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2026-07-27 18:57:44 +00:00 · 2025-08-14 10:47:43 +08:00
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commit e8226edd96
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@@ -1,112 +0,0 @@
-# 架构重构说明
-
-## 重构概述
-
-本次重构将原有的单一策略架构分离为**策略层**和**风险管理层**，实现了更清晰的功能分离和动态权重配置。
-
-## 新架构结构
-
-### 1. 策略层 (strategies/)
-包含纯粹的交易策略，每个策略只负责生成买入/卖出信号：
- `ma_cross.py` - 均线交叉策略
- `rsi.py` - RSI超买超卖策略  
- `bollinger.py` - 布林带策略
- `macd.py` - MACD策略
- `kdj.py` - KDJ策略
- `turtle.py` - 海龟交易法则
- `daily_breakout.py` - 日内突破策略
- `mean_reversion.py` - 均值回归策略
- `momentum_breakout.py` - 动量突破策略
-
-### 2. 风险管理层 (risk_management/)
- `market_state.py` - 市场状态分析器（基于原resilient_trend）
- `position_manager.py` - 仓位管理器（基于原profit_protect）
- `__init__.py` - 风险管理控制器
-
-### 3. 动态权重系统
- `dynamic_weights.py` - 动态权重管理器
-
-## 核心改进
-
-### 1. 市场状态判断
- 将`resilient_trend`重构为市场状态分析器
- 判断市场状态：`uptrend`、`downtrend`、`ranging`、`none`
- 提供置信度评估（0.0-1.0）
-
-### 2. 动态权重配置
-根据市场状态自动调整策略权重：
- **上升趋势**：侧重趋势跟踪策略（均线交叉、动量突破）
- **下降趋势**：侧重趋势跟踪和反转策略
- **震荡市场**：侧重均值回归和超买超卖策略
- **无明确趋势**：使用平衡的权重配置
-
-### 3. 综合风险管理
- **止损机制**：固定止损10%
- **止盈机制**：固定止盈20% + 追踪止损
- **仓位控制**：最大单笔仓位10%
- **日内限制**：最大日亏损5%
-
-## 使用方法
-
-### 1. 运行回测
-```bash
-python main.py
-```
-回测会使用当前市场状态对应的权重配置进行测试。
-
-### 2. 运行实盘交易
-```bash
-# 在main.py中取消注释
-run_realtime()
-```
-实盘交易会实时分析市场状态并动态调整权重。
-
-### 3. 运行优化
-```bash
-# 在main.py中取消注释  
-run_optimizer()
-```
-优化器会寻找最佳的基础权重配置。
-
-## 配置说明
-
-### config.py 新配置项
-```python
-# 风险管理参数
-RISK_CONFIG = {
-    "stop_loss_pct": -0.10,        # 固定止损：亏损10%
-    "profit_retracement_pct": 0.30,  # 利润回撤30%止盈
-    "min_profit_for_trailing": 0.05,  # 追踪止损激活阈值：利润5%
-    "take_profit_pct": 0.20,         # 固定止盈：盈利20%
-    "max_position_size": 0.1,         # 最大仓位10%
-    "max_daily_loss": -0.05,          # 最大日亏损5%
-}
-
-# 市场状态分析参数
-MARKET_STATE_CONFIG = {
-    "trend_period": 50,
-    "retracement_tolerance": 0.30,
-}
-
-# 默认权重（低置信度时使用）
-DEFAULT_WEIGHTS = {
-    "ma_cross": 1.5,
-    "rsi": 1.5,
-    "bollinger": 1.5,
-    # ... 其他策略
-}
-```
-
-## 优势
-
-1. **更清晰的功能分离**：策略专注于信号生成，风险管理专注于风险控制
-2. **动态适应性**：根据市场状态自动调整策略权重
-3. **更强的风险控制**：多层次的风险管理机制
-4. **更好的可扩展性**：易于添加新策略和风险管理规则
-5. **更稳定的性能**：通过权重分散降低单一策略风险
-
-## 兼容性
-
- 保持与现有回测和优化系统的兼容性
- 策略接口保持不变，现有策略无需修改
- 配置文件结构更新，但提供了向后兼容
@@ -1,99 +1,300 @@
-# MT5 Python EA Suite (MetaTrader 5 量化交易策略套件)
+# MetaTrader 5 智能交易系统 (EA套件)

-这是一个基于Python与MetaTrader 5 (MT5)平台交互的、经过重构的现代化量化交易策略套件。它提供了一个清晰、可扩展的框架，用于开发、回测和运行由多个交易策略组成的投资组合。
+基于Python的MetaTrader 5智能交易系统，通过多策略组合和动态权重管理实现自动化量化交易。

---
+## 🚀 核心特性

-## 核心概念
+- **多策略组合**: 集成10种量化策略，通过加权投票生成稳健交易信号
+- **动态权重管理**: 根据市场状态动态调整策略权重，提升适应性
+- **完整风控体系**: 追踪止损、时间退出、资金管理等多层次风险控制
+- **遗传算法优化**: 自动寻找最佳策略参数和权重组合
+- **多模式运行**: 支持回测、实盘交易、模拟运行三种模式
+- **架构重构**: 采用依赖注入设计，提高代码可维护性和扩展性

- **多策略组合**: 系统的核心思想不是依赖于单一策略，而是将多个不同类型的策略（如趋势跟踪、均值回归等）组合起来，通过动态加权生成一个更稳健的交易决策。
-
- **动态权重**: 系统能根据对市场状态（如趋势、震荡）的分析，动态地调整不同策略的权重，在趋势行情中倚重趋势策略，在震荡行情中侧重于摆动策略。
-
- **依赖注入架构**: 项目采用依赖注入的设计模式，将核心交易逻辑与数据来源彻底分离。无论是处理实时行情、模拟数据还是历史数据，核心逻辑都保持不变，极大地保证了回测与实盘的一致性，并方便了未来的扩展。
-
- **配置即代码**: 所有的系统行为，从交易参数到策略组合，都通过 `config.py` 文件进行集中配置，清晰直观。
-
---
-
-## 系统架构
+## 📁 项目结构

 ```
-/ (根目录)
-├── core/                   # 核心逻辑模块
-│   ├── __init__.py
-│   ├── data_providers.py   # 数据提供者 (实盘/模拟/回测)
-│   ├── risk/               # 风险管理 (包含PositionManager)
-│   └── utils.py            # 通用工具函数
-├── execution/              # 执行逻辑模块
-│   ├── __init__.py
-│   ├── backtest_engine.py  # 回测引擎
-│   ├── dynamic_weights.py  # 动态权重管理器
-│   └── realtime_trader.py  # 实时交易处理器
-├── strategies/             # 策略库
-│   ├── __init__.py
-│   ├── base_strategy.py
-│   └── ... (具体策略)
-├── logs/                   # 日志目录
-├── start_realtime.py       # [入口] 启动实时/模拟交易
-├── start_backtest.py       # [入口] 启动回测
-├── config.py               # [核心] 全局配置文件
-├── requirements.txt        # Python依赖
-└── README.md               # 项目说明
+mt5_python_ea_suite/
+├── core/                          # 核心组件
+│   ├── data_providers.py         # 数据提供者（实盘/回测/模拟）
+│   ├── utils.py                   # 工具函数
+│   └── risk/                      # 风险管理模块
+│       ├── position_manager.py    # 持仓管理器
+│       ├── market_state.py        # 市场状态分析
+│       └── __init__.py
+├── execution/                     # 执行模块
+│   ├── realtime_trader.py         # 实时交易器
+│   ├── backtest_engine.py         # 回测引擎
+│   ├── dynamic_weights.py         # 动态权重管理
+│   └── __init__.py
+├── strategies/                    # 交易策略
+│   ├── ma_cross.py               # 均线交叉策略
+│   ├── rsi.py                    # RSI策略
+│   ├── bollinger.py              # 布林带策略
+│   ├── macd.py                   # MACD策略
+│   ├── kdj.py                    # KDJ策略
+│   ├── turtle.py                 # 海龟交易法则
+│   ├── mean_reversion.py         # 均值回归策略
+│   ├── momentum_breakout.py      # 动量突破策略
+│   ├── daily_breakout.py         # 日内突破策略
+│   ├── wave_theory.py            # 波浪理论策略
+│   └── base_strategy.py          # 策略基类
+├── config.py                     # 配置文件
+├── main.py                       # 主入口（优化器）
+├── start_backtest.py            # 回测启动脚本
+├── start_realtime.py            # 实时交易启动脚本
+├── optimizer.py                 # 遗传算法优化器
+├── logger.py                    # 日志系统
+└── requirements.txt              # 依赖包
 ```

---
+## 🛠️ 安装与配置

-## 如何运行
+### 环境要求

-#### 1. 环境准备
+- Python 3.7+
+- MetaTrader 5 终端
+- 网络连接

- 确保您的电脑上已经安装了MetaTrader 5交易终端。
- 在MT5中，进入 `工具 > 选项 > EA交易`，确保勾选了“允许算法交易”和“允许DLL导入”。
- 安装Python 3.x并创建虚拟环境。
- **安装依赖**: 
-  ```bash
-  pip install -r requirements.txt
-  ```
+### 安装步骤

-#### 2. 核心配置 (`config.py`)
+1. **克隆项目**
+   ```bash
+   git clone <repository-url>
+   cd mt5_python_ea_suite
+   ```

-这是您与系统交互的唯一配置中心。在这里您可以调整几乎所有的参数，例如：
- `INITIAL_CAPITAL`: 初始资金。
- `USE_DATE_RANGE` / `BACKTEST_COUNT`: 选择回测模式（按日期或按K线数）。
- `REALTIME_CONFIG`: **实盘/模拟交易的配置**，包括`dry_run`模式的开关。
- `RISK_CONFIG`: 止盈、止损等风险参数。
- `CAPITAL_ALLOCATION`: 多、空方向的资金分配比例。
- `DEFAULT_WEIGHTS`: 策略的基础权重。
+2. **创建虚拟环境**
+   ```bash
+   python -m venv myenv
+   # Windows
+   myenv\Scripts\activate
+   # macOS/Linux
+   source myenv/bin/activate
+   ```

-#### 3. 运行回测
+3. **安装依赖**
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```

-直接运行回测启动脚本。所有配置将从 `config.py` 读取。
+4. **配置MT5终端**
+   - 确保MT5终端已登录
+   - 启用自动交易（点击"自动交易"按钮或按Ctrl+E）
+   - 确保账户允许自动交易
+
+## 🎯 策略说明
+
+### 技术指标策略
+- **均线交叉 (MACrossStrategy)**: 基于快慢均线交叉的买卖信号
+- **相对强弱指数 (RSIStrategy)**: 使用RSI指标判断超买超卖
+- **布林带 (BollingerStrategy)**: 基于价格与布林带的相对位置
+- **MACD策略**: MACD指标的金叉死叉信号
+- **KDJ策略**: KDJ指标的超买超卖信号
+
+### 价格行为策略
+- **海龟交易法则 (TurtleStrategy)**: 基于价格突破的顺势交易
+- **均值回归 (MeanReversionStrategy)**: 价格偏离均值时的回归交易
+- **动量突破 (MomentumBreakoutStrategy)**: 基于动量指标的突破信号
+- **日内突破 (DailyBreakoutStrategy)**: 基于日内价格区间的突破
+
+### 复杂策略
+- **波浪理论 (WaveTheoryStrategy)**: 结合EMA、ADX、动量等多指标的趋势分析
+
+## 🚦 运行模式
+
+### 1. 回测模式

 ```bash
+# 运行历史回测
 python start_backtest.py
 ```
-回测结束后，会打印详细的性能报告，并将完整的交易记录保存到 `backtest_trades.csv` 和 `backtest_trades.json` 文件中。

-#### 4. 运行实盘或模拟交易
+回测结果将生成：
+- `backtest_trades.csv`: 交易记录CSV格式
+- `backtest_trades.json`: 交易记录JSON格式
+- 详细的性能报告（胜率、盈亏比、最大回撤等）

-在 `config.py` 中，将 `REALTIME_CONFIG` 里的 `dry_run` 设置为 `False`（实盘）或 `True`（模拟），然后运行：
+### 2. 实时交易模式

 ```bash
+# 启动实时交易（模拟运行）
 python start_realtime.py
+
+# 启动实盘交易（需要确认）
+python start_realtime.py
+# 输入 'YES' 确认实盘交易
 ```
-程序会根据您的配置，以实盘或模拟模式启动。

---
+### 3. 参数优化模式

-## 如何添加一个新策略
+```bash
+# 运行遗传算法优化
+python optimizer.py
+```

-新架构下添加策略非常简单：
+优化结果将生成：
+- `optimization_results_YYYYMMDD_HHMMSS.json`: 详细优化结果
+- `optimization_best_params_YYYYMMDD_HHMMSS.csv`: 最佳参数
+- `optimization_history_YYYYMMDD_HHMMSS.csv`: 优化历史
+- `optimization_report_YYYYMMDD_HHMMSS.txt`: 优化报告

-1.  在 `strategies/` 目录下，创建一个新的Python文件，例如 `my_strategy.py`。
-2.  在该文件中，创建一个继承自 `base_strategy.BaseStrategy` 的策略类。
-3.  实现您的 `__init__` 和 `generate_signal` (用于实盘) 或 `run_backtest` (用于回测) 方法。
-4.  在 `execution/dynamic_weights.py` 文件的 `__init__` 方法中，将您的新策略添加到 `self.strategy_instances` 字典中。
-5.  在 `config.py` 的 `DEFAULT_WEIGHTS` 中，为您的新策略添加一个基础权重。
+## ⚙️ 关键配置

-完成！您的新策略已经无缝集成到整个系统中。
+### 交易参数
+```python
+# 基础配置
+SYMBOL = "XAUUSD"              # 交易品种
+TIMEFRAME = 1                  # 时间周期（1分钟）
+INITIAL_CAPITAL = 20000        # 初始资金
+SPREAD = 16                    # 点差
+
+# 回测配置
+BACKTEST_COUNT = 30000         # 回测数据量
+BACKTEST_START_DATE = "2025-05-01"
+BACKTEST_END_DATE = "2025-08-01"
+```
+
+### 风险管理
+```python
+RISK_CONFIG = {
+    "stop_loss_pct": -0.01,           # 止损阈值（-1%）
+    "take_profit_pct": 0.20,          # 止盈阈值（20%）
+    "profit_retracement_pct": 0.10,    # 追踪止损回撤阈值（10%）
+    "min_profit_for_trailing": 0.01,  # 启动追踪止损的最小盈利（1%）
+    "max_holding_minutes": 60,        # 最大持仓时间（分钟）
+    "min_profit_for_time_exit": 0.001 # 时间退出最小盈利（0.1%）
+}
+```
+
+### 信号阈值
+```python
+SIGNAL_THRESHOLDS = {
+    "buy_threshold": 1.5,      # 买入信号阈值
+    "sell_threshold": -1.5      # 卖出信号阈值
+}
+```
+
+## 🛡️ 风险控制
+
+### 多层次风控体系
+
+1. **止损保护**
+   - 固定百分比止损
+   - 追踪止损（基于盈利回撤）
+   - 动态止损位调整
+
+2. **时间管理**
+   - 最大持仓时间限制
+   - 盈利未达标强制平仓
+   - 市场状态适应性调整
+
+3. **资金管理**
+   - 初始资金分配
+   - 多空仓位资金分配
+   - 动态权益更新
+
+4. **持仓限制**
+   - 最大持仓数量控制
+   - 交易方向限制（多/空/双向）
+   - 信号强度过滤
+
+### 动态权重管理
+
+系统根据市场状态动态调整策略权重：
+- **趋势识别**: 价格突破、成交量确认、动量指标
+- **市场状态**: 强趋势、弱趋势、震荡市
+- **置信度评估**: 高置信度、中等置信度
+- **权重调整**: 根据市场状态调整各策略权重
+
+## 📊 性能监控
+
+### 实时监控
+- 当前持仓状态
+- 浮动盈亏计算
+- 策略信号强度
+- 账户权益更新
+
+### 历史记录
+- 交易记录CSV/JSON格式导出
+- 性能指标统计
+- 参数优化历史
+- 峰值盈利数据持久化
+
+## 🔧 故障排除
+
+### 常见问题
+
+1. **MT5连接失败**
+   - 确保MT5终端已启动并登录
+   - 检查网络连接
+   - 验证MT5终端版本
+
+2. **自动交易被禁用**
+   - 点击MT5终端"自动交易"按钮
+   - 按Ctrl+E快捷键
+   - 检查账户权限
+
+3. **订单执行失败**
+   - 检查账户资金
+   - 验证品种信息
+   - 确认交易时间
+
+4. **数据获取失败**
+   - 检查日期范围设置
+   - 验证MT5服务器连接
+   - 调整数据量设置
+
+### 日志文件
+
+- `logs/error.log`: 错误日志
+- `logs/strategy.log`: 策略执行日志
+- `position_peaks.json`: 持仓峰值数据
+
+## 📈 优化建议
+
+1. **参数优化**
+   - 使用遗传算法优化策略参数
+   - 定期重新优化以适应市场变化
+   - 保存最佳参数组合
+
+2. **策略调整**
+   - 根据市场情况调整策略权重
+   - 添加新的策略模块
+   - 优化信号阈值
+
+3. **风险控制**
+   - 定期检查止损设置
+   - 监控最大回撤
+   - 调整资金分配比例
+
+## ⚠️ 风险提示
+
+- **实盘交易前务必充分测试**
+- **建议先使用模拟运行模式**
+- **不要投入超过风险承受能力的资金**
+- **定期监控系统运行状态**
+- **保持策略的持续优化**
+
+## 📝 更新日志
+
+### v2.0 (重构版)
+- 架构重构，采用依赖注入设计
+- 新增动态权重管理模块
+- 完善风险控制体系
+- 优化持仓管理和数据持久化
+- 改进信号组合逻辑
+
+### v1.0
+- 基础多策略组合框架
+- 遗传算法参数优化
+- 回测和实时交易功能
+- 基本风险控制
+
+## 🤝 贡献指南
+
+欢迎提交Issue和Pull Request来改进系统！
+
+## 📄 许可证
+
+本项目仅供学习和研究使用，实盘交易风险自负。
@@ -1,16 +0,0 @@
-trade_id,symbol,direction,open_price,open_time,strategy_signal,status,close_price,close_time,close_reason,profit_loss,profit_loss_pct
-1,XAUUSD,buy,3325.65,3,signal_1.0,closed,3321.32,45,risk_management_close_long,-4.329999999999927,-0.13020011125644393
-2,XAUUSD,sell,3320.07,46,signal_-1.0,closed,3316.63,48,risk_management_close_long,3.4400000000000546,0.10361227323520451
-3,XAUUSD,sell,3318.83,49,signal_-1.0,closed,3315.46,57,risk_management_close_long,3.369999999999891,0.1015418084083816
-4,XAUUSD,sell,3314.19,58,signal_-1.0,closed,3310.61,62,risk_management_close_long,3.5799999999999272,0.10802036093283508
-5,XAUUSD,sell,3312.83,63,signal_-1.0,closed,3306.49,16527,risk_management_close_long,6.3400000000001455,0.19137716091680362
-6,XAUUSD,sell,3309.13,16528,signal_-1.0,closed,3303.25,16531,risk_management_close_long,5.880000000000109,0.17769020860468188
-7,XAUUSD,sell,3302.25,16532,signal_-1.0,closed,3298.6,19352,risk_management_close_long,3.650000000000091,0.11053069876599564
-8,XAUUSD,sell,3294.11,19353,signal_-1.0,closed,3289.99,19363,risk_management_close_long,4.120000000000346,0.12507171891650082
-9,XAUUSD,sell,3291.61,19364,signal_-1.0,closed,3287.05,19561,risk_management_close_long,4.559999999999945,0.13853403045925688
-10,XAUUSD,sell,3285.18,19562,signal_-1.0,closed,3281.16,19566,risk_management_close_long,4.019999999999982,0.12236772414296879
-11,XAUUSD,sell,3283.41,19567,signal_-1.0,closed,3277.08,19574,risk_management_close_long,6.329999999999927,0.19278737653841363
-12,XAUUSD,sell,3280.13,19575,signal_-1.0,closed,3275.76,19580,risk_management_close_long,4.369999999999891,0.13322642700136553
-13,XAUUSD,sell,3280.44,19581,signal_-1.0,closed,3275.42,19587,risk_management_close_long,5.019999999999982,0.1530282523076167
-14,XAUUSD,sell,3275.99,19588,signal_-1.0,closed,3272.71,19593,risk_management_close_long,3.2799999999997453,0.1001224057460415
-15,XAUUSD,sell,3274.53,19594,signal_-1.0,closed,3271.01,19603,risk_management_close_long,3.519999999999982,0.10749634298662651
@@ -1,212 +0,0 @@
-[
-  {
-    "trade_id": 1,
-    "symbol": "XAUUSD",
-    "direction": "buy",
-    "open_price": 3325.65,
-    "open_time": 3,
-    "strategy_signal": "signal_1.0",
-    "status": "closed",
-    "close_price": 3321.32,
-    "close_time": 45,
-    "close_reason": "risk_management_close_long",
-    "profit_loss": -4.329999999999927,
-    "profit_loss_pct": -0.13020011125644393
-  },
-  {
-    "trade_id": 2,
-    "symbol": "XAUUSD",
-    "direction": "sell",
-    "open_price": 3320.07,
-    "open_time": 46,
-    "strategy_signal": "signal_-1.0",
-    "status": "closed",
-    "close_price": 3316.63,
-    "close_time": 48,
-    "close_reason": "risk_management_close_long",
-    "profit_loss": 3.4400000000000546,
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-  },
-  {
-    "trade_id": 3,
-    "symbol": "XAUUSD",
-    "direction": "sell",
-    "open_price": 3318.83,
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-  {
-    "trade_id": 4,
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-  },
-  {
-    "trade_id": 5,
-    "symbol": "XAUUSD",
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-  {
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-  {
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-  {
-    "trade_id": 8,
-    "symbol": "XAUUSD",
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-  {
-    "trade_id": 9,
-    "symbol": "XAUUSD",
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-  {
-    "trade_id": 10,
-    "symbol": "XAUUSD",
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-  {
-    "trade_id": 11,
-    "symbol": "XAUUSD",
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-    "status": "closed",
-    "close_price": 3277.08,
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-  },
-  {
-    "trade_id": 12,
-    "symbol": "XAUUSD",
-    "direction": "sell",
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-    "open_time": 19575,
-    "strategy_signal": "signal_-1.0",
-    "status": "closed",
-    "close_price": 3275.76,
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-    "profit_loss_pct": 0.13322642700136553
-  },
-  {
-    "trade_id": 13,
-    "symbol": "XAUUSD",
-    "direction": "sell",
-    "open_price": 3280.44,
-    "open_time": 19581,
-    "strategy_signal": "signal_-1.0",
-    "status": "closed",
-    "close_price": 3275.42,
-    "close_time": 19587,
-    "close_reason": "risk_management_close_long",
-    "profit_loss": 5.019999999999982,
-    "profit_loss_pct": 0.1530282523076167
-  },
-  {
-    "trade_id": 14,
-    "symbol": "XAUUSD",
-    "direction": "sell",
-    "open_price": 3275.99,
-    "open_time": 19588,
-    "strategy_signal": "signal_-1.0",
-    "status": "closed",
-    "close_price": 3272.71,
-    "close_time": 19593,
-    "close_reason": "risk_management_close_long",
-    "profit_loss": 3.2799999999997453,
-    "profit_loss_pct": 0.1001224057460415
-  },
-  {
-    "trade_id": 15,
-    "symbol": "XAUUSD",
-    "direction": "sell",
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-    "open_time": 19594,
-    "strategy_signal": "signal_-1.0",
-    "status": "closed",
-    "close_price": 3271.01,
-    "close_time": 19603,
-    "close_reason": "risk_management_close_long",
-    "profit_loss": 3.519999999999982,
-    "profit_loss_pct": 0.10749634298662651
-  }
-]
@@ -1,97 +0,0 @@
-import MetaTrader5 as mt5
-
-# 登录账号
-ACCOUNT = 12345678
-PASSWORD = "your_password"
-SERVER = "Exness-MT5Trial"  # 服务器名称
-SYMBOL = "EURUSD"
-
-# 初始化
-if not mt5.initialize():
-    print("initialize() failed:", mt5.last_error())
-    quit()
-
-if not mt5.login(ACCOUNT, PASSWORD, SERVER):
-    print("login() failed:", mt5.last_error())
-    mt5.shutdown()
-    quit()
-
-# 获取当前持仓
-positions = mt5.positions_get(symbol=SYMBOL)
-if positions is None or len(positions) == 0:
-    print(f"没有 {SYMBOL} 的持仓")
-    mt5.shutdown()
-    quit()
-
-# 遍历并平仓
-for pos in positions:
-    ticket = pos.ticket
-    lot = pos.volume
-    position_type = pos.type  # 0=BUY, 1=SELL
-
-    if position_type == mt5.POSITION_TYPE_BUY:
-        # 平多 -> 发送SELL订单
-        close_request = {
-            "action": mt5.TRADE_ACTION_DEAL,
-            "symbol": SYMBOL,
-            "volume": lot,
-            "type": mt5.ORDER_TYPE_SELL,
-            "position": ticket,
-            "price": mt5.symbol_info_tick(SYMBOL).bid,
-            "deviation": 10,
-            "magic": 234000,
-            "comment": "Python Close Buy",
-            "type_filling": mt5.ORDER_FILLING_IOC,
-        }
-    else:
-        # 平空 -> 发送BUY订单
-        close_request = {
-            "action": mt5.TRADE_ACTION_DEAL,
-            "symbol": SYMBOL,
-            "volume": lot,
-            "type": mt5.ORDER_TYPE_BUY,
-            "position": ticket,
-            "price": mt5.symbol_info_tick(SYMBOL).ask,
-            "deviation": 10,
-            "magic": 234000,
-            "comment": "Python Close Sell",
-            "type_filling": mt5.ORDER_FILLING_IOC,
-        }
-
-    result = mt5.order_send(close_request)
-    print(result)
-    if result.retcode != mt5.TRADE_RETCODE_DONE:
-        print(f"平仓失败: {result.comment}, 错误码: {result.retcode}")
-
-mt5.shutdown()
-
-'''
-2️⃣ 常见平仓失败原因
-未传 position 参数
-
-在 MT5 里，如果是平仓，你必须指定 原单的 ticket ID（即 position 字段）。
-
-不然系统会认为你是开新仓，而不是平仓。
-
-价格方向不对
-
-平多必须用 SELL，平空必须用 BUY，价格要对应 bid 或 ask。
-
-多单平仓价用 Bid（卖给市场），空单平仓价用 Ask（买回）。
-
-lot 不匹配
-
-发送的 volume 必须和剩余仓位量一致（或等于合约最小手数的整数倍）。
-
-有些券商要求精确到 2~3 位小数，否则 Invalid volume。
-
-订单类型与服务器支持不符
-
-type_filling 要用服务器支持的方式（常见 ORDER_FILLING_IOC）。
-
-有些外汇服务器不支持 FOK。
-
-symbol 没有准备好
-
-必须 mt5.symbol_select(SYMBOL, True)，并且 symbol_info_tick() 不为 None。
-'''
@@ -1,58 +0,0 @@
-  ma_cross_short_window: 5
-  ma_cross_long_window: 39
-  rsi_period: 22
-  rsi_overbought: 80
-  rsi_oversold: 24
-  bollinger_period: 10
-  bollinger_std_dev: 2.8916513144581044
-  macd_fast_ema: 17
-  macd_slow_ema: 22
-  macd_signal_period: 13
-  mean_reversion_period: 40
-  mean_reversion_std_dev: 2.917216289407233
-  momentum_breakout_period: 27
-  kdj_period: 6
-  turtle_period: 16
-  wave_ema_short: 3
-  wave_ema_medium: 15
-  wave_ema_long: 36
-  wave_period: 28
-  wave_range_period: 30
-  wave_adx_period: 21
-  wave_momentum_period: 13
-  wave_range_threshold: -0.02028040971155598
-  wave_adx_threshold: 22
-  daily_breakout_bars_count: 807
-  buy_threshold: 2.52197653160939
-  sell_threshold: -2.8041541426704852
-  stop_loss_pct: -0.16609967085382554
-  profit_retracement_pct: 0.1
-  min_profit_for_trailing: 0.05431287857723996
-  take_profit_pct: 0.049359092938974364
-  max_holding_minutes: 79
-  min_profit_for_time_exit: -0.051349429573099285
-  weight_MACrossStrategy: 0.44428771408324463
-  weight_RSIStrategy: 1.6518277343219148
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-  weight_MeanReversionStrategy: 0.04509729271515517
-  weight_MomentumBreakoutStrategy: 1.0768245883204248
-  weight_MACDStrategy: 0.8909161638775971
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-  weight_TurtleStrategy: 1.7942934575029192
-  weight_DailyBreakoutStrategy: 2.4237777692491713
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