一、基础概念
先厘清「是什么」，再谈「怎么算」。这一组回答量化交易与 EA 的基本定位。
什么是 EA（智能交易系统）？
EA 是运行在交易终端（V4 版 / V5 版）内、按预设规则自动完成开仓、加仓、止损与平仓的程序，通常用 MQL4 / MQL5 编写。它把「信号—仓位—风控—执行」固化成可复现的判定条件，消除犹豫、报复性交易与随意改单。
边界：EA 只保证执行一致，不保证期望为正。如果策略本身的数学期望为负，自动化只会让亏损更快、更稳定地发生。延伸阅读：基础知识 · 入门核心概念。
常见的量化方法有哪几类？
主流思路大致四类：趋势跟随（顺势持有、逆势离场）、均值回归与网格（震荡市分层建仓）、突破系统（用 ATR 与成交量过滤假突破）、对冲与套利（相关性品种的价差）。每类覆盖不同的市场状态，没有哪一类永远有效。
评估任何一类方法，都要先问清楚：它赚的是什么钱、在什么环境下会失效、成本假设是否成立。延伸阅读：方法讲解。
量化交易就是自动交易吗？
不完全是。量化首先是一套用数据与规则描述决策的方法论：定义信号、量化仓位、约束风险、记录结果；自动执行只是它的工程实现方式。
可以量化而不自动化（半自动、信号提示），也可以自动化却不量化（把主观感觉写成 if 语句）——后者通常更危险，因为它把情绪伪装成了纪律。
EA 的价值是「预测行情」还是「执行纪律」？
是后者。EA 不改变策略的期望值，它改变的是执行的一致性：不因为恐惧提前离场，不因为贪婪放大仓位，不因为亏损报复性加仓，也不在盘中随手改单。
所以正确的顺序是：先把逻辑与期望值验证清楚，再用程序去执行它。反过来做，等于把一套未经检验的规则交给机器高速放大。
二、验证与统计
回测不是「证明能赚」，而是「排除不可能」。这一组讲清如何判断策略是否过拟合、样本是否足够。
回测漂亮，为什么实盘可能失效？
按发生频率排序，通常是三类原因：成本假设失真（固定点差、零滑点、信号当根收盘价成交）、过拟合（参数太多、没有样本外验证）、执行环境差异（经纪商点差结构、延迟、拒单率不同）。
修正办法：回测里加入真实点差 + 佣金 + 滑点，做前向分析，再用小额实盘实测成交质量。三步都做完，才有资格讨论「策略是否有效」。
什么算过拟合？怎么判定？
过拟合是把历史的随机噪音当成市场规律：样本内曲线漂亮，样本外立刻失效。参数越多、优化次数越多，越容易发生。
四步检验：① 样本内 / 样本外切分（IS : OOS 约 3 : 1，经验口径）；② 前向分析（OOS 窗口 5–8 个、每窗至少 30 笔；WFE = OOS 绩效 ÷ IS 绩效，> 0.5 尚可、< 0.3 是强过拟合信号）；③ 蒙特卡洛 / 分块重采样，看 5% 分位而不是中位数；④ 参数敏感性，健康策略是「高原」，过拟合是「孤峰」。详细口径见 基础知识 · 六个概念的深入解读。
什么是前向分析（Walk-Forward）？
把历史数据切成滚动窗口：每一段都在样本内优化参数，紧接着在下一段样本外盲测，再整体向前推进，最后把所有 OOS 结果拼成一条连续净值曲线。它模拟「用过去规律预测未来」的真实场景，比单次样本外切分更严格。
注意结论依赖窗口数量与每窗交易笔数：窗口太少、笔数太少时，结果仍可能只是运气。建议同时跑滚动窗口与锚定窗口，两种结果相近才说明策略对市场阶段不敏感。
多少笔交易才有统计意义？
300 笔是可靠性的下限；要对夏普比率与最大回撤下结论，通常需要 1000 笔以上（行业经验口径，仅作参考）。
低频策略可能需要数年实盘才能积累到这个量级，这也是低频策略更依赖严谨历史回测与前向分析的原因。样本不足时，任何漂亮的指标都只是噪音；指标速查表见 基础知识 · 关键绩效指标。
三、仓位与成本
方向判断决定你赚不赚，仓位与成本决定你活不活。这一组是必须会算的数。
怎么由风险反推手数？
先定「这笔最多亏多少」：风险金额 = 账户净值 × 单笔风险比例（常见 0.5%–2%，经验口径）。再反推：手数 = 风险金额 ÷（止损距离 × 每手点值）。
以黄金为例：10,000 美元账户、1% 风险（100 美元）、止损 5.00 美元/盎司、每手风险 500 美元 → 0.20 手。顺序不能颠倒：先有止损逻辑，再有仓位大小。现场计算：工具箱 · 仓位计算器。
点值（Pip Value）怎么算？
每手每点价值 = 合约规模 × 最小价格变动 ×（报价货币换算为账户货币的汇率）。以黄金为例：1 标准手 = 100 盎司，最小变动 0.01，则每点约 1 美元（美元账户）。
点值是算止损、仓位与成本的共同基石。不同品种、不同合约规格差别很大，不要直接套用；计算器见 工具箱 · 点值 / 盈亏。
为什么每笔交易都从「负起点」开始？
开仓瞬间就承担点差，加上佣金与滑点，策略必须先赚回这部分「摩擦」才有盈利可言。黄金的成本公式：单笔成本 = 点差（$/盎司）× 100 × 手数 + 佣金 + 滑点。
高频策略的毛利常被成本吃掉一半以上，所以要看综合成本（all-in cost），而不是标题上的点差数字。计算示例见 基础知识 · 必须会算的两个数。
保证金和杠杆是什么关系？
保证金 = 名义价值 ÷ 杠杆。以黄金 4,000 美元/盎司、1 手 = 100 盎司为例，名义价值约 400,000 美元：1:100 杠杆占用约 4,000 美元，1:500 占用约 800 美元。
杠杆只决定占用多少保证金，不决定你亏多少——亏损由仓位与止损宽度决定。但杠杆越高，可用保证金越薄，离强制平仓线越近；开仓前务必算清占用。计算器见 工具箱 · 保证金。
四、运行环境
策略表现 = 逻辑 × 执行环境。机房、延迟、终端与验证顺序，都会改变最终结果。
VPS 怎么选？位置和配置哪个更重要？
位置优先。必须选与经纪商交易服务器同机房（主流为 LD4 伦敦、NY4 纽约、TY3 东京），「离家近」没有价值，「离服务器近」才有价值。向服务商索取具体机房名，而不是「某地区节点」。
配置按 EA 数量与版本选：单 V4 版 2 vCPU / 2–4 GB 起；V5 版更吃资源，需上调一档；回测与参数优化要单独机器，别和实盘抢资源。对照表见 基础知识 · VPS 选型速查。
延迟要多低才有意义？
同一机房测得：< 1 ms 优秀，1–5 ms 良好，5–20 ms 对非高频策略可用，> 20 ms 基本失去意义。跨城参考：伦敦 ↔ 纽约约 68 ms。
延迟只影响「成交那一刻」的质量（滑点、拒单、重报价），对中长周期策略影响有限，对短线与抢价类策略高度敏感。别为不必要的极致延迟付费，但也别用跨洲机器跑短线。
模拟账户验证就够了吗？
不够，但不能跳过。模拟盘能验证逻辑正确性（方向、档位、出场是否符合说明）与工程稳定性（重启、断线、状态恢复），但模拟环境成交质量通常更理想，无法反映真实滑点与拒单。
合理顺序：模拟盘验证逻辑 → 小资金实盘验证执行 → 逐步放大仓位。每一步都要设好停机条件，而不是验证完就一次放大。
同一个 EA 换经纪商会不一样吗？
会，而且可能差很多。策略表现 = 逻辑 × 执行环境：点差结构（Raw 还是标准）、佣金、滑点、执行模型、服务器延迟，都会直接改变每笔交易的净结果。对高频与短线策略尤其致命——同一个 EA 在 Raw 账户盈利、在标准账户慢性失血，是常见现象。
迁移经纪商前，请用小额实盘实测成交质量（实际点差、滑点、拒单率、执行延迟），而不是假设同样的代码会有同样的结果。
五、风险与合规
这一组回答「怎么活得久」，以及本站做什么、不做什么。
回撤红线为什么要写进代码？
因为人在亏损时一定会「再扛一下」。账户级最大回撤红线、单品种暴露上限、连亏冷却规则必须由程序自动执行：触及即停机，而不是开会讨论。
这是生存的第一原则——先保证「活得久」，再谈「跑得快」。红线由人手动执行，等于没有红线。
账户回撤到什么程度应该停机？
上线前就设好阈值并写入程序：常见做法是回撤达到历史最大回撤的一定比例（例如 50%）即暂停并复盘。
同时检查滚动周期的夏普比率是否显著低于回测口径——若明显偏低，说明市场结构或执行环境已变化，应重新验证策略，而不是加仓摊薄。风控框架见 方法讲解 · 仓位与风险预算。
单笔风险设多少合适？
业内常见 0.5%–2%（行业经验口径，仅作参考），具体取决于策略类型、回撤分布与个人承受能力。连续止损后的冷却与降档规则应一并写入策略。
真正的风险控制不是「这次亏得起」，而是「连亏 10 次也还在场上」。请只使用可承受损失的资金，切勿投入生活必需资金或借贷资金。
本站的合规边界是什么？
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