Imperial Dominator
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Imperial Dominator 是一款用于教学演示的 EA，专门按照 MQL5 Market 上某款大力推广的智能交易系统所采用的交易手法构建。它旨在揭示：看似亮眼的结果背后，可能隐藏着严重风险。
想知道 MQL5 Market 排名前列的哪款 EA 使用了这些手法吗？欢迎私信我。
本文介绍的所有内容，你都可以使用该 EA 的 Market 演示版，在 策略测试器 中亲自验证。
这张图来自本文讨论的同一款 智能交易系统（Expert Advisor）。
回撤很小，曲线平稳上升。
有人想卖产品时，最喜欢展示的就是这样的曲线。
但这不是测试自然得出的结果，而是人为打造的。
本文将向你展示这是如何实现的。
这款 EA 可以获取，你也能自行重复所有操作。 EA Input Parameters Explained
首先，这究竟是一款怎样的 EA？
Imperial Dominator 是一款简单的智能交易系统。
每天 11:00（GMT 08:00），它根据过去八小时的最高价与最低价确定价格区间，并在区间两端放置 Buy Stop 和 Sell Stop 挂单。
每个信号拆分为七笔等量订单，设置固定的 Stop Loss 和 Take Profit。
持仓使用移动止损，新交易产生的利润则用于提前强制平掉较早的亏损仓位。
仅此而已。
这样的代码，在 MQL5 Freelance 上花几十美元就能委托开发。
但在 Market 商店里，把 EA 的价格从几十美元推高到几百美元的往往是营销，而不是代码。
既然如此，为什么还要展示这样的 EA？
因为本文不只看最终结果。
我们将使用同一款 EA，一步步拆解这条漂亮的曲线究竟是如何打造出来的。
你可以在 MetaTrader 5 策略测试器中运行它，查看每笔交易、调整设置并核对我的结论。
你不必只凭我的一面之词。
请自己验证。
第一层：盈亏比例
先看看参数设置。
Take Profit 为 600 p，Stop Loss 却是 2600 p。
p = 价格点数。
因此，设置中显示的比例约为 1 比 4.3。
其他 EA 可能使用不同的数字，但只要比例相近，看起来同样能让人接受。
不过，这只是展示给买家看的表面。
系统的大多数交易并不会在 600 点的止盈位平仓。
真实的比例要从实际交易中寻找。
看一笔交易
打开可视化测试，从开仓到平仓完整观察一笔交易。
仓位建立了。
Take Profit 是 600 p，和设置完全一致。
价格向有利方向移动。
移动止损推动 Stop Loss，锁定大约 55 点利润。
随后价格回撤。
仓位最终以约 55 点利润平仓。
600 p 的 Take Profit 并未触及。
而大多数交易也是如此。
所以，设置中显示的是：
600 p 对 2600 p。
但在实际交易中看到的是：
约 55 p 对 2600 p。
这大约是 1 比 47。
要用每笔 55 点的盈利抵消一次 2600 点的亏损，需要约 47 笔这样的盈利交易。
高胜率正是从这里产生的。
许多小额盈利。
偶尔一次巨大亏损。
因此资金曲线可以显得非常平滑。
频繁获胜不代表系统本身变得更好。
它只是很少亏损；而一旦亏损，损失就很大。
设置窗口里看不到这样的实际比例。
只看 Take Profit 和 Stop Loss 的参数值，无法理解这一点。
只有查看具体交易，才能发现真相。
我会把这种系统称为 Loss-Delayed EA（延迟亏损型 EA）。
这种 EA 并非避免亏损，而是尽可能把亏损推迟。
亲自验证：观察交易
以可视化模式运行 EA，连续观察十笔交易。
留意几分钟后 Stop Loss 在哪里，以及仓位最终以什么结果平仓。
不要只看设置里写了什么。
要看交易实际发生了什么。
一款 EA 并不需要稳定盈利多年才能卖得好。
它只需要一段看起来极其优秀的时期。
Loss-Delayed EA 的设计本身就能制造这样的时期：大多数交易小赚，而大额亏损被推迟。
因此，长时间的连胜不仅是一份漂亮的成绩。
它还可以成为营销窗口期。
有人专门使用小手数的小账户持续运行 MQL5 信号。一旦出现亏损，就放弃那个账户，换上新账户。
只要其中一个账户出现较长的无亏损记录，积极的营销便开始了。
此时，他们会尽可能延长信号的寿命，争取卖出更多产品。等到亏损过大，就删除该信号，让已经准备好的下一个信号登场。
第二层：拆分进场
现在看看交易历史里同一次进场的记录。
还记得每次进场都会拆成七份吗？
在历史记录中，它表现为七行具有相同时间和价格的数据。
就像买了一个馅饼，再切成七块。
你并没有七个馅饼。
你仍然只有一个。
但交易历史却把它显示成七笔单独的交易。
亲自验证：拆分进场
在策略测试器中打开 Results，检查开仓时间和价格。
如果多行数据一致，它们可能是同一次进场拆成的多个仓位。
在 MQL5 信号页面的 Trading History 中，也可以进行同样的检查。
为什么这很重要
因为这样的连胜纪录非常适合做营销。
如果一次进场产生七个盈利仓位，历史记录就会显示七笔获胜交易。
这比把合计利润显示为一笔进场更加震撼。
你一定见过类似的截图。
一行接着一行，全是盈利，而且总是由同一批用户发布。怎样才能识破这种说法？
要求对方提供大手数交易的证据，例如 Market 信号服务或其他可信信号服务上的真实账户历史。如果没有可核实的证据，就不要轻信。
这类问题有越多得不到回答，你对 EA 实际交易方式的了解就越少。
漂亮的截图只能证明有人做出了一张漂亮的截图，不能证明 EA 具有长期稳定的表现。
但在根据这种连胜判断系统之前，请先注意：
实际上发生了多少次独立进场？
同一次进场的七个仓位，并不是七次独立胜利。
例如，系统可能连续四十天没有亏损。
听起来非常惊人。
但这仍然不能说明系统的真实水平。
它可能只是漫长交易历史中的一小段。
为什么要拆分进场？
这样的拆分也有实际用途。
EA 使用较新交易的利润，在较早的亏损仓位触及 Stop Loss 前将其平掉。
我可以把这种机制叫作：
"sophisticated unique Neural AI technique"
听起来非常厉害。
实际上原理很简单。
如果新仓位盈利，就可以用这笔利润减轻旧仓位的亏损。
根据测试时期不同，这种机制既可能改善结果，也可能拖累结果。因此，它作为策略的一部分并没有价值。
在测试器的优化模式中，将系数设置为 0（Batch Coefficient），便可关闭该机制。
比较这两种结果。
实际差异很小。
不过，对新手来说，保留几次可见的亏损，反倒让这款 EA 看起来比完全没有回撤的曲线更可信。
关于这个实验，还有一点很重要。
在 Imperial Dominator 信号中，我还使用了自己的 Recovery Booster。
它并非只适用于这类 EA，而是一个独立的恢复工具，也可以用于其他策略。
我有意在 Imperial Dominator 上使用它，是为了延长系统的存活时间，并测试利用分析历史的恢复机制，究竟能够让这样的系统维持多久。
这不会改变系统的本质，也不会让风险消失。更糟的是，如果连续出现多次亏损，这种机制还可能严重影响回撤（DD）（在我的信号中可以清楚看到）。
第三层：测试区间
前两层解释了为什么曲线可能显得平滑。
但还没有解释为什么它可以完全没有明显的下跌。
下面展示同一项测试在包含一个亏损时期时的样子。
这只是一个亏损时期。
现在看看，如果 EA 在那一天不交易，会发生什么。
Imperial Dominator 有一个 Skip Days 参数。
它会阻止 EA 在指定日期开新单。
设置为 Skip Days = 241002。
输入 EA 不允许交易的日期。
再次运行测试。
下跌消失了。在 2024.10.02 这一天，已经没有任何开仓交易。
胜率提高了。
最大回撤下降，利润增长，曲线看起来完美无缺。
而测试汇总结果并不会提示这一天被跳过。
再看看这种做法可以走多远
到目前为止，我们只移除了一个亏损时期。
接下来对每个亏损时期都这样操作。
我们将使用 16 年的测试区间和动态手数。
结果看起来简直荒唐。
利润达到数亿美元。
这不是因为我们找到了神奇的交易策略。
我们只是让系统在历史上结果令我们满意的日期用动态手数交易，同时删掉那些不满意的日期。
这说明：如果你能自己选择系统在哪些历史日期允许亏损，那么就可以用历史数据打造出多么惊人的结果。
请亲自做出来看看！
在这款 EA 中，糟糕的日期并未藏在代码里，而是直接写在 Skip Days 字段中。
但同样的原则也可以写进代码，使买家无从察觉。
随后，在一次巨大亏损之后，Market 页面上可能出现新版本，而更新记录的 What’s new 一栏会写上例如：
"Improved performance"
或者
"Fixed minor issues"。
那里可以写任何文字。真正起作用的是更新本身，而不是旁边的描述。更新后，这款 EA 的回测又会变得完美。
如果亏损日期被硬编码在 EA 内部，你无法在设置中看到，也无法关闭。
我在上一篇文章中更详细地展示了，技术上打造这种回测有多简单：
STOP! Backtests Lie. How to Make Any EA Look "Perfect" in 5 Seconds
https://www.mql5.com/en/blogs/post/769134
因此，你看到的回测不一定是系统的全部历史。
它可能只是系统被允许交易的那些日子的历史。
亲自验证：跳过亏损日
在 EA 的回测中找到一个亏损日。
对完整时期运行测试。
然后排除该日期，再次测试。
比较两次结果。
仅仅一天就可能显著改变整个回测的面貌。
难道不能诚实地使用这种方法吗？
诚实的过程——筛选、测试和核查——需要时间。
但对于这套系统，这并不能解决问题。
如果亏损事件很少，你无法仅凭少量案例判断它们有什么共同之处。
根据少数孤立案例打造的过滤条件，可能捕捉到的是偶然现象，而不是真正的规律。
如果某个系统一年只有三次亏损，而我们把那三天删掉，机器人并没有因此改进。
我们只是把不喜欢的部分从统计数据中删除了。
下一次亏损可能发生在完全不同的日期，原因也可能不同。
这叫作 Rare-Event Overfitting（稀有事件过拟合），也就是对罕见事件进行拟合。
过滤条件越是精准地消除历史亏损，系统就可能越脆弱。
仅靠排除过去亏损的日期，就希望未来完全零亏损，这种可能性几乎为零。
关于回测过度优化及其对样本外表现的影响，可参阅：
Bailey, D., Borwein, J., Lopez de Prado, M., & Zhu, Q. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.
SSRN — full text of the paper
延长真实信号寿命、推迟不可避免亏损的另一种方法
你还可以简单地减少 EA 被允许交易的天数。
例如，只允许它在一周中的某些日子交易。
添加新闻过滤器。
或者禁止它在某些时段交易。
每种过滤条件单独看都可能非常合理。
它们也确实可能有用。
但还应该从营销角度审视它们。
EA 交易的天数越少，遭遇亏损的机会也越少。
测试中剩下的亏损越少，就越容易出现一段长期没有亏损的时期。
这对 Loss-Delayed EA 尤其重要：越能推迟巨大亏损，之前的连胜看起来就越惊人。
这些过滤条件真的有合理依据，还是只是减少交易天数，好让营销宣传可以更久地夸耀系统？
例如，如果系统周五不交易，那么每周五个工作日中只交易四天。
也就是说，按交易日计算的同一段连胜，在日历上会延长约 25%。
连胜并没有变得更好，只是发生得更慢了。
但为什么真实信号页面的曲线也经常看起来完美平滑？
前面我们考察了 EA 本身和回测能够怎样被处理。
而在 MQL5 信号中，你看到的已经是真实交易账户的统计数据。
于是一个自然的问题出现了：
既然是真实账户，为什么它的资金曲线也能看起来近乎完美？
这里的操作发生在另一个层面——不在 EA 代码中，而在账户统计数据的展示方式上。
我们来看看同一账户的两个视图（Growth 和 Balance）。
看出区别了吗？
交易结果并没有改变。
在 Growth 视图中，曲线平稳向上，虽然同一时期该账户实际上发生过回撤。
在 Balance 视图中，可以看到多次入金和出金。
这已经是完全不同层面的统计展示操作。
存取款如何让 MQL5 信号上的统计图看起来漂亮得多，将是下一篇 POM Education Series 文章的主题。
但现在你已经知道，仅凭一条漂亮的曲线远远不够。
你必须弄清楚究竟是什么造就了这条曲线。
现在你知道了什么
现在你已经知道：
- 小额盈利和一次巨大亏损如何制造极高的胜率；
- 一次进场拆成多个仓位，如何看起来像很长的连胜；
- 剔除糟糕的时期如何让回测更漂亮；
- 减少交易日如何在日历上拉长连胜；
- 以及为什么一条漂亮的曲线本身什么也证明不了。
下次看到完美的 EA 结果时，不要只看曲线。
问问自己：它是不是一款 Loss-Delayed EA？
看看曲线背后隐藏着什么。
这只是开始
这是 POM Education Series 系列的第一篇教学文章。
我计划继续这个系列，探讨其他可能让人误判 EA 质量的方法。
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