rosemarycox5334-debug/AlphaMaster

解決的問題

AlphaMaster 是一個定量交易因子挖掘中心，能從歷史市場資料（Parquet 或 MT5 K線）中自動發現可解釋的因子公式。它利用機器學習搜尋預測市場走勢的最有效數學公式，消除手動試錯建立交易策略的過程。

工作原理

該系統使用深度強化學習在特徵與運算子空間中搜尋最佳公式。這些公式以標記序列形式表示，並透過自訂 StackVM 執行。工作流程分為三個主要階段：

1. 訓練：RL 代理搜尋公式，並根據驗證集表現選擇最佳公式。
2. 回測：系統使用連續倉位大小邏輯（tanh(factor)）模擬交易，評估夏普比率與索提諾比率等績效指標。
3. 即時分析：系統監控即時資料來源（如 MT5 或 OKX），根據當前週期的收盤K線重新計算信號，以避免信號閃爍。

適用對象

希望自動化因子挖掘流程，並從歷史訓練過渡到即時信號生成與部署的量化交易員與開發者。

主要亮點

• 端對端流程：在單一 Web UI 中整合訓練、回測與即時信號分析。
• 可解釋公式：與「黑箱」模型不同，它搜尋的是可由 StackVM 執行的顯式數學公式。
• 一致的信號邏輯：在訓練、回測與即時分析中使用相同的信號計算邏輯，防止前瞻偏差。
• 外部通知：支援 Feishu（Lark）Webhooks，在交易信號方向變動時發送警報。