ParaLand 🏔️

Robust Parameter Landscape Analysis for MT4 Strategy Optimization

ParaLand 是一個專為算法交易者設計的 Python 工具，旨在解決 MetaTrader 4 (MT4) 回測中常見的「過度擬合 (Overfitting)」問題。它透過視覺化熱力圖與穩健性算法，幫助開發者尋找參數的「高原 (Plateaus)」，而非孤立的「尖峰 (Peaks)」。

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🚀 核心功能 (Features)

• 穩健性視覺化 (Robustness Visualization):
  • 利用高斯模糊 (Gaussian Filter) 平滑回測數據，消除隨機噪點。
  • 直觀識別參數的「高原區域」，確保策略在參數微小變動下仍能保持獲利。
• 參數熱力圖 (Parameter Heatmap):
  • 支援任意兩個參數 (X, Y) 對應目標 (Z, 如 Profit) 的 2D 分析。
  • 使用紅綠色階 (RdYlGn) 直觀顯示虧損與盈利區域。
• 靈活數據支持:
  • 直接讀取 MT4 導出的 CSV 優化報告。

🛠️ 安裝與依賴 (Installation)

前置需求

• Python 3.8+

安裝依賴庫

pip install pandas matplotlib seaborn scipy numpy

📖 使用指南 (Usage)

1. 準備數據:

   • 在 MT4 Strategy Tester 完成優化 (Optimization)。
   • 在 "Optimization Results" 分頁右鍵 -> "Save to Report"，或複製到 Excel 並另存為 optimization_results.csv。
   • 確保 CSV 包含表頭 (Header)，例如 MA_Period, StopLoss, Profit。

2. 運行 ParaLand:

   • 將 optimization_results.csv 放入與 paraland.py 相同的目錄。
   • 執行腳本：

   python paraland.py

3. 自定義分析:

   • 打開 paraland.py，修改底部執行區塊以指定你要分析的參數：

   app = ParaLand('optimization_results.csv')
   # 分析 MA_Period 和 StopLoss 對 Profit 的影響
   app.plot_heatmap('MA_Period', 'StopLoss', target='Profit', robust_check=True)

🏗️ 項目架構 (Architecture)

class ParaLand

• __init__(filepath): 負責數據載入與基本的錯誤檢查。
• plot_heatmap(...): 核心視覺化引擎。包含 robust_check 邏輯，利用 scipy.ndimage.gaussian_filter 進行數據平滑。
• find_best_cluster(...): (Beta) 簡單的篩選邏輯，用於找出數值表現最好的參數組合。

🗺️ 開發路線圖 (Roadmap)

• V1.0: 基礎熱力圖與高斯平滑 (已完成)
• V1.1: 加入綜合評分指標 (Score = Profit / Drawdown)
• V1.2: 支援 Plotly 互動式圖表 (滑鼠懸停查看數值)
• V2.0: 自動化參數推薦算法 (Auto-Clustering)

🤝 貢獻 (Contributing)

歡迎提交 Pull Requests 或 Issues 來改進 ParaLand！

📄 License

MIT License