MQL4课程-学习EA测试注意事项EA这个词现正在仍旧被许众买卖者当成骗子来对于了，许众EA正在测试的岁月结果很是完备，乃至正在模仿盘测试的岁月都显示不错，然而实盘一用起来就不可了，有人用了之后乃至会爆仓，是以结果一节课讲一下EA的少少坑，省得众人踏进坑里。其余正在结果会说一下若何获取优质的测试数据以及EA优化的少少要领，能够作少少参考。
史书的测试关于EA来说瑕瑜常需要的，这是一个筛选EA的紧张枢纽，通过测试粗略就能够懂得一款EA是不是出色的EA，以及它粗略是若何职责的。
目前市情高超行的EA许众是马丁以及网格类型的EA，要识别这一类的EA也瑕瑜常简略的，拿过来测试一下看一下它是怎样加仓的就明了了，或者看一下它的净值弧线，侦察一下它的净值和余额分别大不大，其余，马丁和网格类的EA净值弧线都是对比稳定向上的，碰到这一类的EA就越发需求注意了，这种继续蚀本加仓的EA最终的完结都是爆仓，如下图：
当然，原本蚀本加仓一类的EA也不是毫无用途，若是它正在爆仓前翻倍的希望是大于50%的，那么通过众个市集的组合原本依旧能够用的，环节是这个希望确实是对比难左右，正在这一类蚀本加仓的计谋当中，双种类对冲套利的网格和马丁计谋显示得对比好少少，比方做合连性对比大的泉币之间的对冲，或者做WTI和布伦特原油之间的基差套利等等，然而通常来说其开单前提也是需求做少少年光序列明白和惩罚的，比方两个合连性强的泉币对若何做轨范化等等。
尚有一种EA便是神经收集类的EA以及做振撼的EA，碰到这一类EA需求相称小心，通常作家城市把这一类的EA限制正在某个种类来回避其过分优化的题目，当咱们用EA来做测试的岁月若是听作家的话，那就中了坎阱，就像上节课的神经收集EA，这个险些完备的结果只合用于今朝种类和操练的那段年光，若是用正在实盘上就会蚀本。是以万万不要作家说什么便是什么，正在其他种类上试一下，一款好的EA通常正在许众种类上显示都是不错的，普适性对比强。
其余做超短线的剥头皮类的EA也需求注意，这一类的计谋对平台的点差和延迟央浼瑕瑜常高的，由于利润也就那么一两个点，本钱稍微大少少就不行红利了，是以正在探讨用之前必定需求看平台。这一类计谋也有少少伪装得特殊好的EA，许众岁月MT4的测试数据会有Tick级别数据的损失，并且回测的岁月不会探讨滑点题目，于是这一类EA就特意钻这一个空子，正在一根K线上做剥头皮，导致历来应当止损的订单结果红利退场，于是测试的结果也是相当的完备，要甄别这一类EA也很是简略，做一段年光的模仿盘，然后和这一段年光的回测结果对照一下就懂得了。是以模仿盘的结果和回测结果的对照也是筛选EA很是紧张的机谋，连测试结果和模仿买卖的结果都对不上的EA瑕瑜常劣质的EA。
当然，有些人会说，史书并不代外当下，以前能红利此后也不必定能红利，然后以此为原因以为做回测没有效。然而史书显示都不可的，那他日粗略率也是不可的，是以回测固然不是全能的，然而行动一个过滤器还瑕瑜常有需要的。是以万万不要被其他人的说吐迷惑，一个买卖体例连回测都不做的，那这款体例不要管其他人说的胡说八道，倔强不要用。
正在行使EA时必定要注意EA是否显示了回撤过大导致失效的景色。以海龟买卖体例为例，其正在期货众种类中的回测净值弧线如下图：
能够看到正在2014年之前，海龟买卖体例的显示都瑕瑜常好的，然而2014年之后显示了回撤很是大的景色，体例慢慢失效，这便是体例亡故的题目。那么若何界定体例的亡故？
区别的人有区别的评判要领，我认为行使体例史书的最大回撤来做一个评判轨范是一个对比不错的要领，若是把回撤比作劫难，那么最大史书回撤便是十几年来最主要的劫难，一朝比这个还要主要你就要注意了，说未必是陨石撞地球导致的生物大枯萎，这个岁月就要先封闭买卖计谋，等一段年光后回测看看它是否能回到净值最大值的名望，若是能够那相应得下降仓位接续用，若是短年光内一口气显示这种回撤很大的境况，就要打定放弃计谋了。
那上面说的，回撤很大究竟要大到众少才算？通常来说做计谋要把回撤限定正在25%以内，若是史书回撤大于了这个轨范，那么就通过下降仓位的式样来保障最大回撤正在这个局限以内。而一朝运转时回撤大于了最大回撤的1.5倍，也便是超出了38%，那么就需求搁浅计谋的运转了，等一段年光后看一下净值弧线是否会反弹回到峰值，若是回到峰值那么就用最新的最大回撤来完婚仓位从新开头。当然这意味着这一套体例会错过许众的机遇，然而没有手腕，资金安静才是最紧张的，并且这也反映了众计谋组合的紧张性，一个计谋亡故尚有其他计谋来补上吃亏，不至于让账户缩水过大，也供应了调换计谋的空间。
做EA的测试没有史书数据相当做饭没有米，然而MT4和MT5上的数据又太少了，要做十年以上的回测根本上不大可以，并且这上面的史书数据质料实正在是太差了。那么到哪里去下史书数据做回测呢？这里给众人推选一个很是好用的复盘用具，复盘行家。
这款软件的网站上有18年的1min史书数据可省得费下载，并且数据质料对比高，抵达90%，网址如下：
下载完解压之后是一个TXT样子的数据文献，装配好复盘行家后就能够进入复盘行家的数据核心导入数据并编削参数了。合于若何用这款复盘软件做回测正在这里就不做先容了，众人能够去官网上面找教程。
这款复盘软件最轻易的地高洁在于它能够探讨库存费以及滑点，其余它能够做到众EA计谋众周期众种类同时回测，这正在MT4乃至正在MT5中都是难以告终的。
当然，做EA的回测需求进货才行，厉害一点的同砚能够把通过复盘行家转换获得的CSV史书数据文献导入到MT4中做回测，如许就能够不必交钱了，然而行动过来人依旧提议众人进货一下，做回测确实是轻易许众。
这里需求说一下复盘行家也是有短处的，它需求用计谋转换器把计谋从MQL4文献转换成为dll文献，然而目前复盘行家的计谋转换器还正在继续更新当中，还不是特殊完备，有许众MQL4的函数短促还不行转换，这个必定要注意，不然就会显示转换的差错，原本这个题目也不是特殊大，由于MQL4中序次的取代要领有许众。
一款EA最环节的是计谋的逻辑中央，然而只要逻辑中央依旧无法红利的，好的计谋还需求好的配套要领优化才行，这便是细节题目了，然而市集上许众人体贴的都是逻辑中央，却很少有人去珍视这些细节题目。
所谓优化的维度，指的是合连性低的优化要领，若是两个优化要领合连性很高，那么优化的后果会很低，乃至是起到反感化，比方说用均线上下名望的合联来做优化，一个历久一个短期，若是再加一个更历久的均线，那优化根本上没有太大后果乃至会增进蚀本。是以咱们做优化就需求用区别的要领来做，比方除了均线上下名望的合联，还增进了均线之间间隔的过滤，或者增进K线收盘价和历久均线的间隔的过滤，这便是两种区别的过滤要领，也便是两个区别的维度做的过滤。
那么优化一个别例大致有哪些维度能够去做呢？以趋向买卖体例为例，目前涌现对比有用的优化要领有：
以上十个层面临于趋向体例来说是对比好的优化维度，众人能够试着去做一下。关于振撼类体例，对比好的优化维度有：
相对来说振撼类的买卖体例要告终安宁红利是对比麻烦的，当具有正希望的振撼类买卖体例和趋向体例配合起来用，体例的显示将会获得很大的抬高。
每次回测完EA之后咱们会获得一份回测申诉，申诉当中陈列了很众数据，如下图：
这份申诉中的数据对EA的评判是相称紧张的。下面和众人说一下这份申诉内中各个数据的乐趣：
最初是复盘模子的质料，这个东西代外了数据的无缺度，因为MT4中自带的数据会有缺损的景色，是以通常用MT4做的回测模子的质料都不是特殊高，处置手腕能够用复盘行家做回测，关于剥头皮类的EA，数据要确保是tick级此外数据，且质料要99%。
第三个是总得益，这个统计的是回测时候扫数红利订单的红利总和，同样总蚀本是回测时候扫数蚀本订单的蚀本总和。
第四个是红利比，等于总得益与总蚀本的比值，正在历久测试下来后，这个比值瑕瑜常紧张的，必定水平上反映了计谋的反软弱性，这个比例若是对比大，那么正在本钱稍微有点增进时计谋粗略率依旧能够告终红利。是以这个比值必定水平上反映了序次的红利本领，通过回测得出的红利比最好正在1.5以上，不然一朝用于实盘，滑点本钱和库存费很有可以会把账户的红利抹除掉。
第五个是预期红利，这个是总净红利与订单数目的比值，即均匀每单的红利，反映的是一个红利的希望。
接下来是绝对蚀本，这个蚀本是从开头测试的岁月帐户资金低于账户余额峰值的最大幅度。
第八个是相对蚀本，代外了最大蚀本占当时账户的百分比，这个百分比越大，爆仓的危急也就越大。
第十个是卖单数（得益百分比），是测试时候做的空单的数目以及空单的胜率，买单的数目和得益百分比肖似。
第十一个是红利买卖数目以及胜率，然后是蚀本买卖数目和胜率。许众初学者把胜率当做评判买卖体例的环节目标，原本是过错的，胜率要和均匀盈亏比连结起来才有效。关于趋向买卖体例，胜率40%独揽就不错了，若能告终50%的胜率就瑕瑜常厉害了。
接下来是最大得益买卖以及最大蚀本买卖，反映了单笔买卖对净值的影响幅度，若最大蚀本买卖对比大，那么申明账户的净值有时会显示暴跌，不敷安宁。
然后是均匀得益买卖以及均匀蚀本买卖，这两个的比值便是均匀盈亏比，关于均匀盈亏比大的体例，胜率便能够小少少，对与盈亏比小的体例就要用概率的上风来填充。
最大一口气得益金额和最大一口气蚀本金额反映的是计谋的抗危急本领，一口气得益金额越大，一口气蚀本金额越小，申明计谋显示越稳定，抗危急本领也越强。
最众一口气得益次数以及最众一口气蚀本次数的事理和最大一口气得益金额左近，只然而反映的是区别的层面。
均匀一口气得益次数以及均匀一口气蚀本次数代外了计谋的安宁性，一口气得益次数越大，蚀本次数越小，计谋安宁性越强。
除了以上数据外，尚有少少目标是对比紧张的，比方夏普比率以及所提诺比率，这些比率正在《趋向买卖》这本书中有对比周密的先容，通过将回测的数据导出到excel能够告终这些数据的推算。
到这里咱们的课程也差不众学完了，当然这并不代外MQL4编程讲话的实质就此完结，这门讲话尚有许众很是高级的利用，比方说状态的识别，文献挪用，深度神经收集技能，年光序列明白，以及搭配C讲话做dll来对计谋加密等等，这些实质众人能够己方去找原料练习一下。
这里说一下做量化的少少感应吧。许众人正在面临手动买卖和量化买卖孰优孰劣的题目时，会说这个全邦上不存正在永动机，量化这条途径是哄人的，是以手动更有上风。原本关于全邦上不存正在永动机这个看法是对比准确的，这个市集是会进化的，以前有效的计谋许众城市被市集裁减掉。然而是否存正在一个正在10年或者20年内有用的计谋呢？正在这时候若是又开垦出一个能够赚20年的计谋呢？是以市集变，量化的计谋也是能够变的，许众人把量化明白成死的东西，原本过错，由于量化计谋后面的人是活的，他能够变革量化计谋使其合适市集的变更，是以归根结底依旧人正在做买卖，只然而式样不相似罢了。是以原本问量化和手动孰优孰劣的题目实正在没蓄意义，手动和量化也只是买卖的式样区别罢了，适合己方的才是最好的。
是以EA归根结底只是一个用具，究竟好欠好用还正在于用的人，不要盲目崇尚和过分依赖它，没有了就不可，也不要由于少少很差的EA酿成了蚀本而对这个东西感应惊恐，视其为粪土，既然它能带给咱们方便，那么咱们就欣然授与就好了，至于结果若何，还不是看用用具的人会不会用了。
结果依旧那句话，量化的全邦很是大，这里只是给众人掀开了一道门罢了，往后就需求众人己方去探求了，祝整个成功~
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