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交易信号模块

在标准交付的客户终端里包括一套现成的可用于 "MQL5 向导" 的交易信号模块。当在 MQL5 向导里创建智能交易时, 您可以使用任意的交易信号模块组合 (高达 64 个)。最终的交易操作决策, 将通过复杂分析所有包括模块中获取的信号来制订。有关制订交易决策机制的详述在 以下 给定。

在标准交付里包括以下信号模块。:

基于模块信号基础上的制订交易决策机制

制订交易决策机制可以呈现为以下基本原理的列表:

  • 每个信号模块均有自己的一套市场模型 (确定的价格和指标值组合)。
  • 每套市场模型均有显著的变化范围从 1 至 100。越高越明显, 模型越健壮。
  • 每套模型都可生成价格走势方向的预测。
  • 一个模块的预测是搜索内嵌模型的结果,且其输出是 -100 到 100 范围内的数字。该符号确定预测走势的方向 (负符号意味着价格将要下跌, 正符号意味着价格将要上涨)。绝对值对应于所发现的最佳模型的强度。
  • 每个模块的预测可向最终的 "投票" 发送加权系数 0 至 1, 这个值在设置中的 ("Weight") 里指定。
  • 投票结果是一个范围在-100 至 100 的数字, 其符号确定预测走势的方向, 且绝对值象征信号强度。它通过计算所有信号模块的加权预测值的算术平均值得来。

每款生成的智能交易有两个可调整设置 ― 开仓和平仓阀值 (ThresholdOpen 和 ThresholdClose) 其值为 0 至 100 范围内的数值。如果最终的信号强度超出阀值级别, 则对应于信号符号的交易操作被执行。

举例

考虑一款智能交易带有以下阀值: ThresholdOpen=20 和 ThresholdClose=90。两个信号模块参与制订交易操作决策: 移动均线 模块加权值 0.4 以及 随机振荡随机振荡 模块加权值 0.8。让我们来分析两种得自交易信号的变化:

变种 1.

价格上穿上升的移动均线。这种情况与在 MA 模块 里实现的市场模型相对应。此模型意味着价格上涨。它的重要性等于100。与此同时, 随机振荡器返身向下且形成价格背离。这种情况与在 随机振荡模块 里实现的模型相对应。此模型意味着价格下跌。此模型的权值是 80。

让我们来计算最终的 "投票" 结果。计算从 MA 模块获得的比率为 0.4 * 100 = 40。计算从随机振荡模块获得的比率为 0.8 * (-80) = -64。计算两个比率的算术平均值得到最终结果: (40 - 64)/2 = -12。投票结果是做空信号, 相对强度等于 12。而阀值级别等于 20, 尚未触及。所以交易操作没有被执行。

变种 2.

价格下穿上升的移动均线。这种情况与在 MA 模块 里实现的模型相对应。此模型意味着价格的上涨。它的重要性等于10。与此同时, 随机振荡器返身向下且形成价格背离。这种情况与在 随机振荡模块 里实现的模型相对应。此模型意味着价格下跌。此模型的权值是 80。

让我们来计算最终的 "投票" 结果。计算从 MA 模块获得的比率为 0.4 * 10 = 4. 计算从随机振荡模块获得的比率为 0.8 * (-80) = -64。计算两个比率的算术平均值得到最终结果: (4 - 64)/2 = -30。投票结果是做空信号, 相对强度等于 30。而阀值级别等于 20 已触及。所以信号结果是开空头仓位。

图表上是市场模型的例子

a) 价格和随机振荡器背离 (变种 1 和 2)。

b) 价格上穿 MA 指标 (变种 1)。

c) 价格下穿 MA 指标 (变种 2)。


更新: 2015.12.03