在MQL5市场上查看Zulu Strategie Studio——目前售价为249美元
Zulu Strategie Studio 迎来重大扩展：除了现有的经典黄金、AI 自动和半 AI 三种操作模式外，还新增了Gann AI 模式。
该集成将 Gann Atlas 的信号与结构化市场分析、可配置的交易规则以及后续的持仓和挂单管理相结合。
新模式目前正在进行实盘技术测试。这包括测试整个流程：信号检测、数据处理、并行人工智能查询、执行验证、经纪商确认以及后续交易管理。
Zulu Strategie Studio 目前售价为 249 美元。随着 MQL5 市场上 Gann 更新的发布，价格将上涨至 349 美元。
新的江恩功能需要单独购买Gann Atlas指标，该指标不包含在工作室价格中。即使没有Gann Atlas，现有操作模式仍然可以使用。
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人工智能实际接收到的分析信息
人工智能辅助决策的质量很大程度上取决于有哪些信息可用、如何处理这些信息以及适用哪些规则。
因此，Zulu 会为每项分析编制一个结构化的数据包。该数据包包含选定市场在特定时间点的状态、相关的策略信息以及可以执行交易的条件。
这赋予了人工智能一项特定的分析任务：评估新的设置、检查现有的位置或评估已经下的待处理订单。
跨多个时间段的市场趋势
数据包包含所选分析时间周期和更高时间周期的K线数据。例如，在M15配置中，可以同时查看M15、H1和H4数据。
系统会传输已完成的K线历史的部分片段，以及当前尚未完成的K线。这种区别很重要：正在运行的K线形态仍可能发生变化。
当前数据包在分析新入场时最多会考虑分析时间范围内的 64 根已完成的 K 线。在审核已开仓位时，最多会考虑 96 根 K 线。此外，如果可用，还会纳入更高时间框架的最多 32 根或 24 根 K 线。
这使得短期触发信号处于更广泛的背景下。例如，短期内的买入信号可能与更大的下跌趋势相吻合。反之，短期回调也可能处于持续的上涨趋势之中。
现有数据能够实现这种区分；评估仍然是模型在给定策略下的任务。
市场结构、价格区间和流动性事件
Zulu 在价格数据中补充了计算出的结构信息。这些信息包括（但不限于）：
- 已确认的高点和低点，以及短期和更高层次结构的走向。
- 已识别的结构性断裂，
- 等高点与等低点，
- 识别出相关高点或低点的超调以及随后的回撤，即所谓的流动性扫荡，
- 选定的活跃订单区块区域，
- 公允价值缺口，即根据所用定义在蜡烛图之间识别出的不平衡区域。
这些要素以具体数据的形式呈现，包含价格水平和时间参考。关于区域划分，Zulu 会优先考虑附近的活跃区域，并注明哪些区域由于空间限制而未包含在数据包内。
实际优势在于：人工智能可以评估入场点和盈利目标之间是否存在相关的反向结构。目标点在数学上可能具有良好的风险回报比，但从传递的市场结构来看，其定位仍然不佳。
波动性以及今天已经发生的波动幅度
价格差异只有在与市场相关时才有意义。因此，人工智能会接收包括相应时间段内14个周期的平均真实波幅（ATR）在内的多种信息。
此外，报告还提供了过去20天的平均每日交易区间、当日交易区间及其相互关系。报告还包含了前一日和前一周的最高价和最低价，并说明了这些价位在当前周期内是否已被达到或超越。
对于合适的 M15 日内交易配置，Zulu 会添加剩余时间段的历史价格走势分析。该分析会评估具有可比经纪商交易时间的连续历史价格区间。
这些数据明确标注为历史趋势。它既不是成功的概率，也不是当今趋势的固定界限。
例如，人工智能可以根据剩余的交易时间和观察到的市场环境来评估设定一个较远的盈利目标是否合适。
江恩理论的信息远远超出了信号方向。
Gann Atlas 提供独立的策略触发功能。该工作室会传输原始交易方向、参考入场点、原始止损点以及所有三个原始盈利目标：TP1、TP2 和 TP3 。
此外，还提供了底层江恩几何结构：
- 已确认上下摆动锚点，
- 这些锚点的时间及经过时长
- 每根完成的蜡烛图所使用的价格缩放比例，
- 比例分别为 1×4、1×2、1×1、2×1 和 4×1 的上升和下降江恩扇形图
- 基准区间的八等分价位，
- 扇形线与参考价格的距离，以ATR单位表示，
- 单独记录了更高时间层次的江恩图背景。
根据激活的滤波器，会添加额外的信号特征，例如强度信息以及到供需区域的距离。
这些扇形的描述采用具体的价格值和既定的尺度。因此，它们的含义并不取决于图表窗口当前的放大或压缩状态。
人工智能应该对江恩模型中的三个目标进行权衡：哪个目标符合模型结构？存在哪些障碍？考虑到成本，较近的目标是否仍然值得追求？考虑到市场环境，较远的目标是否可行？
如果禁用SL/TP调整，则必须保持原有的止点位置，并选择原有的目标之一。如果允许调整，则可以提出结构合理的替代方案。
新入场点的设置仍然与江恩信号的方向挂钩。人工智能绝不能独立地将江恩买入信号转化为卖出交易。
费用和经纪条款是评估的一部分。
利润目标与止损距离之间有吸引力的毛比率并不能告诉你扣除交易成本后还剩下多少钱。
因此，Zulu传递的信息包括：
- 当前买入价和卖出价以及价差
- 与ATR相关的价差
- 配置或自动估算的佣金，
- 一种明确被定义为估计值的滑移方法，
- 最小价格变动单位、最小价格变动值和合约规模
- 最小手数、交易量步长和最大手数
- 经纪商的止损和冻结距离，
- 交易模式和已报告的交易时段。
人工智能还会收到净收益风险比、SL 和 TP 的最小距离以及目标与成本之比的设定要求。
这意味着，即使某个方案从根本上来说是正确的，但如果可实现的目标相对于成本过小，该方案也可能被拒绝。
本地执行检查随后会再次核查实际可行性。经纪商的最小手数和风险百分比是独立设置的：如果使用最小手数，止损时的计划损失可能超过预期的风险百分比预算。
交易时间和经济日历是背景的一部分。
日内交易策略必须与剩余交易时间相匹配。因此，数据包括相关的时间窗口、预期的退出点以及经纪商交易时段结束的信息。
如果日历数据可用且有效，则会添加MT5经济日历中的相关事件。这些事件包括对相关货币具有中等和高度重要性的事件、即将到来的日期以及最近发布的信息。
如有数据且已公布，将提供实际值、预测值和历史值。
Zulu澄清了此信息的局限性：经济日历并非全面的新闻服务。未预料到的新闻事件不会自动涵盖。缺失或过时的日历数据均会注明。
相互作用的一个例子
假设Gann Atlas生成买入信号，并提供三个可能的盈利目标。
第一个目标价位相对较近。但考虑到点差、佣金和滑点，在设定的净收益风险比下，剩余收益可能过低。
第二个目标可能在经济上更合适，但它正好位于相关价格区域之前。
第三个目标位距离更远，但需要更大的波动幅度。更高的时间框架、当前的波动性以及剩余的日内交易时间都可能不利于实现这一目标。
现在，人工智能的任务是综合评估这些信息。它可以选择一个合适的交易目标，如果获得适当的许可，可以提出合理的调整建议，或者不进行交易。
设定更高的最低盈亏比并非意味着可以随意地将止盈点移得更远。这是构建一个合理策略必须满足的额外条件。
这个例子说明了预期的决策逻辑。但这并不意味着每个模型都能正确评估所有情况。
对于未平仓交易，系统会检查实际持仓情况。
为了进行仓位审查，将新的市场数据包与相关的仓位数据结合起来。
人工智能会接收诸如当前入场点、成交量、止损位和止盈位以及初始入场价和止损价等信息。它还会接收开盘时间、初始盘中出场时间（如有）、上一次仓位管理操作以及已做的任何止损调整。
财务状况也需要考虑：当前损益、互换、已确认的业绩和成本，以及结算时的净收益估计。
Zulu 还提供在记录持仓阶段观察到的有利和不利的可执行价格。观察期和任何数据缺失情况均已标明。这些数值并非以完整的逐笔交易历史记录形式呈现。
这样就可以根据最初的计划和当前的市场情况来审视某个持仓。
在江恩模式下，根据相应权限可做出的决策包括：维持持仓不变、调整止损位、调整止损/止盈位或平仓。现有止损单不得以增加风险的方式进一步移动。目标位的变更需要有明确的结构性理由。
每笔交易都有自己的审核时间。
设定的审查周期适用于每个持仓或待处理订单。
30分钟的间隔意味着，一笔新交易应先经过设定的时间间隔，再接受首次检查。即使某个时间段即将开始，也不会在几秒钟后自动重新审核。
后续检查也取决于各笔交易的独立时间记录。“下次检查时间（经纪人时间）”显示最早的后续检查安排时间。实际处理时间可能会根据可用的分析时段和技术条件而有所延迟。
江恩挂单分为保留和删除两类。仓位审查并不代表对任何新入场的批准。
从人工智能响应到经纪人确认
人工智能会生成包含预定义操作和价格字段的结构化响应。在根据该响应生成经纪订单之前，工作室会对其进行审核。
根据具体情况，这其中包括但不限于提案的有效性、当前价格、允许的价格差异、成本、风险、保证金、权限以及当前可用的账户余额。
当数据收集和 AI 响应之间存在时间差时，这一点尤其重要：市场可能已经发生变化，待处理订单可能已经执行，或者仓位可能在此期间已被平仓。
传输完成后，结果会与经纪商提供的可用信息进行比对。建议、已发送订单和已确认执行是不同的状态。这种区别也会反映在日志中。
平行结构和易于理解的展示
新版本支持最多八个并行AI查询。这使得可以同时处理多个符号的分析，同时保持每个响应与其原始任务的关联性。
并行处理可以减少多个任务同时进行时的等待时间。但它并不会自动改进单个分析，也不会取代执行检查。
为了方便快速概览，我们新增了未平仓交易和挂单的卡片视图。该视图显示当前持仓价值、含隔夜利息的盈亏、止盈进度、止损风险相对于止盈目标、上次AI决策以及下次审核时间。
已平仓的仓位和已移除的挂单将从当前概览中消失。操作日志仍保留以供跟踪。
开发工作的具体内容
Zulu 的应用范围主要体现在以下几项任务的组合中：
市场数据必须在时间顺序上保持一致。江恩信号必须清晰可辨。成本假设和数据缺口必须保持可见。并行响应不得混淆。重复操作不得产生重复订单。已确认的经纪商操作必须随后重新出现在界面中，并纳入下一个验证周期。
此外，对于新入场、未平仓位、待处理订单和部分成交，还有不同的操作流程。
我们正在进行端到端的处理工作。人工智能是其中的一个组成部分；数据准备、策略整合、执行和后续工作均由工作室负责。
当前状况和要求
Gann模式目前正在进行技术测试。所示截图来自该开发阶段，展示了即将推出的更新功能。
Gann模式需要Zulu Strategie Studio和单独出售的Gann Atlas。AI的使用还需要单独的、受支持的API访问权限。API的使用费用由提供商单独收取，不包含在产品价格中。
模型和推理方式都是可以自行选择的。更昂贵的模型或计算时间更长的模型并不一定更有利可图。同样，更频繁的仓位检查也未必能带来更好的交易结果。
技术测试检验的是处理和执行的可靠性。长期交易优势需要单独评估。交易仍然存在亏损风险；人工智能也可能做出错误决策。
Zulu Strategie Studio 目前售价 249 美元。随着 MQL5 市场发布 Gann 更新，价格将上涨至 349 美元。所需的 Gann Atlas 指标需单独购买。
