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songkunling
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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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这是一个基于Python的MetaTrader 5智能交易系统(EA)套件，用于量化交易策略。系统通过加权投票和阈值过滤组合多个交易策略，生成稳健的交易决策。
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## 架构设计
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### 核心组件
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- **主入口**: `main.py` 提供三种执行模式：
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- `run_backtest()`: 使用当前配置权重进行单次回测
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- `run_optimizer()`: 遗传算法优化寻找最佳权重
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- `run_realtime()`: 与MT5集成的实时交易
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- **配置文件**: `config.py` 包含：
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- `STRATEGIES`: (策略实例, 权重) 元组列表
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- 交易参数（品种、时间周期、初始资金）
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- **回测引擎**: `backtest.py` 处理：
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- 历史数据策略执行
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- 使用加权和的信号组合
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- 防止未来函数的收益计算
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- **遗传优化器**: `optimizer.py`:
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- 使用DEAP库进行遗传算法
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- 优化策略权重以获得最大收益
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- 支持并行处理提高性能
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- **工具函数**: `utils.py` 提供MT5连接管理和交易功能
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- **日志系统**: `logger.py` 处理控制台/文件双日志输出，支持UTF-8编码
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### 策略架构
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`strategies/` 目录中的所有策略都遵循一致的模式：
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```python
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class Strategy:
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def __init__(self): # 初始化参数
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def _calculate_indicators(self, df): # 计算技术指标
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def generate_signal(self): # 实时交易信号生成
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def run_backtest(self, df): # 回测信号生成
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```
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### 信号组合逻辑
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系统通过以下方式组合策略信号：
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1. 加权求和：`sum(信号 * 权重，针对所有策略)`
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2. 信号决策：加权和大于0买入，小于0卖出
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3. 返回用于回测的组合信号序列
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## 开发命令
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### 环境设置
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```bash
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# 创建并激活虚拟环境
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python -m venv myenv
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# Windows
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myenv\Scripts\activate
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# macOS/Linux
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source myenv/bin/activate
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 运行模式
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```bash
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# 运行单次回测（使用config.py权重）
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python main.py
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# 运行遗传优化（寻找最佳权重）
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python main.py # 取消注释 run_optimizer() 调用
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# 运行实时交易（使用config.py权重）
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python main.py # 取消注释 run_realtime() 调用
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```
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## 关键开发模式
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### 添加新策略
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1. 在 `strategies/` 目录创建新文件
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2. 实现必需的Strategy类方法
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3. 添加导入和策略实例到 `config.py:STRATEGIES`
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### 配置管理
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- 策略权重需要从优化器结果手动更新
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- 所有交易参数集中在 `config.py` 中
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### 错误处理
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- 策略执行中的全面异常处理
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- 日志文件使用UTF-8编码
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- 操作前进行MT5连接验证
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### 性能考虑
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- 优化器预加载历史数据避免重复I/O
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- 遗传算法启用并行处理
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- 日志器使用单例模式防止重复处理器
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## 语言要求
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- **所有开发和文档必须使用中文**（根据GEMINI.md）
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- 错误日志在 `logs/error.log`
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- 策略日志在 `logs/strategy.log` |