您应该知道的 MQL5 向导技术（第 01 部分）：回归分析·进阶篇
（2/3）· 多数 EA 困在滞后指标里，本篇拆解如何用回归分析自建信号类突破瓶颈
◍ 双信号类的多空判定与回归求解
CSignalDUAL_RA 这个类把多空触发收敛到同一个 CheckDetermination 调用上。LongCondition 里若返回值大于 0 就直接返回该值，否则给 0；ShortCondition 则只对小于 0 的返回值取绝对值后返回，等于把同一套判定分别映射成多、空两个出口。 看 GetY 能发现它在做线性回归式的矩阵求解。先用 Data(r,close) 填列向量 _b，再用 Data(r+c+1,close) 填 m_size×m_size 的矩阵 _a，最后走 RMatrixSolve 拿系数数组 _x，再乘回 Data(r,close) 累加出 _y。 [CODE]double Data(int ind,bool close); // }; //+------------------------------------------------------------------+
| // |
|---|
//+------------------------------------------------------------------+ int CSignalDUAL_RA::LongCondition(void) { int _check=CheckDetermination(0,PositionSelect(m_symbol.Name())); if(_check>0){ return(_check); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
| // |
|---|
//+------------------------------------------------------------------+ int CSignalDUAL_RA::ShortCondition(void) { int _check=CheckDetermination(0,PositionSelect(m_symbol.Name())); if(_check<0){ return((int)fabs(_check)); } return(0); } //+------------------------------------------------------------------+
| // |
|---|
//+------------------------------------------------------------------+ double CSignalDUAL_RA::GetY(int ind,bool close) { double _y=0.0; CMatrixDouble _a;_a.Resize(m_size,m_size); double _b[];ArrayResize(_b,m_size);ArrayInitialize(_b,0.0); for(int r=0;r<m_size;r++) { _b[r]=Data(r,close); for(int c=0;c<m_size;c++) { _a[r].Set(c,Data(r+c+1, close)); } } int _info=0; CDenseSolver _S; CDenseSolverReport _r; double _x[];ArrayResize(_x,m_size);ArrayInitialize(_x,0.0); _S.RMatrixSolve(_a,m_size,_b,_info,_r,_x); for(int r=0;r<m_size;r++) { _y+=(Data(r,close)*_x[r]); } //--- return(_y); } enum Edata {[/CODE] 逐行拆解：第 1 行声明 Data 方法取第 ind 根 K 线、close 控制取收盘价还是其他价；LongCondition 中 PositionSelect 先确认品种有无持仓再喂给判定函数；ShortCondition 用 fabs 把负信号转正整数避免越界；GetY 里 _a.Resize(m_size,m_size) 决定回归窗口，_S.RMatrixSolve 是稠密矩阵求解器，最后 _y 是拟合值。 开 MT5 把 m_size 从默认改到 8 或 12，看 GetY 返回的拟合曲线对 XAUUSD 的 M15 是否更跟手；外汇与贵金属杠杆高，信号仅作概率参考，实盘前务必用策略测试器跑历史数据。
class="type">class="kw">double Data(class="type">int ind,class="type">bool close); class=class="str">"cmt">// }; class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class=class="str">"cmt">//| | class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class="type">int CSignalDUAL_RA::LongCondition(class="type">void) { class="type">int _check=CheckDetermination(class="num">0,PositionSelect(m_symbol.Name())); if(_check>class="num">0){ class="kw">return(_check); } class="kw">return(class="num">0); } class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class=class="str">"cmt">//| | class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class="type">int CSignalDUAL_RA::ShortCondition(class="type">void) { class="type">int _check=CheckDetermination(class="num">0,PositionSelect(m_symbol.Name())); if(_check<class="num">0){ class="kw">return((class="type">int)fabs(_check)); } class="kw">return(class="num">0); } class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class=class="str">"cmt">//| | class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class="type">class="kw">double CSignalDUAL_RA::GetY(class="type">int ind,class="type">bool close) { class="type">class="kw">double _y=class="num">0.0; CMatrixDouble _a;_a.Resize(m_size,m_size); class="type">class="kw">double _b[];ArrayResize(_b,m_size);ArrayInitialize(_b,class="num">0.0); for(class="type">int r=class="num">0;r<m_size;r++) { _b[r]=Data(r,close); for(class="type">int c=class="num">0;c<m_size;c++) { _a[r].Set(c,Data(r+c+class="num">1, close)); } } class="type">int _info=class="num">0; CDenseSolver _S; CDenseSolverReport _r; class="type">class="kw">double _x[];ArrayResize(_x,m_size);ArrayInitialize(_x,class="num">0.0); _S.RMatrixSolve(_a,m_size,_b,_info,_r,_x); for(class="type">int r=class="num">0;r<m_size;r++) { _y+=(Data(r,close)*_x[r]); } class=class="str">"cmt">//--- class="kw">return(_y); } enum Edata {
「双均线差与误差项的代码拆解」
这个类把信号数据分成两类：DATA_TREND=0 表示取两条移动平均线的差值变化，DATA_RANGE=1 表示取每根 K 线自身高低区间的变化。开仓前与收盘后的计算路径完全一致，只是分别受 m_open_data / m_close_data 控制。 Data() 函数里，若选 TREND 模式，会先 m_h_ma.Refresh(-1) 强制刷新高位均线，再返回（低轨均线差 − 高轨均线差）；选 RANGE 模式则直接用 Low 与 High 的差值相减，不涉及均线对象。两种模式若条件都不命中，兜底返回 0.0。 误差计算 GetE() 提供两种口径：ERROR_STANDARD=1 走样本标准误，循环 m_size 次累加 (Data−GetY)^2，再开平方除以 (m_size−1) 后除以 sqrt(m_size)；ERROR_LAST=0 则只取当前柱的 Data(ind)−GetY(ind+1) 单点偏差。外汇与贵金属波动跳变频繁，标准误口径在 m_size 较小时可能放大噪声，建议先在 MT5 用 EURUSD 的 M15 把 m_size 调到 30 以上观察曲线。
DATA_TREND=class="num">0, class=class="str">"cmt">// changes in moving average close DATA_RANGE=class="num">1 class=class="str">"cmt">// changes in close }; class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class=class="str">"cmt">//| | class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class="type">class="kw">double CSignalDUAL_RA::Data(class="type">int ind,class="type">bool close) { if(!close) { if(Edata(m_open_data)==DATA_TREND) { m_h_ma.Refresh(-class="num">1); class="kw">return((m_l_ma.Main(StartIndex()+ind)-m_l_ma.Main(StartIndex()+ind+class="num">1))-(m_h_ma.Main(StartIndex()+ind)-m_h_ma.Main(StartIndex()+ind+class="num">1))); } else if(Edata(m_open_data)==DATA_RANGE) { class="kw">return((Low(StartIndex()+ind)-Low(StartIndex()+ind+class="num">1))-(High(StartIndex()+ind)-High(StartIndex()+ind+class="num">1))); } } else if(close) { if(Edata(m_close_data)==DATA_TREND) { m_h_ma.Refresh(-class="num">1); class="kw">return((m_l_ma.Main(StartIndex()+ind)-m_l_ma.Main(StartIndex()+ind+class="num">1))-(m_h_ma.Main(StartIndex()+ind)-m_h_ma.Main(StartIndex()+ind+class="num">1))); } else if(Edata(m_close_data)==DATA_RANGE) { class="kw">return((Low(StartIndex()+ind)-Low(StartIndex()+ind+class="num">1))-(High(StartIndex()+ind)-High(StartIndex()+ind+class="num">1))); } } class="kw">return(class="num">0.0); } enum Eerror { ERROR_LAST=class="num">0, class=class="str">"cmt">// use the last error ERROR_STANDARD=class="num">1 class=class="str">"cmt">// use standard error } class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class=class="str">"cmt">//| | class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class="type">class="kw">double CSignalDUAL_RA::GetE(class="type">int ind,class="type">bool close) { if(!close) { if(Eerror(m_open_error)==ERROR_STANDARD) { class="type">class="kw">double _se=class="num">0.0; for(class="type">int r=class="num">0;r<m_size;r++) { _se+=pow(Data(r,close)-GetY(r+class="num">1,close),class="num">2.0); } _se=sqrt(_se/(m_size-class="num">1)); _se=_se/sqrt(m_size); class="kw">return(_se); } else if(Eerror(m_open_error)==ERROR_LAST){ class="kw">return(Data(ind,close)-GetY(ind+class="num">1,close)); } } else if(close) { if(Eerror(m_close_error)==ERROR_STANDARD) { class="type">class="kw">double _se=class="num">0.0; for(class="type">int r=class="num">0;r<m_size;r++){ _se+=pow(Data(r,close)-GetY(r+class="num">1,close),class="num">2.0); } _se=sqrt(_se/(m_size-class="num">1)); _se=_se/sqrt(m_size); class="kw">return(_se); } else if(Eerror(m_close_error)==ERROR_LAST){ class="kw">return(Data(ind,close)-GetY(ind+class="num">1,close)); } } class=class="str">"cmt">//---
共线修正怎么塞进信号求值
DUAL_RA 信号类用 CheckCollinearity 在开盘与收盘两套逻辑里做共线性折扣。核心不是简单相加，而是先拿斯皮尔曼相关系数算出一个惩罚系数 _c，再按枚举分支决定 y 与误差各自被乘多少权重。 _c 的算式是 1.0/(2.0+fmin(-1.0, MathCorrelationSpearman(_array_1,_array_2,_r)))。当两段序列完全秩相关时 Spearman 接近 1，_c 被压到 1/3 附近；若相关极弱，_c 会贴近 1，相当于不打折。 枚举 Echeck 给了四种模式：CHECK_Y 只折扣 y，CHECK_E 只折扣误差，CHECK_ALL 对两者之和折扣，CHECK_NONE 完全不处理共线。实盘里黄金 1H 在趋势中段常出现 y 与误差同向放大，用 CHECK_ALL 可能把信号削掉 40% 以上，建议开 MT5 把 m_open_collinearity 切到 CHECK_NONE 对比裸信号曲线。 下面这段是原文里 CheckCollinearity 的主体，逐行看逻辑落点： enum Echeck { CHECK_Y=0, // 只检查 y CHECK_E=1, // 只检查误差 CHECK_ALL=2, // y 和误差都检查 CHECK_NONE=-1 // 不做共线检查 }; double CSignalDUAL_RA::CheckCollinearity(int ind,bool close) { double _check=0.0; // 最终返回值初始化 double _c=0.0,_array_1[],_array_2[],_r=0.0; // _c折扣系数,_r相关系数容器 ArrayResize(_array_1,m_size);ArrayResize(_array_2,m_size); // 两段序列定长 ArrayInitialize(_array_1,0.0);ArrayInitialize(_array_2,0.0); for(int s=0; s<m_size; s++) // 填前段与后段数据 { _array_1[s]=Data(ind+s,close); _array_2[s]=Data(m_size+ind+s,close); } _c=1.0/(2.0+fmin(-1.0,MathCorrelationSpearman(_array_1,_array_2,_r))); // 算折扣 double _i=Data(m_size+ind,close), _y=GetY(ind,close), _e=GetE(ind,close); if(!close) // 开盘分支 { if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_Y){ _check=_i+(_c*_y)+_e; } else if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_E){ _check=_i+_y+(_c*_e); } else if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_ALL){ _check=_i+(_c*(_y+_e)); } else if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_NONE){ _check=_i+(_y+_e); } } else if(close) // 收盘分支 { if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_Y){ _check=_i+(_c*_y)+_e; } else if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_E){ _check=_i+_y+(_c*_e); } else if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_ALL){ _check=_i+(_c*(_y+_e)); } else if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_NONE){ _check=_i+(_y+_e); } } return(_check); } 外汇与贵金属杠杆高，共线折扣只改信号幅度不改方向概率，回测通过不代表 live 能复现，参数切换前先跑样本外。
enum Echeck { CHECK_Y=class="num">0, class=class="str">"cmt">// check for y only CHECK_E=class="num">1, class=class="str">"cmt">// check for the error only CHECK_ALL=class="num">2, class=class="str">"cmt">// check for both the y and the error CHECK_NONE=-class="num">1 class=class="str">"cmt">// do not use collinearity checks }; class="type">class="kw">double CSignalDUAL_RA::CheckCollinearity(class="type">int ind,class="type">bool close) { class="type">class="kw">double _check=class="num">0.0; class="type">class="kw">double _c=class="num">0.0,_array_1[],_array_2[],_r=class="num">0.0; ArrayResize(_array_1,m_size);ArrayResize(_array_2,m_size); ArrayInitialize(_array_1,class="num">0.0);ArrayInitialize(_array_2,class="num">0.0); for(class="type">int s=class="num">0; s<m_size; s++) { _array_1[s]=Data(ind+s,close); _array_2[s]=Data(m_size+ind+s,close); } _c=class="num">1.0/(class="num">2.0+fmin(-class="num">1.0,MathCorrelationSpearman(_array_1,_array_2,_r))); class="type">class="kw">double _i=Data(m_size+ind,close), class=class="str">"cmt">//y intercept _y=GetY(ind,close), class=class="str">"cmt">//product sum of x and its B coefficients _e=GetE(ind,close); class=class="str">"cmt">//error if(!close) { if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_Y){ _check=_i+(_c*_y)+_e; } else if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_E){ _check=_i+_y+(_c*_e); } else if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_ALL){ _check=_i+(_c*(_y+_e)); } else if(Echeck(m_open_collinearity)==CHECK_NONE){ _check=_i+(_y+_e); } } else if(close) { if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_Y){ _check=_i+(_c*_y)+_e; } else if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_E){ _check=_i+_y+(_c*_e); } else if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_ALL){ _check=_i+(_c*(_y+_e)); } else if(Echeck(m_close_collinearity)==CHECK_NONE){ _check=_i+(_y+_e); } } class="kw">return(_check); }
◍ 用判定系数给信号加一道闸门
回归系统里那个常被称作 R 平方的系数，量的是自变量 x 对 y 的解释力度。它在实际交易里的价值很直接：当区间里回归衰减明显时，系数走低意味着价格脱离模型轨道，远离市场更稳妥；系数够高，才说明这套拟合还可靠，值得下注。 具体阈值由两个输入参数控着——m_open_determination 与 m_close_determination，按持仓方向分开设。经验上系数大于 0 才有意义，理想值是 1；低于设定参数，CheckDetermination 直接让多空条件返回 0，信号作废。 下面这段是判定系数的计算核心。先刷新两条均线句柄，再用残差平方和 _ss_res 与总平方和 _ss_tot 算出 _det = 1 - 残差/总计。只有 _det 不低于开仓阈值，才继续算阈值与共线强度，最后把信号压缩成 -100~100 的整数返回。 外汇与贵金属杠杆高、滑点跳空频繁，系数过滤只是降低衰败期误触概率，不消除风险，MT5 里把 m_size 和判定阈值联调一遍最能体会边界。
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class=class="str">"cmt">//| | class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+ class="type">int CSignalDUAL_RA::CheckDetermination(class="type">int ind,class="type">bool close) { class="type">int _check=class="num">0; m_h_ma.Refresh(-class="num">1);m_l_ma.Refresh(-class="num">1); class="type">class="kw">double _det=class="num">0.0,_ss_res=class="num">0.0,_ss_tot=class="num">0.0; for(class="type">int r=class="num">0;r<m_size;r++) { _ss_res+=pow(Data(r,close)-GetY(r+class="num">1,close),class="num">2.0); _ss_tot+=pow(Data(r,close)-((m_l_ma.Main(r)-m_l_ma.Main(r+class="num">1))-(m_h_ma.Main(r)-m_h_ma.Main(r+class="num">1))),class="num">2.0); } if(_ss_tot!=class="num">0.0) { _det=(class="num">1.0-(_ss_res/_ss_tot)); if(_det>=m_open_determination) { class="type">class="kw">double _threshold=class="num">0.0; for(class="type">int r=class="num">0; r<m_size; r++){ _threshold=fmax(_threshold,fabs(Data(r,close))); } class="type">class="kw">double _y=CheckCollinearity(ind,close); _check=class="type">int(round(class="num">100.0*_y/fmax(fabs(_y),fabs(_threshold)))); } } class=class="str">"cmt">//--- class="kw">return(_check); }