📘 第 6 篇：《量化使用看图说话！plot-dataframe 图表可视化教程》

在策略开发过程中，回测结果常常以表格形式呈现，难以快速定位问题。而 plot-dataframe 命令可以将回测的买卖点、指标线、价格走势可视化为图表，助你一眼看出策略表现。

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🎯 1. 基础用法：绘制图表

freqtrade plot-dataframe \
  --config user_data/config.json \
  --strategy MyStrategy \
  --timerange 20230101-20230201

执行后会在 user_data/plot/ 下生成一个 .html 文件，可直接双击浏览器查看，包含以下内容：

• K线价格走势
• 买卖点（Buy/Sell 箭头）
• 技术指标（如 EMA、MACD 等）

  🧾 2. 参数详解

  参数	含义
  --config	配置文件路径，需包含交易对、时间周期等
  --strategy	策略类名（如 MyStrategy）
  --timerange	指定绘图时间段，格式如 20230101-20230201
  --indicators1	绘制在主图上的指标（如 EMA、close）
  --indicators2	副图指标（如 RSI、MACD）
  --exportfilename	导出文件路径（支持 .html 或 .png）
  --userdir	自定义 user_data 路径（默认即可）

📐 3. 添加自定义指标

你可以在图表中加入额外的指标，以验证信号逻辑：

代码示例：

def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
    dataframe['ema'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=20)
    dataframe['fast_ema'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=10)
    dataframe['slow_ema'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=50)
    dataframe['rsi'] = ta.RSI(dataframe['close'], timeperiod=14)
    macd, macdsignal, macdhist = ta.MACD(dataframe['close'])
    dataframe['macd'] = macd
    return dataframe

• --indicators1 会绘制在主图（价格图）上，比如 EMA 线。
• --indicators2 会绘制在副图中，比如 RSI、MACD。

完整示例：

freqtrade plot-dataframe \
  --config user_data/config.json \
  --strategy MyStrategy \
  --timerange 20230101-20230201 \
  --indicators1 close ema fast_ema slow_ema \
  --indicators2 rsi macd

❗注意：

这些指标名称必须是你在策略类的 populate_indicators() 方法中通过 ta 或自定义计算出来并添加进 dataframe 的列名（即 DataFrame 的列名）。否则，它们不会显示在图表上。

• 这些名称必须和你 dataframe 中的列名完全一致。
• 否则运行不会报错，但图表不会显示你想看的线。
• 指标需先在策略的 populate_indicators() 中定义，否则不会生效。

💾 4. 导出为 HTML / PNG

默认输出为 HTML 文件，如需指定：

--exportfilename user_data/plot/myplot.html

如需导出 PNG（静态图）：

--exportfilename user_data/plot/myplot.png

📌 注意：导出 PNG 需要额外安装如 Puppeteer 或 headless Chrome，初学者建议使用 HTML 格式查看。

🐳 5. Docker 环境运行示例

在 Docker 中使用该命令如下：

docker compose run --rm freqtrade plot-dataframe \
  --config /quants/freqtrade/user_data/config.json \
  --strategy MyStrategy \
  --timerange 20230101-20230201

确保 docker-compose.yml 中正确挂载了 /quants/freqtrade/user_data 目录。

✅ 6. 使用建议

📌 总结

plot-dataframe 是 Freqtrade 提供的可视化利器，尤其适合调试复杂策略和验证买卖逻辑。

推荐使用流程：

1. 回测策略：

   freqtrade backtesting \
   --config user_data/config.json \
   --strategy MyStrategy \
   --timeframe 15m \
   --timerange 20220101-20230101

2. 绘制图表：

   freqtrade plot-dataframe \
   --config user_data/config.json \
   --strategy MyStrategy \
   --timerange 20250601-20250626

3. 分析图表：

   • 判断策略买入是否太早/太晚？
   • 是否频繁误报信号？
   • 各种指标是否有效？ 掌握 plot-dataframe，从此策略优化有据可依、调优更高效！