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# Backtesting + Optuna + MT5 Stack
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一个把 **MetaTrader 5 Strategy Tester 当作"金标准"**、用 **Python 镜像引擎**做高速贝叶斯
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搜索的个人量化策略研究实验室。当前已对 **GoldScalperPro**（XAUUSD M5 trailing/BE EA）
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跑通完整闭环：**假设 → 搜索 → MT5 验证 → 入注册表**。
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> 接手者请按本文件的 §2 → §3 → §7 顺序读完即可上手。详细的架构 / 坑 / 扩展指南
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> 在 [PROJECT_GUIDE.md](PROJECT_GUIDE.md) 和 `01-08-*.md` 里。
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## 1. 项目一句话
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```
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Idea ─► Python mirror engine ─► Optuna search (hundreds of trials, seconds each)
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│
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▼
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2–3 diverse finalists
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│
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▼
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MetaTrader 5 Strategy Tester (gold standard)
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│
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▼
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Python-vs-MT5 gap table ─► registry/ (append-only)
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```
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- **Tier 1（Python 镜像引擎）**：把 EA 的填单 / 出场逻辑 bar-by-bar 重写，跑在
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Parquet 历史数据上，2 年回测几秒钟。
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- **Tier 2（MT5 Strategy Tester）**：只对 finalist 跑真实 tester。**MT5 数字才是
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live 决策依据**；Python 数字只负责排序。
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- **trailing/BE EA 必须 M1 tick-level 模拟**——bar-level 会产生 −40% 到 −50%
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的隐藏 gap（详见 [PROJECT_GUIDE.md §1.3](PROJECT_GUIDE.md)）。
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## 2. 快速开始（接手者从这里读起）
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### 2.1 环境要求
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- **Windows**（MetaTrader5 Python 包只在 Windows 上装得了）
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- **Python 3.12+**（开发用 3.12.10）
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- **MetaTrader 5 终端**已安装并登录一个 demo 账户
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- **Git**（commit 历史就是项目文档的一部分）
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### 2.2 一次性准备
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```powershell
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# 1. clone 后建 venv 装依赖
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python -m venv .venv
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.\.venv\Scripts\activate
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pip install -r requirements.txt
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# 2. 在根目录建 .env（gitignored，凭证不入库）
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# MT5_DEMO_LOGIN=52845377
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# MT5_DEMO_PASSWORD=...
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# MT5_DEMO_SERVER=ICMarketsSC-Demo
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# MT5_TERMINAL_PATH=C:\Program Files\MetaTrader 5 IC Markets Global\terminal64.exe
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# 3. 打开 MT5 终端、登录 demo、确认 XAUUSD 历史已下载（M5 + M1）
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python scripts/download_xauusd_history.py # → data/XAUUSD_M5_*.parquet
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python scripts/download_xauusd_m1.py # → data/XAUUSD_M1_*.parquet（trailing/BE EA 必需）
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# 4. 查 symbol 规格（确认 tick_value / contract_size / lot_step）
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python scripts/query_xauusd_spec.py
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```
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历史 parquet 在 `.gitignore` 里（`data/` 整个忽略），所以**接手后必须重跑下载脚本**，
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否则后续 Optuna / 评估脚本会 `sys.exit("missing M5 data")`。
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### 2.3 5 分钟跑通一遍
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```powershell
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# A. 烟雾测试：30 trials，IS H1 2025，<2 分钟验证全链路通
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python scripts/optimize.py --smoke
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# B. 全量搜索：500 trials，IS = 2025 全年，~10–20 分钟
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python scripts/optimize.py --trials 500
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# 断点续跑（load_if_exists=True），中途 Ctrl+C 不丢
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# 产物：studies/optuna/gold_scalper_pro_is2025.db + .log
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# C. 用 finalist 参数重跑 Python（warmup 修复版），落 JSON
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python scripts/reeval_finalist_forward.py
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# 产物：studies/finalists/gold_scalper_pro_is2025-2026.json
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# D. 生成中文 Optuna 交互式 dashboard（HTML）
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python scripts/build_optuna_dashboard.py
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# 产物：reports/optuna_dashboard_gold_scalper_pro_is2025.html
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# E. 生成 ML 特征数据集（trade-level + trial-level）
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python scripts/build_feature_datasets.py
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# 产物：studies/features/{trade,trial}_features_*.parquet + .csv
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# F. 自动生成 registry markdown 条目（每 finalist 一份）
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python scripts/build_registry_entry.py
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# 产物：registry/gold_scalper_pro_xauusd_*_f{idx}_t{trial}.md
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```
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**MT5 验证是手动步骤**（Strategy Tester 跑完导 HTML 到 `reports/`），跑完后用：
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```powershell
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python scripts/build_registry_entry.py `
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--mt5-is-html reports\IS-ReportTester-52845377.html `
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--mt5-oos-html reports\OOS-ReportTester-52845377.html
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```
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补齐 registry 条目里的 MT5 指标和 gap 表。
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## 3. 目录结构
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backtesting-optuna-mt5-stack/
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├── README.md ← 本文件，项目入口
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├── PROJECT_GUIDE.md ← 项目实例说明（架构+坑+使用+扩展，10 节）
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├── CLAUDE.md ← 给 AI 助手的分阶段搭装 playbook
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├── requirements.txt ← Python 依赖清单
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├── .gitignore ← data/ + .env 忽略；studies/*.db + reports/*.html 入库
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├── 01-stack-and-install.md ← 知识库 §1：技术栈 + 每个系统的安装命令
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├── 02-architecture.md ← 知识库 §2：单向依赖分层 + 数据流
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├── 03-engine-design.md ← 知识库 §3：bar-by-bar engine + intra-bar 4-sub-tick
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├── 04-isolation-rules.md ← 知识库 §4：8 条隔离铁律
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├── 05-config-and-inputs.md ← 知识库 §5：4 个声明输入源
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├── 06-optimization-and-robustness.md ← 知识库 §6：Optuna objective + 反过拟合
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├── 07-mt5-bridge.md ← 知识库 §7：编译 EA / .set / .ini / 解析报告
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├── 08-workflow-cycle.md ← 知识库 §8：8 步可重复循环
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│
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├── GoldScalperPro.mq5 ← EA 源码（MQL5）
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├── GoldScalperPro.ex5 ← EA 编译产物
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│
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├── shared/ ← 9 个单向依赖层（低调高、高不知低）
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│ ├── core/ ← engine（冻结）+ metrics
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│ ├── data/ ← Parquet loaders + MT5 HTML parser
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│ ├── gates/ ← 入场过滤 mask（regime / 时段 / exhaustion）
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│ ├── indicators/ ← 纯函数：RSI / ATR / EMA / SMA
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│ ├── instruments/ ← per-symbol config（tick_value / spread / swap）
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│ ├── mt5_pipeline/ ← .set / .ini / compile / runner / compare
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│ ├── optimizer/ ← objective / search_space / diverse top-N selector
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│ ├── robustness/ ← 反过拟合分析（只读 over results）
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│ ├── wizard/ ← 运行时 Q&A → wizard-answers.yaml
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│ └── config.py ← .env 加载（含 plain fallback）
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│
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├── strategies/
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│ └── gold_scalper_pro/ ← glue：data → signals → stops → engine → metrics
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│ ├── instruments.py ← XAUUSD_REAL config 对象
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│ ├── params.py
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│ ├── scalper_engine.py ← ScalperEngine（engine.run 的 wrapper）
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│ ├── search_space.py ← 19 个可调参数 + 13 个冻结基线 + 约束
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│ ├── set_mappings.py ← Python 参数名 ↔ MQL5 input 名映射
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│ ├── signals.py ← build_signals（EMA cross + RSI + ATR）
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│ └── wizard_questions.py
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│
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├── scripts/ ← 一次性可执行脚本（按用途分组见 §5）
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│ ├── optimize.py ← Phase 6 主入口（smoke / full）
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│ ├── reeval_finalist_forward.py ← finalist 参数 + warmup 修复版重跑
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│ ├── build_optuna_dashboard.py ← 中文 plotly 交互式 HTML
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│ ├── build_feature_datasets.py ← ML 特征 parquet
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│ ├── build_registry_entry.py ← 自动生成 registry markdown（命令驱动，禁手写）
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│ ├── walk_forward.py
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||
│ ├── prepare_mt5_verify.py ← 生成 .set / .ini 给 MT5 tester
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│ ├── verify_mt5.py
|
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│ ├── compare_finalist.py ← Python vs MT5 差距表
|
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│ ├── diag_*.py ← 9 个诊断脚本（ATR / 时区 / 引擎 trace / 信号）
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│ └── download_xauusd_*.py ← 历史 M5 / M1 数据下载
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│
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├── studies/ ← Optuna 研究产物（committed）
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│ ├── optuna/ ← SQLite DB + 运行日志（resumable）
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│ │ ├── gold_scalper_pro_is2025.db
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│ │ ├── gold_scalper_pro_is2025.db.before-warmup-fix.bak ← 旧 study 备份
|
||
│ │ └── gold_scalper_pro_is2025.log
|
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│ ├── finalists/ ← 3 个 finalist 的 IS/OOS 指标 JSON
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│ │ └── gold_scalper_pro_is2025-2026.json
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│ └── features/ ← ML 特征数据集（parquet + csv 副本）
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│ ├── trade_features_*.parquet ← trade-level 35 列
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│ └── trial_features_*.parquet ← trial-level 聚合
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│
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├── reports/ ← MT5 + dashboard HTML（committed）
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│ ├── IS-ReportTester-52845377.html
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│ ├── OOS-ReportTester-52845377.html
|
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│ └── optuna_dashboard_gold_scalper_pro_is2025.html
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||
│
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├── registry/ ← 已批准 finalist（append-only，真相源）
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│ ├── gold_scalper_pro_xauusd_*_f1_t491.md ← finalist #1（trial #491）
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||
│ ├── gold_scalper_pro_xauusd_*_f2_t297.md ← finalist #2（trial #297）
|
||
│ └── gold_scalper_pro_xauusd_*_f3_t492.md ← finalist #3（trial #492）
|
||
│
|
||
└── data/ ← gitignored，历史 parquet（接手后需重下）
|
||
├── XAUUSD_M5_2024-06-26_2026-06-26.parquet
|
||
└── XAUUSD_M1_2024-06-26_2026-06-26.parquet
|
||
```
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## 4. 核心数据流（一个 iteration 的闭环）
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```
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┌──────────────────────────────────────────────────────┐
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│ scripts/optimize.py │
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│ load_m5() ─► slice_window(IS_START, IS_END) │
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||
│ load_m1() ─► slice_window(IS_START, IS_END) │
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||
│ full_m5 ───────────────────┐ (warmup, signals_full_bars)│
|
||
│ ▼ │
|
||
│ ObjectiveConfig(bars_is, m1_is, signals_full_bars=full_m5)│
|
||
│ │ │
|
||
│ ▼ │
|
||
│ build_objective(cfg) ─► trial loop │
|
||
│ │ │
|
||
│ ▼ │
|
||
│ build_signals(full_m5) ─► slice to IS │
|
||
│ engine_kwargs_from_params(params) │
|
||
│ ScalperEngine.run(bars, signals, sl, tp, m1_bars) │
|
||
│ │ │
|
||
│ ▼ │
|
||
│ compute_metrics + Constraints gate │
|
||
│ study.optimize() ─► trials 0..499 │
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||
└──────────────────────────────────────────────────────┘
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||
│
|
||
▼
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||
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
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||
│ select_diverse_topn(study, n=3) │
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||
│ └─► 3 个 diverse finalist（greedy max-distance） │
|
||
└──────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
▼
|
||
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ scripts/reeval_finalist_forward.py │
|
||
│ 用 finalist params 重跑 Python（warmup 修复版） │
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│ ─► studies/finalists/gold_scalper_pro_is2025-2026.json│
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||
└──────────────────────────────────────────────────────┘
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||
│
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||
▼
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┌──────────────────────────────────────────────────────┐
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│ MT5 Strategy Tester（手动） │
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│ prepare_mt5_verify.py 生成 .set + .ini │
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│ Forward mode: IS=2025, OOS=2026 H1 │
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│ 导 HTML 报告到 reports/ │
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└──────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
▼
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┌──────────────────────────────────────────────────────┐
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||
│ scripts/build_registry_entry.py │
|
||
│ finalist JSON + Optuna study + MT5 HTML │
|
||
│ ─► registry/gold_scalper_pro_xauusd_*_f{idx}.md │
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||
│ （9 节自文档化 markdown，含差距表） │
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||
└──────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 5. 常用脚本速查（按场景）
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| 场景 | 脚本 | 命令 |
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|------|------|------|
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| **跑 Optuna 搜索** | `optimize.py` | `--smoke`（30 trials，<2 分钟） / `--trials 500`（全量） |
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| **重跑 finalist** | `reeval_finalist_forward.py` | 用 finalist 参数在 IS+OOS 重跑 Python，落 JSON |
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||
| **走前验证（forward）** | `walk_forward.py` | finalist 在 OOS 窗口独立验证 |
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| **生成 dashboard** | `build_optuna_dashboard.py` | 中文 plotly HTML（5 主图 + 18 单参数 + 15 等高线） |
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| **生成 ML 特征** | `build_feature_datasets.py` | trade-level 35 列 + trial-level parquet |
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| **生成 registry** | `build_registry_entry.py` | 命令驱动生成 finalist 条目（**禁手写**） |
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||
| **准备 MT5 验证** | `prepare_mt5_verify.py` | 生成 `.set` + `.ini`，复制到 MT5 tester profiles |
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| **比对 finalist** | `compare_finalist.py` | Python vs MT5 差距表 |
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| **诊断（9 个）** | `diag_*.py` | ATR / 时区 / 引擎 trace / 信号触发 / 仓位 mismatch 等 |
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| **查 study** | `inspect_study.py` | 打印 trials / best params |
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| **查 MT5 报告** | `inspect_report.py` / `diag_mt5_summary.py` / `diag_mt5_trades.py` | 解析 HTML |
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| **下历史数据** | `download_xauusd_history.py`（M5）/ `download_xauusd_m1.py`（M1） | 必须 MT5 终端已登录 |
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| **查 symbol 规格** | `query_xauusd_spec.py` | tick_value / contract_size / lot_step |
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## 6. 当前项目状态
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### 6.1 已完成的 Phase
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| Phase | 内容 | 状态 |
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|-------|------|------|
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| 0–1 | 设备 profile + Python 栈安装 | ✅ |
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| 2 | 仓库骨架（shared/ 9 子包 + strategies/） | ✅ |
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| 3 | MT5 连接（分步 initialize+login）+ EA 资产导入 | ✅ |
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| 4 | ScalperEngine + M1 tick-level 模拟路径 | ✅ |
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| 5 | XAUUSD_REAL instrument + GoldScalperPro search space | ✅ |
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| 6 | Optuna 500-trial 搜索 + 3 diverse finalist | ✅ |
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| 7 | MT5 forward mode IS/OOS 验证（旧 finalist）+ 差距根因 | ✅ |
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| 8 | APPROVAL + PROMOTE（registry 第一条） | ✅ |
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| — | Optuna warmup bug 修复（2026-06-26 重跑） | ✅ |
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### 6.2 当前 finalist（warmup 修复后，2026-06-27 重跑）
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来自 [studies/finalists/gold_scalper_pro_is2025-2026.json](studies/finalists/gold_scalper_pro_is2025-2026.json)：
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| # | trial | score | IS net | OOS net | registry |
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|---|-------|------:|-------:|--------:|----------|
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| 1 | #491 | 186,075 | $263,527 | $10,632 | [f1_t491.md](registry/gold_scalper_pro_xauusd_2025-01-01_2026-06-26_f1_t491.md) |
|
||
| 2 | #297 | 68,772 | $94,197 | $11,153 | [f2_t297.md](registry/gold_scalper_pro_xauusd_2025-01-01_2026-06-26_f2_t297.md) |
|
||
| 3 | #492 | 129,575 | $165,740 | $6,969 | [f3_t492.md](registry/gold_scalper_pro_xauusd_2025-01-01_2026-06-26_f3_t492.md) |
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||
> 这三个 finalist **尚未通过 MT5 验证**——registry 条目标记为
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> "已记录（无 MT5 验证 — 待 Phase 7 MT5 验证）"。需要先在 MT5 Strategy Tester
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||
> 跑出 IS+OOS HTML 报告，再用 `build_registry_entry.py --mt5-is-html ... --mt5-oos-html ...`
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||
> 补齐 MT5 部分和差距表。
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## 7. 接手者必读（续做指南）
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### 7.1 三条铁律（违反任一条等于把项目搞烂）
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1. **trailing/BE EA 必须传 `m1_bars=` 给 `engine.run()`**——否则 net profit
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会有 −40% 到 −50% 的隐藏 gap。这不是噪声，是 bug。详见
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||
[03-engine-design.md §7](03-engine-design.md)。
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||
2. **`ObjectiveConfig` 必须传 `signals_full_bars=full_m5`**——否则 EMA/RSI/ATR
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||
在 IS_START 才开始预热，首笔交易会比 MT5 晚 14 小时，整个 finalist 集合都
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是错的。详见 [scripts/optimize.py](scripts/optimize.py) 的
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||
`make_objective_config()` docstring。
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||
3. **Engine 一旦验证就冻结，要试新想法就 fork**——直接改 validated engine
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可能让所有已信任的数字都失效。Fork + default-OFF 实验 hook + 证明
|
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fork-with-change-off == 原版 1:1 + 再 A/B。详见
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[04-isolation-rules.md Rule 2](04-isolation-rules.md)。
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### 7.2 已知坑（接手时大概率还会遇到）
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| 坑 | 症状 | 修复 |
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|----|------|------|
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| MT5 连接 IPC 超时（-10005） | `mt5.initialize()` 直接传所有参数 | **分步**：先 `mt5.initialize(path=...)`，再 `mt5.login(login, password, server)` |
|
||
| 终端路径反斜杠 | IPC 超时 / 连不上 | 路径必须用**正斜杠** `/`，不是 `\` |
|
||
| MT5 进程残留 | 新连接失败 | 任务管理器清掉所有 `terminal64.exe` 进程后重试 |
|
||
| `.set` 文件加载失败 | MT5 tester 找不到参数 | 文件必须以 **BOM 开头**（`write_set_file` 已处理） |
|
||
| Plotly 图表看不见 | HTML 渲染 0 高度 | `fig.update_layout(height=<像素>)` + CDN + 单列 flex（见 `build_optuna_dashboard.py`） |
|
||
| 参数切片图标签重叠 | 5400px 宽复合图挤一起 | 拆成每参数独立 900×420 小图（`render_slice_grid`） |
|
||
| Optuna warmup bug | IS 起点附近 14h 没信号 | `signals_full_bars` 字段，详见 §7.1 第 2 条 |
|
||
|
||
### 7.3 急需做的下一步（按优先级）
|
||
|
||
1. **跑 MT5 验证新 finalist #1（trial #491）** —— 用
|
||
`scripts/prepare_mt5_verify.py` 生成 `.set` + `.ini`，在 MT5 Strategy Tester
|
||
forward mode 跑 IS=2025 + OOS=2026 H1，导 HTML 到 `reports/`，然后用
|
||
`build_registry_entry.py --mt5-is-html ... --mt5-oos-html ...` 补齐 registry。
|
||
|
||
2. **重新诊断 ATR 数据差异** —— 旧的 `diag_atr_check.py` / `diag_mt5_trades.py`
|
||
是针对 trial #324 的，新 finalist 需重跑。
|
||
|
||
3. **实现自动化 MT5 pipeline** —— `shared/mt5_pipeline/runner.py` 现在只是骨架，
|
||
把"打开 tester → 等跑完 → 拷 HTML"自动化掉。
|
||
|
||
4. **补全 robustness 层** —— `shared/robustness/layers.py` 只有
|
||
`stability_region`，缺 doc 06 §5 描述的其它层（parameter stability、
|
||
monte-carlo perturbation、walk-forward aggregate）。
|
||
|
||
5. **MT5 数据对齐** —— Python parquet M5 OHLC 与 MT5 tester 内部 history 在
|
||
IS 起点附近有微差，复利下被指数放大。需要决定是接受差距（旧 finalist
|
||
#324 已接受）还是修对齐。
|
||
|
||
### 7.4 不要做的事
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||
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||
- **不要手写 registry 条目**——必须用 `scripts/build_registry_entry.py` 生成。
|
||
脚本会从 finalist JSON + Optuna study + MT5 HTML 三源自动提取，包含
|
||
9 节内容（标识 / 参数表含百分位 / 三个 finalist 对比 / Python 指标 /
|
||
MT5 指标 / 差距分析 / 搜索统计 / 复现命令 / 已知限制）。
|
||
|
||
- **不要编辑已批准的 registry 条目**——append-only。新发现是新条目，
|
||
旧条目就算被超越也保留（负面结果也是数据）。
|
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||
- **不要在 `engine.run()` 里加策略逻辑**——engine 只决定"价格是否触到
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止损"，**从不决定止损放在哪**。换策略改 caller 和数组，engine 不动。
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- **不要在 `mt5.initialize()` 里塞所有参数**——分步连接，详见 §7.2 第 1 条。
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- **不要给单个 strategy import 另一个 strategy**——copy，不要 import。
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iteration 各自拥有 snapshot，几个月前的 iteration 仍要能跑。
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### 7.5 改动约定
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- 改了 engine / objective / search space → 跑 `--smoke` 先验证全链路通
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- 改了 finalist 挑选逻辑 → 重跑 `reeval_finalist_forward.py` + 重生 dashboard
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- 改了 MT5 报告解析 → 用 `diag_mt5_summary.py` 对比新旧解析结果
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- commit 时分小步、写清楚 why（不只是 what），git log 就是项目文档的一部分
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## 8. 文档地图
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| 你想做的事 | 读这个 |
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| 跑一遍流程 | 本文件 §2 + §5 |
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| 理解架构为什么这样搭 | [PROJECT_GUIDE.md §1](PROJECT_GUIDE.md) + [02-architecture.md](02-architecture.md) |
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| 看具体踩过的坑 | [PROJECT_GUIDE.md §5](PROJECT_GUIDE.md) + 本文件 §7.2 |
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| 写新策略 | [02-architecture.md §4](02-architecture.md) + [08-workflow-cycle.md](08-workflow-cycle.md) |
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| 改 engine | [03-engine-design.md](03-engine-design.md) + [04-isolation-rules.md Rule 2](04-isolation-rules.md) |
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| 改 Optuna objective | [06-optimization-and-robustness.md](06-optimization-and-robustness.md) + [shared/optimizer/objective.py](shared/optimizer/objective.py) |
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| 接 MT5 | [07-mt5-bridge.md](07-mt5-bridge.md) + [shared/mt5_pipeline/](shared/mt5_pipeline/) |
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| 看 finalist 参数 | [studies/finalists/gold_scalper_pro_is2025-2026.json](studies/finalists/gold_scalper_pro_is2025-2026.json) + [registry/](registry/) |
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| 看 Optuna trials | `python scripts/inspect_study.py` 或直接打开 `studies/optuna/gold_scalper_pro_is2025.db` |
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## 9. License & Disclaimer
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个人研究项目，不构成投资建议。EA 源码 `GoldScalperPro.mq5` 属于其原作者；
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本项目仅用于参数优化方法论研究，不重新分发 EA 本体。
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