DR. TRADELOVE 或我如何不再担忧并创建一个自训练 EA 交易

概念

在创建 EA 交易之后，我们都求助内置的策略测试程序来选择最佳参数。在选择这些参数时，我们运行 EA，并且一旦出现任何重大变化，则 EA 将会停止，并且一次又一次地使用策略测试程序进行优化。

我们能够将再优化决策和再优化作为一个进程分配给 EA 而不需要自然地中断其工作吗？

Quantum 在其《《自适应交易系统以及它们在 MetaTrader 5 客户端中的运用》一文中提出了这个问题的一个解决方案，专门致力于使用真实交易系统以及几个（在数量上没有限制）虚拟交易策略，从中选择一个目前为止具有最大盈利的策略。在超过某个固定的柱值之后，更改交易策略的决定被采纳。

我建议使用 joo 在《《遗传算法 - 很简单！》一文中提出的遗传算法 (GA) 代码。让我们看一看此类 EA 交易的实施（以下例子中的一个是为参加 2011 年自动交易锦标赛而写的 EA）。

正在进行的工作

那么，我们需要定义 EA 交易应能够做什么。首先，不言而喻的是使用选定的策略进行交易。其次，做出决定：是否应该再优化（执行输入参数的新优化）。再其次，利用 GA 进行再优化。首先，我们回顾一下最简单的再优

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