对于新策略，我们需要对优化数据库中的项目创建 EA 脚本进行一些修改。至少，这些变化会影响第一阶段 EA 的输入参数模板，因为新交易策略中的输入参数组成将与之前的策略不同。
在优化数据库中修改项目创建 EA 后，我们就可以运行它了。我们将创建优化数据库，并将本项目所需的优化任务添加到该数据库中。接下来，我们可以运行自动优化输送机，然后等待它完成工作。这是一个相当漫长的过程。其持续时间取决于所选的优化时间间隔（时间间隔越长，所需时间越长）、交易策略本身的复杂性（交易策略越复杂，所需时间越长），当然，还取决于可用于优化的测试代理的数量（测试代理越多，所需时间越短）。
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首先，让我们选择一个简单的策略，并将其用代码实现，以便在我们的 Advisor 库中使用。让我们将它的代码放在项目的工作文件夹中。策略创建完成后，即可创建第一阶段的 EA 交易系统，该系统将用于优化此交易策略单个实例的参数。在这里，我们将遇到一些与需要分离库代码和项目代码相关的困难。
我们可以对前一部分中编写的第二和第三阶段使用几乎相同的 EA，因为其库部分的代码没有提及所使用的交易策略类别。您需要添加一个命令，将新策略文件包含到项目工作文件夹中的代码中。
对于新策略，我们需要对优化数据库中的项目创建 EA 脚本进行一些修改。至少，这些变化会影响第一阶段 EA 的输入参数模板，因为新交易策略中的输入参数组成将与之前的策略不同。
在优化数据库中修改项目创建 EA 后，我们就可以运行它了。我们将创建优化数据库，并将本项目所需的优化任务添加到该数据库中。接下来，我们可以运行自动优化输送机，然后等待它完成工作。这是一个相当漫长的过程。其持续时间取决于所选的优化时间间隔（时间间隔越长，所需时间越长）、交易策略本身的复杂性（交易策略越复杂，所需时间越长），当然，还取决于可用于优化的测试代理的数量（测试代理越多，所需时间越短）。
最后一步是运行最终 EA 或在策略测试器中对其进行测试，以评估优化结果。
作者：Yuriy Bykov