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AlphaGPT MT5 仓库速读

开源协议:GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)。修改、分发或通过网络提供服务时,须按相同协议公开源代码。详见根目录 LICENSE。

这是一套面向 MetaTrader 5 的「因子挖掘 + 回测 + 实盘执行」量化系统。核心思路是:用 Transformer 自动生成可解释的因子公式,通过回测打分筛选,再把高分公式用于 MT5 实时信号与下单。

代码组织(按功能划分)

  • data_pipeline/:MT5 行情拉取、本地 K 线 Parquet 缓存、多品种数据对齐
  • model_core/:策略挖掘。特征工程、算子 DSL、StackVM 执行、AlphaGPT 训练与回测评分
  • strategy_manager/:实盘策略执行。信号生成、风控、持仓管理
  • execution/:MT5 下单与报价(MT5Trader、MT5PriceFeed)
  • backtest_viz/:回测图表与报告
  • paper/、lord/、times.py:研究材料或独立实验脚本(不直接参与主流程)

主流程(从数据到实盘)

  1. data_pipeline 从 MT5 或本地缓存加载 H1 OHLCV
  2. model_core 训练生成最优公式(strategies/best_{symbol}.json)
  3. strategy_manager 读取公式,计算 tanh 连续仓位信号
  4. risk 计算手数,execution 通过 MT5 API 下单
  5. portfolio 持仓落地到本地 JSON(portfolio_state.json)

核心思想

  • 不是直接预测价格,而是「生成公式 → 解释执行 → 回测评分 → 优化生成器」
  • 公式 = token 序列;token 由「特征 + 算子」组成,StackVM 执行成因子信号
  • 交易层只消费最终信号分数,负责风控与执行

现状与依赖

  • 需要 MetaTrader5 终端、python-dotenv、PyTorch
  • MT5 凭证通过 .env 配置(见 .env.example)
  • 策略 JSON 需先训练生成,或使用仓库内已有的 strategies/best_*.json