349starchild-strategies
这是一个面向永续合约（perpetual futures）市场的算法交易策略库（starchild strategies v2），收录九种经过整理的交易策略。
用途
该策略库用于帮助用户根据自身交易意图选择合适的永续合约交易策略，并完成配置、回测与部署。策略被组织为三个族系：均值回归（mean reversion）、动量与趋势（momentum & trend）、市场中性（market neutral）。
主要能力
策略选择指南
用户可用自然语言描述意图，系统将其匹配到对应分类或具体策略：
- “buy dips, sell rips”：均值回归 / RSI 反转
- “oversold/overbought signals”：均值回归 / RSI 反转
- “trade the spread between BTC/ETH”：均值回归 / 收敛交易
- “pairs trading”：均值回归 / Z 分数回归
- “follow the trend”：动量 / 波动率突破
- “breakout after quiet periods”：动量 / 波动率突破
- “gap continuation”：动量 / 跳空延续
- “rank and rotate assets”：动量 / RSI 轮动
- “set up a grid”：市场中性 / 网格机器人
- “earn funding without risk”：市场中性 / 资金费率套利
- “overnight trading”：市场中性 / 隔夜漂移
自动化脚本
- scripts/configure.py：交互式策略配置器，含风险计算
- scripts/backtest.py：针对近期市场数据的快速验证
- scripts/risk_calc.py：资金需求与费用分析
- scripts/market_scan.py：当前市场状态评估，用于策略选择
使用方式
工作流如下：
- 用户描述意图 → 从 catalog.json 匹配到分类或具体策略
- 从 references/ 加载决策树以获取完整策略逻辑
- 使用 scripts/configure.py 交互式配置
- 使用 scripts/backtest.py 进行回测验证
- 通过平台的策略引擎执行
渐进式披露（progressive disclosure）：
- 浏览 catalog.json 了解概览（复杂度、资金、持仓周期）
- 仅在选定后从 references/{strategy-name}.md 加载决策树
- 使用脚本进行交互式设置与校验
- 使用生成的 JSON 配置进行部署并监控
使用 scripts/configure.py {strategy-id} 可生成可直接部署的配置。
限制与注意事项
所有策略强制执行交易前流动性检查（pre-trade liquidity checks）与成交验证（fill verification）。
关于具体平台的策略引擎、支持的市场、收费、价格等信息，资料中暂未提供。