zhutoutoutousan
605faf5310
Add cluster audit pipeline, united EA updates, brochure generators, and publication hygiene (gitignore, MT5 path desensitization, pre-upload scan). Remove tracked reports, models, and binary artifacts from the repo. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# SimpleEMA — 练手实验室
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双 EMA 金叉/死叉策略，默认货币对 **EURUSD H1**（流动性好、点差低，适合入门优化）。
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## 策略逻辑
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| 项目 | 规则 |
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| 入场 | 快 EMA 上穿/下穿慢 EMA（收盘 K 确认） |
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| 出场 | 反向交叉 / ATR 或固定 SL·TP / 最大持仓 K 线数 / 可选 trailing |
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| 过滤 | 最大点差、最小 EMA 间距 |
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## 文件
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| 文件 | 用途 |
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| `main.mq5` | MT5 EA（Strategy Tester / 实盘） |
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| `SimpleEMA_EURUSD.set` | 默认参数 |
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| `SimpleEMA_Genetic_Optimization.set` | 遗传优化范围 |
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| `run_mt5_tester.py` | **调 MT5 原生 Strategy Tester**（你要的实时回测） |
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| `run_backtest.py` | Python 快速回测（MT5 拉历史 K 线） |
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| `run_optimize.py` | Python 随机搜索优化 |
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| `trades.csv` | 逐单复盘（Python 回测产出） |
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## 1. MT5 原生回测（推荐）
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先确保 MT5 已登录，EURUSD H1 历史数据已下载。
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```powershell
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cd lab\EAs\SimpleEMA
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# 单次回测（自动编译 EA → 启动 Strategy Tester → 生成 HTML 报告）
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python run_mt5_tester.py backtest
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# 可视化模式：看 K 线一根根跑（实时感最强）
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python run_mt5_tester.py backtest --visual
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# 遗传优化（Optimization=2，用 SimpleEMA_Genetic_Optimization.set）
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python run_mt5_tester.py optimize
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```
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回测完成后：
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- HTML 报告路径会打印在终端（通常在 `%APPDATA%\MetaQuotes\Terminal\...\SimpleEMA_EURUSD_backtest.htm`）
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- 在 MT5 **结果 → 报告** 里可逐单查看开平仓、滑点、盈亏
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- 优化结果在 **Optimization Results** 标签页，右键可 **Set as Input**
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## 2. Python 快速迭代（改逻辑 → 立刻看 trades.csv）
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```powershell
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python run_backtest.py
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python run_backtest.py --start 2024-01-01 --fast 10 --slow 30
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```
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产出：`trades.csv`（每单 side / 开平时间 / 价格 / profit / exit_reason）、`report.png`。
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## 4. 多品种组合（20 品种）
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### 分品种调参 + 组合（推荐）
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```powershell
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# 每个品种独立随机搜索，自动剔除 net<=0 / PF<1 的品种，再跑组合回测
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python run_optimize_portfolio.py --trials 350
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# 仅用已有 portfolio_params.json 重跑组合
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python run_optimize_portfolio.py --skip-opt
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# 验证组合
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python run_portfolio_v5.py
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```
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产出：`portfolio_params.json`（每品种最优参数 + enabled 标记）、`portfolio_opt_trials/*.csv`、`best_run/portfolio_trades.csv`
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### 统一参数（对比用）
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```powershell
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python run_portfolio_v5.py --shared-params best_params.json
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```
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| 文件 | 用途 |
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| `portfolio_symbols.json` | 20 品种列表 + 各品种最大点差 |
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| `portfolio_curated.json` | 全扫描后 net>0 的子集 |
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| `run_portfolio_v5.py` | 组合回测，产出 `portfolio_report.json` |
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| `main_portfolio.mq5` | MT5 多品种 EA（挂任意图表，监控 SymbolList 内全部品种） |
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MT5 组合 EA：
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```powershell
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python run_mt5_tester.py backtest --ea main_portfolio.mq5 --period M15 --from 2020.01.01 --to 2026.01.01
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```
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## 3. Python 随机搜索优化
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```powershell
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python run_optimize.py --trials 500
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```
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产出：`optimize_trials.csv`、`best_params.json`、`best_run/trades.csv`。
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把 `best_params.json` 里的值填回 `.set` 或 `main.mq5` input，再用 `run_mt5_tester.py optimize` 做 MT5 遗传精调。
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## 5. MT5 回测（唯一准绳）
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**2598 笔是 Python 组合模拟；`SimpleEMA_report.pdf` 只是单品种 EURUSD（~115 笔）。**
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组合请以 MT5 为准：
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```powershell
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# 12 个启用品种各跑一遍 MT5 Strategy Tester（每品种独立 .set）
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python run_mt5_portfolio.py --from 2020.01.01 --to 2026.01.01
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# 从 MT5 HTML 报告汇总生成正式报告
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python generate_mt5_portfolio_report.py
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```
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产出：
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- `best_run/mt5_results.json` — MT5 汇总（交易数、净利）
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- `best_run/mt5_reports/*.htm` — 各品种 MT5 原生报告（逐单复盘）
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- `best_run/MT5_PORTFOLIO_REPORT.md` — 组合说明
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- `best_run/SimpleEMA_report.png` — 由 MT5 数据生成的组合图
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Python `portfolio_trades.csv` / `run_portfolio_v5.py` 仅用于快速迭代参数，**不作最终成绩**。
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```
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改 main.mq5 逻辑
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↓
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python run_backtest.py ← 秒级验证 + trades.csv 逐单复盘
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↓
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python run_optimize.py ← 粗搜参数空间
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↓
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python run_mt5_tester.py optimize ← MT5 遗传优化确认
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↓
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python run_mt5_tester.py backtest --visual ← 目视检查
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```
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## 手动在 MT5 里操作
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1. 把 `main.mq5` 复制到 `MQL5/Experts/` 或用 MetaEditor 打开编译
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2. Strategy Tester：Expert = `SimpleEMA`，Symbol = `EURUSD`，Period = `H1`
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3. Inputs → Load → `SimpleEMA_EURUSD.set`
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4. 优化时 Load → `SimpleEMA_Genetic_Optimization.set`，Optimization = **Genetic**
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