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https://github.com/silencesdg/mt5_python_ea_suite.git
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- 重构核心模块：DataProvider 依赖注入、RiskController 门面、信号注册表 - 新增 FastAPI 代理服务 (run/server.py)，支持局域网远程调用 MT5 - 新增 RemoteDataProvider + AttrDict，远端无缝替代 LiveDataProvider - 新增序列化模块，MT5 对象转 JSON 兼容格式 - 重构入口点至 run/ 包，支持 python -m run.realtime/server/backtest/optimize - 更新 CLAUDE.md 文档 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) via [Happy](https://happy.engineering) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> Co-Authored-By: Happy <yesreply@happy.engineering>
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# CLAUDE.md
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此文件为 Claude Code (claude.ai/code) 在此代码库中工作时提供指导。
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## 项目概述
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基于Python的MetaTrader 5智能交易系统(EA)套件，集成10种量化策略，通过加权投票和阈值过滤组合信号，支持动态权重管理（根据市场状态调整策略权重）。
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## 实际入口点
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`main.py` 为空壳，实际入口为：
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```bash
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python start_backtest.py # 回测模式
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python start_realtime.py # 实时交易（默认模拟，需输入YES确认实盘）
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python optimizer.py # 遗传算法参数优化
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```
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## 核心架构
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### 依赖注入设计
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`core/data_providers.py` 定义了 `DataProvider` 抽象基类（9个抽象方法），三种实现：
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- `LiveDataProvider` — 真实MT5 API调用
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- `DryRunDataProvider` — 模拟交易（委托LiveDataProvider获取价格，不发送真实订单）
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- `BacktestDataProvider` — 回测（维护DataFrame + `current_index`，通过 `tick()` 推进）
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所有策略和执行模块接收 `DataProvider` 接口，不直接调用MT5。这是理解整个系统解耦的关键。
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### 风险管理门面
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`core/risk/__init__.py` 中的 `RiskController` 是门面类，组合了：
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- `PositionManager` (`position_manager.py`) — 开仓、监控、止损/止盈/追踪止损/时间退出、资金管理
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- `MarketStateAnalyzer` (`market_state.py`) — 四维度趋势检测（价格突破、成交量确认、动量、均线），返回 `("uptrend"/"downtrend"/"ranging"/"none", confidence)`
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### 动态权重系统
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`execution/dynamic_weights.py` 中的 `DynamicWeightManager`：
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1. 使用 `MarketStateAnalyzer` 判断当前市场状态
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2. 根据状态从 `config.py:MARKET_STATE_WEIGHTS` 获取对应权重
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3. 按置信度决定使用市场状态权重还是 `DEFAULT_WEIGHTS`
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4. 返回 `[(策略实例, 权重), ...]` 列表供信号组合使用
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### 两阶段回测设计
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`start_backtest.py` 的回测采用两阶段：
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1. **预生成阶段**：遍历所有策略 `run_backtest(df)` 生成信号列，加权求和后通过 `SIGNAL_THRESHOLDS` 阈值过滤得到最终信号序列
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2. **模拟执行阶段**：单遍 `iterrows` 逐行推进，通过 `RiskController` 模拟开仓/监控/平仓
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### 信号组合逻辑
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```
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加权和 = sum(各策略信号 * 权重)
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最终信号 = 1 (买入) if 加权和 > buy_threshold (1.5)
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-1 (卖出) if 加权和 < sell_threshold (-1.5)
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0 (无信号) otherwise
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```
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阈值在 `config.py:SIGNAL_THRESHOLDS` 中配置。
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## 策略开发规范
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所有策略继承 `strategies/base_strategy.py` 的 `BaseStrategy`：
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```python
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class BaseStrategy:
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def __init__(self, data_provider, symbol, timeframe): # 接收 data_provider 而非直接访问 MT5
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def generate_signal(self) -> int: # 实时信号：通过 self.data_provider 获取当前价格
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def run_backtest(self, df) -> pd.Series: # 向量化回测：接收 DataFrame，返回 -1/0/1 序列
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def _log_signal(self, signal, reason): # 基类提供，记录买卖信号到日志
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```
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**添加新策略步骤：**
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1. 在 `strategies/` 下创建新文件，继承 `BaseStrategy`
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2. 实现 `generate_signal()` 和 `run_backtest(self, df)`
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3. 在 `config.py:STRATEGY_CONFIG` 添加参数字典，在 `config.py:DEFAULT_WEIGHTS` 和 `config.py:MARKET_STATE_WEIGHTS` 添加权重
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4. 在 `execution/dynamic_weights.py` 的 `strategy_blueprints` 列表和 `optimizer.py` 的导入中注册
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## 配置系统
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`config.py` 包含20+个配置字典，核心：
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| 配置 | 用途 |
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| `SYMBOL`, `TIMEFRAME`, `INITIAL_CAPITAL` | 基础交易参数（当前: XAUUSD, M1, 20000） |
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| `STRATEGY_CONFIG` | 各策略的参数字典（键名为策略简称） |
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| `DEFAULT_WEIGHTS` | 默认策略权重（优化后） |
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| `MARKET_STATE_WEIGHTS` | 各市场状态(up/down/ranging)下的策略权重 |
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| `SIGNAL_THRESHOLDS` | 买卖信号阈值 |
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| `RISK_CONFIG` | 止损/止盈/追踪止损/持仓时间等风控参数 |
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| `MARKET_STATE_CONFIG` | 趋势检测参数 |
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| `GENETIC_OPTIMIZER_CONFIG` | 遗传算法参数（种群、代数、交叉/变异概率） |
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| `BACKTEST_CONFIG` / `REALTIME_CONFIG` | 回测/实盘专项配置 |
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## 依赖
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MetaTrader5 # MT5 Python API
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pandas
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deap # 遗传算法框架
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tqdm # 进度条
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```
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## 语言要求
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- 所有代码注释、文档、日志必须使用中文
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- 日志文件: `logs/strategy.log`, `logs/error.log`
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- 日志器使用单例模式（`logger.py`）
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