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9.6 KiB
Python
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Python
"""
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config.py — 统一配置模块（项目根目录）
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所有子模块从此文件导入 Config，废弃各自的 config.py。
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MT5 连接凭证通过环境变量或 .env 文件加载。
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"""
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import os
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try:
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import MetaTrader5 as mt5
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_MT5_AVAILABLE = True
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||
except ImportError:
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_MT5_AVAILABLE = False
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# 测试环境无 MT5 时使用整数占位常量（与真实 MT5 值一致）
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class _MT5Stub:
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TIMEFRAME_M1 = 1
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TIMEFRAME_M5 = 5
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||
TIMEFRAME_M15 = 15
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||
TIMEFRAME_M30 = 30
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||
TIMEFRAME_H1 = 16385
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||
TIMEFRAME_H4 = 16388
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||
TIMEFRAME_D1 = 16408
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||
TIMEFRAME_W1 = 32769
|
||
TIMEFRAME_MN1 = 49153
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||
mt5 = _MT5Stub()
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||
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try:
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import torch
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_TORCH_AVAILABLE = True
|
||
except ImportError:
|
||
_TORCH_AVAILABLE = False
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||
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from dotenv import load_dotenv
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||
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load_dotenv()
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||
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class Config:
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# ── MT5 连接 ──────────────────────────────────────────
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MT5_LOGIN = int(os.getenv("MT5_LOGIN", "0"))
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MT5_PASSWORD = os.getenv("MT5_PASSWORD", "")
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MT5_SERVER = os.getenv("MT5_SERVER", "")
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# ── 品种与周期 ────────────────────────────────────────
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# TRADE_SYMBOLS：实际交易的品种（新账号，无 m 后缀）
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SYMBOLS = [
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# 外汇
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"EURUSD", "USDJPY",
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# 贵金属
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"XAUUSD", "XAGUSD",
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# AAVUSD 已移除：实为 Aave 加密货币，非大宗商品。波动特征与贵金属完全不匹配。
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# COCOA.c 已移除：大宗商品期货，日交易~10h，时间对齐后仅8546 bar，
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# 拖累整组数据量，且流动性/交易时段与贵金属不匹配。
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# 美国指数
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"US30.cash", "US100.cash", "US500.cash", "US2000.cash",
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# 其他指数
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"JP225.cash",
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]
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# ── 训练品种（单品种模式）──────────────────────────────
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# 2026-07-07 从分组模式切换到单品种模式。原因：
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# 1. 截面信息没用上：precious_metals/index 跑出的4个最优公式，没有一个用了 CS 算子
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# 2. 跨品种干扰严重：XAUUSD/XAGUSD 同组时，白银 Kyle Lambda 波动是黄金4倍，
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# 模型被白银主导，黄金信号被淹没
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# 3. 指数组无效探索：5个美股指数相关性>0.85，截面空间狭窄，19次重启后仍是beta
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# 4. 单品种策略更纯粹：因子只针对一种资产特征，实盘也更容易管理
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# 每个品种独立训练，checkpoint 按 ckpt_{symbol}_step_{N}.pt 保存。
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TRAINABLE_SYMBOLS = [
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# 外汇（各8年数据，24h连续交易）
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"EURUSD",
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"USDJPY",
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# 贵金属（8年数据，24h连续交易）
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"XAUUSD",
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# XAGUSD 已移除：白银与黄金高度相关，单品种训练收益有限，
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# 且黄金已有验证策略(Sharpe 2.66)，优先覆盖未挖掘品种
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# 美国指数（各5年数据）
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"US30.cash",
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||
"US100.cash",
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||
"US500.cash",
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"US2000.cash",
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||
# 日本指数
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||
"JP225.cash",
|
||
]
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# [deprecated] 相关性分组（已废弃，改用 TRAINABLE_SYMBOLS 单品种训练）
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# 保留供回测参考，新训练不再使用
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SYMBOL_GROUPS = {
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"forex": ["EURUSD", "USDJPY"],
|
||
"precious_metals":["XAUUSD", "XAGUSD"],
|
||
"index": ["US30.cash", "US100.cash", "US500.cash", "US2000.cash", "JP225.cash"],
|
||
}
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# FEATURE_SYMBOLS：用于计算截面特征的宽品种集
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# 包含主要外汇、贵金属、大宗商品、主流指数，时间与 SYMBOLS 高度对齐
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# REL_RET5/REL_RET20/REL_VOL 等跨资产特征将基于这 40 个品种计算截面均值
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# 若设为 None，则退化为只用 SYMBOLS（5品种截面）
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FEATURE_SYMBOLS = [
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# 主要外汇（26个）
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"EURUSD", "GBPUSD", "AUDUSD", "NZDUSD", "USDCAD", "USDCHF",
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||
"USDJPY", "EURJPY", "GBPJPY", "AUDJPY", "EURGBP", "EURAUD",
|
||
"EURCAD", "EURCHF", "GBPAUD", "GBPCAD", "GBPCHF",
|
||
"AUDCAD", "AUDCHF", "AUDNZD", "NZDCAD", "NZDCHF", "NZDJPY",
|
||
"CADCHF", "CADJPY", "CHFJPY",
|
||
# 贵金属（3个）
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||
"XAUUSD", "XAGUSD", "XPTUSD",
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||
# 美元指数（1个）
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||
"DXY.cash",
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||
# 大宗商品（2个）
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||
"USOIL.cash", "UKOIL.cash",
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||
# 主流指数（8个）
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||
"US30.cash", "US500.cash", "US100.cash", "UK100.cash",
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||
"DE30.cash", "FR40.cash", "JP225.cash", "AUS200.cash",
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||
]
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# ── 数据参数 ──────────────────────────────────────────
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TIMEFRAME = mt5.TIMEFRAME_H1 # K 线周期
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# 每品种拉取的历史 K 线上限。设为极大值以使用 MT5 全部可用历史；
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# 本地缓存优先：若 D:\K线数据 已有数据，fetcher 会返回本地全部历史（不截断）。
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BARS_COUNT = 10_000_000
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MIN_BARS = 3000 # 低于此值的品种被排除
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DATA_REFRESH_INTERVAL = 300 # 秒，实盘数据刷新间隔
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KLINE_CACHE_DIR = r"D:\K线数据" # 本地 K 线缓存目录
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# ── 模型参数（仅供参考，训练实际使用 model_core.config.ModelConfig）────
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# 训练参数的权威来源是 model_core/config.py，这里的值不生效
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INPUT_DIM = 20 # 特征数（与 MT5FeatureEngineer.INPUT_DIM 一致）
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BATCH_SIZE = 128 # 参见 ModelConfig.BATCH_SIZE
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TRAIN_STEPS = 300 # 参见 ModelConfig.TRAIN_STEPS
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MAX_FORMULA_LEN = 8 # 参见 ModelConfig.MAX_FORMULA_LEN
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# DEVICE 同样以 model_core/config.py 为准（已改为 cpu，原因见该文件注释）
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DEVICE = (
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torch.device("cpu")
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if _TORCH_AVAILABLE
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else "cpu"
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)
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# ── 风控参数 ──────────────────────────────────────────
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RISK_PER_TRADE = 0.01 # 收益优先：每笔 1 个 ATR 波动约对应账户净值 1%
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COST_RATE = 0.0001 # 单边点差+佣金（forex/metals）
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MAX_OPEN_POSITIONS = 4 # 最多同时持仓品种数
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MAX_LOT_PER_TRADE = 1.0 # 收益优先上限；仍受 MT5 品种规格和保证金约束
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# 手数校准：
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# - 黄金（XAUUSD）波动金额显著更大，固定小手数避免整体风险失控
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# - 其他品种在 ATR 风控手数基础上乘一个系数放大收益弹性
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XAUUSD_FIXED_LOT = 0.10
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OTHER_LOT_MULTIPLIER = 2.0
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MIN_TRADE_EXPOSURE = 0.05 # |tanh(factor)| 小于该值时视为空仓，回测/实盘共用
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# ── 策略参数 ──────────────────────────────────────────
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# SIGNAL_MODE 控制信号→仓位的转换方式：
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# "backtest_parity": tanh 连续仓位，与 backtest.py 完全一致（推荐）
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# "threshold": sigmoid + BUY_THRESHOLD / SELL_THRESHOLD（旧逻辑）
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SIGNAL_MODE = "backtest_parity"
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# EXIT_MODE 控制出场机制：
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# "signal": 仅靠信号翻转出场，严格对标回测
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# "risk": 保留止损/止盈/追踪止损
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# "hybrid": 信号翻转为主，保留紧急熔断（单日最大亏损 / 极端滑点）
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EXIT_MODE = "signal"
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# threshold 模式专用（SIGNAL_MODE="threshold" 时生效）
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BUY_THRESHOLD = 0.70
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SELL_THRESHOLD = 0.40
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# risk / hybrid 模式专用（EXIT_MODE != "signal" 时生效）
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STOP_LOSS_PCT = -0.02 # -2%
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TAKE_PROFIT_PCT = 0.04 # +4%
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TRAILING_ACTIVATION = 0.03
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TRAILING_DROP = 0.015
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# 时间对齐
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REBALANCE_ON_BAR_CLOSE = True # True=仅新 K 线收盘后调仓，对标回测
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EXECUTION_LAG_BARS = 1 # 与回测 target_ret 的执行延迟对齐
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# 持仓上限：None = 不限制（严格对标回测，各品种独立）
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# 设为整数（如 3）则启用约束（需回测里同步加同样约束才对标）
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MAX_OPEN_POSITIONS: int | None = None
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# ── 文件路径 ──────────────────────────────────────────
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STRATEGY_FILE = "best_mt5_strategy.json"
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PORTFOLIO_FILE = "portfolio_state.json"
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STOP_SIGNAL = "STOP_SIGNAL"
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# ── Magic Number ──────────────────────────────────────
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MAGIC_NUMBER = 20250101
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@classmethod
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def get_timeframe(cls, tf_str: str) -> int:
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"""将字符串（如 'H1'）映射为 MT5 时间周期常量。
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支持的周期：M1, M5, M15, M30, H1, H4, D1, W1, MN1
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Args:
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tf_str: 时间周期字符串，例如 "H1"
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Returns:
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对应的 MT5 TIMEFRAME_* 整数常量
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Raises:
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||
ValueError: 若 tf_str 不在支持列表中
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"""
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mapping = {
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"M1": mt5.TIMEFRAME_M1,
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||
"M5": mt5.TIMEFRAME_M5,
|
||
"M15": mt5.TIMEFRAME_M15,
|
||
"M30": mt5.TIMEFRAME_M30,
|
||
"H1": mt5.TIMEFRAME_H1,
|
||
"H4": mt5.TIMEFRAME_H4,
|
||
"D1": mt5.TIMEFRAME_D1,
|
||
"W1": mt5.TIMEFRAME_W1,
|
||
"MN1": mt5.TIMEFRAME_MN1,
|
||
}
|
||
if tf_str not in mapping:
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||
raise ValueError(
|
||
f"Unknown timeframe: '{tf_str}'. "
|
||
f"Supported values: {list(mapping.keys())}"
|
||
)
|
||
return mapping[tf_str]
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