結合實時信息抓取、MT4行情數據、基本面分析的外匯交易策略框架，旨在通過多維度數據融合提升交易決策質量：行不行不知道先試試，理論是對的，只要基本面方向沒錯

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策略名稱：Tri-Sync 外匯交易系統

核心理念

「基本面定方向 + 技術面找點位 + 實時事件過濾」

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一、數據源整合

1. 基本面數據流

   • 抓取目標
     • 央行聲明（Fed/ECB/BOJ官網）
     • 經濟日歷（非農、CPI、利率決議）
     • 地緣政治事件（Reuters/Bloomberg關鍵詞監測）
     • 社交媒體情緒（Twitter高頻經濟話題）
   • 處理方式
     • NLP情感分析（利好/利空量化評分）
     • 重大事件時間戳標記

2. MT4技術數據流

   • 實時價格（Tick級數據）
   • 技術指標組合：
     • 趨勢類：EMA200 + ADX(14)
     • 動量類：MACD(12,26,9) + Stochastic(5,3,3)
     • 波動率：ATR(14)動態止損

3. 突發事件監測

   • 使用Webhook監聽突發新聞
   • Telegram/API警報系統

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二、策略邏輯樹

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三、具體執行規則

? 開倉條件（以EUR/USD為例）

1. 基本面層

   • 歐洲CPI同比＞5% + Fed會議紀要鴿派 → 看漲EUR
   • 德國工廠訂單連續3月下降 + 美國非農超預期 → 看跌EUR

2. 技術面層

   • 多頭：價格連續2日收于EMA200上方 + MACD柱狀線擴大
   • 空頭：ADX突破30且-DI＞+DI + 形成看跌吞沒形態

3. 風控層

   • 單筆風險≤2%賬戶凈值
   • 止損：前低/前高 ± 1.5倍ATR
   • 止盈：風險回報比≥1:3

? 平倉規則

• 技術破位：價格反向突破EMA200
• 基本面逆轉：央行意外政策轉向
• 時間衰減：持倉超過5個交易日強制再評估

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四、技術實現路徑

1. 數據抓取端

   # 示例：新聞情感分析
   from transformers import pipeline
   classifier = pipeline("text-classification", model="ProsusAI/finbert")news_text = "Fed announces 50bps rate hike amid inflation concerns"
   sentiment = classifier(news_text)[0]['label']  # 輸出: POSITIVE/NEGATIVE
   

2. MT4 EA集成

   // 趨勢強度判斷
   double adx = iADX(Symbol(),PERIOD_H1,14,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,0);
   if(adx > 25 && Close[0] > iMA(NULL,0,200,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,0)){SendNotification("Bullish trend confirmed");
   }
   

3. 實時風控模塊

   # 突發新聞響應
   def emergency_close(symbol):mt5.Close(symbol)send_alert(f"強制平倉 {symbol} 因突發事件")
   

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五、回測優化重點

1. 測試2015-2023年主要央行政策周期
2. 極端行情壓力測試（如2020年3月美元荒）
3. 參數敏感性分析：EMA周期/ADX閾值

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六、重要的事情說三遍：風險提示 風險提示 風險提示

1. 避免過度依賴單一數據源（如社交媒體假新聞）
2. 高頻數據需使用VPS低延遲服務器
3. 每月更新NLP模型訓練語料

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先模擬再實盤。