量化交易基础知识

运行机制：事件驱动，而不是死循环。V4 版时代 EA 基本只有 OnTick 一个主循环；V5 版之后是标准事件模型：OnInit 初始化、OnTick 行情事件、OnTimer 定时事件、OnTradeTransaction 成交流水事件、OnDeinit 卸载清理。这个区别很关键——策略「在哪个事件里做事」，直接决定它在断线重连、订单部分成交、终端重启之后会不会状态错乱。

能上实盘的 EA，必须满足四项工程特征。状态可恢复：重启后能识别已有持仓与档位，继续按原逻辑管理，而不是重新开一轮；幂等下单：同一信号即使被重复触发（重连、报价回补）也不会重复开仓；异常保护：断线、报价缺口、点差异常放大、服务器拒单时能暂停而不是盲目补单；可审计：状态文件与流水日志完整输出，外部可以复核它到底做了什么。

验收口径：三次测试。一是模拟盘或用极小仓位连续运行，成交方向、档位、间距与预期逻辑逐笔对得上；二是重启测试，手动重启终端与 EA，确认能接续原有持仓与状态；三是断线测试，切断网络数分钟再恢复，确认没有重复下单或错位补单。三项都通过，才谈得上「工程可用」。

常见误区。把 EA 当作自动赚钱机器——它只是执行器，期望值来自策略本身，负期望被自动化只会让亏损更快更稳定；拿优化出来的历史最优参数直接上实盘，跳过样本外与前向验证；不做重启 / 断线测试就投入使用，把工程缺陷误判为「策略失效」。

第一步：样本内 / 样本外切分。把历史数据切开，样本内（IS）用于研究参数，样本外（OOS）完全不参与优化、只用于验证。经验比例约为 IS : OOS ≈ 3 : 1；样本外区间过短会产生噪音，样本内区间过长则容易拟合到已经失效的旧市场结构。

第二步：前向分析（Walk-Forward）。把数据切成滚动窗口，每一段都在 IS 上优化、紧接着在 OOS 上测试，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——这是最接近「如果当时实时运行会怎样」的检验。口径：OOS 窗口至少 5–8 个，每个窗口至少 30 笔交易；前向效率 WFE = OOS 绩效 ÷ IS 绩效，> 0.5 说明泛化尚可，< 0.3 是强烈的过拟合信号（均为行业经验口径）。建议同时跑滚动窗口与锚定窗口，结果相近才说明策略对市场阶段不敏感。

第三步：蒙特卡洛 / 分块重采样。把样本外的成交序列随机重排 500–2000 次，得到回撤与收益的分布。重点不是看中位数（那和原始回测差不多），而是看 5% 分位——那才是现实中可能遇到的「坏运气版本」。优先使用分块重采样（block bootstrap），保留收益的连续性与波动聚集特征；逐笔简单打乱会给出过于乐观的结论。

第四步：参数敏感性。把每个参数单独微扰（上下浮动若干档），观察绩效是否崩掉；再用参数组合热力图看形态。健康的策略呈现「高原」：参数在合理区间内变动，绩效平滑变化；过拟合的策略呈现「孤峰」：只在一个极其精确的点上表现良好，旁边全是悬崖。

一眼可疑的信号。夏普比率 > 3、盈利因子 > 4、最大回撤 < 5%、资金曲线异常平滑——多半不是好策略，而是拟合得好；回测用固定点差、零滑点、信号当根收盘价成交，高频与短线会被系统性高估；参数微调一点点绩效就断崖式变化；样本量不足：300 笔是可靠性的下限，想对夏普与最大回撤下结论需要 1000 笔以上。

三层风险约束，缺一不可。单笔风险：单次开仓的最坏亏损占净值的比例，业内常见区间 0.5%–2%（经验口径）；暴露上限：单品种与整个组合的最大持仓 / 保证金占用上限，防止相关性品种同时爆——外汇与黄金在避险行情中常常同向，组合层面必须一起算；回撤红线：账户级最大回撤阈值，触及即停机，作用是防止「小亏变大亏，大亏变爆仓」的连续决策失误。

计算链路：从止损位到手数。止损位（技术位）→ 每点价值（黄金 1 手 = 100 盎司，1 美元波动 = 100 美元/手）→ 手数 → 保证金占用。顺序不能颠倒：先有止损逻辑，再有仓位大小。具体算法见下方「必须会算的两个数」，也可以用工具箱的仓位计算器现场算一遍。

杠杆本身不是风险。风险的真实来源是「仓位 × 止损距离 ÷ 净值」。同样 1:500 的杠杆下，止损 5 美元的 1 手与止损 50 美元的 0.1 手，理论风险可能完全相同。把杠杆倍数当风险指标是常见误判——它只决定保证金占用，不决定你亏多少；真正决定亏多少的是仓位与止损宽度。

加仓与熔断纪律。加仓必须有总档位上限与「间距耗尽后的处置方案」（减仓 / 停止 / 强制止损），无限加仓是网格类策略爆仓的根本原因；净值熔断、资金硬下限、连亏冷却等规则必须写在代码里自动执行，而不是留给意志力；止损距离应当由市场结构决定，而不是由「我能亏多少」倒推，否则会出现止损过近被噪音扫掉、或过远导致单笔风险失控。

第一原则：问机房，不问国家。「伦敦节点」与「位于 Equinix LD4」是两回事——同在伦敦但不同楼，往返延迟可能相差 5–15 ms，足以吃掉短线策略的全部边际。主流经纪商的交易服务器集中在 LD4（伦敦）、NY4（纽约）、TY3（东京）、HK1（中国香港）、FR2（法兰克福）。应向服务商索取具体机房名，含糊其辞的「某地区」通常是通用云区域。

延迟的判读口径（同一机房测得）。< 1 ms 优秀（同机房内网互联 / 交叉连接）；1–5 ms 良好（同城相邻机架或相邻楼宇）；5–20 ms 对非高频策略可用；> 20 ms 基本失去意义，不如本地交易。跨城对照参考：伦敦 ↔ 纽约约 68 ms，法兰克福 ↔ 纽约约 85–95 ms，纽约 ↔ 东京约 170–190 ms。这些数字说明为什么要「同机房」而不是「同大洲」。

运维清单（比配置更容易被忽视）。关闭系统自动重启，把更新固定到非交易时段；配置终端与 EA 自动启动、自动登录（保存账号、允许算法交易）；配置心跳 / 在线监控，出问题要立刻知道，而不是从账户余额上后知后觉；核对 SLA：99.9% 年化约 8.7 小时停机额度，且计划维护通常不计入，实际可用性可能低于标称。

成本与资源参考。零售 VPS 约 $15–30/月，部分一级经纪商在月成交量达到一定标准手数后提供同机房免费 VPS（具体门槛以经纪商条款为准）。资源方面：V4 版单实例约占用 400 MB 内存，V5 版约 600 MB–1.2 GB，同等 EA 数量下 V5 版更吃资源；多 EA 场景的关键是资源独占，超售的廉价 VPS 会在剧烈行情中因邻居抢核而卡顿，恰好发生在最需要执行的时候。

成本三件套。点差 + 佣金 + 滑点，此外还有隔夜利息（swap）。只看点差是新手最常见的成本误判：Raw 账户点差极低但收取双边佣金，「零佣金」的标准账户则把费用并入点差——必须看综合成本（all-in cost），而不是标题数字。

黄金（XAUUSD）的算法。1 标准手 = 100 盎司，报价每变动 $0.01 对应每手 $1。因此单笔成本（美元）= 点差（$/盎司）× 100 × 手数。例如 0.10 手、点差 $0.25/盎司 → 点差成本 $2.50，再加佣金（$7/手双边 → $0.70）≈ $3.20/笔（示例口径，实际以账户条款为准）。

时段与事件差异（黄金尤其明显）。伦敦 / 纽约重叠时段流动性最好、点差最窄；亚盘冷清时段通常比欧美时段宽 30%–50%；非农、CPI、FOMC 等重大数据前后点差可瞬时放大到 $1.00–3.00/盎司，滑点还会叠加；周日晚间开盘前 15–30 分钟流动性尚未恢复，点差为当周最宽，同时存在跳空风险。

频次会放大一切。单笔 $3.20 看起来无害，乘以频次就不一样：日均 5 笔 × 22 个交易日 ≈ 110 笔，月度成本约 $352，其中点差部分约 $275——在 5,000 美元的账户上相当于净值的 5.5%，加佣金后接近 7%。这就是「同一个 EA 在 Raw 账户上盈利、在标准账户上慢性失血」的原因。评估任何高频策略之前，先用你自己的真实手数与笔数把月成本算一遍，再判断它还有没有边际。

硬性技术差异。编程语言：MQL4 vs MQL5（面向对象、接近 C++），源码与指标互不通用；时间周期：9 个 vs 21 个；内置指标：约 30 种 vs 约 38 种；挂单类型：4 种 vs 6 种（V5 版增加 Buy Stop Limit、Sell Stop Limit）；账户模式：V4 版仅对冲，V5 版支持对冲与净额（netting）双模式；架构与回测：V4 版 32 位单线程、单线程回测、仅 HTML 报告，V5 版 64 位多线程、支持多品种组合并行回测与真实 tick 模式。

迁移成本要提前算。V4 版 → V5 版不是「换终端」，而是重写：EA、指标、图表模板、自建工具全部需要在新语言与事件模型下重新实现，并重新跑一遍验证流程。已有的 MQL4 策略库是真实资产，评估迁移时要把它计入成本，而不是只比较功能表。

选型建议。偏 V4 版的场景：以现货外汇 / CFD 为主、已有成熟 MQL4 代码与工作流、经纪商仍稳定提供 V4 版。偏 V5 版的场景：多资产、需要组合级回测、需要净额模式、需要真实 tick 精度、需要多核并行优化。决定性的往往是环境：经纪商是否仍提供 V4 版、服务器在哪个机房、点差与执行模型如何——同一套策略换环境，结果可能完全不同。

平台中立原则。策略表现 = 逻辑 × 执行环境。迁移经纪商或平台之前，务必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」。这也是评估任何方法时都应要求结论可被外部独立复核的原因。