QuarterlyBot
算法交易
ML：P(H)
RL：Skip/1R/2R
QuarterlyBot 将 ML 概率 P(H) 与 RL 策略结合，用以决策
是跳过机会还是以 1R/2R 在固定风险下入场。
止损位于季度高/低；目标 RR 1:1–1:3，当目标高于 1:2 时在 1:1 将仓位移至 BE。
提供两种模式：自动交易或通知。加入候补名单 →
第一步计算 P(H) —— 某个形态成功的概率。 监督式 ML 模型使用历史特征：结构（SMT/PSP）、时序（TPD 确认：5m→90m/1H，15m→4H/6H，1H→1D）以及上下文（BPR、True Opens、会话筛选）。 模型同时感知“微观”信号（K 线/形态）与“宏观”背景（相对季度区间、50% 中位、失衡）。
第二步由 RL 智能体将候选分类为 Skip、1R 或 2R， 基于在固定风险（季度 HL 止损）下的期望收益/回撤。 重纪律而非猜测：跨品种、跨周期一致的清晰持仓管理规则。
核心为固定止损（季度高/低之外）与阶梯目标 1:1、1:2、1:3。 这样可降低执行方差，使交易可比较。对于 >1:2 的目标， 在达到 1:1 后将仓位移至 BE，稳定右尾结果。 我们不追求“完美出场”，而采用易测试、易维护的稳健规则。
系统可自适应 CME（股指、金属、能源）与主要 外汇货币对 （如 EURUSD、GBPUSD、DXY）。本工具不提供投资建议——定位为 纪律与风险控制的研究型工具。请遵守流动性规则，避免在未经测试的冷门品种上使用。
适合希望从即兴转向规则与可复现的交易者。 若你认同“先风险，后收益”，固定 SL、严格 RR 与 RL 决策能提供清晰结构。典型场景：
机器人不做：不“承诺收益”、不“预测市场”、不替代你的风险管理。 它自动化可重复的流程，帮助你遵守规则。
流程：数据采集/清洗 → 特征生成（SMT/TPD/BPR/True Opens，HL 上下文） → ML 训练/时间切分验证 → 在固定风险模拟场景上训练 RL 策略 → 部署与监控。原则：
候补名单仅收集邮箱与可选的 X/Twitter 账户，用于开通通知。 未经明确同意，不处理个人交易数据。参见 Privacy 与 Terms。市场与风险参数在用户侧，由用户完全控制。
许多方案是调参后的指标组合。QuarterlyBot 反其道而行： 以固定风险为基，ML评概率，RL定规则。 不追“完美过滤器”，而搭建稳健流程，让结果来自纪律而非“魔法指标”。
提供两种模式：自动交易（按 RL 策略执行）与通知（由交易者决策）。可在个人设置中切换。
P(H) 是形态成功的 ML 概率；特征含结构（SMT/PSP）、时序（TPD）、上下文（BPR/True Opens）；采用时间切分验证与漂移监控。
固定 SL 便于比较交易、降低过拟合，并为 RL 提供统一的“风险语言”。
CME（股指/金属/能源）与主要 外汇货币对（EURUSD、GBPUSD、DXY 等）。冷门品种需先测试。
目标 1:1、1:2、1:3；目标 >1:2 时，在达到 1:1 后移至 BE。
仅可调整用户侧风险/限额。系统规则（SL、RR、CISD、会话）固定以保证可复现。
是的——公开方法与报告正在准备中，重在诚实验证而非“完美曲线”。
不是。QuarterlyBot 是工具与方法论。风险与资金决策由用户自行承担。参见 Risk Disclosure。
在候补名单留下邮箱与 X/Twitter 账号。邀请将分批发放。
我们监控漂移与校准。如发现偏离，请反馈；我们将检查分段并更新模型/策略。
想尝试一款 ML + RL 的算法交易机器人吗？ 加入候补名单 →