基於 LightGBM 機器學習的量化交易機器人，使用 Binance Orderbook 數據訓練模型，並透過 Orderly Network API 執行交易。

• 實時數據收集：從 Binance 獲取 Orderbook 深度數據
• 機器學習預測：使用 LightGBM 進行價格走勢預測（三分類：漲/跌/不動）
• 自動化交易：透過 Orderly Network API 執行開倉/平倉
• Rich TUI 監控介面：實時顯示交易狀態、持倉、PnL
• 完整回測系統：支援歷史數據回測驗證策略

qt_trading/
├── main.py              # 主程式入口
├── trading_bot.py       # 交易機器人核心邏輯
├── orderly_client.py    # Orderly Network API 封裝
├── monitor_tui.py       # Rich TUI 監控介面
├── backtest.py          # 回測系統 v1
├── backtest_new.py      # 回測系統 v2 (增強版)
├── collect_orderbook.py # Orderbook 數據收集工具
├── lighter.py           # 原始策略邏輯
├── check_account.py     # 帳戶檢查工具
├── set_leverage.py      # 槓桿設定工具
├── test_api.py          # API 測試腳本
├── test_position.py     # 持倉測試腳本
├── config.ini           # 配置文件 ⚠️ 包含敏感資訊
└── orderbook_data/      # 歷史 Orderbook 數據

• Python 3.8+
• Orderly Network 帳戶 & API 金鑰

pip install orderly-evm-connector lightgbm pandas numpy rich requests

1. 複製配置文件範例：

cp config.ini.example config.ini

2. 編輯 config.ini，填入您的 API 金鑰：

[keys]
orderly_key=ed25519:YOUR_API_KEY
orderly_secret=ed25519:YOUR_API_SECRET
orderly_account_id=YOUR_ACCOUNT_ID
orderly_testnet=True  # 先在測試網測試！
wallet_secret=YOUR_WALLET_SECRET

[trading]
symbol=PERP_ETH_USDC
leverage=20
max_position_size=200
profit_target_percent=0.5
stop_loss_percent=1.5
max_hold_seconds=300

[training]
training_minutes=15
prediction_threshold=0.5

python main.py

python main.py --no-tui

python main.py --test

python backtest_new.py

python collect_orderbook.py

1. 數據收集：持續從 Binance 獲取 ETH/USDT Orderbook 深度數據
2. 模型訓練：使用 LightGBM 三分類模型預測價格走勢
3. 信號生成：根據模型預測和信心度生成交易信號
4. 風險管理：設定 TP/SL 和最大持倉時間
5. 自動執行：透過 Orderly API 執行市價單

• 本系統僅供學習和研究使用
• 在真實資金交易前，請先在測試網 (Testnet) 上充分測試
• 量化交易存在虧損風險，請謹慎評估

• 增加更多技術指標特徵
• 支援多交易對同時運行
• 增加 Telegram 通知功能
• 優化模型參數自動調整

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