# MT5 EA 批量回测系统

基于 MetaTrader 5 的自动化批量回测工具，支持多EA、多交易品种、多时间周期的组合测试。

## 项目结构

```
mt5_backtest/
├── gui.py                       # 图形界面（统一入口，所有回测操作都在这里）
├── scripts/
│   ├── ini_generator.py         # 生成MT5配置文件
│   ├── mt5_auto_runner.py       # 自动运行回测
│   ├── batch_executor.py        # 批量执行器
│   ├── result_parser.py         # 解析HTM/XML报告
│   ├── report_generator.py      # 生成汇总报告
│   ├── symbol_resolver.py       # 根品种别名解析（XAUUSD→XAUUSDc）
│   └── optimizer/               # EA参数优化系统
├── config/                      # 配置文件目录
├── reports/                     # 回测报告输出目录
├── tests/                       # 自检脚本（test_*.py / smoke_*.py）
├── logs/                        # 日志目录
└── README.md                    # 本文档
```

## 核心原理

### 1. 配置生成阶段 (ini_generator.py)
- 读取配置文件 `config/ea_configs.yaml`
- 扫描 MT5 的 `MQL5/Experts` 目录获取 EA 列表
- 根据配置的 EA品种、时间周期、参数组合生成 INI 配置文件
- 每个 INI 文件对应一次回测任务
- 写入 INI 的 `Symbol=` 行通过 `scripts/symbol_resolver.py` 查表替换（见下文"根品种别名映射"）

### 2. 自动执行阶段 (mt5_auto_runner.py)
- 通过命令行调用 MT5 终端: `terminal64.exe /config:xxx.ini`
- 监控回测进度，等待报告文件生成
- 自动终止并重启 MT5 进程（可选）
- 复制生成的 HTM 报告到项目目录

### 3. 结果解析阶段 (result_parser.py)
- 读取 `reports/` 目录下的 HTM 报告文件
- 自动检测文件编码（UTF-16-LE with BOM）
- 使用正则表达式提取关键指标
- 支持中英文标签匹配

### 4. 报告生成阶段 (report_generator.py)
- 将解析结果导出为 Excel、CSV、HTML、Markdown 格式
- 支持按盈利因子、胜率等指标排序

## 使用方式

### 方式一：图形界面（推荐）

```bash
python gui.py
```

界面包含三个标签页：
- **回测配置**：选择 EA、交易品种、时间周期、回测日期等
- **执行选项**：设置超时、跳过已完成的测试等
- **报告查看**：查看已解析的回测结果，支持排序和导出CSV

### 方式二：GUI（推荐，唯一入口）

```bash
python gui.py
```

> 整个回测流程（生成 INI → 运行 → 解析 → 汇总）都在 GUI 后台线程完成，
> 进度实时显示在 "参数优化" 标签页的日志框。
> YAML 仅作为可读的配置导出/快照（GUI "保存配置" 按钮），不参与运行时通信。

## 配置文件格式

配置文件 `config/ea_configs.yaml` 示例：

```yaml
eas:
  - name: GMarket
    filename: GMarket.ex5
    set_file: GMarket_default.set  # 可选，使用SET文件

backtest_settings:
  symbols: ["EURUSD", "GBPUSD", "XAUUSD", "USDJPY"]
  timeframes: ["M1", "M5", "M15", "H1"]
  # 可选：根品种别名映射（见下文"根品种别名映射"）
  # symbol_aliases:
  #   XAUUSD: XAUUSDc        # 逻辑 XAUUSD -> 实际 XAUUSDc
  #   XAGUSD: XAGUSDm        # 逻辑 XAGUSD -> 实际 XAGUSDm
  date_range:
    from: "2026.01.01"
    to: "2026.01.04"
  model: 0              # 0=Every Tick, 1=OHLC, 4=Real Tick
  execution_delay: 0   # 延迟设置
  deposit: 10000        # 初始保证金
  leverage: "1:100"     # 杠杆
  replace_report: true  # 覆盖已有报告
  shutdown_terminal: true

mt5_settings:
  terminal_path: "C:\\Program Files\\MetaTrader 5 IC Markets Global\\terminal64.exe"
  data_dir: "C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Roaming\\MetaQuotes\\Terminal\\..."
  reports_dir: "reports"
  ini_dir: "config/generated"

execution:
  timeout_per_test: 30   # 分钟
  skip_existing: true
  kill_between: true     # 测试间关闭MT5
```

## 关键指标说明

| 指标 | 说明 | 评判标准 |
|------|------|----------|
| **profit_factor** | 盈利因子 = 毛利/毛损 | >1.5 优秀, >1.0 微利, <1.0 亏损 |
| **net_profit** | 总净盈利 | 越高越好 |
| **gross_profit** | 毛利（所有盈利交易总和） | 越高越好 |
| **gross_loss** | 毛损（所有亏损交易总和） | 越低越好 |
| **win_rate** | 胜率（盈利交易占比） | >60% 较好 |
| **total_trades** | 总交易次数 | 样本量参考 |
| **max_drawdown** | 最大回撤金额 | 越低越稳定 |
| **sharpe_ratio** | 夏普比率（风险收益比） | >1.0 较好, >2.0 优秀 |
| **recovery_factor** | 采收率 | >1.5 较好 |

## 如何添加新的交易品种

### 方法一：通过 GUI 界面
1. 打开 `python gui.py`
2. 切换到"回测配置"标签页
3. 在"交易品种"区域勾选需要的品种
4. 点击"保存配置"

### 方法二：直接编辑配置文件
编辑 `config/ea_configs.yaml`：

```yaml
backtest_settings:
  symbols:
    - EURUSD
    - GBPUSD
    - XAUUSD          # 添加新品种
    - USDJPY
    - BTCUSD           # 添加数字货币
```

### 支持的交易品种类型

| 类型 | 示例 |
|------|------|
| 主流货币对 | EURUSD, GBPUSD, USDJPY, USDCHF |
| 商品货币 | AUDUSD, NZDUSD, USDCAD |
| 交叉货币 | EURGBP, EURJPY, GBPJPY |
| 贵金属 | XAUUSD, XAGUSD |
| 原油 | XBRUSD, XTIUSD |
| 数字货币 | BTCUSD, ETHUSD, LTCUSD |

## 根品种别名映射 (`symbol_aliases`)

MT5 自带品种（如 `XAUUSD`）历史深度和精度有限；用户常在 MT5 里添加自定义品种
（如 `XAUUSDc` / `XAUUSDm`）作为更长时间范围或优化用途的"替身"。本系统通过 `symbol_aliases`
让你在 yaml 里写一次逻辑品种名、由系统按表替换成实际 MT5 品种。

### 写入 `config/ea_configs.yaml`

```yaml
backtest_settings:
  symbols: [XAUUSD, XAGUSD, EURUSD]    # 用户的"逻辑品种"
  symbol_aliases:
    XAUUSD: XAUUSDc                    # 逻辑 XAUUSD -> 实际 XAUUSDc
    XAGUSD: XAGUSDm                    # 逻辑 XAGUSD -> 实际 XAGUSDm
    # EURUSD 不列 -> 始终 EURUSD
```

### 工作机制

1. `scripts/ini_generator.py` 和 `scripts/optimizer/ea_batch_optimizer.py` 在
   写 INI 的 `Symbol=` 之前调用 `scripts/symbol_resolver.resolve_symbol()`。
2. 解析器是**纯查表**——没有任何"基于日期/优化/周期的智能判断"——写啥用啥：
   - 别名表里有这个逻辑品种 → 用别名替换
   - 没有 → 原样写入 `Symbol=`
3. 两条调用路径共用同一份解析器（`scripts/symbol_resolver.py`），保证 GUI 回测页
   和优化器生成的 INI 行为一致。

### GUI 优化页

GUI 优化页下拉只显示**逻辑品种**（不再同时列出 XAUUSD / XAUUSDc）。旁边有一个
`→ XAUUSDc` 提示标签，**实时反映 yaml 里 `symbol_aliases` 当前配置下实际会用什么品种**。
改 yaml 后重启 GUI 即可看到提示变化，无需在 GUI 里反复切换。

### 验证

无需 MT5 也能验：

```bash
python tests/test_symbol_resolver.py    # 9 条查表断言
python tests/test_ini_generator.py      # 5 条端到端断言
```

需要 MT5 验证完整流水线：

```bash
python tests/smoke_alias_backtest.py
# 跑两次真实回测：一次无别名 (Symbol=XAUUSD)，一次有别名 (Symbol=XAUUSDc)
# 期望：C:\Users\Administrator\Desktop\mt5-backtest\reports 下生成两份 .htm 报告
#       报告"交易品种"字段分别是 XAUUSD 和 XAUUSDc
```

> 注：`smoke_alias_backtest.py` 顶部硬编码了 MT5 路径和 data dir hash，复制到其他电脑后
> 需要相应修改 `MT5_PATH` / `MT5_DATA_DIR` 常量。

### 扩展点（ponytail）

`scripts/symbol_resolver.py` 是共享函数入口，将来要把"配置源"切换成数据库或要做
MT5 `SymbolSelect` 校验，**只改这一个文件**即可，所有调用方（ini 生成器、批量优化器、
GUI 预览）同步生效。

## 如何添加新的时间周期

编辑 `config/ea_configs.yaml`：

```yaml
backtest_settings:
  timeframes:
    - M1      # 1分钟
    - M5      # 5分钟
    - M15     # 15分钟
    - M30     # 30分钟
    - H1      # 1小时
    - H4      # 4小时
    - D1      # 日线
    - W1      # 周线
```

## 报告导出功能

```bash
# 导出排序后的CSV
python scripts/result_parser.py --results-dir reports --csv reports/results.csv --sort profit_factor

# 可用排序字段
# expert, symbol, period, net_profit, gross_profit, profit_factor
# total_trades, win_rate, max_drawdown, sharpe_ratio
```

## HTM 报告解析说明

MT5 生成的 HTM 报告采用特殊编码：
- 编码格式：UTF-16-LE with BOM
- 标签语言：中英混合

解析器会自动处理以下情况：
1. BOM 标记检测与跳过
2. 中文字段名匹配（如"盈利因子"、"夏普比率"）
3. 特殊格式数据提取（如 "92.46 (8.61%)"）

### 解析的完整字段列表

**测试信息 (test_info)**:
- expert: EA名称
- symbol: 交易品种
- period: 时间周期
- company: 经纪商
- currency: 货币
- leverage: 杠杆

**性能指标 (metrics)**:
- initial_deposit: 初始入金
- net_profit: 总净盈利
- gross_profit: 毛利
- gross_loss: 毛损
- profit_factor: 盈利因子
- expected_payoff: 预期收益
- recovery_factor: 采收率
- sharpe_ratio: 夏普比率
- ahpr/ghpr: 几何/算术平均收益率
- lr_correlation: LR相关性
- lr_standard_error: LR标准误差
- max_drawdown: 最大结余亏损
- max_equity_drawdown: 最大净值亏损
- absolute_drawdown: 绝对结余亏损
- margin_level: 预付款维持率
- total_trades: 交易总计
- total_deals: 总成交
- short_trades: 卖出交易
- long_trades: 买入交易
- winning_trades: 盈利交易
- losing_trades: 亏损交易
- win_rate: 胜率
- max_profit_trade: 最大获利交易
- max_loss_trade: 最大亏损交易
- avg_profit_trade: 平均获利交易
- avg_loss_trade: 平均亏损交易
- longest_win_streak: 最大连胜
- longest_lose_streak: 最大连败
- avg_win_streak: 平均连胜
- avg_lose_streak: 平均连败
- min_hold_time/max_hold_time/avg_hold_time: 持仓时间
- quality: 质量历史
- bars: 柱数
- quotes: 报价数
- score: 分值
- on_tester: OnTester结果

## EA参数优化系统

### 概述

EA参数优化系统用于自动寻找EA的最优参数组合，支持多种搜索策略。

### 目录结构

```
optimizer/
├── configs/              # EA配置文件目录
│   ├── MA_Cross.json   # 示例: MA交叉策略 (6参数, Grid搜索)
│   └── Grid_Pro.json   # 示例: 网格策略 (8参数, 遗传算法)
├── set_files/           # 生成的SET参数文件
│   └── {EA_NAME}/
│       └── params_00000001.set ~ params_NNNNNNNN.set
├── reports/            # MT5测试报告
├── results/           # 分析结果
│   ├── {EA_NAME}_param_mapping.csv
│   └── optimization_report.txt
├── scripts/           # PowerShell脚本
└── logs/             # 日志
```

### EA配置文件格式

```json
{
    "ea_name": "MA Cross Scalper",
    "ea_path": "Experts\\MA_Cross.ex5",
    "description": "双MA交叉策略",
    "search_strategy": "grid",
    "optimization_criterion": "profit_factor",
    "parameters": {
        "FastMA_Period": {
            "type": "int",
            "default": 14,
            "min": 5,
            "max": 30,
            "step": 1,
            "description": "快速MA周期"
        },
        "SlowMA_Period": {
            "type": "int",
            "default": 50,
            "min": 20,
            "max": 100,
            "step": 5,
            "description": "慢速MA周期",
            "condition": ">FastMA_Period"
        }
    },
    "test_config": {
        "symbol": "EURUSD",
        "period": "H1",
        "from_date": "2025.01.01",
        "to_date": "2025.12.31",
        "model": 1,
        "deposit": 10000,
        "leverage": "1:100"
    },
    "walk_forward": {
        "enabled": false
    }
}
```

### 参数类型

| 类型 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| int | 整数参数 | FastMA_Period: 5-30 |
| double | 浮点参数 | RiskPercent: 0.5-3.0 |
| bool | 布尔参数 | EnableMM: true/false |
| enum | 枚举参数 | TradingMode: BUY/SELL/BOTH |

### 搜索策略选择

| 组合数 | 策略 | 说明 |
|--------|------|------|
| ≤10,000 | Grid Search | 暴力遍历，适合快速测试 |
| 10,001-500,000 | Latin Hypercube | 均匀采样，效率高 |
| >500,000 | Genetic Algorithm | 遗传算法，智能搜索 |

### 使用方式

#### 方式一：图形界面
```bash
python gui.py
```
切换到"参数优化"标签页，可以：
- 查看EA配置列表
- 生成SET文件
- 运行优化测试
- 分析优化结果

#### 方式二：命令行
```bash
# 列出所有EA配置
python optimizer_main.py list

# 生成SET文件
python optimizer_main.py generate --ea "MA Cross Scalper"

# 分析结果
python optimizer_main.py analyze --sort profit_factor
```

### 参数约束

在EA配置中使用 `condition` 字段定义参数约束：

```json
"SlowMA_Period": {
    "condition": ">FastMA_Period"
}
```

支持的运算符：`>`, `<`, `>=`, `<=`, `==`, `!=`

### GUI优化面板功能

1. **列出EA配置** - 显示所有配置的参数数量、组合数、预估时间
2. **生成SET文件** - 为每个参数组合创建.set文件
3. **运行优化** - 生成PowerShell脚本，用户可手动执行
4. **分析结果** - 解析报告，找出最优参数组合

### 输出文件

- `{EA_NAME}_param_mapping.csv` - 参数ID映射表
- `optimization_report.txt` - 优化分析报告
- `best_params.json` - 最优参数JSON

## AI辅助参数优化工具

### 概述

`scan_set_prompt.py` 是一个命令行工具，用于扫描 MT5 的 SET 参数文件，生成带完整提示词的文本文件，方便发给 AI 讨论参数优化方案。

### 工作流程

```
SET文件 → scan_set_prompt.py → AI提示词txt → AI生成优化JSON → 保存到optimizer/configs/
```

### 使用方式

```bash
# 交互式选择模式
python scripts/scan_set_prompt.py --interactive

# 扫描单个SET文件
python scripts/scan_set_prompt.py --file "C:\path\to\EA.set"

# 扫描文件夹下所有SET文件
python scripts/scan_set_prompt.py --folder "C:\path\to\Profiles\Tester"

# 批量扫描多个SET文件
python scripts/scan_set_prompt.py --batch a.set b.set c.set

# 指定输出目录
python scripts/scan_set_prompt.py --file "C:\path\to\EA.set" --output "C:\path\to\output"
```

### 交互式模式选项

```
1. 扫描单个 SET 文件
2. 扫描文件夹下所有 SET 文件
3. 批量扫描多个 SET 文件
4. 从剪贴板读取 SET 内容
0. 退出
```

### 生成的文件内容

生成的 `_optimization_prompt.txt` 包含：

1. **基本信息** - EA名称、参数总数
2. **参数详情表** - 所有参数的当前值、范围、步进
3. **参数分析任务** - 引导 AI 分析哪些参数该优化、范围建议
4. **完整JSON模板** - 符合 `optimizer/configs/*.json` 格式，包含：
   - `ea_path` 自动做 ASCII 安全处理（支持中文名 EA）
   - `parameters` 部分带优化建议注释
   - `test_config` 和 `walk_forward` 配置

### 输出示例

```json
{
    "ea_name": "GoldSniper_Pro_v2",
    "ea_path": "MY-EA\\GoldSniper_Pro_v2.ex5",
    "description": "Edited via GUI",
    "search_strategy": "auto",
    "parameters": {
        "LotSize": {
            "type": "double",
            "default": 0.01,
            "min": 0.01,
            "max": 0.1,
            "step": 0.001,
            "optimize": true  // AI根据策略分析填写
        }
    },
    "test_config": {...},
    "walk_forward": {...}
}
```

### 注意事项

- SET 文件支持多种格式：我们的 `=val||min||step||max||Y` 格式、MT5 原生 `<val1> <val2>` 格式、布尔 `true/false` 格式
- 自动检测文件编码（UTF-8、UTF-16-LE/BE）
- `ea_path` 使用双反斜杠 `\\`，中文 EA 名自动转换为 ASCII（如 `（EA）GoldSniper` → `EA_GoldSniper`）
- AI 生成的 JSON 可直接保存到 `optimizer/configs/` 目录使用

## 批量提取文件名工具

### 概述

`extract_filenames.py` 用于批量提取某个文件夹下所有文件名，支持子文件夹递归检索。

### 使用方式

```bash
python extract_filenames.py
```

交互式操作：
1. 输入要扫描的文件夹路径
2. 选择是否包含子文件夹（默认包含）
3. 输入输出文件名（直接回车使用自动命名）

### 输出文件命名规则

- 自动命名格式：`{源文件夹名}_filenames_{日期时间}.txt`
- 例如：`mt5_backtest_filenames_20260531_195723.txt`
- 文件保存在被扫描文件夹的**父目录**

### 示例

```
请输入文件夹路径: C:\Projects\MyEA
是否包含子文件夹? (y/n, 默认y):
输出文件名 (直接回车使用自动命名):

正在扫描文件夹: C:\Projects\MyEA
模式: 包含子文件夹 (递归)
请稍候...

完成! 共找到 128 个文件
结果已保存到: C:\Projects\MyEA_filenames_20260531_195723.txt
```

## 未来可扩展方向

### 1. 自动化参数优化
- 集成 OptParams 参数优化功能
- 支持遗传算法、枚举等优化方法
- 自动寻找最优参数组合

### 2. 多经纪商支持
- 支持不同经纪商的配置切换
- 账户资金和杠杆差异化设置

### 3. 实时监控面板
- Web 界面实时显示回测进度
- 推送通知（邮件/微信）回测完成提醒

### 4. 机器学习辅助
- 使用历史数据训练预测模型
- 辅助参数选择和优化方向建议

### 5. 云端分布式回测
- 支持多台机器并行回测
- 任务队列和负载均衡

### 6. 更丰富的报告分析
- 资金曲线图表
- 交易分布热力图
- 月度/年化收益统计

### 7. 数据库存储
- SQLite/PostgreSQL 存储历史回测结果
- 支持历史对比和趋势分析

## 依赖环境

- Python 3.8+
- MetaTrader 5 Terminal
- 依赖库: tkinter (GUI), yaml, openpyxl, beautifulsoup4, lxml

## 项目结构

```
mt5_backtest/
├── gui.py                       # 图形界面（回测 + 优化，唯一入口）
├── scripts/
│   ├── ini_generator.py        # 生成MT5配置文件
│   ├── mt5_auto_runner.py       # 自动运行回测
│   ├── batch_executor.py        # 批量执行器
│   ├── result_parser.py        # 解析HTM/XML报告
│   ├── report_generator.py     # 生成汇总报告
│   ├── symbol_resolver.py     # 根品种别名解析（symbol_aliases 查表）
│   └── optimizer/              # EA优化系统
│       ├── ea_config_parser.py  # EA配置解析
│       ├── smart_search.py      # 搜索策略
│       ├── parameter_constraint.py # 参数约束
│       ├── analyze_results.py   # 结果分析
│       └── ea_batch_optimizer.py # 批量优化器
├── config/                      # 配置文件
├── reports/                     # 回测报告目录
├── tests/                       # 自检脚本（test_symbol_resolver / test_ini_generator / smoke_alias_backtest）
├── optimizer/                   # 优化系统目录
│   ├── configs/               # EA配置
│   ├── set_files/             # SET文件
│   ├── reports/              # 优化报告
│   └── results/              # 分析结果
└── logs/                      # 日志目录
```

## 常见问题

### Q: MT5 终端路径不正确
修改 `config/ea_configs.yaml` 中的 `terminal_path` 为实际路径

### Q: 报告文件未生成
1. 检查 MT5 是否正常启动
2. 查看 `logs/batch_executor.log` 日志
3. 确认 `data_dir` 配置正确

### Q: 中文显示乱码
HTM 报告采用 UTF-16-LE 编码，result_parser.py 会自动处理，无需手动转换

### Q: 想用 MT5 自定义品种（如 XAUUSDc）跑同一 EA
在 `config/ea_configs.yaml` 的 `backtest_settings` 下加：
```yaml
symbol_aliases:
  XAUUSD: XAUUSDc
```
yaml 符号表里仍写 `XAUUSD`，系统会自动把 INI 的 `Symbol=` 替换为 `XAUUSDc`。
详见上文"根品种别名映射"一节。

### Q: 改了 `symbol_aliases` 后 GUI 提示没变
GUI 启动时读取一次 `config/ea_configs.yaml`，改完后重启 GUI 即可看到
`→ XAUUSDc` 提示标签更新。无需重新生成报告历史。

## 许可证

MIT License