rosemarycox5334-debug/AlphaMaster

解决的问题

AlphaMaster 是一个定量交易因子挖掘中心，能够从历史市场数据（Parquet 或 MT5 K线）中自动发现可解释的因子公式。它通过使用机器学习搜索预测市场走势的最有效数学公式，消除了手动试错创建交易策略的过程。

工作原理

该系统使用深度强化学习在特征和运算符空间中搜索最优公式。这些公式以标记序列形式表示，并通过自定义 StackVM 执行。工作流程分为三个主要阶段：

1. 训练：RL 代理搜索公式，并根据验证集表现选择最佳公式。
2. 回测：系统使用连续仓位大小逻辑（tanh(factor)）模拟交易，评估夏普比率和索提诺比率等绩效指标。
3. 实时分析：系统监控实时数据源（如 MT5 或 OKX），基于当前周期的收盘K线重新计算信号，以避免信号闪烁。

适用人群

希望自动化因子挖掘流程，并从历史训练过渡到实时信号生成与部署的量化交易员和开发者。

主要亮点

• 端到端流程：在单一 Web UI 中集成训练、回测和实时信号分析。
• 可解释公式：与“黑箱”模型不同，它搜索的是可由 StackVM 执行的显式数学公式。
• 一致的信号逻辑：在训练、回测和实时分析中使用相同的信号计算逻辑，防止前瞻偏差。
• 外部通知：支持 Feishu（Lark）Webhooks，在交易信号方向变化时发送警报。