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本EA根据获利, 止损和跟踪止损水平, 基于交易方向的变化进行运作. 仓位每隔一段距离开启, 与之前关闭仓位的方向相反. 当达到了止损, 获利或者跟踪止损水平, 仓位也会同时关闭. 本EA没有使用任何指标, 数学模型或者其他智慧. 它的盈利能力是基于这样的事实: 获利仓位的时间大于亏损仓位持续的时间.
Backbone 可以用于任何时段, 但是每个时段的最优获利, 止损和跟踪止损水平会有所不同. 我使用 EURUSD H1 以及 10/1/2007-9/30/2008 优化时间段作为例子. 为了加快优化过程, 我增加了一个条件, 只在新柱出现时进行交易, 并且在优化中我使用了"只使用开盘价". 我使用 "每一订单"模式来检查优化的结果, 您可以在以下报告中看到.
输入参数为 (对于 EURUSD H1, 10/1/2007-9/30/2008 是优化值)
extern double MaxRisk =0.5; //所有交易任何时间的最大风险
extern int ntmax =10; //同方向上的最大交易数
extern int TakeProfit =170;
extern int StopLoss =40; //0: 禁用; >0: 启用
extern int TrailingStop=300;//0: 禁用; >0: 启用 (必须也要启用止损)
作为最大优化过的EA, Backbone 在优化过的时间段工作得很好. 如果在"另外的样本"上进行工作, 就不一定了. 例如, 如果 Backbone 参加2008年的自动交易锦标赛, 它的余额将是 104 美元. 无论如何, Backbone 可以用作更加复杂和更能盈利的EA的基础, 增加不同类型的过滤以去掉亏损的交易. 我的建议: 首先, 在使用内置的MetaTrader 优化器优化Backbone时优化 TakeProfit, StopLoss 和 TrailingStop. 然后固定优化过的 TakeProfit, StopLoss 和 TrailingStop, 增加过滤器并只优化过滤器的参数.
祝大家好运!
| 交易品种 | EURUSD (Euro vs US Dollar) | ||||
| 时段 | 1 Hour (H1) 2007.10.01 00:00 - 2008.09.29 23:00 (2007.10.01 - 2008.09.30) | ||||
| 模式 | 每一订单 (最精确的方法, 基于可用的最小时段) | ||||
| 参数 | MaxRisk=0.5; ntmax=10; TakeProfit=170; StopLoss=40; TrailingStop=300; | ||||
| 测试柱数 | 7086 | 建模订单数 | 3103036 | 建模质量 | n/a |
| 图表匹配错误 | 219 | ||||
| 初始存款 | 10000.00 | ||||
| 总利润 | 9882406.34 | 毛利 | 31810499.95 | 毛损 | -21928093.61 |
| 利润因子 | 1.45 | 期待收益 | 4607.18 | ||
| 绝对回撤 | 672.94 | 最大回撤 | 2039240.00 (20.33%) | 相对回撤 | 82.13% (1922003.87) |
| 交易总数 | 2145 | 卖出仓位 (获胜 %) | 1138 (26.27%) | 买入仓位 (获胜 %) | 1007 (31.28%) |
| 获利交易 (% 总数) | 614 (28.62%) | 亏损交易 (% 总数l) | 1531 (71.38%) | ||
| 最大 | 获利交易 | 85560.00 | 亏损交易 | -23220.00 | |
| 平均 | 获利交易 | 51808.63 | 亏损交易 | -14322.73 | |
| 最大 | 连续获胜 (资金利润) | 22 (1861260.00) | 连续亏损 (亏损资金) | 79 (-1591660.00) | |
| 最大 | 连续获利 (获胜次数) | 1861260.00 (22) | 连续亏损 (失败次数) | -1591660.00 (79) | |
| 平均 | 连续获胜 | 7 | 连续亏损 | 16 | |
由MetaQuotes Ltd译自俄语
原代码： https://www.mql5.com/ru/code/8607
