EA: 自动交易系统 "合集"
关于神经网络入门级别的EA。
另外MACD版本： https://www.mql5.com/zh/code/17137
MTC 神经网络, 加上 MACD
- 投票： 18
- 2017.02.09
- Vladimir Karputov
- www.mql5.com
MTC 神经网络, 加上 MACD - 用于 MetaTrader 5 的智能交易系统。
1.因为是2007年的EA，原来是4位小数（pips），现在都是5位了，我稍微修改，在sl，tp参数中加入调整
使得sl，tp表示的意义依然是pips
2. EA的训练规则是：
第一次优化时 设置pass = 1, 要优化参数组合是OP1(tp1,sl1,p1)
第二次优化时 设置pass = 2, 这时EA参数中的tp1,sl1,p1，Xmn,则用第一次优化的结果OP1,Xmn.
本次优化的参数组合是OP2(tp2,sl2,p2)以及Xmn(x12, x22, x32, x42)
第三次优化时 设置pass = 3, 把第一次，第二优化的参数输入对应位置，然后本次要优化的参数OP3(tp3,sl3,p3)，以及Xmn(x13, x23, x33, x43)
第四次优化时 设置pass = 4, 用前面三次优化后的结果输入对应位置。 本次优化参数Xmn(x14, x24, x34, x44), p4
优化完成后，那么以后实际使用时参数pass=4即可，等于是用前面四阶段的优化参数交易。
优化时的设置规则是
tp1，sl1 优化范围是10到100，按照1递增
p1: 优化范围是3到100，按照1递增
Xmn 参数按照0到200，按照1递增
其他OP2,OP3组合亦是如此设置
修改后EA源代码：
//+------------------------------------------------------------------+ //| Combo_Right.mq4 | //| Copyright ?2008, Yury V. Reshetov | //| http://bigforex.biz/load/2-1-0-171 | //+------------------------------------------------------------------+ //2017-05-17 13:12:40 Combo_Right_2017.mq4 //https://www.mql5.com/zh/code/7917 /* 1.因为是2007年的EA，原来是4位小数（pips），现在都是5位了，我稍微修改，在sl，tp参数中加入调整 使得sl，tp表示的意义依然是pips 2. EA的训练规则是: 第一次优化时 设置pass = 1, 要优化参数组合是OP1(tp1,sl1,p1) 第二次优化时 设置pass = 2, 这时EA参数中的tp1,sl1,p1，Xmn,则用第一次优化的结果OP1,Xmn. 本次优化的参数组合是OP2(tp2,sl2,p2)以及Xmn(x12, x22, x32, x42) 第三次优化时 设置pass = 3, 把第一次，第二优化的参数输入对应位置，然后本次要优化的参数OP3(tp3,sl3,p3)，以及Xmn(x13, x23, x33, x43) 第四次优化时 设置pass = 4, 用前面三次优化后的结果输入对应位置。 本次优化参数Xmn(x14, x24, x34, x44), p4 优化完成后，那么以后实际使用时参数pass=4即可，等于是用前面四阶段的优化参数交易。 优化时的设置规则是 tp1，sl1 优化范围是10到100，按照1递增 p1: 优化范围是3到100，按照1递增 Xmn 参数按照0到200，按照1递增 其他OP2,OP3组合亦是如此设置 */ #property copyright "Copyright ?2008, Yury V. Reshetov" #property link "http://bigforex.biz/load/2-1-0-171" #property strict //---- input parameters extern double tp1 = 50; extern double sl1 = 50; extern int p1=10; extern int x12 = 100; extern int x22 = 100; extern int x32 = 100; extern int x42 = 100; extern double tp2 = 50; extern double sl2 = 50; extern int p2=20; extern int x13 = 100; extern int x23 = 100; extern int x33 = 100; extern int x43 = 100; extern double tp3 = 50; extern double sl3 = 50; extern int p3=20; extern int x14 = 100; extern int x24 = 100; extern int x34 = 100; extern int x44 = 100; extern int p4=20; extern int pass = 1; extern double lots = 0.01; extern int mn=888; //--- static int prevtime=0; static double sl = 10; static double tp = 10; int pt=1;// 判断 pips 时用 //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() { if(Digits()==5 || Digits()==3)pt=10; //--- return(INIT_SUCCEEDED); } //+------------------------------------------------------------------+ //| expert start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { if(Time[0] == prevtime) return; prevtime=(int)Time[0]; if(!IsTradeAllowed()) { again(); return; } //---- 如果有持仓则返回，即不开新单 int total=OrdersTotal(); for(int i=0; i<total; i++) { if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES)) { if(OrderSymbol()==Symbol() && OrderMagicNumber()==mn) { return; } } } //--- 如果没有持仓，下面则进入开仓环节 sl = sl1; tp = tp1; int ticket=-1; RefreshRates(); if(Supervisor()>0) // 大于0则开多单 { ticket=OrderSend(Symbol(),OP_BUY,lots,Ask,1,Bid-sl*Point *pt,Bid+tp*Point *pt,WindowExpertName(),mn,0,clrBlue); if(ticket<0) { //again(); //毫无必要。 return; } } else //否则就开空单 { ticket=OrderSend(Symbol(),OP_SELL,lots,Bid,1,Ask+sl*Point *pt,Ask-tp*Point *pt,WindowExpertName(),mn,0,clrRed); if(ticket<0) { //again(); return; } } //-- Exit -- return; } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ double Supervisor() { if(pass==4) //第四阶段， { if(perceptron3()>0) //如果第三层是 多 { if(perceptron2()>0) //如果第二层也是 多 { sl = sl3; tp = tp3; return(1); //第三，二层都是多，则开多，且止盈止损按时sl3,tp3来 } } else //否则第三层是空，则下降到第一层 { if(perceptron1()<0)// 如果第一层也是空 { sl = sl2; tp = tp2; return(-1);//三，一，都是空，且止盈止损按时sl2,tp2来 } } //上面神经网络没有结果，则采用基本系统，sl，tp没有更新。 return(basicTradingSystem()); } if(pass==3)//训练的第三阶段：优化出做多的参数 { if(perceptron2()>0)//第二层是>0 返回1，做多 { sl = sl3; tp = tp3; return(1); } else //否则 用基本系统 { return(basicTradingSystem()); } } if(pass==2)//训练的第二阶段：优化出做空的参数 { if(perceptron1()<0) //第一层<0 返回-1，则做空 { sl = sl2; tp = tp2; return(-1); } else { return(basicTradingSystem()); } } //--- pass = 1,即设置的初始值 第一阶段 ，用 基本系统训练，优化出参数tp1,sl1,p1 return(basicTradingSystem()); } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ double perceptron1() { if(p2*4>Bars-1)return(0); double w1 = x12 - 100; double w2 = x22 - 100; double w3 = x32 - 100; double w4 = x42 - 100; double a1 = Close[0] - Open[p2]; double a2 = Open[p2] - Open[p2 * 2]; double a3 = Open[p2 * 2] - Open[p2 * 3]; double a4 = Open[p2 * 3] - Open[p2 * 4]; return(w1 * a1 + w2 * a2 + w3 * a3 + w4 * a4); } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ double perceptron2() { if(p3*4>Bars-1)return(0); double w1 = x13 - 100; double w2 = x23 - 100; double w3 = x33 - 100; double w4 = x43 - 100; double a1 = Close[0] - Open[p3]; double a2 = Open[p3] - Open[p3 * 2]; double a3 = Open[p3 * 2] - Open[p3 * 3]; double a4 = Open[p3 * 3] - Open[p3 * 4]; return(w1 * a1 + w2 * a2 + w3 * a3 + w4 * a4); } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ double perceptron3() { if(p4*4>Bars-1)return(0); double w1 = x14 - 100; double w2 = x24 - 100; double w3 = x34 - 100; double w4 = x44 - 100; double a1 = Close[0] - Open[p4]; double a2 = Open[p4] - Open[p4 * 2]; double a3 = Open[p4 * 2] - Open[p4 * 3]; double a4 = Open[p4 * 3] - Open[p4 * 4]; return(w1 * a1 + w2 * a2 + w3 * a3 + w4 * a4); } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ double basicTradingSystem() { return(iCCI(Symbol(), 0, p1, PRICE_OPEN, 0)); } //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ void again() { prevtime=(int)Time[1]; Sleep(300); } //+------------------------------------------------------------------+
我在EURUSD,M30图表，经过一个多小时训练，把PASS1,PASS2,PASS3,PASS4都依次训练一遍，最后得到PASS4的全部参数就是最优的。
完了测试下，60%收益，回撤2.63%，但这只代表我训练的时段经过优化后的效果，不代表为来实战。
贴上最后拟合好后的参数，见附件，实际使用时要注意，交易的品种一定要与你训练时的品种和周期一样。
附加的文件：
自动交易系统 "合集":
ATS 基于经典的趋势跟随策略, 并经双层神经网络训练, 逆势入场。
自动交易系统 (ATS) 的问题陈述如下:
试想我们已有一个基本交易系统 - BTS。有必要创建并训练一个神级网络来做事情, 但 BTS 不能胜任这个任务。必然结果是创建一个交易系统, 由两种组合构成, 且系统互补: BTS 和 NN (神经网络)。
或是, 像英文谚语所说: 没必要再去发现大陆, 它们都已经被发现。为什么要教导一些人跑得快些, 如果我们有一辆车, 或者飞翔, 如果我们有一架飞机？
一旦我们拥有一款趋势跟随 ATS, 我们仅需教导神经网络逆势策略。这是必然的, 因为一个目的在趋势基础上进行交易的系统, 不能在盘整, 或者识别出行情回撤或翻转时交易。您可以, 当然, 利用两个 ATS - 一个跟随趋势, 另一个逆势 - 并挂载到同一图表上。另一面, 您可以训练一个神经网络来补充您已存在的交易系统。
作者： Yury Reshetov