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文章 "基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)"

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新文章 基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)已发布:

在本文中,作者继续分析最简单的交易系统的实现算法,并介绍以图表方式将回溯测试中的优化结果记录到一个 html 文件中。本文对于交易新手和 EA 编写新手很有帮助。

在之前的第 2 篇和第 3 篇文章中,我介绍了回溯测试的基本知识。我认为,当 EA 参数不时变化时,回溯测试的主要目的是定性分析 EA 在某个时间段的行为。在此过程中使用优化结果的策略类似于一项严格的规则,用于从收到作为每个优化的结果的所有变体中选择参数。例如,具有最高收益率和最 低亏损的变体。

此类变体是在单独优化的各种变体中选择出来,与我们之前的优化内容无关。如果你发现此类策略在某些时间段具有盈利性,而在某些时间段在保本位附近,我们可以得出以下结论:利用此类使用已优化参数的策略,你的交易系统很可能会在将来某个时段获得盈利。

这是一个完美的例子。但是,如果在半数的回溯测试情况中,EA 使用了看似很合理的操作逻辑,但却出现了无可救药的亏损,我们应该怎么做?实际上,基于分别在每个优化中选择 EA 参数的策略并不是唯一可行的方法。进行统计分析并比较不同优化中的 EA 参数,更为有意思。

而且,在回溯测试中,优化会占用大量时间,仅对回溯测试本身进行这些优化是不合理的。例如,我们可以将所有可获利的优化操作的结果连同优化一起以表 格形式保存在同一个文件中,此文件可通过诸如 Microsoft Excel 等程序中的表格统计分析方式轻松处理。MetaTrader 4 终端提供以 HTML 表格形式保存优化结果的可能性:

可轻松上传至 Microsoft Excel。但对于处理而言,仅每个优化操作的最终报告以表格形式呈现。Expert Advisor 的外部参数未包括在此表格中:

而且,它仅是一个优化的结果。为了进行分析,我们需要将所有优化的结果记录中同一个文件中。事实上,可通过 MQL4 方式实现所有这一切,因此在本文中,我想提供自己的方案。

作者:Nikolay Kositsin

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