有没有人成功地做出一个持续盈利的EA？ - 页 4 123456 新评论 ydrol 2013.09.12 09:06 #31 我所读到的内容表明，神经网络在外汇市场上的成功率参差不齐，并不明显优于 "传统 "数据结构/算法。https://championship.mql5.com/2010/en/news/16 我认为手动交易和EA的一个很大的区别是，如果将图表可视化，以建立良好的S/R水平和高低点的趋势线。 这不是火箭科学，但我认为它也不是小事。例如，对于一个趋势线突破系统，使用最后3个低点。 a) 什么是低点取决于时间框架和颗粒度...... b) 当你有三个低点时，你应该在哪里画趋势线？(最小二乘法可能会过分强调早期的高峰等) 任何两个交易员可能画得略有不同的东西，都需要在EA中进行一些思考才能实现。 此外，日内EA需要注意夏令时、会议时间、银行假期等。 作为一个不足为奇的交易员，我开始用新手的交易策略编写EA......跟随市场，尝试做其他交易员做的事。 现在我认为EA应该尝试做做市商的工作。 我认为一个有利可图的EA将需要根据市场情况使用自适应止损，而不是固定的SL（除非使用非常小的SL/TP。） 我看到一些简单的移动平均线交叉EA的回测报告写得很好，不到1000行，我的已经是10000行了，我在演示中还没有盈利，这让我有时很担心！但我有很多可重复使用的代码，可以相当快地增加策略。 exponent 2013.09.12 10:25 #32 McKeen: 在这个论坛上，所有的人，特别是那些已经有一段时间的人。 这里有没有人或你知道有谁（确定的，而不仅仅是他们所说的）已经成功地创建了一个EA，其盈利能力足以让他们放在真实账户上并赚取一些严重的钱？ 一个使用止损的持续盈利的EA，就是这样。 我开始怀疑这个事实，如果能听到它能做到，那将是一个很好的推动力。 或者，也许根本就做不到，或者至少没有更精确的数据，包括level2数据和真实交易量以及其他对我们零售商故意隐藏的先进工具！？ 我的意思是，自从他们把交易数字化以来，一定有超级计算机在那里实时扫描市场，寻找任何可能的漏洞。 期待您的回答。 / McKeen 嗨，McKeen 我经营一个持续盈利的系统性对冲基金已经超过10年了，我可以确认，建立一个持续盈利的策略是可能的。 也就是说，要做到这一点，需要你以绝对最小的交易成本进行交易，并与那些不能利用你的订单流的经纪商进行交易。 他们都会试图以某种方式利用你的流量，相信我，他们有一百万种方式。 然而，这样做是可以赚钱的，但使用零售账户和EA是否有利可图，我还不能说.....。 试着在价格行动中找到一个优势，或一个强大而持久的偏向，然后从那里建立你的策略。 如果没有偏见，任何优化、参数调整或技术指标 构建都不会产生任何有用的东西。 它可以很好地回溯测试，这将给你更大的信心来使用和放松你的资本。 简而言之，找到一个优势，战略将是显而易见的，没有一个优势，忘掉它或开始一个经纪公司吧! ydrol 2013.09.20 07:51 #33 我绝对希望看到更多关于这个话题的聊天，因为我想知道在隧道的尽头有光。虽然我很喜欢编码，但我特别喜欢能赚到一点啤酒钱的东西...... 关于编写一个持续盈利的EA的挑战的一些想法。 大多数手动策略都不能持续盈利，而EA往往只是一个策略的执行。(往往是过度简化的实施) 新闻和基本面。当市场对重大事件做出反应时，EA一般要仔细监测。 启发式方法。EA的工作方式往往是绝对的，如果这个大于那个，如果a=b，则进入交易。也许他们应该使用一个评分/启发式系统，然而，做一个糟糕的启发式系统是非常容易的。 不明规则的差异没有被捕捉到。我认为当交易者提到直觉时，他们实际上有一些没有被口头表达或有意识地想到的启发式方法。例如，交易者可能认为，如果收盘价大于开盘价就买入，但他们真正的意思是如果收盘价明显大于开盘价就买入。 适应性。许多EA在工作中使用固定值，它们应该适应市场。在我看来，一个持续盈利的EA应该能够交易两个具有类似市场行为的不同工具？(或者这是我的天真想法？) 过度依赖指标与价格行为。在代码中加入指标是很容易的，然而，我们一次又一次地读到，随着手工交易员的成熟，他们使用的指标越来越少（如果有的话），而只用价格行为来观察多个时间段、趋势和支撑/阻力？ EA策略是由新手交易者设计的。交易员需要一些时间来实现盈利。作为一个极其初级的交易员，但有经验的开发人员，我可以在MQL中编码和回测我的策略，比传统的手工回测和保持日志的方法更快，然后只在成功后才编码。然而，这意味着我一直都是一个交易新手，这也可能意味着我没有学好交易？ 太简单了。 虽然根据大多数报告，最好的策略是简单的策略，但将其转化为强大的代码，应该会产生一个相当全面的EA。最近一个关于建立趋势线的主题表明，像选择峰值来绘制趋势线这样简单的事情，对于代码来说并不那么简单（我们的大脑在模式匹配方面很出色，但MQL并不那么出色），同样，确定支撑/阻力（虽然不是火箭科学），应该需要一些代码（无论是在EA中还是通过一个指标）。如果一个简单的500线移动平均线交叉EA能够持续赚钱，我们现在都发财了？ 编辑（添加）。 管理头寸。"让赢家运行 "等。什么时候获利，什么时候使用某种拖曳止损。这需要像进入交易一样的思考，这可能是盈利和不盈利的EA之间的区别？ [删除] 2013.09.22 18:53 #34 ydrol: 太简单了。 虽然根据大多数报告，最好的策略是简单的，但将其转化为强大的代码，应该会产生一个相当全面的EA。最近一个关于建立趋势线的主题表明，像选择峰值来绘制趋势线这样简单的事情，对于代码来说并不那么简单（我们的大脑在模式匹配方面很出色，但MQL并不那么出色），同样，确定支撑/阻力（虽然不是火箭科学），应该需要一些代码（无论是在EA还是通过指标）。如果一个简单的500线移动平均线交叉EA能够持续赚钱，我们现在都发财了？ 当然，有一种趋势是过度复杂化，因此过度分析，从而再次过度复杂化。所有对不同策略和系统的关注似乎都使赌徒和编码的赌徒们绕着圈子。越简单越好吗？这不就是要找到一些简单的、能获得利润的东西，使用低风险的方法，慢慢地、稳定地建立起资产。 Keith Watford 2013.09.22 21:20 #35 patrick007: 当然，有一种倾向是过度复杂化，从而过度分析，进而再次过度复杂化。所有对不同策略和系统的关注似乎使赌客和编码的赌客们绕着圈子走。越简单越好吗？难道不是要找到一些简单的、能获得利润的东西，使用低风险的方法，慢慢地、稳定地建立资产。 我认为，你误解了Ydrol的帖子。 我们可以看一个图表，并立即看到某些条件是简单而明显的。但这种表面上简单的观察可能涉及我们的大脑处理数百万个小型观察。 这里还有一个主题，发帖人想让他的专家画一条趋势线，让价格碰到它3次。我们可以看着图表，很容易发现竞争者。但编码是另一回事。正确的编码并不那么简单。如果代码太简单，要么会有很多意想不到的结果，要么根本就没有。 Ian Flanagan 2013.09.23 01:07 #36 ydrol。非常好的观点。我一直在考虑启发式的观点（虽然我不知道这个词，谢谢！）。 事实上，我记得不久前读过一篇关于潜意识如何帮助我们做出（我们认为是）有意识的决定的文章......具体来说，就是护士经常知道一个病人很快就会有心脏病发作，尽管没有已知的可量化的迹象，或者至少，护士没有受过监测这些迹象的训练。 把这一点转移到交易员身上，我们就会明白为什么他有时会遵循自己的 "规则"，有时会根据感觉决定不做。这往往是因为有一些其他因素是他的 "规则 "没有考虑到的，但也许在大脑的某个无意识部分，这组情况与他上次失去1000美元的记忆有关。 我认为一个EA将受益于对自己的深刻了解......是的，听起来有点嬉皮，但我越是研究心理学，就越是意识到潜意识往往会影响 "有意识 "的决策。 ---- 至于新闻监测，我每周都 会下载http://cdn.forexfactory.com/ffcal_week_this.xml，并将相关事件的日期时间加载到一个数组中。但我还没有完成最困难的部分......当新闻时间快到时，让EA "开始考虑 "关闭一段时间的操作。 raven.chrono 2013.09.23 04:19 #37 alladir: ydrol。非常好的观点。我一直在考虑启发式的观点（虽然我不知道这个词，谢谢！）。 事实上，我记得不久前读过一篇关于潜意识如何帮助我们做出（我们认为是）有意识的决定的文章......具体来说，就是护士经常知道一个病人很快就会有心脏病发作，尽管没有已知的可量化的迹象，或者至少，护士没有受过监测这些迹象的训练。 把这一点转移到交易员身上，我们就会明白为什么他有时会遵循自己的 "规则"，有时会根据感觉决定不做。这往往是因为有一些其他因素是他的 "规则 "没有考虑到的，但也许在大脑的某个无意识部分，这组情况与他上次失去1000美元的记忆有关。 我认为一个EA将受益于对自己的深刻了解......是的，听起来有点嬉皮，但我越是研究心理学，就越是意识到潜意识往往会影响 "有意识 "的决策。 ---- 至于新闻监测，我每周都 会下载http://cdn.forexfactory.com/ffcal_week_this.xml，并将相关事件的日期时间加载到一个数组中。但我还没有完成最困难的部分......当新闻时间快到时，让EA "开始考虑 "关闭一段时间的操作。 你用什么来存储数组上的XML数据？MQL？如何？ ydrol 2013.09.23 04:36 #38 还有一个方面是管理头寸。"让赢家跑起来 "等等。什么时候获利，什么时候使用某种拖曳止损。这需要像进入交易一样的思考，这可能是盈利和不盈利的EA之间的区别？ [删除] 2013.09.23 09:22 #39 GumRai: 我认为，你误解了Ydrol的帖子。 我们可以看一个图表，并立即看到某些简单而明显的条件。但这种表面上简单的观察可能涉及到我们的大脑对数百万个小型观察的处理。 这里还有一个主题，发帖人想让他的专家画一条趋势线，价格在那里打了3次。我们可以看着图表，很容易发现竞争者。但编码是另一回事。正确的编码并不那么简单。如果代码太简单，要么会有很多意想不到的结果，要么根本就没有。 我确实理解所提出的观点。追求创造一个最佳的人工智能的EA，正在变成一种学术活动。如果你对编码感兴趣的话，这是很有趣的论述，但也只相当于这样而已。在这个游戏中，有太多的变体，手套不可能一直适合你的手。你必须尽可能地使它适合于一对或多种商品，并在裁剪时允许出现松弛。如果这是你希望获得的生活，你寻找完美的时间越长，你浪费的时间就越多。即使你能将大部分交易自动化，人类的干预总是必要的。这一部分是本能。如果你能写出这样的代码，我很敬佩！! ydrol 2013.09.23 10:19 #40 I do understand the point being put 我不太确定 :)我，不完全是在谈论完美、人工智能或高级算法。这些东西远远超出了我所谈论的东西，尽管对一个不懂编程的人来说，这似乎都是在同一个球场上，但这并不是IMO。 我只是在谈论使用简单的技术分析 策略编写一个低风险、相当 持续盈利的EA。虽然不能赚取专业交易员的那种利润（所以这里不需要完美），但比我简单地把钱投资到合理的地方要好得多 证据表明这是可以做到的，因为在Birts的评论中，有一些EA正在运行，似乎可以做到这一点。 说这是学术性的或有趣的，如果你喜欢编码，这一切都很好，但这不是很多人在这里的原因吗，把他们的策略编入MQL并赚钱？ (当然，有些人只是想让EA提醒他们基于手动策略的设置，他们会根据具体情况审查警报，所以这与本主题的内容不同？) 我想确保在坐下来编写策略代码时能有正确的预期。 潜心学习MQL是非常好的，但我认为很多人可能会浪费很多时间，而没有学习需求捕捉和代码构建的细微之处？ 我说的是EA中简单 交易概念的表述。这就要求这些概念被口头表达出来。就像一些交易员谈论本能一样，其他人会明白你需要一个可量化的、可重复的数学优势。 碰巧的是，随着时间的推移，大脑非常适应将复杂的行为/决策转化为"本能 "，在这一点上，人类专家交易者很难将其口头化，因此它不会在EA中被捕获。 想一想接球，（我们的大脑并不真的在任何有意识的层面上做数学运算，然而机器人将不得不做数学运算）。 模式匹配不是火箭科学或高级人工智能（它存在于Photoshop和类似的软件中），但尽管婴儿可以做到这一点，它确实需要更高级的编码来实现程序化。 这不是人工智能本身，但有两个问题。 1）完全 表达一个简单的策略/算法往往会涉及到一个看起来比现实世界问题更复杂的执行算法--例如选择一条趋势线，接住一个球。非编码人员并不真正关心这种复杂性，也不经常理解这种复杂性的必要性。 2）随着时间的推移，交易者往往会内化许多非常微妙的启发式方法，而这些方法曾一度被他们明确地学习过-- 然后他们称之为他们的直觉、本能等。对他们来说，回忆和口头表达这些东西是非常困难的，而且根据上述观点，即使他们这样做，也会导致复杂的执行。 123456 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我所读到的内容表明，神经网络在外汇市场上的成功率参差不齐，并不明显优于 "传统 "数据结构/算法。https://championship.mql5.com/2010/en/news/16
我认为手动交易和EA的一个很大的区别是，如果将图表可视化，以建立良好的S/R水平和高低点的趋势线。
这不是火箭科学，但我认为它也不是小事。例如，对于一个趋势线突破系统，使用最后3个低点。
a) 什么是低点取决于时间框架和颗粒度......
b) 当你有三个低点时，你应该在哪里画趋势线？(最小二乘法可能会过分强调早期的高峰等)
任何两个交易员可能画得略有不同的东西，都需要在EA中进行一些思考才能实现。
此外，日内EA需要注意夏令时、会议时间、银行假期等。
作为一个不足为奇的交易员，我开始用新手的交易策略编写EA......跟随市场，尝试做其他交易员做的事。
现在我认为EA应该尝试做做市商的工作。
我认为一个有利可图的EA将需要根据市场情况使用自适应止损，而不是固定的SL（除非使用非常小的SL/TP。）
我看到一些简单的移动平均线交叉EA的回测报告写得很好，不到1000行，我的已经是10000行了，我在演示中还没有盈利，这让我有时很担心！但我有很多可重复使用的代码，可以相当快地增加策略。
在这个论坛上，所有的人，特别是那些已经有一段时间的人。
这里有没有人或你知道有谁（确定的，而不仅仅是他们所说的）已经成功地创建了一个EA，其盈利能力足以让他们放在真实账户上并赚取一些严重的钱？
一个使用止损的持续盈利的EA，就是这样。
我开始怀疑这个事实，如果能听到它能做到，那将是一个很好的推动力。
或者，也许根本就做不到，或者至少没有更精确的数据，包括level2数据和真实交易量以及其他对我们零售商故意隐藏的先进工具！？
我的意思是，自从他们把交易数字化以来，一定有超级计算机在那里实时扫描市场，寻找任何可能的漏洞。
期待您的回答。
/ McKeen
嗨，McKeen
我经营一个持续盈利的系统性对冲基金已经超过10年了，我可以确认，建立一个持续盈利的策略是可能的。 也就是说，要做到这一点，需要你以绝对最小的交易成本进行交易，并与那些不能利用你的订单流的经纪商进行交易。 他们都会试图以某种方式利用你的流量，相信我，他们有一百万种方式。 然而，这样做是可以赚钱的，但使用零售账户和EA是否有利可图，我还不能说.....。 试着在价格行动中找到一个优势，或一个强大而持久的偏向，然后从那里建立你的策略。 如果没有偏见，任何优化、参数调整或技术指标 构建都不会产生任何有用的东西。 它可以很好地回溯测试，这将给你更大的信心来使用和放松你的资本。 简而言之，找到一个优势，战略将是显而易见的，没有一个优势，忘掉它或开始一个经纪公司吧!
我绝对希望看到更多关于这个话题的聊天，因为我想知道在隧道的尽头有光。虽然我很喜欢编码，但我特别喜欢能赚到一点啤酒钱的东西......
关于编写一个持续盈利的EA的挑战的一些想法。
大多数手动策略都不能持续盈利，而EA往往只是一个策略的执行。(往往是过度简化的实施)
新闻和基本面。当市场对重大事件做出反应时，EA一般要仔细监测。
启发式方法。EA的工作方式往往是绝对的，如果这个大于那个，如果a=b，则进入交易。也许他们应该使用一个评分/启发式系统，然而，做一个糟糕的启发式系统是非常容易的。
不明规则的差异没有被捕捉到。我认为当交易者提到直觉时，他们实际上有一些没有被口头表达或有意识地想到的启发式方法。例如，交易者可能认为，如果收盘价大于开盘价就买入，但他们真正的意思是如果收盘价明显大于开盘价就买入。
适应性。许多EA在工作中使用固定值，它们应该适应市场。在我看来，一个持续盈利的EA应该能够交易两个具有类似市场行为的不同工具？(或者这是我的天真想法？)
过度依赖指标与价格行为。在代码中加入指标是很容易的，然而，我们一次又一次地读到，随着手工交易员的成熟，他们使用的指标越来越少（如果有的话），而只用价格行为来观察多个时间段、趋势和支撑/阻力？
EA策略是由新手交易者设计的。交易员需要一些时间来实现盈利。作为一个极其初级的交易员，但有经验的开发人员，我可以在MQL中编码和回测我的策略，比传统的手工回测和保持日志的方法更快，然后只在成功后才编码。然而，这意味着我一直都是一个交易新手，这也可能意味着我没有学好交易？
太简单了。 虽然根据大多数报告，最好的策略是简单的策略，但将其转化为强大的代码，应该会产生一个相当全面的EA。最近一个关于建立趋势线的主题表明，像选择峰值来绘制趋势线这样简单的事情，对于代码来说并不那么简单（我们的大脑在模式匹配方面很出色，但MQL并不那么出色），同样，确定支撑/阻力（虽然不是火箭科学），应该需要一些代码（无论是在EA中还是通过一个指标）。如果一个简单的500线移动平均线交叉EA能够持续赚钱，我们现在都发财了？
编辑（添加）。
管理头寸。"让赢家运行 "等。什么时候获利，什么时候使用某种拖曳止损。这需要像进入交易一样的思考，这可能是盈利和不盈利的EA之间的区别？
太简单了。 虽然根据大多数报告，最好的策略是简单的，但将其转化为强大的代码，应该会产生一个相当全面的EA。最近一个关于建立趋势线的主题表明，像选择峰值来绘制趋势线这样简单的事情，对于代码来说并不那么简单（我们的大脑在模式匹配方面很出色，但MQL并不那么出色），同样，确定支撑/阻力（虽然不是火箭科学），应该需要一些代码（无论是在EA还是通过指标）。如果一个简单的500线移动平均线交叉EA能够持续赚钱，我们现在都发财了？
当然，有一种趋势是过度复杂化，因此过度分析，从而再次过度复杂化。所有对不同策略和系统的关注似乎都使赌徒和编码的赌徒们绕着圈子。越简单越好吗？这不就是要找到一些简单的、能获得利润的东西，使用低风险的方法，慢慢地、稳定地建立起资产。
patrick007:
当然，有一种倾向是过度复杂化，从而过度分析，进而再次过度复杂化。所有对不同策略和系统的关注似乎使赌客和编码的赌客们绕着圈子走。越简单越好吗？难道不是要找到一些简单的、能获得利润的东西，使用低风险的方法，慢慢地、稳定地建立资产。
我认为，你误解了Ydrol的帖子。
我们可以看一个图表，并立即看到某些条件是简单而明显的。但这种表面上简单的观察可能涉及我们的大脑处理数百万个小型观察。
这里还有一个主题，发帖人想让他的专家画一条趋势线，让价格碰到它3次。我们可以看着图表，很容易发现竞争者。但编码是另一回事。正确的编码并不那么简单。如果代码太简单，要么会有很多意想不到的结果，要么根本就没有。
ydrol。非常好的观点。我一直在考虑启发式的观点（虽然我不知道这个词，谢谢！）。
事实上，我记得不久前读过一篇关于潜意识如何帮助我们做出（我们认为是）有意识的决定的文章......具体来说，就是护士经常知道一个病人很快就会有心脏病发作，尽管没有已知的可量化的迹象，或者至少，护士没有受过监测这些迹象的训练。
把这一点转移到交易员身上，我们就会明白为什么他有时会遵循自己的 "规则"，有时会根据感觉决定不做。这往往是因为有一些其他因素是他的 "规则 "没有考虑到的，但也许在大脑的某个无意识部分，这组情况与他上次失去1000美元的记忆有关。
我认为一个EA将受益于对自己的深刻了解......是的，听起来有点嬉皮，但我越是研究心理学，就越是意识到潜意识往往会影响 "有意识 "的决策。
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至于新闻监测，我每周都 会下载http://cdn.forexfactory.com/ffcal_week_this.xml，并将相关事件的日期时间加载到一个数组中。但我还没有完成最困难的部分......当新闻时间快到时，让EA "开始考虑 "关闭一段时间的操作。
ydrol。非常好的观点。我一直在考虑启发式的观点（虽然我不知道这个词，谢谢！）。
事实上，我记得不久前读过一篇关于潜意识如何帮助我们做出（我们认为是）有意识的决定的文章......具体来说，就是护士经常知道一个病人很快就会有心脏病发作，尽管没有已知的可量化的迹象，或者至少，护士没有受过监测这些迹象的训练。
把这一点转移到交易员身上，我们就会明白为什么他有时会遵循自己的 "规则"，有时会根据感觉决定不做。这往往是因为有一些其他因素是他的 "规则 "没有考虑到的，但也许在大脑的某个无意识部分，这组情况与他上次失去1000美元的记忆有关。
我认为一个EA将受益于对自己的深刻了解......是的，听起来有点嬉皮，但我越是研究心理学，就越是意识到潜意识往往会影响 "有意识 "的决策。
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至于新闻监测，我每周都 会下载http://cdn.forexfactory.com/ffcal_week_this.xml，并将相关事件的日期时间加载到一个数组中。但我还没有完成最困难的部分......当新闻时间快到时，让EA "开始考虑 "关闭一段时间的操作。
你用什么来存储数组上的XML数据？MQL？如何？
我认为，你误解了Ydrol的帖子。
我们可以看一个图表，并立即看到某些简单而明显的条件。但这种表面上简单的观察可能涉及到我们的大脑对数百万个小型观察的处理。
这里还有一个主题，发帖人想让他的专家画一条趋势线，价格在那里打了3次。我们可以看着图表，很容易发现竞争者。但编码是另一回事。正确的编码并不那么简单。如果代码太简单，要么会有很多意想不到的结果，要么根本就没有。
我确实理解所提出的观点。追求创造一个最佳的人工智能的EA，正在变成一种学术活动。如果你对编码感兴趣的话，这是很有趣的论述，但也只相当于这样而已。在这个游戏中，有太多的变体，手套不可能一直适合你的手。你必须尽可能地使它适合于一对或多种商品，并在裁剪时允许出现松弛。如果这是你希望获得的生活，你寻找完美的时间越长，你浪费的时间就越多。即使你能将大部分交易自动化，人类的干预总是必要的。这一部分是本能。如果你能写出这样的代码，我很敬佩！!
I do understand the point being put
我不太确定 :)我，不完全是在谈论完美、人工智能或高级算法。这些东西远远超出了我所谈论的东西，尽管对一个不懂编程的人来说，这似乎都是在同一个球场上，但这并不是IMO。
我只是在谈论使用简单的技术分析 策略编写一个低风险、相当 持续盈利的EA。虽然不能赚取专业交易员的那种利润（所以这里不需要完美），但比我简单地把钱投资到合理的地方要好得多
证据表明这是可以做到的，因为在Birts的评论中，有一些EA正在运行，似乎可以做到这一点。
说这是学术性的或有趣的，如果你喜欢编码，这一切都很好，但这不是很多人在这里的原因吗，把他们的策略编入MQL并赚钱？
(当然，有些人只是想让EA提醒他们基于手动策略的设置，他们会根据具体情况审查警报，所以这与本主题的内容不同？)
我想确保在坐下来编写策略代码时能有正确的预期。
潜心学习MQL是非常好的，但我认为很多人可能会浪费很多时间，而没有学习需求捕捉和代码构建的细微之处？
我说的是EA中简单 交易概念的表述。这就要求这些概念被口头表达出来。就像一些交易员谈论本能一样，其他人会明白你需要一个可量化的、可重复的数学优势。
碰巧的是，随着时间的推移，大脑非常适应将复杂的行为/决策转化为"本能 "，在这一点上，人类专家交易者很难将其口头化，因此它不会在EA中被捕获。
想一想接球，（我们的大脑并不真的在任何有意识的层面上做数学运算，然而机器人将不得不做数学运算）。
模式匹配不是火箭科学或高级人工智能（它存在于Photoshop和类似的软件中），但尽管婴儿可以做到这一点，它确实需要更高级的编码来实现程序化。
这不是人工智能本身，但有两个问题。
1）完全 表达一个简单的策略/算法往往会涉及到一个看起来比现实世界问题更复杂的执行算法--例如选择一条趋势线，接住一个球。非编码人员并不真正关心这种复杂性，也不经常理解这种复杂性的必要性。
2）随着时间的推移，交易者往往会内化许多非常微妙的启发式方法，而这些方法曾一度被他们明确地学习过-- 然后他们称之为他们的直觉、本能等。对他们来说，回忆和口头表达这些东西是非常困难的，而且根据上述观点，即使他们这样做，也会导致复杂的执行。