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专享策略20 | 基于LLM(大模型)的订单流日内交易策略(文末完整提示词)

松鼠Quant

2025-03-28

量化策略开发，高质量社群，交易思路分享等相关内容

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『正文』

大家好，本期策略基于Python-CTP接口开发，采用多进程架构，实现了行情数据处理、订单流分析、AI决策和交易执行的全流程自动化，代码总量2000行+。

### 一、系统架构图

```主程序├── 行情进程 (run_tick_engine)│ └── Tick数据处理└── 交易进程 (run_trader) ├── MyTrader类 │ ├── 交易逻辑处理 │ ├── 止损止盈管理 │ └── 日内平仓控制 └── AI分析线程 (background_model_call)```

### 系统架构图```┌───────────────────────┐│ 主程序入口 │└───────────┬───────────┘ │ ┌──────┴──────┐ ▼ ▼┌─────────┐ ┌─────────┐│行情进程 │ │交易进程 │└────┬────┘ └────┬────┘ │ │ ▼ ▼┌─────────┐ ┌─────────────┐│Tick处理 │ │ MyTrader类 │└────┬────┘ └──────┬──────┘ │ │ ▼ ▼┌─────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐│K线构建 │ │交易信号处理│ ← ── │ AI分析线程│└────┬────┘ └──────┬────┘ └───────────┘ │ │ ▼ ▼┌─────────┐ ┌───────────┐│订单流分析│ │风险管理系统│└─────────┘ └───────────┘```

系统采用多进程架构设计，主要分为两个核心进程：

1. **行情进程**：负责接收和处理实时市场数据

- Tick数据处理

- K线构建

- 订单流分析

2. **交易进程**：负责交易决策与执行

- AI模型分析（异步线程）

- 交易信号处理

- 风险管理系统

- 订单执行

这种架构设计有效分离了数据处理和交易执行，确保系统稳定性和响应速度。

### 二、核心数据流程

## 数据流向图

```┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐│ CTP接口 │ → │ Tick数据 │ → │ K线数据 │ → │订单流分析 │└───────────┘ └───────────┘ └───────────┘ └─────┬─────┘ │┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ││订单执行系统│ ← │交易信号生成│ ← │ AI决策分析 │ ← ────┘└───────────┘ └───────────┘ └───────────┘```

系统数据处理的完整流程如下：

1. **Tick数据接收**：从CTP接口获取实时行情数据

2. **K线构建**：将Tick数据聚合成分钟级K线

3. **订单流分析**：计算Delta值和堆积指标

4. **AI模型分析**：利用大模型分析市场状态

5. **交易信号生成**：生成包含方向、置信度和风控参数的信号

6. **订单执行**：根据信号执行交易策略

### 三、订单流分析详解

订单流分析是该系统的核心特色，它通过分析每一笔成交背后的买卖意图，揭示常规技术分析无法察觉的市场微观结构。

## 订单流原理图

```价格 ▲ │ ┌────┐ │ │ │ │ ┌───┘ └───┐ │ │ │ │ │ └───┐ │ │ │ │ │ │ └───┴─────────────────┴────────► 时间 ↑ ↑ ↑ ↑ │ │ │ │ +5 -3 +8 -2 ← Delta值 │ │ │ │ └─────┴─────┴─────┘ │ Delta累计 = +8```

### 订单流指标解读| 指标名称 | 计算方法 | 市场含义 | 交易信号 ||---------|---------|---------|---------|| Delta值 | 主动买入量-主动卖出量 | 单根K线买卖力量对比 | 正值=买方强势，负值=卖方强势 || Delta累计 | Delta值的累计曲线 | 资金流向趋势 | 向上倾斜=做多信号，向下倾斜=做空信号 || 堆积指标(DJ) | 基于买卖盘大单异常计算 | 大资金买卖意图 | 正值=多头堆积，负值=空头堆积 || 买卖比值 | 主动买入量/主动卖出量 | 短期市场情绪 | >1.5买方强势，<0.7卖方强势 |

### 四、AI决策系统工作流程

系统采用DeepSeek-R1推理模型作为核心分析引擎，实现类似专业交易员的市场分析和决策能力。

## 1.AI决策流程图

```┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐│ 市场数据整合│ ──► │ 数据格式化 │ ──► │ 提示词构建 │└──────┬─────┘ └──────┬─────┘ └──────┬─────┘ │ │ │ └──────────────────┼──────────────────┘ │ ▼┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐│ 交易信号执行 │ ◄──│信号质量检查 │ ◄-- │ 大模型API调用│└────────────┘ └────────────┘ └────────────┘```

## 2.AI分析要素

- **技术形态**：均线排列、K线形态、支撑阻力位

- **订单流特征**：Delta趋势、堆积情况、买卖力量对比

- **市场状态**：超买超卖、波动性、当前位置

- **趋势强度**：价格动量、趋势持续性

- **当前持仓**：持仓状态、盈亏情况、风险敞口

## 3.数据存储结构

系统在`traderdata/`目录下保存以下数据文件：

| 文件名 | 内容 | 用途 ||-------|-----|------|| `{合约代码}_ofdata.json` | 订单流历史数据 | 用于回测分析和模型训练 || `{合约代码}traderdata.csv` | 持仓和止损止盈数据 | 用于持仓状态恢复 || `{合约代码}_stops.json` | 详细止盈止损设置 | 用于风险管理参数存储 |

这种数据存储设计允许系统在重启后能够恢复交易状态，避免信息丢失。

### 五、运行效果

这两天写好策略之后，SIMNOW模拟测试运行，目的是检查代码。记录如下：

PS：只是模拟资金运行测试代码，无不良引导，不构成任何交易意见和建议！！！

第一天

第二天

以上是模拟资金测试，今天完善了脚本。deepseek-r1调用的API模块做了多线程处理，同时把交易计划放入了队列保存到本地，即使出现了API宕机也不会造成飘单的情况，代码循环执行交易计划。

这个策略代码量庞大，耗费了不少功夫但获得了很多启发。首先，它与传统的规则策略有差异也有趋同。它可以像人一样去动态调整持仓的止盈止损，这一点比规则策略要灵活的很多，持仓过程中它会根据市场的变化不断调整出场参数，在一个风控规则内自由调整参数。

另外提示词非常重要，我丰富了因子及算法，提示词也做了相应的规范。

提示词

# 构建提示词 prompt = f""" 作为期货交易员，基于以下市场数据做出交易决策: {data_text} 请重点考虑以下关键因素: 1. 均线形态(5、10、20均线)的排列状态及价格位置 2. 价格趋势、波动性与关键支撑阻力位 3. 日内超涨超跌状态，寻找高胜率反转交易机会 4. K线组合形态，尤其关注反转信号和动量变化 5. 订单流趋势变化与力度 6. 买卖力量对比和资金流向 7. 当前持仓状态与盈亏情况 8. 风险回报比与止损止盈设置合理性 9. 适合的交易时机与市场环境判断【风险控制原则】: - 严格控制每笔交易亏损不超过本金的1% - 止损位设置应紧凑，一般不超过开仓价的0.3%-0.8% - 风险回报比至少为1:1.5，建议争取1:2或更高 - 在不明确的市场环境下，以保护资金为第一要务请根据市场状态和持仓情况，给出明确的交易指令: 1. 交易方向: 开多/开空/平多/平空/不操作 2. 执行理由: 详细说明交易逻辑，结合技术形态、价格位置、订单流特征和市场状态，包括对当前持仓的处理方案 3. 置信度: 1-10的数字，必须是整数 4. 止损价: 明确的止损价格(必须是数字)，确保亏损控制在合理范围内，不能过大 5. 止盈价: 明确的止盈价格(必须是数字)，应至少是止损距离的1.5倍 6. 跟踪止损百分比: 0.0001-0.001之间的数字，根据市场波动性调整请按以下格式返回交易决策，格式必须严格匹配: action: 开多/开空/平多/平空/不操作 reason: 交易理由 confidence: 置信度(1-10) stop_loss: 止损价 take_profit: 止盈价 trailing_percent: 跟踪止损百分比(0.0001-0.001) """

新版本代码做了如下调整：

1.保存行情数据为json格式，每次程序启动时可以选择加载历史数据。

2.Ai单独线程不会堵塞主线程，交易计划独立执行不等Bar走完。

3.增加了更多因子包括：形态识别，订单流指标超涨超跌分析、买卖力量对比、Z分数、计算订单流波动性。

4.优化了角色定义与提示词，更对规范和专业。

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