回测与评估
EA 测试中的前瞻偏差:避免使用明天的信息
历史计算可能会意外地使用决策时不可用的信息。生成的图表可能看起来很有说服力,因为代码有效地预见了未来的一部分。
为每个特征记录时间
对于每个入场,确定哪个K线或事件提供了该值以及它是否已完成。尽管许多较短时间周期的K线已经关闭,但较高时间周期的K线可能仍在形成。
检查对齐边界
检查交易时段切换、更高的时间周期边界和导入的数据集。避免将完成的每日值分配给当天早些时候的每一分钟。将特征时间和决策时间保留在诊断输出中。
使用演练示例
选择一项交易并准确重建 EA 在该时刻可以访问的信息。将其与该周期结束后分析使用的值进行比较。这通常会很快暴露出对齐问题。
使规则可审核
可读的源代码和明确的时间戳将令人印象深刻的曲线转变为可解释的过程。修复计时错误可能会大大改变结果,但它为您未来的开发提供了更有用的基础。
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