31 lines
1.8 KiB
Markdown
31 lines
1.8 KiB
Markdown
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
|