ملخص قابل للتنفيذ
الرمز: XAUUSD. الهدف: Intraday rule-based bot with research filters. المنصة: تنفيذ هجين MQL5/Python. الوسيط المفترض: MT5 ECN/STP broker with EA, scalping, VPS, and hedging support.
- حساب تعليمي: 5000
- مخاطرة الصفقة: 0.5%
- حد الخسارة اليومي: 3%
- حد السبريد/الانزلاق: 25 / 5
ملاءمة السوق والرمز
الأسواق: Gold / XAUUSD. يجب مطابقة السبريد والعمولة والسيولة ومواصفات الرمز قبل أي اختبار.
- اقرأ SYMBOL_TRADE_STOPS_LEVEL وSYMBOL_VOLUME_MIN وSYMBOL_VOLUME_STEP قبل إرسال الأوامر.
- ارفض الرمز إذا تغير اللاحق أو لم تتوفر مواصفات الوسيط.
الأطر والجلسات
الأطر: M5 execution, H1 context. الجلسات: London session, New York overlap.
مدخلات البيانات المطلوبة
اجمع وسجل: OHLCV candles, Spread and commission, Economic calendar. أي مصدر غير متاح يجب أن يملك بديلا قاعديا.
- احفظ آخر وقت تحديث لكل مصدر بيانات.
- أي بيانات مفقودة أو قديمة تتحول إلى سبب منع تداول.
حزمة المؤشرات من البسيط إلى المتقدم
المؤشرات والخصائص المختارة: مؤشر ATR, بولنجر باند, متوسط السعر المرجح بالحجم VWAP, مؤشر ADX. يجب تحديد معاملات كل مؤشر وإطاره، وهل يستخدم كإشارة أو تأكيد أو فلتر منع تداول.
- ابدأ بمؤشرات بسيطة قابلة للشرح قبل إضافة خصائص إحصائية أو ML.
- إذا تكرر دور مؤشرين، اختر الأبسط أو وثق سبب الجمع بينهما.
- أي مؤشر متقدم يحتاج اختبار حساسية معاملات وفشل واضح.
Entry model
استخدم أنواع الدخول: دخول بعد إغلاق الاختراق, دخول إعادة اختبار. لا يدخل الروبوت إلا بعد اكتمال الإشارة والتأكيد وفلاتر عدم التداول.
- منع تكرار الدخول على نفس الشمعة أو نفس منطقة الإشارة.
- سجل سعر الإشارة وسعر التنفيذ والانزلاق المحقق.
Confirmation model
التأكيدات: فلتر التقلب, تأكيد إغلاق الشمعة, فلتر السبريد. لا تستخدم كثرة التأكيدات كبديل لاختبار المتانة.
No-trade filters
امنع التداول عند: High-impact news window, Abnormal spread, Low liquidity session.
Risk model
طبقة المخاطرة مستقلة عن الإشارة: حد خسارة يومي, أقصى صفقات مفتوحة, مفتاح إيقاف. يمكنها رفض الصفقة حتى لو كانت الإشارة قوية.
- لا تتجاوز مخاطرة الصفقة 0.5% ولا الخسارة اليومية 3%.
- إذا فشل حساب حجم اللوت أو الهامش، ارفض الصفقة بدلا من استخدام قيمة افتراضية خطرة.
Position sizing
الحجم: Fixed fractional risk, Stop-distance sizing. يجب تحديد حد أقصى للعقد والتعرض.
Trade management
إدارة الصفقة المفتوحة: جني ربح جزئي, وقف تعادل, وقف ATR متحرك. لا تخلطها مع أسباب الخروج أو حدود المخاطرة.
Exit model
الخروج المخطط: خروج حسب التقلب, خروج ضعف الزخم, خروج إغلاق الجلسة. الخروج يصف اكتمال الفكرة أو إبطالها، بينما المخاطرة توقف الخطر غير المقبول.
Scaling model
التعزيز/الشبكة/التحوط: No scaling by default. كل وحدة تحتاج حد أقصى وتعطيل عند الأخبار أو السبريد العالي.
خطة الاختبار
نفذ: تقسيم خارج العينة, اختبار واك-فوروارد, ضغط مونت كارلو, محاكاة السبريد/الانزلاق/الرسوم. لا تنتقل للحساب الحقيقي بدون اختبار ديمو أمامي وسجل افتراضات كامل.
Optimization and out-of-sample plan
ابحث عن مناطق معاملات مستقرة، لا أفضل رقم واحد. افصل داخل العينة وخارجها، ثم استخدم walk-forward ومونت كارلو.
Broker/execution assumptions
افتراضات التنفيذ: VPS latency assumption, Broker stop/freeze level check, Fill policy handling. وثق اختلاف الاختبار عن التنفيذ الحي.
- ارفض الدخول إذا تجاوز السبريد 25 أو الانزلاق المتوقع 5.
- تعامل مع retcodes وفشل تعديل الوقف كحالات مسجلة وليست أخطاء صامتة.
اقتراحات توافق ذكية
هذه اقتراحات، وليست أوامر إجبارية. استخدمها لتقوية الخطة أو لتوثيق سبب عدم استخدامها.
- اختراق: انضغاط تقلب + فلتر جلسة + تأكيد إعادة اختبار + وقف ATR.
- AI: استخدمه كدرجة جودة فقط مع حد ثقة وfallback قاعدي.
إصلاحات مطلوبة قبل الكود
أي عنصر هنا يجب حله أو توثيق قبوله كبحث فقط قبل طلب توليد كود.
- حدد الخصائص والهدف وحد الثقة ونافذة التدريب وخطة fallback قاعدية عند انخفاض الثقة.
Failure modes
أهم الفشل: تغير النظام، بيانات ناقصة، سبريد مرتفع، انزلاق أخبار، ارتباط زائد، إفراط في التحسين، وثقة AI منخفضة.
LLM and AI layer
وحدات AI: تقييم الإشارة بالتعلم الآلي. LLM يشرح ويلخص ويراجع، وML يصنف أو يقيم. التنفيذ يجب أن يبقى قاعديا ومقيدا بالمخاطرة.
مكتبة أفكار Python للنظام الكامل
وحدات Python المختارة: دفتر بحث pandas, اختبار vectorbt متجهي, جسر Python مع MetaTrader5, حاضنة تحقق walk-forward. استخدمها لبناء بحث، اختبار، تحقق، سجل تداول، ومراقبة قبل أي تنفيذ حقيقي.
- افصل التدريب/البحث عن التنفيذ، واجعل التنفيذ خلف paper/demo adapter أولا.
- سجل كل خاصية وقرار ورفض أمر حتى يمكن مراجعة الاستراتيجية لاحقا.
MQL5 implementation notes
لتنفيذ MQL5 افصل SignalEngine وEntryEngine وRiskEngine وExitEngine وExecutionEngine. استخدم input parameters، وافحص CTrade return codes، وسجل أسباب الرفض، واستخدم OnTester للمعايير المخصصة.
Python-first implementation
لتنفيذ Python ابن طبقة بحث وتحقيق باستخدام: دفتر بحث pandas, اختبار vectorbt متجهي, جسر Python مع MetaTrader5, حاضنة تحقق walk-forward. افصل التدريب عن التنفيذ، سجل الخصائص والتنبؤات، ثم اربط API أو MT5 Python فقط بعد نجاح الديمو.
Prompt تنفيذ الـ IDE
اعمل كـ IDE agent لبناء نظام تداول آلي كامل من خطة "Custom Auto Trading Strategy".
ابدأ بملف README يشرح الفرضية، المكونات، البيانات، المخاطر، والاختبارات. ثم أنشئ طبقات: data, features, signals, regime, risk, sizing, execution, backtest, validation, journal, monitoring.
نفذ أولا البحث والاختبار بدون أوامر حقيقية. بعد نجاح التحقق، أضف paper/demo adapter. لا تضف live adapter إلا خلف feature flag مع kill switch.
المكتبات المقترحة: دفتر بحث pandas, اختبار vectorbt متجهي, جسر Python مع MetaTrader5, حاضنة تحقق walk-forward. المؤشرات المقترحة: مؤشر ATR, بولنجر باند, متوسط السعر المرجح بالحجم VWAP, مؤشر ADX. لا تستخدم أي مكتبة لا تحتاجها الخطة.
أخرج في النهاية: خطة ملفات، كود، اختبارات، أوامر تشغيل، تقرير تحقق، وقائمة مخاطر متبقية.
Prompt التحقق قبل التنفيذ
تحقق من خطة "Custom Auto Trading Strategy" قبل أي تنفيذ حقيقي.
راجع البيانات المطلوبة: OHLCV candles, Spread and commission, Economic calendar. راجع المؤشرات: مؤشر ATR, بولنجر باند, متوسط السعر المرجح بالحجم VWAP, مؤشر ADX. راجع Python: دفتر بحث pandas, اختبار vectorbt متجهي, جسر Python مع MetaTrader5, حاضنة تحقق walk-forward.
اطلب من الـ IDE إنشاء اختبارات: data leakage، lookahead bias، تكرار الإشارة، حجم اللوت، مستويات الوقف/التجميد، الانزلاق، السبريد، العمولة، حدود الخسارة، وسجل أسباب الرفض.
نفذ backtest داخل العينة، خارج العينة، walk-forward، Monte Carlo، وحساسية معاملات. ارفض الاستراتيجية إذا كانت تعمل فقط على معامل واحد أو تفشل في الديمو.
لا تعتبر ML/LLM أو التنفيذ عبر Python صالحا إلا إذا كان fallback القاعدي موجودا وسجل الثقة والخصائص محفوظا.
Prompt مراجعة الصحة والمنطق
راجع كود "Custom Auto Trading Strategy" كمراجع صارم. ابحث عن أخطاء قد تسبب تداول خاطئ أو نتائج اختبار مزيفة.
افحص: lookahead bias، استخدام الشمعة الحالية قبل الإغلاق، اختلاف توقيت السيرفر والجلسات، إعادة حساب المؤشرات، تكرار الأوامر، فشل retcodes، معالجة suffix، lot step، stop/freeze levels، وفشل البيانات.
تأكد أن المخاطرة لا تتجاوز 0.5% لكل صفقة ولا 3% يوميا، وأن Kill switch وmax open trades يعملان قبل وبعد إرسال الأوامر.
تأكد أن أي ML/LLM advisory فقط، وأن وحدات Python التنفيذية لا تتجاوز فلاتر المخاطرة أو الديمو.
أعد تقريرا بقائمة أخطاء P0/P1/P2 وخطوات إصلاح واختبارات تثبت الإصلاح.
Final IDE prompt to code the strategy
ابن تنفيذ هجين MQL5/Python باسم "Custom Auto Trading Strategy" للرمز/الرموز: XAUUSD.
الأسواق: Gold / XAUUSD. الأطر: M5 execution, H1 context. الجلسات: London session, New York overlap.
الوسيط/الحساب: MT5 ECN/STP broker with EA, scalping, VPS, and hedging support. حجم الحساب التعليمي: 5000. مخاطرة الصفقة: 0.5%. حد الخسارة اليومي: 3%. حد السبريد: 25. حد الانزلاق: 5.
افصل الكود إلى SignalEngine وRegimeFilter وConfirmationEngine وNoTradeFilter وRiskEngine وSizingEngine وEntryEngine وTradeManager وExitEngine وExecutionEngine وLogger وBacktestHarness.
الإشارات: انضغاط التقلب, كسر هيكل السوق. المؤشرات: مؤشر ATR, بولنجر باند, متوسط السعر المرجح بالحجم VWAP, مؤشر ADX. التأكيدات: فلتر التقلب, تأكيد إغلاق الشمعة, فلتر السبريد. الدخول: دخول بعد إغلاق الاختراق, دخول إعادة اختبار. إدارة الصفقة: جني ربح جزئي, وقف تعادل, وقف ATR متحرك. الخروج: خروج حسب التقلب, خروج ضعف الزخم, خروج إغلاق الجلسة.
مكتبة Python المطلوبة: دفتر بحث pandas, اختبار vectorbt متجهي, جسر Python مع MetaTrader5, حاضنة تحقق walk-forward. ابق التنفيذ معطلا حتى تنجح طبقات البحث والتحقق والديمو.
فلاتر منع التداول: High-impact news window, Abnormal spread, Low liquidity session. المخاطرة: حد خسارة يومي, أقصى صفقات مفتوحة, مفتاح إيقاف. الحجم: Fixed fractional risk, Stop-distance sizing.
أضف اختبارات وحدات لكل محرك، backtest، out-of-sample، walk-forward، Monte Carlo، spread/slippage/fee simulation، وسجل أسباب قبول/رفض كل إشارة. لا تضف ادعاءات ربح.
ملاحظات إضافية: Keep execution deterministic. Use AI/ML only as advisory scoring or filtering until independently validated.