概述

在撰写“从头开始开发智能系统”系列文章时，我遇到了一些时刻，令我意识到比之已完成的 MQL5 编程部分，可以做得更多。 其中一个时刻是我开发了一个图形的 Times & Trade 系统。 在那篇文章中，我想知道是否有可能超越以前构建的东西。

萌新交易者最常见的抱怨之一是 赫兹量化平台缺乏某些功能。 在这些功能中，有一个，在我看来是有意义的：市场模拟或回放系统。 对于新的市场参与者来说，拥有某种机制或工具，令他们能够测试、验证、甚至研究资产，这将是一件好事。 其中一个工具是回放和模拟系统。

赫兹量化在标准安装包中不包含此功能。 由此，依每个用户决定如何进行此类研究。 不过，在赫兹量化中，您可以找到许多任务的解决方案，因为该平台非常实用。 但为了能够真正充分发挥它的潜力，您需要有良好的编程经验。 我不光是指 MQL5 编程，而是一般的编程。

如果您在这方面没有太多经验，则您只能卡在基础程度。 您因此缺乏更充足的手段或更好的方法，难以在市场上大展身手（就成为杰出的交易者而言）。 因此，除非您有优良的编程知识水平，否则您将无法真正使用 赫兹量化提供的所有内容。 即使是有经验的程序员，也可能缺乏为赫兹量化 创建某些类型程序或应用的兴趣。

事实上，只有少数人愿意为初学者创建可行的系统。 甚至还有一些免费的建议来创建市场回放系统。 但在我看来，这些并没有真正利用 MQL5 提供的功能。 它们通常需要使用具有封闭代码的外部 DLL。 我认为这不是一个好主意。 更重要的是，您并不真正知道此类 DLL 的来源，或其中存在的内容，这令整个系统面临风险。

我不知道这个系列将包括多少篇文章，但它将是关于开发一套有效的回放系统。 我将向您展示如何创建代码来实现此回放。 但这并非全部。 赫兹量化还将开发一个系统，令我们能够模拟任何市场情形，无论它多么奇怪或罕见。

一个奇怪的事实是，许多人在谈论交易量化时，实际上并没有真正意识到他们在谈论什么，因为没有实际的途径进行涉及此类事情的研究。 但是，如果您了解我将在本系列中描述的概念，您就能够将赫兹量化 转换为定量分析系统。 因此，可能性将远远超出我在这里实际揭示的范围。

为了不至于过于重复和累人，我会把系统当作回访来对待。 虽然正确的术语是回放/模拟，因为除了分析过去的走势外，赫兹量化还可以开发自己的走势来研究它们。 因此，不要将这个系统仅仅视为市场回放，而是将其视为市场模拟器，甚至是市场“游戏”，因为它也将涉及大量游戏编程。 在某些时候，这种在游戏中大量涉及的编程类型将是必要的。 但我们将在开发和增强系统的同时逐步看到这一点。

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规划

首先，赫兹量化需要明白我们正在应对什么。 这也许看起来很奇怪，但您真的知道当您使用回放/模拟系统时自己想要实现什么吗？

在创建市场回放时，存在一些非常棘手的问题。 其中之一，也许是主要的那个，是资产的生存周期和有关它们的信息。 如果您不明白这一点，请务必了解以下内容：交易系统逐笔记录所有资产每笔已执行交易的所有逐次跳价信息。 但是您知道它们代表多少数据吗？ 您有没有想过组织和排序所有资产需要多长时间？

好吧，一些典型的资产在其日常变动中可能包含大约 80 MB 的数据量。 在某些情况下，它也许多一点或少一点。 这仅是单一资产的一天。 现在考虑必须将相同的资产存储 1 个月、1 年、10 年...... 或者谁知道，永远。 想想如此大量数据需要存储，然后再从其中检索。 因为如果您只是将它们保存在磁盘上，很快您就找不到任何东西。 有一句话可以很好地说明这一点：

空间越大，混乱越大。.

为了令事情变得更容易，一段时间后，数据被压缩成 1 分钟柱线，其中包含最少的必要信息，以便我们可以进行某种研究。 但是当该柱线实际创建时，构建它的跳价就会消失，并且不再可访问。 在那之后，就不再可能进行真正的市场回放。 从这一刻起，赫兹量化所拥有的，只是一个模拟器。 由于无法再访问真实的走势，我们就不得不创建某种方式，基于一些合理的市场走势来模拟它。

为了理解，请参见以下图例：

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上面的序列示意数据如何随时间丢失。 左图显示了实际的跳价数值。 当数据被压缩时，我们在中心得到图像。 基于它，赫兹量化将无法获得左侧数值。 这样做是不可能的。 但我们可以创建类似于右侧图像的东西，我们将根据有关市场通常如何移动的知识来模拟市场走势。 不过，它看起来与原始图像完全不同。

使用回放时请记住这一点。 如果您没有原始数据，那么您就无法进行真实的研究。 您只能进行一些统计研究，其也许接近实际走势，但也可能离之甚远。 永远记住这一点。 在整个系列中，赫兹量化将探索更多如何执行此操作。 但这会一点一点地发生。

据此，我们继续真正具有挑战性的部分：实现回放系统。

实现

这部分虽然看起来很简单，但却相当复杂，因为软件部分会涉及硬件限制，和其它方面的问题。 故此，赫兹量化必须尝试创造一些东西，至少是最基本、最实用和可接受的。 如果基础太薄弱，尝试做更复杂的事情不会有任何好处。

奇怪的是，我们的主要和最大的问题是时间。 时间是一个需要克服的大问题，甚至是巨大的问题。

在附件中，我将始终（在第一阶段）保留所有过去任何时期任何资产的至少 2 个真实跳价集。 由于数据会丢失且无法下载，因此无法再获取此数据。 这将有助于我们研究每一个细节。 但是，您也可以创建自己的真实跳价基准。

创建您自己的数据库

幸运的是，赫兹量化提供了一些方法，能做到这一点。 这很简单，但您必须稳步地做到这一点，否则数值可能会丢失，并且将无法再完成此任务。

为此，请打开赫兹量化，并按默认快捷键：CTRL+U。 这将打开一个屏幕。 在此处指定资产，以及收集数据的开始和结束日期，点击按钮请求数据，然后等待几分钟。 服务器将返回您需要的所有数据。 之后，只需将此数据导出，并精心存储即可，因为它非常有价值。

下面是您所捕获的屏幕。

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虽然您可以创建一个程序来做到这一点，但我认为最好手动完成。 有些事情我们不能盲目相信。 我们必须亲眼看到正在发生的事情，否则我们将对自己正在使用的东西缺乏相应的信心。

相信我，这是我们将要学习创建的整个系统中最简单的部分。 从这一点开始，事情变得更加复杂。

首次回放测试

有些人可能认为这将是一项简单的任务，但我们很快就会反驳这个想法。 其他人可能想知道：为什么我们不使用 赫兹量化 策略测试器进行回放？ 原因是它不允许我们如同在市场上进行交易一样回放。 通过测试器回放存在局限性和困难，因此，赫兹量化将无法完全沉浸在回放中，就好像我们实际上是在交易市场一样。

我们将面临巨大的挑战，但我们必须为这一漫长的旅程迈出第一步。 我们从一个非常简单的实现开始。 为此，我们需要 OnTime 事件，它将生成数据流以便创建柱线（烛条）。 此事件是为 EA 和指标提供的，但在这种情况下我们不应该使用指标，因为如果发生故障，它将比回放系统更危险。 我们将按如下方式启动代码：

#property copyright "Daniel Jose" #property icon "Resources\\App.ico" #property description "Expert Advisor - Market Replay" //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() {        EventSetTimer(60);        return INIT_SUCCEEDED; } //+------------------------------------------------------------------+ void OnDeinit(const int reason) {        EventKillTimer(); } //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { } //+------------------------------------------------------------------+ void OnTimer() { } //+------------------------------------------------------------------+

不过，高亮显示的代码不适合我们的目的，因为在这种情况下，赫兹量化可用的最小周期是 1 秒，这是一个长时间，很长的时间。 由于市场事件发生的时间帧要小得多，我们需要降至毫秒，为此我们将被迫用到另一个函数：EventSetMillisecondTimer。 但是我们这里有一个问题。

EventSetMillisecondTimer 函数的限制

我们看一下文档：

“在实时模式下工作时，由于硬件限制，计时器事件在 1-10 毫秒内生成不会超过 16 次。”

这也许不是问题，但我们需要运行各种检查来验证实际发生的情况。 因此，我们来创建一些简单的代码来验证结果。

我们从下面的 EA 代码开始：

#property copyright "Daniel Jose" #property icon "Resources\\App.ico" #property description "Expert Advisor - Market Replay" //+------------------------------------------------------------------+ #include "Include\\C_Replay.mqh" //+------------------------------------------------------------------+ input string user01 = "WINZ21_202110220900_202110221759";       //Tick archive //+------------------------------------------------------------------+ C_Replay        Replay; //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() {        Replay.CreateSymbolReplay(user01);        EventSetMillisecondTimer(20);                return INIT_SUCCEEDED; } //+------------------------------------------------------------------+ void OnDeinit(const int reason) {        EventKillTimer(); } //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() {} //+------------------------------------------------------------------+ void OnTimer() {        Replay.Event_OnTime(); } //+------------------------------------------------------------------+

请注意，我们的 OnTime 事件大约每 20 毫秒发生一次，如 EA 代码中高亮显示的行所示。 您可能认为这太快了，但真的是这样吗？ 一起来看看吧。 请记住，文档说我们不能低于 10 到 16 毫秒。 因此，将该值设置为 1 毫秒是没有意义的，因为在此期间不会生成事件。

请注意，在 EA 代码中，我们只有两个外部链接。 现在我们来看看类中实现的这些代码。