赫兹股票量化需要依赖一些东西来确保使用OpenCL实现的测试器是正确工作的。首先，我们需要开发一个 MQL5 EA，然后我们将会比较使用常规测试器优化和测试与使用OpenCL的测试器的结果。 测试的目标是一个根据以下烛形形态来进行交易的简单EA：

• 看跌针杆（pin bar）

• 看涨针杆 （pin bar）

• 看跌吞噬

• 看涨吞噬

策略非常简单:

• 看跌针杆或者看跌吞噬  — 卖出

• 看涨针杆或者看涨吞噬 — 买入

• 同时开启的仓位数量 — 没有限制

• 最大仓位持有时间 — 有限，由用户定义

• 获利和止损水平 — 固定, 由用户定义

只在完全关闭的柱上检查是否有形态的出现,换句话说, 赫兹股票量化在新柱出现的时候就检查前面三个柱是否形成形态， 形态的侦测条件如下:

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图 1. "看跌针杆" (a) 和 "看涨针杆" (b) 形态

对于看跌针杆 (图 1, a):

• 第一个柱的上影线 ("tail") 大于指定的参考数值: tail>=Reference

• 第零柱是上涨的: Close[0]>Open[0]

• 第二个柱是下跌的: Open[2]>Close[2]

• 第一个柱的最高价是局部的最大值: High[1]>MathMax(High[0],High[2])

• 第一个柱的主体部分小于上影线: MathAbs(Open[1]-Close[1])<tail

• tail = High[1]-max(Open[1],Close[1])

对于看涨针杆 (图 1, b):

• 第一个柱的下影线 ("tail") 大于指定的参考值: tail>=Reference

• 第零柱是下跌的: Open[0]>Close[0]

• 第二个柱是上涨的: Close[2]>Open[2]

• 第一个柱的最低价是局部的最小值: Low[1]<MathMin(Low[0],Low[2])

• 第一个柱的主体部分小于它的下影线: MathAbs(Open[1]-Close[1])<tail

• tail = min(Open[1],Close[1])-Low[1]

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图 2. "看跌吞噬" (a) 和 "看涨吞噬" (b)

对于看跌吞噬 (图 2, a):

• 第一个柱是上涨的，它的主体大于指定的参考值: (Close[1]-Open[1])>=Reference

• 第零柱的最高价低于第一柱的收盘价: High[0]<Close[1]

• 第二柱的开盘价高于第一个柱的收盘价: Open[2]>Close[1]

• 第二个柱的收盘价低于第一个柱的开盘价: Close[2]<Open[1]

对于看涨吞噬 (图 2, b):

• 第一个柱是下跌的，它的主体大于指定的参考值: (Open[1]-Close[1])>=Reference

• 第零柱的最低价高于第一个柱的收盘价: Low[0]>Close[1]

• 第二个柱的开盘价低于第一个柱的收盘价: Open[2]<Close[1]

• 第二个柱的收盘价高于第一个柱的开盘价: Close[2]>Open[1]

1.1搜索形态下面提供的是形态定义的代码。

ENUM_PATTERN Check(MqlRates &r[],uint flags,double ref)  { //--- 看跌针杆     if((flags&PAT_PINBAR_BEARISH)!=0)     {//      double tail=H(1)-MathMax(O(1),C(1));      if(tail>=ref && C(0)>O(0) && O(2)>C(2) && H(1)>MathMax(H(0),H(2)) && MathAbs(O(1)-C(1))<tail)         return PAT_PINBAR_BEARISH;     } //--- 看涨针杆   if((flags&PAT_PINBAR_BULLISH)!=0)     {//      double tail=MathMin(O(1),C(1))-L(1);      if(tail>=ref && O(0)>C(0) && C(2)>O(2) && L(1)<MathMin(L(0),L(2)) && MathAbs(O(1)-C(1))<tail)         return PAT_PINBAR_BULLISH;     } //--- 看跌吞噬   if((flags&PAT_ENGULFING_BEARISH)!=0)     {//      if((C(1)-O(1))>=ref && H(0)<C(1) && O(2)>C(1) && C(2)<O(1))         return PAT_ENGULFING_BEARISH;     } //--- 看涨吞噬   if((flags&PAT_ENGULFING_BULLISH)!=0)     {//      if((O(1)-C(1))>=ref && L(0)>C(1) && O(2)<C(1) && C(2)>O(1))         return PAT_ENGULFING_BULLISH;     } //--- 没有找到     return PAT_NONE;  }

这里赫兹股票量化应当注意 ENUM_PATTERN 枚举，它的值是标志，可以组合并使用 bitwise OR（位或） 作为一个参数来传递:

enum ENUM_PATTERN  {   PAT_NONE=0,   PAT_PINBAR_BEARISH = (1<<0),   PAT_PINBAR_BULLISH = (1<<1),   PAT_ENGULFING_BEARISH = (1<<2),   PAT_ENGULFING_BULLISH = (1<<3)  };

另外， 引入了下面的宏定义来更方便地记录:

#define O(i) (r[i].open) #define H(i) (r[i].high) #define L(i) (r[i].low) #define C(i) (r[i].close)

Check() 函数是从 IsPattern() 函数中调用的，意义是检查在新柱开启时是否存在指定的形态:

ENUM_PATTERN IsPattern(uint flags,uint ref)  {   MqlRates r[];   if(CopyRates(_Symbol,_Period,1,PBARS,r)<PBARS)      return 0;   ArraySetAsSeries(r,false);   return Check(r,flags,double(ref)*_Point);  }

1.2构建 EA 交易

首先，需要定义输入参数，赫兹股票量化在形态定义条件中有一个参考值，这是针杆的“tail”的最小长度，或者是吞噬中的主体相交区域的最小长度，我们将以点数指定它: input int      inp_ref=50; 另外，赫兹股票量化还有一系列形态的参数，为了更加方便，我们将不会在输入参数中使用标志，而是把它分成了四个 bool 类型的参数: input bool     inp_bullish_pin_bar = true; input bool     inp_bearish_pin_bar = true; input bool     inp_bullish_engulfing = true; input bool     inp_bearish_engulfing = true; 然后再在初始化函数中把它们组合成一个无符号整型变量:   p_flags = 0;    if(inp_bullish_pin_bar==true)       p_flags|=PAT_PINBAR_BULLISH;    if(inp_bearish_pin_bar==true)       p_flags|=PAT_PINBAR_BEARISH;    if(inp_bullish_engulfing==true)       p_flags|=PAT_ENGULFING_BULLISH;    if(inp_bearish_engulfing==true)       p_flags|=PAT_ENGULFING_BEARISH; 下面, 我们设置可以接收的仓位持有时间, 以小时表示, 获利和止损水平, 以及交易量手数: input int      inp_timeout=5; input bool     inp_bullish_pin_bar = true; input bool     inp_bearish_pin_bar = true; input bool     inp_bullish_engulfing = true; input bool     inp_bearish_engulfing = true; input double   inp_lot_size=1; 对于交易, 我们将使用来自标准库 的 CTrade 类,为了定义测试器的速度, 赫兹股票量化将使用 CDuration 类, 它可以衡量程序中两个控制点的时间间隔的毫秒数, 并且以方便的形式显示它们。在这种情况下，我们将测量在 OnInit() 和 OnDeinit() 函数之间的时间。类的完整代码包含在附加的 Duration.mqh 文件中。 CDuration time;  int OnInit()   {    time.Start();    // ...  return(INIT_SUCCEEDED);   }  void OnDeinit(const int reason)   {    time.Stop();    Print("测试结束 "+time.ToStr());   } 这个EA的工作非常简单，包含以下内容：OnTick() 函数的主要任务是处理开启的仓位。如果仓位的持有时间超过了在输入参数中指定的数值，就关闭该仓位。然后，检查是否有新柱开启，如果检查通过，就使用 IsPattern () 函数来检查形态是否存在。当找到形态时，根据策略开启一个买入或者卖出仓位。完整的 OnTick() 函数代码在下面提供: void OnTick()   { //--- 处理开启的仓位 int total= PositionsTotal();    for(int i=0;i<total;i++)      {       PositionSelect(_Symbol);       datetime t0=datetime(PositionGetInteger(POSITION_TIME));       if(TimeCurrent()>=(t0+(inp_timeout*3600)))         {          trade.PositionClose(PositionGetInteger(POSITION_TICKET));         }       else break;      }    if(IsNewBar()==false)       return; //--- 检查形态是否存在    ENUM_PATTERN pat=IsPattern(p_flags,inp_ref);    if(pat==PAT_NONE)       return; //--- 开启仓位 double ask=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_ASK);    double bid=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_BID);    if((pat&(PAT_ENGULFING_BULLISH|PAT_PINBAR_BULLISH))!=0)//买入            trade.Buy(inp_lot_size,_Symbol,ask,NormalizeDouble(ask-inp_sl*_Point,_Digits),NormalizeDouble(ask+inp_tp*_Point,_Digits),DoubleToString(ask,_Digits));    else//卖出       trade.Sell(inp_lot_size,_Symbol,bid,NormalizeDouble(bid+inp_sl*_Point,_Digits),NormalizeDouble(bid-inp_tp*_Point,_Digits),DoubleToString(bid,_Digits));   }

1.3测试

首先，运行优化以寻找对EA来说交易获利或者至少开启仓位的最佳输入参数值。赫兹股票量化将优化两个参数 — 形态使用的参考值和止损水平点数。把获利水平设为50个点，并在测试中选择所有形态。

优化是在 EURUSD M5 上进行的，时间段为: 01.01.2018  — 01.10.2018. 快速优化 (遗传算法), 交易模式: "1 分钟 OHLC".

优化参数的数值在大范围内和大量的梯度中选择:

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图 3. 优化参数

在优化结束之后，结果根据利润排序:

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图 4. 优化结果

赫兹股票量化可以看到，获得1000.50 利润的最佳结果是在参考值为60个点而止损水平为350个点的时候取得的。在使用这些参数时运行测试并注意它的执行时间。

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图 5. 使用内建测试器的单次通过测试时间

记住这些数值，在继续不使用常规测试器来测试相同的策略。让我们使用 OpenCL 的特性开发一个自定义的测试器。