Automating Trading Using Range chart with MQL5 platform - Simplified Chinese

使用MQL5平台通过范围图自动化交易 - 简体中文

什么是范围图（Range Chart）？

在金融市场中，我们通常看到的是基于时间的图表，例如1分钟图、1小时图或日线图。这些图表将价格变动聚合到固定的时间周期内。然而，范围图（Range Chart），也称为区间图，是一种完全不同的价格表现形式。它是一种非时间图表，其核心思想是只根据价格的特定波动幅度来创建新的K线或柱状图。这意味着，只有当价格移动了预设的"范围"或"砖块"大小，新的K线才会形成，而不论这个价格移动花费了多长时间。如果价格在很长一段时间内只在小范围内波动，那么范围图上可能只会显示很少的K线；反之，如果价格快速剧烈波动，范围图上则会迅速生成大量K线。

这种图表的独特之处在于它能够有效地过滤掉市场中的"时间噪音"，只关注真实的价格变动。对于交易者来说，这意味着他们可以看到更清晰的趋势和价格结构，因为小幅的、随机的市场波动不会导致新的K线形成。范围图能够帮助交易者在趋势市场中更好地捕捉动量，并在横盘市场中避免不必要的交易信号。

范围图与点位图（Pips-Based Chart）的区别

要理解范围图的优势，将其与常见的点位图（Pips-Based Chart）进行比较是很有帮助的。点位图，通常指基于最小价格变动单位（例如一个点差或几个点）来生成K线的图表，它也属于非时间图表范畴。例如，一个5点点位图意味着每当价格移动5个点，无论方向如何，都会生成一个新的数据点。

  • 构建逻辑： 范围图要求价格在某一方向上完成一个预设的幅度移动，例如，上升或下降10个点，才会形成一根新K线。而点位图则通常是每当价格波动达到预设的点位（例如每5个点），就记录一个数据点，它可能不严格要求"突破"某个范围，而是像Renko图一样，或者只是记录每一段固定点位移动。
  • 噪音过滤： 范围图在过滤噪音方面通常更为有效，因为它要求价格突破一个明确的范围。如果价格在小范围内反复波动，范围图不会频繁生成新的K线。点位图虽然也关注价格，但如果其点位设置较小，仍然可能捕获一些在范围图上会被忽略的次要波动。
  • 趋势识别： 范围图因其平滑的特性，在识别趋势和趋势反转方面表现出色。它生成的K线通常具有清晰的实体，影线较短或没有，使得支撑和阻力位更为明确。点位图也能辅助趋势识别，但其K线结构可能不如范围图那样简洁明了。

简而言之，虽然两者都脱离了时间轴，但范围图更侧重于价格的"有效"移动，即价格必须突破某个预设的区间，而点位图则更广义地关注固定点位的价格波动。对于需要过滤市场噪音并专注于重大价格变化的自动化策略，范围图往往是更优的选择。

为什么选择范围图进行自动化交易？

选择范围图进行自动化交易有以下几个关键优势：

  • 减少市场噪音： 范围图的核心功能是忽略小的、随机的价格波动。这意味着基于范围图的交易策略将不易受到市场微观结构中"假信号"的干扰，从而提高信号的准确性。
  • 清晰的趋势和结构： 由于K线的形成只取决于价格的实质性移动，范围图能够呈现出更加平滑、更易于识别的趋势。支撑位、阻力位以及趋势线在范围图上通常表现得更为清晰，这对于基于这些技术指标的自动化策略至关重要。
  • 避免横盘震荡： 在市场处于横盘震荡阶段时，时间图可能会生成大量K线并触发频繁的交易信号，其中很多可能是无效的。而范围图在价格未突破预设范围时不会生成新的K线，从而自然地减少了在无趋势市场中的无效交易，节约了交易成本并降低了风险。
  • 优化入场和出场： 范围图能够更精确地捕捉到价格突破关键水平的瞬间，这有助于优化自动化策略的入场和出场点。当价格突破一个范围并生成新K线时，这通常是趋势开始或延续的强信号。
  • 适用于多种市场： 虽然在趋势市场中表现尤为突出，但通过调整范围大小，范围图也可以适应不同波动性的市场环境，帮助自动化策略保持稳健性。

MQL5平台简介

MQL5（MetaQuotes Language 5）是MetaQuotes Software Corp.为MetaTrader 5（MT5）交易平台开发的一种高级程序语言。MT5是一个功能强大的在线交易平台，被全球数百万交易者用于外汇、股票、期货和加密货币等多种金融工具的交易。MQL5语言允许交易者和开发者创建自己的交易机器人（专家顾问，简称EA）、自定义指标、脚本和函数库，从而实现交易策略的自动化。

MQL5的优势在于其高性能和灵活性。它提供了丰富的内置函数和对象，可以访问市场数据、执行交易操作、管理订单以及进行复杂的数学计算。MQL5支持面向对象编程（OOP）范式，使得开发人员能够构建模块化、可重用且易于维护的代码。此外，MT5平台自带强大的回测和优化工具，允许开发者在历史数据上测试和调整他们的MQL5程序，以找出最佳参数，从而在实际交易中提高盈利潜力。

对于希望实现复杂自动化交易策略的交易者来说，MQL5无疑是一个理想的选择。它不仅提供了编程所需的一切工具，还与MT5平台的强大交易功能紧密结合，为自动化交易提供了无缝的解决方案。

在MQL5中实现范围图

MQL5平台原生并不直接支持范围图的显示和操作，这意味着我们无法像选择1小时图那样直接加载范围图。因此，要在MQL5中利用范围图进行自动化交易，我们需要自己编写代码来模拟和构建范围图的数据。这通常通过以下步骤实现：

  1. 数据收集： 在一个专家顾问（EA）或自定义指标中，我们需要持续监听实时的价格数据。这通常通过OnTick()函数实现，该函数会在每次收到新的报价时被调用。我们获取最新的Ask和Bid价格。
  2. 定义范围大小： 首先，需要确定范围图的"砖块"或"范围"大小，例如10个点（pips）。这个值将决定新K线的敏感度。
  3. 记录高点和低点： 我们需要维护当前未完成的范围K线的高点和低点。当新的价格数据到达时，我们将其与当前范围K线的最高价和最低价进行比较。
  4. 判断范围突破：
    • 如果当前价格向上突破了当前范围K线的高点加上预设的范围大小，那么就认为出现了一个向上的范围突破。
    • 如果当前价格向下突破了当前范围K线的低点减去预设的范围大小，那么就认为出现了一个向下的范围突破。
  5. 生成新的范围K线： 当发生范围突破时，我们需要"关闭"当前的范围K线，并"开启"一个新的范围K线。新的K线的开盘价将是前一K线的收盘价，而收盘价将是突破点加上或减去范围大小。同时，我们需要记录新K线的时间戳（通常是突破发生的时间）、高点、低点、开盘价和收盘价。
  6. 存储和访问： 这些生成的范围K线数据可以存储在MQL5的数组或结构体中，以便后续的交易逻辑（如指标计算、信号生成）能够访问和处理。

由于MQL5的强大功能和事件驱动的特性，我们可以有效地在后台构建和维护一个虚拟的范围图数据流，并在此基础上开发各种自动化交易策略。这需要对MQL5编程有一定了解，包括数据类型、数组操作和事件处理。

自动化交易策略的开发与优化

在MQL5中，基于自定义范围图的自动化交易策略开发与优化是一个多阶段的过程：

1. 策略思路构建：

  • 突破策略： 范围图天生适合捕捉突破。当价格向上或向下突破一个连续形成的范围K线序列时，这可能预示着新趋势的开始。策略可以设置为在突破发生时顺势开仓。
  • 均值回归策略： 在价格波动性较小的横盘市场中，当范围K线在高点或低点附近"停滞"时，可以预期价格会回归到某个平均水平。但范围图更多地用于趋势，均值回归可能需要更精细的设计。
  • 结合指标： 可以在范围图数据上应用传统的技术指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）或MACD。例如，当范围K线上的MA发生交叉时，产生交易信号。

2. 编写MQL5专家顾问（EA）：

  • 数据处理模块： 编写上述实现范围图逻辑的代码，将实时报价转换为范围K线数据。
  • 信号生成模块： 基于范围K线数据和选定的策略规则，生成买入或卖出信号。
  • 订单管理模块： 根据信号，执行交易操作，包括开仓、平仓、设置止损（Stop Loss）和止盈（Take Profit）。
  • 风险管理模块： 集成头寸大小计算、最大回撤控制、每日亏损限制等功能。

3. 回测与优化：

  • 历史数据准备： 由于范围图是自定义的，你需要确保用于回测的历史数据质量高，并且能够准确地重建范围K线。可能需要使用Tick数据进行回测，以获得最精确的结果。
  • MQL5策略测试器： 利用MT5内置的策略测试器对EA进行回测。在回测中，EA会模拟在历史数据上的交易行为。
  • 参数优化： 策略中往往包含可调节的参数，例如范围大小、指标周期、止损止盈水平等。通过策略测试器进行参数优化，找出在历史数据上表现最佳的参数组合。但需要警惕过度优化（Overfitting），即参数在历史数据上表现极好，但在未来实盘中可能失效。

4. 风险管理：

  • 止损与止盈： 即使是最好的策略，也需要严格的止损来限制潜在亏损，并设置止盈来锁定利润。
  • 头寸大小： 根据账户资金和风险承受能力，合理计算每次交易的头寸大小。
  • 多元化： 不将所有资金投入单一策略或单一市场。

挑战与注意事项

在MQL5中实施范围图自动化交易虽然潜力巨大，但也伴随着一些挑战和需要注意的事项：

  • 数据获取和处理的复杂性： 由于MQL5不原生支持范围图，你需要自行编写代码来实时构建范围K线。这要求对MQL5编程有扎实的基础，并且需要高效的数据处理逻辑，以避免在快速市场中出现延迟。
  • 历史数据回测的准确性： 回测范围图策略需要极其精确的历史数据，最好是逐笔（Tick）数据。标准MQL5的历史数据通常是分钟K线，这可能不足以准确地重建范围K线，导致回测结果与实盘表现存在较大差异。寻找或购买高质量的Tick数据进行回测至关重要。
  • 过度优化的风险： 在参数优化阶段，很容易陷入过度优化的陷阱。针对特定的历史数据过度调整参数，可能导致策略在未来的市场中表现不佳。务必进行前瞻性测试（Walk-Forward Optimization）和鲁棒性测试，以确保策略的稳健性。
  • 滑点和佣金： 在实盘交易中，滑点（Slippage）和佣金（Commission）会显著影响策略的盈利能力。在回测时，应将这些实际交易成本考虑在内，以获得更真实的结果。
  • 市场条件变化： 任何交易策略，包括基于范围图的策略，都可能在市场条件发生重大变化时失效。例如，从趋势市场转变为震荡市场，或波动性急剧增加/减少。因此，需要定期监控策略表现，并根据市场变化进行调整。
  • 服务器与网络延迟： 自动化交易对执行速度有要求。服务器与网络延迟可能导致订单执行价格与预期不符。

克服这些挑战需要交易者具备扎实的编程技能、深入的市场理解以及严谨的风险管理意识。然而，一旦成功实施，范围图自动化交易可以为交易者带来巨大的优势。

点击此处访问您可能感兴趣的网站。

 

我们很乐意听到您的反馈。

如果您发现任何不正确之处，

请使用我们的联系表格。