🤖 XAUUSD AI Trading Bot — Ichimoku Multi-Timeframe RL
RL (PPO) Trading Bot cho XAUUSD sử dụng chiến lược Ichimoku Cloud Break trên 4 timeframes đồng thời (M5/M15/H1/H4).
Inspired by MoonDev's DRL Trading Bot — nhưng Ichimoku là core, không phải generic indicators.
⚡ Install
pip install xauusd-ichi-rl
CLI Commands
# 1. Train RL bot (cần file CSV XAUUSD M1 trong thư mục hiện tại)
ichi-train --timesteps 500000 --sl 5.0 --tp 3.0
# 2. Rule-based backtest + grid search optimizer
ichi-backtest --mode optimize --year 2026 --month 01
# 3. Generate file MQL5 EA (output → mql5_output/)
ichi-gen-mql5
# ↑ Ra IchiMTF_RL_Strategy.mq5 — copy vào MT5 Experts/ là dùng được!
💡 Workflow:
ichi-train→ichi-backtest→ichi-gen-mql5→ Copy.mq5vào MetaTrader 5
🐍 Python API:
from xauusd_ichi import run_v2, generate_all result = run_v2(timesteps=500_000, sl=5.0, tp=3.0)
📊 Kết Quả Backtest — Jan 2026 (Out-of-Sample)
| Metric | Giá trị | Benchmark |
|---|---|---|
| Net Profit | +$724 (+7.12%) | MoonDev target: 5-7.5%/month |
| Profit Factor | 3.76 | Industry good: >1.5 |
| Win Rate | 86.7% | MoonDev: 58-62% |
| Max Drawdown | 0.12% | MoonDev: 8-12% |
| Total Trades | 406 | ~20/day |
| Consecutive Wins | 36 | |
| Training Time | 24 phút | 500k steps, 348 it/s |
⚠️ Disclaimer: Kết quả quá khứ không đảm bảo hiệu suất tương lai. Test chỉ trên 1 tháng, cần validate thêm.
🧠 Tư Duy & Điểm Khác Biệt
So với MoonDev (forbbiden403/tradingbot):
| MoonDev | Bot này | |
|---|---|---|
| Core Strategy | 63 generic indicators | Ichimoku Cloud Break (từ EA thực chiến) |
| Entry Logic | RL tự quyết 100% | RL + Ichimoku signal bias trong reward |
| SL/TP | RL tự học cắt lỗ | Built-in SL/TP (grid search optimized) |
| DCA | Không | DCA awareness (từ EA IchiDCA) |
| Speed | ~35 it/s | 348 it/s (pre-cached numpy arrays) |
| Features | 140+ | 128 (focused, less noise) |
Quá trình phát triển (3 iterations):
v1: RL + Ichimoku only (M5) → LỖ -4.95% ❌
└─ Insight: 50 features, 1 TF không đủ edge
v1.5: Rule-based Ichimoku + Grid Search → LỖ -$65 ❌
└─ Insight: Ichimoku đơn lẻ trên M5 = quá nhiều noise
v2: RL + Multi-TF (M5/M15/H1/H4) → LÃI +7.12% ✅
└─ Insight: Multi-TF confirmation + RL flexibility = edge
Key Insights:
- Ichimoku cần multi-TF: M5 quá noisy, cần H1/H4 confirm trend
- Built-in SL/TP > RL-learned SL/TP: RL mất quá nhiều steps để học risk management
- Numpy pre-cache: Tăng speed 10x (35 → 348 it/s) bằng cách bỏ pandas.iloc
- 128 features > 140+ features: Focused features (Ichimoku core) < noise reduction
🏗️ Kiến Trúc
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Multi-TF Feature Engine │
│ M1 Data → Resample → M5, M15, H1, H4 │
│ │
│ Per TF: Ichimoku│EMA│RSI│MACD│ATR│BB│ADX │
│ + Sessions + Price Returns │
│ ───────────────────────────────── │
│ → 128 features (forward-fill merge) │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
│
┌──────────────────▼──────────────────────────┐
│ Trading Environment (Gym) │
│ • Pre-cached numpy arrays (fast!) │
│ • Built-in SL=$5 / TP=$3 │
│ • Ichimoku-aware reward (Sharpe) │
│ • Cooldown 5 bars (anti-overtrading) │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
│
┌──────────────────▼──────────────────────────┐
│ PPO Agent (SB3) │
│ • Network: [256, 256] │
│ • 500k steps, n_steps=1024 │
│ • Live metrics callback (pass tracking) │
│ • Auto-save best checkpoint │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
│
┌──────────────────▼──────────────────────────┐
│ MT5-Style Report │
│ PF│WR│DD│Sharpe│Recovery│Consecutive│MFE/MAE│
└─────────────────────────────────────────────┘
🚀 Quick Start
Option A: Via PyPI (recommended)
pip install xauusd-ichi-rl
# Đặt file CSV vào thư mục rồi chạy:
ichi-train --timesteps 500000 --sl 5.0 --tp 3.0
ichi-backtest --mode optimize --year 2026 --month 01
ichi-gen-mql5
Option B: Clone & Run
git clone https://github.com/hungpixi/xauusd-ichimoku-rl-bot
cd xauusd-ichimoku-rl-bot
pip install -r requirements.txt
Prepare Data
Đặt file XAUUSD M1 CSV vào root:
XAUUSD_2025_10.csv # Train
XAUUSD_2025_11.csv # Train
XAUUSD_2025_12.csv # Train
XAUUSD_2026_01.csv # Test
Train + Test (1 lệnh)
python run_rl_v2.py --timesteps 500000 --sl 5.0 --tp 3.0
# hoặc:
ichi-train --timesteps 500000 --sl 5.0 --tp 3.0
Rule-Based Backtest + Grid Search
# Optimize SL/TP
ichi-backtest --mode optimize --year 2026 --month 01
# Single backtest
ichi-backtest --mode backtest --year 2026 --month 01 --sl 5 --tp 3
📁 Cấu Trúc
src/
├── data/
│ ├── data_loader.py # Load CSV data
│ ├── resampler.py # M1 → M5/M15/H1/H4
│ ├── multi_tf_engine.py # ★ Multi-TF feature builder (128 features)
│ ├── ichimoku_features.py # Ichimoku indicator calculations
│ └── macro_data.py # DXY/VIX from Yahoo Finance
├── env/
│ └── trading_env.py # ★ Gymnasium env (numpy-optimized, SL/TP)
├── strategy/
│ └── ichimoku_strategy.py # ★ Rule-based strategy + grid search
├── models/
│ └── mt5_report.py # MT5 Strategy Tester report format
└── rbi/
└── progressive_validation.py # Progressive validation runner
run_rl_v2.py # ★ Main: Train + Test (1 command)
run_backtest.py # Rule-based backtest + optimizer
🔮 Hướng Phát Triển
- Macro data integration: DXY/VIX correlation (fix merge bug)
- Grid search SL/TP: Tìm SL/TP tối ưu cho RL
- Multi-month validation: Test trên 2025 full (12 tháng)
- DCA logic: Dollar Cost Averaging từ EA IchiDCA gốc
- Live trading: MetaTrader 5 integration
- Dreamer V3: World-model RL (more sample efficient)
📚 References
- forbbiden403/tradingbot — MoonDev's DRL Trading Bot (inspiration)
- IchiDCA_CCBSN_PropFirm.mq5 — EA MQL5 gốc (Ichimoku + DCA + CCBSN)
- Stable-Baselines3 — PPO implementation
- Gymnasium — RL environment
🤝 Bạn muốn Bot Trading AI tương tự?
| Bạn cần | Chúng tôi đã làm ✅ |
|---|---|
| Bot trade tự động | RL Bot XAUUSD multi-TF |
| Backtest nhanh | Grid search 576 combos trong vài giây |
| Báo cáo chuyên nghiệp | MT5 Strategy Tester format |
| Tối ưu chiến lược | Multi-indicator + multi-timeframe |
| 🌐 Yêu cầu Demo | 💬 Zalo |
Comarai — Companion for Marketing & AI Automation
"Thời gian là tài sản quý nhất. Để AI làm những việc lặp lại, bạn tập trung vào chiến lược." — Phạm Phú Nguyễn Hưng, Founder
4 nhân viên AI chạy 24/7:
- 🤖 Em Trade — Bot trading tự cải tiến
- 📝 Em Content — Sáng tạo nội dung
- 📢 Em Marketing — Automation marketing
- 💼 Em Sale — Tìm kiếm khách hàng
Built with ❤️ by hungpixi × AI (Antigravity)
Metadata
Release files for xauusd-ichi-rl 2.1.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| xauusd_ichi_rl-2.1.0.tar.gz | 36.3 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| xauusd_ichi_rl-2.1.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 47.9 kB
Release files / xauusd_ichi_rl-2.1.0.tar.gz
| Download URL | xauusd_ichi_rl-2.1.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 36.3 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
4bdf9463500de27deec52b852a67bfb3c2084ac8c44003a8dba06fed37a638d1
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
885b44ea8cd053b54f466c14925212b3ed29a7eb1a773016ea13626e09698bca
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.2.0 CPython/3.11.9
|
Release files / xauusd_ichi_rl-2.1.0-py3-none-any.whl
| Download URL | xauusd_ichi_rl-2.1.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 11.6 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
2221a468d8d45cb8ae61e40c8a67bb94a6cab1fe3830a1cbcd9a84957641c5a2
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
c0a11670a54b9148999bb9745b8351ee67529a109c673539e77753858cd6a83f
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.2.0 CPython/3.11.9
|