[转载]神经网络EA工作原理&Combo_Right.mq4&（含源码）--外汇智
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神经网络 EA
上次交易大赛，神经网络EA出尽风头，盈利可观，让小弟我对这种高精尖的玩意肃然起敬。前几日在网上游荡，无意中发现一俄罗斯汇友编写的神经网络EA，在发布网页中，作者附上了详尽的训练教程，最后附上一句“只要前一周没有出现亏损。就不必重新对它进行训练”，看到这句话，我赶紧将它下载下来，放到火线给大家共享共享，有兴趣的汇友可以一起来测试。;
l. A2 W- p1 R8 L) g# _
Combo_Right.mq4
文件放在experts文件夹下，combo.set文件放到tester文件夹下，OK，安装完毕。8 b2
u; s% w2 f- J! n0 y/ P
训练方法： n) U, N8 _2 J0 E4 J/ J)
打开智能交易测试界面，选择Combo_Right，单击“智能交易属性”按钮，将起始资金设置为1000000（为了避免中途没钱，所以资金设置大一点）。
2 切换到“输入参数”选项卡，单击“加载”按钮，将combo.set里的参数加载到EA中。
3 在参数“tp1”、“sl1”和“p1”前打上勾，将“pass”参数设置为1，单击“确定”按钮退出。
在智能交易测试界面，选择“优化”复选项，然后选择一个商品，复盘模型设置为“仅用开盘价”（这个EA只对每根K线的收盘价进行分析，因此选用“每个即时价位”结果是一样的，而花的时间要多得多，所以没有必要），选择起始日期（俺推荐先试试2个月的长度），时间周期任意吧，作者给的图是一小时，因此我测试的时候也是用的一小时。选择好以后，单击“开始”按钮。1
D+ W! X3 N$ @) m
优化完毕，将最优结果备份，然后单击“智能交易属性”按钮，切换到“输入参数”选项卡，将“tp1”、“sl1”和“p1”前面的勾去掉，并将刚才的最优结果输入到“赋值”一栏。
6 在所有尾号为“2”的参数前打上勾，将“pass”参数设置为2，单击“确定”按钮退出，单击“开始”按钮。; L7
?$ W9 u" R) M: H
优化完毕，将最优结果备份，然后单击“智能交易属性”按钮，切换到“输入参数”选项卡，将所有尾号为“2”的参数前面的勾去掉，并将刚才的最优结果输入到“赋值”一栏。
8 在所有尾号为“3”的参数前打上勾，将“pass”参数设置为3，单击“确定”按钮退出，单击“开始”按钮。
优化完毕，将最优结果备份，然后单击“智能交易属性”按钮，切换到“输入参数”选项卡，将所有尾号为“3”的参数前面的勾去掉，并将刚才的最优结果输入到“赋值”一栏。ht
tp:/// } R5
[0 q. j8 q( d$ O+ N
10 在所有尾号为“4”的参数前打上勾，将“pass”参数设置为4，单击“确定”按钮退出，单击“开始”按钮。# |8
优化完毕，将最优结果备份，然后单击“智能交易属性”按钮，切换到“输入参数”选项卡，将所有尾号为“4”的参数前面的勾去掉，并将刚才的最优结果输入到“赋值”一栏。+
x/ j) Y) n) i- F
12 单击“保存”按钮，将最优参数保存为一个文件。
://, p* d3
训练完毕，现在你手里有了针对某个特定货币、某个特定时间周期在某个时间段的最优参数，然而，这只是根据历史数据进行的最优化，至于实测的效果，则要挂着观察了。实测时，“pass”参数一定要设置为4！+
z# }- d: G0 J7 j0 A; Q
S: A3 j" a3 f0 ^0 f& ^
有兴趣的汇友可以下下去玩玩，也可以将各种回测、实测效果和优化后的参数发出来，大家一起探讨
//+------------------------------------------------------------------+
Combo_Right.mq4
?2008, Yury V. Reshetov |
/load/2-1-0-171
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright ?2008, Yury V. Reshetov"
#property link "
//---- 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 =
static double sl = 10;
static double tp = 10;
以上是相关的变量 ，带有 Extern 的可以被 优化和外部更改 ；
//+------------------------------------------------------------------+
//| expert start function
//+------------------------------------------------------------------+
int start()
if (Time[0] == prevtime) return(0);
prevtime = Time[0];
//上面判断是否在当前时段已经做过处理了；
if (! IsTradeAllowed()) {
return(0);
//这段判断是否允许交易 ；
int total = OrdersTotal();
for (int i = 0; i & i++)
OrderSelect(i, SELECT_BY_POS,
MODE_TRADES);
if (OrderSymbol() == Symbol()
&& OrderMagicNumber() == mn)
return(0);
//如果有EA开出的交易单存在，则退出时段，等待交易单被止损或者止盈 ；
//盈亏点的初始化 ；
int ticket = -1;
RefreshRates();
//强制刷新数据 ；
if (Supervisor() & 0) {
ticket = OrderSend(Symbol(), OP_BUY,
lots, Ask, 1, Bid - sl * Point, Bid + tp * Point,
WindowExpertName(), mn, 0, Blue);
if (ticket & 0) {
ticket = OrderSend(Symbol(), OP_SELL,
lots, Bid, 1, Ask + sl * Point, Ask - tp * Point,
WindowExpertName(), mn, 0, Red);
if (ticket & 0) {
//根据判断开单子，做东或者做空；如果开单失败，清除标记位，等待Tick到来后，重新开单；
//-- Exit --
return(0);
//+--------------------------- getLots
----------------------------------+
double Supervisor() {
if (pass == 4) {
if (perceptron3() & 0)
if (perceptron2()
return(1);
if (perceptron1()
return(-1);
return(basicTradingSystem());
if (pass == 3) {
if (perceptron2() & 0)
return(1);
return(basicTradingSystem());
if (pass == 2) {
if (perceptron1() & 0)
return(-1);
return(basicTradingSystem());
return(basicTradingSystem());
//这里根据 Pass 参数的不同选择不同的判断方式和参数，从神经网络来看，这里应该是构成
BTS 基本的感知器
double perceptron1() {
double w1 = x12 -
double w2 = x22 -
double w3 = x32 -
double w4 = x42 -
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 *
double perceptron2() {
double w1 = x13 -
double w2 = x23 -
double w3 = x33 -
double w4 = x43 -
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 *
double perceptron3() {
double w1 = x14 -
double w2 = x24 -
double w3 = x34 -
double w4 = x44 -
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 *
// 上面是三个用于训练的感知器；基本算法是四段同周期开盘价差乘以各自系数再相加。
double basicTradingSystem() {
return(iCCI(Symbol(), 0, p1, PRICE_OPEN,
void again() {
prevtime = Time[1];
Sleep(30000);
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。苹果/安卓/wp
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这是一篇硕士论文，系统介绍了用神经网络编写外汇EA的模型和原理，更重要的是其中附有实现的源码以及测试结果的说明。对于初学者很有帮助。
支持楼主：、
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