BTC Station

Live: https://quant-lab.org

A free, open-source Bitcoin quantitative backtesting & analysis workbench. Built with Next.js + FastAPI + VectorBT by an independent developer.

BTC Station does NOT provide investment advice, does NOT sell trading signals, and is NOT affiliated with any entity named "Quantlab". It is a pure developer tool for strategy research.

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项目定位

BTC Station 是一个面向大众开放的、完全基于 Web 的 BTC 专用在线量化回测工具。

核心愿景是让量化分析平民化——无需配置复杂的本地环境，任何人都可以随时随地打开网页，在线编写策略、一键极速回测、使用云计算寻找最佳参数组合，并进行专业的稳健性评估。

我们的目标不是预测市场或承诺收益，而是为大众提供一条真实、透明、可复查的专业量化研究流水线：

随时在线编写策略 → 极速云端回测 → 寻找最佳参数组合 → 稳健性分析 → 判断参数是否可靠

本项目坚持专注与克制：只做 BTC。绝不加入山寨币市场、荐币、信号推送、行情预测、自动喊单、收益承诺等功能。

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当前产品范围与页面职责

BTC Station 是一个只研究比特币（BTC）的中文在线量化工作台。 首页（市场前瞻）主要是比特币的相关新闻资讯和看盘行情，为用户提供宏观的前瞻性洞察。

当前正式产品包含 5 个主页面，且均采用对齐的专业四字命名：

页面	路径	职责
市场前瞻	/	专攻 BTC 的中文新闻资讯、7日趋势迷你图、实时价格监控
策略研发	/strategy	Python 策略编写、单次回测（S3）、参数优化运行（S4）及 TV 格式报表一键导出
蒙特卡洛	/monte-carlo	单策略（S3）回测交易清单的多重打乱模拟（Shuffling / Bootstrapping）、破产概率计算与资金置信扇形图
参数优化	/report	对 S4 调参结果的多维稳健性分析、过滤评分与过拟合邻居法排名
形态归因	/pattern-report	结合 K 线经典形态（“六形态”等）对策略回测表现的统计归因分析

历史目录中可能存在 analysis、chart、backtest、hyperopt、live、strategies 等旧页面或实验页面。它们不是当前产品主线，除非明确说明，否则不要围绕这些页面继续扩展功能。

顶部导航必须保持整齐统一的专业命名：

市场前瞻 · 策略研发 · 蒙特卡洛 · 参数优化 · 形态归因

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五页业务闭环

1. 市场前瞻 (首页)

路径：btc-station/app/(main)/page.tsx

作为只研究比特币的中文量化平台的入口，主要为用户提供比特币宏观基本面和市场舆情的前瞻。

必须包含：

• BTC/USDT 实时现货价格与 24h 数据变化。
• 7日趋势迷你图表（Mini Sparkline）。
• 精选比特币中文新闻（通过 CoinDesk / CryptoPanic RSS 聚合）。
• 前往策略、优化和蒙特卡洛分析页面的快速直达通道。

不负责：

• 编写或编辑 Python 策略代码。
• 完整的量化回测计算。

2. 策略研发 (策略页)

路径：btc-station/app/strategy/page.tsx

策略研发页采用**上下分层、四区联动（S1-S4 四象限）**的极端专业化回测与调参布局，专门对标 TradingView 及专业辅助工具的工作流。

四区功能划分：

• S1 (图表区 - 顶部)：
  • 展示 BTC/USDT 多周期（1h/4h/1d）高精度 K 线。
  • 层叠显示由后端策略计算并输出的动态技术指标线（如双均线、通道等）。
  • 渲染 TV 风格的交易信号标记：做多（绿色 arrowUp）、做空（红色 arrowDown）、平仓（紫色 arrow）。
• S2 (代码编辑器区 - 中左)：
  • 集成 Monaco Python 编辑器，支持完整的 VectorBT execute(df, parameters) 架构策略在线编写。
  • 支持一键云端保存、重置模板、加载内置模板以及我的云端策略管理。
• S3 (回测绩效区 - 中右/底部)：
  • 深度对标 TradingView 绩效报告：包含 回测控制台、资金曲线、交易明细、下载报告 四个精细化子页签。
  • 导出格式标准化：支持一键下载 TV 官方格式标准的 Excel 回测报表（如 Turtle_6-Pattern...xlsx 格式）。导出的 XLSX 文件完美包含以下 5 张标准工作表：
    1. 表现 (Performance summary)
    2. 交易分析 (Trade Analysis)
    3. 风险调整后的表现 (Risk-adjusted ratio)
    4. 交易清单 (List of trades)
    5. 属性 (Backtest attributes)
  • 风控衔接：配备 「前往蒙特卡洛验证 🎲」 一键通道，直接将明细序列送入蒙卡压力测试。
• S4 (参数优化区 - 底部)：
  • 功能深度模拟 tradingview-assistant-chrome-extension：将原本需要浏览器插件辅助的多轮调参工具直接原生内嵌。
  • 支持参数网格扫描（Grid Search）与启发式模拟退火算法（Simulated Annealing）进行多周期批量参数寻找。
  • 实时反馈调参进度，生成多维指标综合排行的参数组合列表。
  • 支持一键导出优化 CSV 报表，并支持 「一键应用最优参数」 立即返回 S3 区运行单测。

不负责：

• 稳健性分析排名的最终判定（由 参数优化 页面处理）。
• 单个交易的爆仓概率评估（由 蒙特卡洛 页面处理）。

3. 蒙特卡洛 (风险验证页)

路径：btc-station/app/monte-carlo/page.tsx

对单一策略回测表现的统计稳定性进行压力测试，评估“运气成分”。

数据来源：

• 自动：通过策略研发页回测结果直接一键 sessionStorage 传入。
• 手动：支持拖入 TradingView 格式的完整 Excel / CSV 回测报告（自动解析“交易清单 / List of trades”工作表）。

文件兼容性（线上地址：quant-lab.org/monte-carlo）

• ✅ BTC Station S3 导出的中文版 XLSX（含 表现 / 交易分析 / 风险调整后的表现 / 交易清单 / 属性 5 张中文 sheet）
• ✅ TradingView 网站原生导出的英文版 XLSX（含 Performance / Trades analysis / List of trades ... 等英文 sheet）
• 解析器对 sheet 名大小写不敏感；利润列同时识别中文 净损益 USDT 与英文 Net P&L USDT

必须包含：

• 历史交易记录的 Bootstrap 随机有放回重抽样（Shuffling）。
• 资金曲线置信区间扇形图（展示 P5、P50 中位数、P95 模拟区间）。
• 最大回撤频率统计直方图。
• 账户破产概率（Risk of Ruin）量化（超过用户阈值时自动标记）。
• 策略鲁棒性统计结论与风控建议。

4. 参数优化 (参数报告页)

路径：btc-station/app/report/page.tsx

对 S4 参数网格扫描生成的批量结果进行多维稳健性评估与防过拟合检验。

数据来源：

• 自动：从策略研发页调参结束后本地缓存直接提取。
• 手动：上传 TV Assistant 导出的参数网格 CSV。

必须包含：

• 数据去重与多层硬性过滤条件。
• 动态归一化评分机制与单步邻居法（防参数孤岛过拟合）。
• 帕累托前沿（Pareto Frontier）筛选与 Top 推荐参数组合。
• 收益 vs 回撤散点图（自适应坐标比例，带动态缓冲缓冲垫）。

5. 形态归因 (形态报告页)

路径：btc-station/app/pattern-report/page.tsx

主要针对“六形态”等特定 K 线形态序列交易进行统计层面的技术归因，用于甄别策略在不同技术环境下的真实赚钱效应，判断哪些形态属于“利润提款机”，哪些属于“回撤出血点”。

数据来源：

• 手动：直接拖入或选择包含进出场信号的 TradingView 格式 XLSX 或 CSV 回测报告（如 Turtle_6-Pattern...xlsx 格式）。

核心工作流与计算逻辑（基于 backend/pattern_report.py）：

1. 形态标签正则提取：
   • 提取引擎采用正则表达式 (P\d+) 过滤并捕获信号名称（如从 P1-Bullish_Breakout 信号中提取核心标签 P1，对应“六形态”经典编号）。若未匹配则默认保留原始信号名称。
2. 进出场多对一合并 (Trade Merging)：
   • 提取“进场”（含 进场 / Entry）行提取形态与交易方向。
   • 提取“出场”（含 出场 / Exit）行提取结转利润数据。
   • 根据主键 交易 #（或 Trade #）将进场行与出场行进行 Inner Merge 双端对齐合并，以在出场行结转绝对利润时，完美溯源其开仓时的形态类型。
3. 分形态多维指标聚合：
   • 对合并后的各形态独立进行分组统计（Groupby），计算每个形态的：总交易次数、胜率、总净盈亏 (USDT)、平均单笔净盈亏 (%)、盈利因子 (Profit Factor)、单笔最大盈利/亏损，以及多头/空头分布。
4. TradingView 宏观报表联动解析：
   • 如果用户上传的是多 Sheet 的 Excel 报表，后端会强行模糊搜寻并提取 表现、风险调整后的表现、交易分析 工作表中的官方核心大盘指标（如夏普比率、平均亏损、已支付佣金、年化收益 CAGR 等），拼装进顶部的全局看板中。

不负责：

• 策略网格参数搜索（由 策略研发 页面处理）。
• 基于有放回重抽样的概率模拟（由 蒙特卡洛 页面处理）。

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技术栈

层	技术
前端	Next.js + React + TypeScript
样式	Tailwind CSS + 项目全局 CSS
图表	Lightweight Charts + Plotly/Canvas
后端	FastAPI + Uvicorn
回测	VectorBT + Pandas
数据源	OKX 公共 API / 本地缓存
存储	localStorage；Supabase 只用于用户/策略持久化能力
稳健性	btc-station/lib/robustness.ts

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唯一正确运行方式

必须同时启动后端和前端。不要只启动其中一个。

1. 启动后端

cd "C:\Users\GAKU\Desktop\BTC Tradingview assistant\backend"
.\venv\Scripts\Activate.ps1
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

2. 启动前端

新开一个终端：

cd "C:\Users\GAKU\Desktop\BTC Tradingview assistant\btc-station"
npm run dev

3. 验证端口

netstat -ano | Select-String ":8000"
netstat -ano | Select-String ":3000"

4. 后端健康检查

curl http://localhost:8000/api/templates

5. 访问

http://localhost:3000

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唯一请求路径

前端访问 Python 后端只能走 /py-api/。

浏览器
  └─ fetch('/py-api/api/xxx')
       └─ Next.js rewrite
            └─ http://localhost:8000/api/xxx
                 └─ FastAPI

规则：

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