-vdir(vdir=thLim5)為兩組，使解值恆大於0代表'>'條件、恆小於0代表'<'條件，還原時再扣除平移值，故單一設計變數即同時涵蓋大於與小於兩種條件 以w-optimization之最佳化函數求解，由opt.methodOml指定演算法，各次計算皆以w-trade-backtest之runStrategy回測並經calcFitness計算適應值；亦可由opt.funRunStrategyCustom注入自訂評估核心加速求解(如以w-trade-backtest之buildStrategyFastSession預算first-touch表與因子對位序列)，注入僅回傳精簡欄位之核心時可配合opt.useRunStrategyBeforeSave於存檔前重跑完整回測，使落地summary維持完整欄位口徑；存檔前重跑後檔內numTrade、levelNumTrade、tkid、fitness與檔名皆由重跑之summary重新衍生，確保檔名與檔案內容同源一致；重算檔名與原檔名不同(評估核心與重跑結果跨級距)時，對新檔名重做存在檢查、身分驗證與優劣比較，新檔名已有更佳者則放棄本次寫入 各次計算結果若同時滿足交易次數、勝率與最終等效年化盈虧三門檻，則以genStrategyFileName產生檔名存入fdData；檔名為tkid(tid+交易次數級距)之純函數，故直接組出檔名查詢既有策略(O(1)，不列舉全庫)，同tkid已有策略時僅於最終等效年化盈虧更佳時原地覆寫，故同tkid恆僅一檔；覆寫前驗證舊檔內tkid、name與interval與本次一致，不一致代表雜湊碰撞，直接throw以避免無聲覆寫 策略檔內容除策略本體(tid、sid、name、symbol、interval、keyOhlc、mode、conds、settings)與summary、fitness外，另落地tkid、numTrade、levelNumTrade、keys與solve區塊(timeStart、timeEnd、methodOml、thNumTrade、thRWin、thREquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear、thsTp、thsSl、timeSolved)，使識別與求解條件欄位自足，不依賴檔名 opt除下列各欄位外，其餘欄位皆原樣傳遞至所選之最佳化函數，兩者欄位名稱無重疊，故可一併給予求解設定 各演算法共通之設定為NContiguous(最佳解連續未更新次數上限，預設100)、NRepeat、NCore、ModeOutLimit、UseRepeat、UseImmigration、LocalSearchMethod與funGetBetter、funGenerationBefore、funGenerationAfter三接口；族群數與迴圈數之欄位名稱各演算法不同，RGA與DE為Np與Ng、PSO為Np與Nl、HS為Ns與Ni、ACO為Na與Nl；另各演算法有其專屬超參數，如PSO之psoC1Start、RGA之rgaCrossover、DE之deF、HS之hsHMCR與ACO之acoAlphaStart等 預設之求解量甚大(單一key約需1萬7千次回測)，僅需快速試算時可調小族群數與NContiguous name、symbol、interval、fdOhlc、fdParam、timeStart、timeEnd、keys、fdData無效或mode非'long'或'short'時throw

  Unit Test: Github

Source:

• estimKeys.mjs, line 103

Example

import ott from './src/ott.mjs'

//keys, 待率定門檻之指標key, 各key於fdParam內須有對應之`${key}.json`
let keys = ['btc_price_4hr_ma_1day']

let m = await estimKeys(ott, 'btc', 'BTCUSDT', '4hr', './data/ohlc', './data/param', '2022-07-01T00:00:00', '2025-04-08T00:00:00', 'long', keys, './data/strategy', {
    thsTp: [1, 2, 3],
    thsSl: [1, 2, 3],
    useShowLog: true,
})
console.log(m.bestSolution.fitness)
// => 1.0325

//可指定演算法並一併給予其求解設定, 縮小族群數與NContiguous即可快速試算
let mQuick = await estimKeys(ott, 'btc', 'BTCUSDT', '4hr', './data/ohlc', './data/param', '2022-07-01T00:00:00', '2025-04-08T00:00:00', 'long', keys, './data/strategy', {
    thsTp: [1, 2, 3],
    thsSl: [1, 2, 3],
    methodOml: 'PSO',
    Np: 8, //PSO之粒子數, 預設40
    NContiguous: 5, //最佳解連續未更新次數上限, 預設100
})
console.log(mQuick.stopMode)
// => 'stop by iContinue[5] >= NContiguous[5]'
console.log(mQuick.stopExecutions) //核心分析次數, 較預設設定大幅減少, 因求解為隨機故每次不同
// => 357

Parameters:

Returns:

Type

Promise

(async) estimPicks(ott, name, symbol, interval, fdOhlc, fdParam, timeStart, timeEnd, mode, funPickKeys, fdData, optopt) → {Promise}

Description:

• 由fdParam內全部指標key分類後挑選keys，再率定各key之門檻與止盈止損，求解最佳策略

  先由fdParam列舉全部指標key，並依名稱分為3類: 開頭為'index_'者為keysIndex(指數類)、含'vbs'者為keysVolumn(成交量類)、其餘為keysNorm(一般類) 分類後各類可經opt內對應之過濾函數再行篩選，接著呼叫funPickKeys由3類挑出待率定之keys，最後交由estimKeys求解 name、symbol、interval、fdOhlc、fdParam、timeStart、timeEnd、fdData無效或mode非'long'或'short'或funPickKeys非函數時throw

  Unit Test: Github

Source:

• estimPicks.mjs, line 46

Example

import ott from './src/ott.mjs'

//funPickKeys, 由一般類挑第1個key為待率定key
let funPickKeys = ({ keysNorm, keysIndex, keysVolumn }) => {
    return [keysNorm[0]]
}

await estimPicks(ott, 'btc', 'BTCUSDT', '4hr', './data/ohlc', './data/param', '2022-07-01T00:00:00', '2025-04-08T00:00:00', 'long', funPickKeys, './data/strategy', {})

Parameters:

Returns:

Type

Promise

genSid(coin, interval, mode, conds) → {String}

Description:

• 產生策略識別碼sid

  各cond先組為${key}${sym}${th}，再以cont.dlmSeps串接mode與各cond為識別字串，最後進行與genTid相同之縮寫替換 縮寫替換依序為: 剔除${coin}_、剔除${interval}_、'price_'轉'p_'、'index_'轉'i_'、'Ohlc_'轉'o_'、'Close_'轉'c_'、'Volumn_'轉'v_' 因替換係以${coin}_與${interval}_為樣式，故coin與interval須給予有效字串，否則將剔除全部底線 sid已含各cond之門檻，故同組keys之不同門檻組合對應不同sid，可與僅由keys決定之tid區別

  Unit Test: Github

Source:

• genSid.mjs, line 33

Example

let conds = [
    { key: 'btc_price_4hr_ma_1day', sym: '>', th: 0.05 },
    { key: 'btc_index_rsi_4hr', sym: '<', th: -0.2 },
]

let sid = genSid('btc', '4hr', 'long', conds)
console.log(sid)
// => 'long ║ p_ma_1day>0.05 ║ i_rsi_4hr<-0.2'

Parameters:

Returns:

Type

String

genStrategyFileName(coin, interval, mode, keys, settings, summary) → {String}

Description:

• 產生策略儲存檔名

  檔名為${mode}_${levelNumTrade}_${hash}.json，hash為md5(${coin}:${interval}:${tid}:${levelNumTrade})取前16碼(64bits) tid由genTid以coin、interval、mode與keys產生，levelNumTrade由calcLevelNumTrade以summary.numTrade產生 檔名為(coin,interval,tid,levelNumTrade)之純函數且與求解結果(等效年化盈虧)無關，故同tkid恆對應同一檔名， 存檔端可直接組出檔名以fsIsFile查詢既有策略(O(1))，不需列舉全庫，且更新為原地覆寫，結構上不會出現同tkid多檔 因genTid會剔除${coin}_與${interval}_樣式，不同幣種或週期之同組keys會得到相同tid，故hash輸入需含coin與interval以避免跨幣種/跨週期碰撞 採定長雜湊係因NTFS單一檔名段上限為255字元(UTF-16計，LongPathsEnabled無法放寬)，keys個數多時舊式${tid} ⊙ ...檔名會超限 settings目前未參與檔名組成

  Unit Test: Github

Source:

• genStrategyFileName.mjs, line 41

Example

let keys = ['btc_price_4hr_ma_1day']

let settings = { uIni: 1000, uTrade: 1, rTakeProfit: 0.05, rStopLoss: 0.03, rFee: 0.0005 }

let summary = { numTrade: 30, rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear: '31.25%' }

let fn = genStrategyFileName('btc', '4hr', 'long', keys, settings, summary)
console.log(fn)
// => 'long_12_9fce6961e8f56493.json'
//tid為'long ║ p_ma_1day', 級距為12, hash為md5('btc:4hr:long ║ p_ma_1day:12')前16碼

Parameters:

Returns:

Type

String

genTid(coin, interval, mode, keys) → {String}

Description:

• 產生策略種類識別碼tid

  以cont.dlmSeps串接mode與各key為識別字串，再進行縮寫替換以縮短長度 縮寫替換依序為: 剔除${coin}_、剔除${interval}_、'price_'轉'p_'、'index_'轉'i_'、'Ohlc_'轉'o_'、'Close_'轉'c_'、'Volumn_'轉'v_' 因替換係以${coin}_與${interval}_為樣式，故coin與interval須給予有效字串，否則將剔除全部底線 tid僅由mode與keys決定，未含各key之門檻條件，故同組keys之各門檻組合皆對應同一tid

  Unit Test: Github

Source:

• genTid.mjs, line 27

Example

let tid = genTid('btc', '4hr', 'long', ['btc_price_4hr_ma_1day', 'btc_index_rsi_4hr'])
console.log(tid)
// => 'long ║ p_ma_1day ║ i_rsi_4hr'

Parameters:

Returns:

Type

String

nowTpeStr() → {String}

Description:

• 取得當下台北時間字串，格式'YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ'

Source:

• ott.mjs, line 47

Example

console.log(nowTpeStr())
// => '2026-08-04T22:08:31+08:00'

Returns:

Type

String

nowTpeStrp() → {String}

Description:

• 取得當下台北時間字串，格式'YYYYMMDDHHmmss'

Source:

• ott.mjs, line 61

Example

console.log(nowTpeStrp())
// => '20260804220831'

Returns:

Type

String

ott(inputopt) → {Object}

Description:

• 產生台北時區(Asia/Taipei)之dayjs時間物件

  供estimKeys與w-trade-backtest之runStrategy等函數使用，使各處時間換算基準一致 未給予input時回傳當下時間，給予input時以台北時區解析該時間

Source:

• ott.mjs, line 28

Example

console.log(ott('2020-01-01T00:00:00').format('YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ'))
// => '2020-01-01T00:00:00+08:00'

Parameters:

Returns:

Type

Object

p2r(p) → {Number}

Description:

• 轉換百分比字串為比例數值

  輸入須為含'%'之字串(例如w-trade-backtest之summary內各比例欄位)，剔除'%'後除以100為比例值 未含'%'時回傳0，故無任何交易之空字串亦回傳0

  Unit Test: Github

Source:

• p2r.mjs, line 27

Example

console.log(p2r('31.25%'))
// => 0.3125

console.log(p2r('-5%'))
// => -0.05

console.log(p2r(''))
// => 0

Parameters:

Returns:

Type

Number

readStrategies(fd, optopt) → {Array}

Description:

• 讀取儲存策略資料夾內各策略檔資訊

  僅列舉fd第1層之檔案，資料夾不列入，fd非資料夾或無任何檔案時回傳空陣列 各檔依opt.fromContent決定解析來源: 'filename'為舊式檔名反解: 以主檔名(剔除'.json')依cont.dlmPkgs切段，依序為tid、levelNumTrade與rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear，切不出tid者予以略過 'content'為讀取檔內json之tid、tkid、levelNumTrade與summary等欄位(即estimKeys所寫出之策略內容)，非合法json或無tid欄位者予以略過，因需讀檔故較'filename'慢 'auto'(預設)為逐檔判別: 檔名符合genStrategyFileName雜湊格式(${mode}_${levelNumTrade}_${hash16}.json)者走'content'，其餘走'filename'，故新舊格式混存時皆可列舉 tid依cont.dlmSeps切段，首段為mode，其餘為各key所組成之ps tkid為${tid}:${levelNumTrade}，與estimKeys內用於判斷同組keys與同交易次數級距之組合方式一致

  Unit Test: Github

Source:

• readStrategies.mjs, line 67

Example

import fs from 'fs'
import genStrategyFileName from './src/genStrategyFileName.mjs'

let fd = './tmp/data-strategy'
fs.mkdirSync(fd, { recursive: true })

//以genStrategyFileName之檔名規則儲存策略檔, 檔名為雜湊格式, 識別資訊由檔內json承載
let summary = { numTrade: 30, rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear: '31.25%' }
let fn = genStrategyFileName('btc', '4hr', 'long', ['btc_4hr_ma_1day'], {}, summary)
let data = { tid: 'long ║ ma_1day', tkid: 'long ║ ma_1day:12', levelNumTrade: 12, mode: 'long', summary }
fs.writeFileSync(`${fd}/${fn}`, JSON.stringify(data), 'utf8')

console.log(readStrategies(fd))
// => [
//   {
//     path: './tmp/data-strategy/long_12_a7578526a1fc57d8.json',
//     name: 'long_12_a7578526a1fc57d8.json',
//     tkid: 'long ║ ma_1day:12',
//     tid: 'long ║ ma_1day',
//     levelNumTrade: '12',
//     rEquivalentCumuProfitOrLossFinalNormYear: '31.25%',
//     mode: 'long',
//     ps: [ 'ma_1day' ]
//   }
// ]

Parameters:

Returns:

Type

Array