Jesse

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Jesse 是一个高级的加密货币（crypto）交易框架，旨在简化你对自有交易策略的研究与定义，用于回测（backtesting）、优化和实盘交易。

Jesse 是什么？

观看此视频快速了解 Jesse：

为什么选择 Jesse？

简而言之，Jesse 比其他解决方案更准确，也更简单。
事实上，它简单到只要你已经会 Python，今天就能在几分钟内上手，而不是花费数周甚至数月。

核心功能

• 📝 简洁语法：用最简单的语法，在最短时间内定义简单或复杂的交易策略。
• 📊 全面的技术指标库：提供完整的技术指标库，语法易用。
• 📈 智能下单：支持市价单（market）、限价单（limit）和止损单（stop），并自动为你选择最优订单类型。
• ⏰ 多时间框架与多交易对：同时回测和实盘交易多个时间框架与交易对，且无前视偏差（look-ahead bias）。
• 🔒 自托管 & 隐私优先：注重你的隐私，完全自托管，确保你的交易策略和数据安全。
• 🛡️ 风险管理：内置辅助函数，实现稳健的风险管理。
• 📋 指标系统：全面的指标系统，用于评估交易策略的表现。
• 🔍 调试模式：通过详细的调试模式观察策略运行过程。
• 🔧 优化模式：无需技术背景，即可使用 AI 微调你的策略。
• 📈 杠杆与做空：原生支持杠杆交易和做空（short-selling）。
• 🔀 部分成交：支持通过多个订单分批建仓和平仓，提供更大灵活性。
• 🔔 高级提醒：在策略中创建实时提醒，便于有效监控。
• 🤖 JesseGPT：Jesse 拥有自己的 GPT——JesseGPT，可帮助你编写、优化、调试策略等。
• 🔧 内置代码编辑器：使用内置代码编辑器编写、编辑和调试策略。
• 📺 YouTube 频道：Jesse 拥有 YouTube 频道，提供分步讲解示例策略的录屏教程。

深入了解 Jesse 的能力

极简设计

用极其简单的 Python 编写复杂的交易策略。支持 300+ 技术指标、多交易对/多时间框架、现货/期货交易、部分成交以及风险管理工具。专注逻辑本身，而非样板代码。

class GoldenCross(Strategy):
    def should_long(self):
        # 当 EMA 8 上穿 EMA 21 时做多
        short_ema = ta.ema(self.candles, 8)
        long_ema = ta.ema(self.candles, 21)
        return short_ema > long_ema

    def go_long(self):
        entry_price = self.price - 10        # 在当前价格下方 $10 处下限价买单
        qty = utils.size_to_qty(self.balance*0.05, entry_price) # 仅使用总资金的 5%
        self.buy = qty, entry_price                 # 提交入场订单
        self.take_profit = qty, entry_price*1.2  # 在入场价上方 20% 止盈
        self.stop_loss = qty, entry_price*0.9   # 在入场价下方 10% 止损

回测（Backtest）

执行高精度、高速度的回测，且无前视偏差。利用调试日志、带指标支持的交互式图表以及详细的绩效指标，全面验证你的策略。

实盘/模拟交易（Live/Paper Trading）

使用强大的监控工具部署实盘策略。支持模拟交易、多账户、实时日志与通知（Telegram、Slack、Discord）、交互式图表、现货/期货、去中心化交易所（DEX）以及内置代码编辑器。

基准测试（Benchmark）

利用基准测试功能加速研究。批量运行回测，跨时间框架、交易对和策略进行比较。按关键绩效指标筛选和排序结果，实现高效分析。

AI 助手

即使 Python 知识有限，也能借助我们的 AI 助手。帮你编写和改进策略、实现想法、调试、优化以及理解代码——你的专属 AI 量化助手。

优化你的策略

不确定最佳参数？让优化模式通过简单语法自动决定。使用 Optuna 库和便捷的交叉验证，微调任意策略参数。

@property
def slow_sma(self):
    return ta.sma(self.candles, self.hp['slow_sma_period'])

@property
def fast_sma(self):
    return ta.sma(self.candles, self.hp['fast_sma_period'])

def hyperparameters(self):
    return [
        {'name': 'slow_sma_period', 'type': int, 'min': 150, 'max': 210, 'default': 200},
        {'name': 'fast_sma_period', 'type': int, 'min': 20, 'max': 100, 'default': 50},
    ]

快速开始

前往 文档 的“快速开始”部分。文档简短但信息丰富。

资源

• ⚡️ 官网
• 🎓 文档
• 🎥 YouTube 频道（录屏教程）
• 🛟 帮助中心
• 💬 Discord 社区
• 🤖 JesseGPT（需注册免费账户）

接下来呢？

你可以在 这里查看项目路线图。在 jesse.trade 订阅我们的邮件列表，第一时间获取新功能。放心，我们绝不会发送垃圾邮件——拉钩保证。

免责声明

本软件仅用于教育目的。使用本软件的风险由您自行承担。作者及所有关联方对您的交易结果不承担任何责任。切勿投入你害怕亏损的资金。代码中可能存在漏洞——本软件不提供任何担保。

Jesse 快速上手指南

Jesse 是一个专注于加密货币交易的开源算法交易框架，支持策略编写、回测、优化和实盘交易。语法简洁，适合熟悉 Python 的开发者快速上手。

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环境准备

• 操作系统：Linux / macOS / Windows（推荐 Linux 或 macOS）
• Python 版本：3.9 ~ 3.12（建议使用 3.10 或 3.11）
• 前置依赖：
  • pip（Python 包管理器）
  • （可选）Docker（如需使用容器化部署）

💡 国内用户建议配置 PyPI 镜像源以加速安装，例如使用阿里云镜像：

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

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安装步骤

在终端中执行以下命令安装 Jesse：

pip install jesse

验证安装是否成功：

jesse --help

若看到命令帮助信息，说明安装成功。

📌 提示：如遇网络问题，可尝试加上 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华源。

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基本使用

1. 初始化项目

jesse init my_strategy
cd my_strategy

该命令会创建一个名为 my_strategy 的项目目录，包含默认策略模板。

2. 编写简单策略

编辑 strategies/MyStrategy/__init__.py，替换为以下“金叉”策略示例：

from jesse import strategy
import jesse.indicators as ta
import jesse.utils as utils

class GoldenCross(strategy.Strategy):
    def should_long(self):
        short_ema = ta.ema(self.candles, 8)
        long_ema = ta.ema(self.candles, 21)
        return short_ema > long_ema

    def go_long(self):
        entry_price = self.price - 10
        qty = utils.size_to_qty(self.balance * 0.05, entry_price)
        self.buy = qty, entry_price
        self.take_profit = qty, entry_price * 1.2
        self.stop_loss = qty, entry_price * 0.9

3. 运行回测

jesse backtest '2023-01-01' '2023-12-31'

Jesse 会自动下载所需历史数据（首次运行较慢），并输出策略绩效指标。

4. 启动 Web 控制台（可选）

jesse dashboard

访问 http://localhost:8000 可查看交互式图表、日志和策略详情。

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✅ 至此，你已成功完成 Jesse 的基础使用流程。更多功能（如参数优化、实盘交易、多币种支持等）请参考 官方文档。