# ea_py MT5 の HIT-EA から出力された OHLC CSV を読み取り、GOLD/XAUUSD 向けの相場環境判定とエントリー候補価格を返す Python 補助アプリケーションです。 Python 側は注文送信を行いません。発注、注文管理、M15 確定足による最終タイミング判定は MT5/MQL5 EA 側が担当します。 ## 現在の実行入口 MT5 EA からは `bat/` 経由でルート直下の互換スクリプトを起動します。 ```text /MQL5/python_for_ea/ ├─ get_trend_reply.py ├─ get_entry_reply.py ├─ bat/ │ ├─ get_trend_reply.bat │ └─ get_entry_reply.bat └─ src/ └─ ea_py/ ``` - `get_trend_reply.py`: `src/ea_py/pipelines/trend_pipeline.py` を起動する薄い入口。 - `get_entry_reply.py`: `src/ea_py/pipelines/entry_pipeline.py` を起動する薄い入口。 - `bat/get_trend_reply.bat`: bat自身の親フォルダをプロジェクトルートとして `uv run python get_trend_reply.py` を実行。 - `bat/get_entry_reply.bat`: bat自身の親フォルダをプロジェクトルートとして `uv run python get_entry_reply.py` を実行。 入口ファイル名や配置を変える場合は、`bat/` と MQL5 EA 側の呼び出し設定も合わせて更新してください。 ## MT5 連携ファイル 既定の連携先は、このプロジェクトの親にある MT5 `MQL5/Files` ディレクトリです。 ```text /MQL5/Files/ ``` パスの組み立ては `src/ea_py/paths.py` で定義しています。特殊な配置では `MT5_FILES_DIR` または `MT5_DATA_PATH` 環境変数で上書きできます。 EAからbat経由で起動する場合は、第1引数で渡された `HIT__` 接頭辞が `MT5_EA_FILE_PREFIX` として設定されます。Pythonはこの接頭辞をすべての連携ファイル名へ付けるため、同じTerminal内で複数EAや複数シンボルを動かしてもファイルが衝突しません。手動実行で接頭辞が未設定の場合は、従来のファイル名を使います。 ### 入力 ```text [_]ohlc_H4.csv [_]ohlc_H1.csv ``` CSV は UTF-8 読み込みで、次の列を必須とします。 ```text Time,Open,High,Low,Close ``` ### 出力 ```text [_]trend_state.txt [_]target_prices.txt [_]target_zones.txt [_]process_done_trend.txt [_]process_done_entry.txt ``` MT5 が読む結果ファイルは `utf-16 LE` で出力します。結果ファイルを書き終えたあとに done ファイルを作成します。古い done ファイルは結果書き込み前に削除されます。 ## H4 トレンド判定 `get_trend_reply.py` は H4 OHLC から `trend_state.txt` を生成します。 現在の H4 判定は OpenAI API ではなく、ソースコード上のルールベース判定です。直近 72 本を使い、EMA、レンジ内位置、高安更新、DMI 系方向優位、効率比、EATR ベースのボラティリティを組み合わせて `market_state` を決定します。 ```text 0 = LOW_VOL_RANGE 1 = HIGH_VOL_RANGE 2 = LOW_VOL_UP 3 = HIGH_VOL_UP 4 = LOW_VOL_DOWN 5 = HIGH_VOL_DOWN 6 = TECHNICAL_ERROR_STOP ``` `6` は現在の実装では技術エラー停止値です。CSV 読み込み失敗、データ不足、EATR 異常値など、安全側へ倒す必要がある場合に出力されます。 ## H1 エントリー候補生成 `get_entry_reply.py` は `trend_state.txt` と H1 OHLC から `target_prices.txt` と `target_zones.txt` を生成します。 処理の概要: 1. H4 の `market_state` を読み込む。 2. `market_state` と整合する戦略だけを選ぶ。 3. H1 の短期 36 本、中期 72 本からチャート PNG と数値要約を作る。 4. H1 インバランス初動を Python 側で判定し、矛盾する候補を抑止する。 5. OpenAI Responses API に候補価格・予測ゾーン生成を依頼する。 6. GPT 出力を既存13行形式と分割エントリー用ゾーン形式へ展開し、価格の大小関係と距離を検証する。 7. `target_prices.txt` と `target_zones.txt` を書き、両方の完了後に `process_done_entry.txt` を作成する。 H4 状態ごとの許可戦略: ```text 0,1: T2 Buy Limit / T4 Sell Limit 2,3: T1 Buy Stop / T2 Buy Limit 4,5: T3 Sell Stop / T4 Sell Limit 6 : 全停止 ``` `target_prices.txt` は 13 行です。 ```text 1行目 : res_chk 2-4行目 : T1 Buy Stop の entry, tp, sl 5-7行目 : T2 Buy Limit の entry, tp, sl 8-10行目 : T3 Sell Stop の entry, tp, sl 11-13行目 : T4 Sell Limit の entry, tp, sl ``` 有効候補が残らない場合や、CSV/API/パース/検証に失敗した場合は、13 行すべて `0` の停止値を返します。 分割エントリー用の `target_zones.txt` は7行です。 ```text 1行目 : schema_version（2） 2行目 : res_chk 3行目 : candidate_id（H1確定足時刻由来） 4-7行目 : strategy, zone_low, zone_high, tp, sl ``` EA側で分割エントリーを有効にした場合は、この予測ゾーンを `split_entry_count` 本に分割してpending注文を出します。ロットは総量分割または1注文固定を選択できます。 ## OpenAI 設定 H1 エントリー候補生成では OpenAI API を使用します。 必須: ```powershell $env:OPENAI_API_KEY = "..." ``` 任意: ```powershell $env:OPENAI_MODEL = "..." $env:OPENAI_REASONING_EFFORT = "low" $env:MT5_EA_FILE_PREFIX = "HIT_GOLD_10001" ``` `OPENAI_MODEL` 未設定時は `src/ea_py/constants.py` の `DEFAULT_GPT_MODEL` を使います。`OPENAI_REASONING_EFFORT` は `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh` のいずれかです。`MT5_EA_FILE_PREFIX` は手動実行時だけ指定すればよく、EA/bat経由では自動設定されます。 ## 主なモジュール ```text src/ea_py/config.py 環境変数から実行時設定を読み込む src/ea_py/constants.py 共通定数 src/ea_py/paths.py MT5 連携ファイルパス src/ea_py/io/ohlc_csv.py OHLC CSV 読み込みと検証 src/ea_py/io/mt5_files.py 結果ファイルと done ファイルの書き込み src/ea_py/charting/candlestick.py ローソク足 PNG 生成 src/ea_py/market/volatility.py True Range / EATR / 数値要約 src/ea_py/market/trend_state.py H4 方向判定と market_state 合成 src/ea_py/market/target_prices.py GPT 出力のパースと価格検証 src/ea_py/market/target_zones.py 分割エントリー用ゾーン出力 src/ea_py/market/imbalance.py H1 インバランス初動判定 src/ea_py/openai_client.py OpenAI Responses API ラッパー src/ea_py/pipelines/ H4/H1 パイプライン ``` 詳細なフォルダ構成は `docs/architecture/folder-structure.md` も参照してください。 ## 開発 Python 3.13 と `uv` を前提にします。 ```powershell uv sync ``` 個別実行: ```powershell uv run python get_trend_reply.py uv run python get_entry_reply.py ``` 品質チェック: ```powershell uv run python -m py_compile get_trend_reply.py get_entry_reply.py uv run ruff check . uv run ty check uv run pytest ``` ## 注意 - API キーや接続情報はコードへ直書きしないでください。 - `work/` 配下は作業用・参照用であり、実行時の正本ではありません。 - Python は候補価格を作るだけで、注文送信、ポジション操作、未約定注文キャンセルは行いません。 - 出力仕様を変える場合は、MQL5 EA 側の読み込み処理も同時に確認してください。