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经典策略重构（第14部分）：多策略分析·进阶篇

（2/3）· 以为投票融合多策略就更稳，结果优化器挑了两套同涨同跌的策略，本文讲怎么破

新手友好第 2/3 篇

把几套策略丢进遗传优化器让它们投票，权重自动算出来就以为组合更抗风险，这是多数人的直觉误判。优化器在框架里会抄近路，专挑走势高度相关的策略凑数，表面收益漂亮实则没分散任何风险。接上篇的自优化基础，这一篇直接拆开这个坑。

本章目录

把 ONNX 模型接进 EA 的初始化链路
把特征数组和常驻参数钉死在头里
EA 初始化里的对象与句柄装配
日内新烛触发后的持仓与刷新逻辑
把 ONNX 输出接上均线交叉下单

◍ 把 ONNX 模型接进 EA 的初始化链路

EA 启动的第一件事是把 Python 侧训练好的 ONNX 模型加载进来。模型推理前，必须用 Python 算出的均值与标准差对各输入列做缩放标准化，这两个数组在代码里叫 Z1（均值）和 Z2（标准差），数值直接写死成全局常量，来自遗传优化器挑出的最优参数。程序开头用 #resource 把模型文件以 uchar 数组形式编进 exe，运行时再从缓冲区实例化 ONNX 模型并校验加载是否成功。全局变量不多，主要是交易类、时间类、RSI 与均线交叉策略的句柄，以及读模型、存预测结果的容器。 OnTick 里先调 NewCandle 判新日线，确认新 K 线后才更新策略参数与指标缓冲，再向 ONNX 跑推理：先减均值除标准差，再传输入。模型只预测“哪个子策略预期收益最大”，只有该策略自身也发出有效信号时才入场——这是双层过滤。回测设置上，天数对齐之前前向测试的周期，延迟模式选“随机延迟”以贴近实盘。但加入统计模型后资金曲线明显走弱，总净利润与夏普比率双双下降，说明这套统计建模没带来预期增益，反而可能是过拟合或标准化错位。外汇与贵金属属高风险品种，任何模型回测退化都须先在 MT5 用相同参数复跑确认。

MQL5 / C++

class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//|                                                 MSA Test class="num">1.mq5 |
class=class="str">"cmt">//|                                         Gamuchirai Ndawana |
class=class="str">"cmt">//|                     [MQL5官方文档] |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="macro">#class="kw">property copyright "Gamuchirai Ndawana"
class="macro">#class="kw">property link      "[MQL5官方文档]
class="macro">#class="kw">property version   "class="num">1.00"
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| ONNX Model                                                      |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="macro">#resource "\\Files\\EURUSD NN MSA.onnx" as class="type">uchar onnx_buffer[];
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| ONNX Parameters                                                 |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">class="kw">double Z1[] = { class="num">1.18932220e+00,  class="num">1.19077958e+00,  class="num">1.18786462e+00,  class="num">1.18931542e+00,
                class="num">1.18994040e+00,  class="num">1.18994674e+00,  class="num">4.94395259e+01, -class="num">4.99204879e-04,
               -class="num">5.00701302e-04, -class="num">4.97575935e-04, -class="num">4.98995739e-04, -class="num">4.70848300e-04,
               -class="num">4.70289373e-04, -class="num">1.84697724e-02
              };

「把特征数组和常驻参数钉死在头里」

这段声明把模型推理和策略运转依赖的静态量直接写死在全局区，先看清 Z2 这组浮点数是什么量级：前 6 个落在 0.109 附近，中间插了 10.045 和 0.0131 左右两段，最后以 12.855 收尾，共 14 个值，正好对应 ONNX_INPUTS 定义的输入维度。常量区用 #define 固化了移动平均偏移为 0、类型为指数均线（MODE_EMA）、RSI 取收盘价、输入 14 输出 2、预测视野 HORIZON 为 38 根 K 线。这些数改一个，后面网络前处理和平仓周期都会跟着偏。策略参数里 MA_PERIOD 设 100、RSI_PERIOD 设 24、周期锁 PERIOD_H3、持仓到期 HOLDING_PERIOD 也等于 38，和 HORIZON 对齐。外汇与贵金属杠杆高，参数回测吻合不代表实盘概率不变，上 MT5 前先单变量扫一遍。依赖包含了 Trade 库和一套自研 VolatilityDoctor 头文件，其中 OpenCloseMACrossover 与 RSIMidPoint 是两个子策略壳，说明主逻辑是把均线交叉和中点 RSI 信号喂给 ONNX 模型做二次过滤。

MQL5 / C++

class="type">class="kw">double Z2[] = {class="num">1.09599015e-01, class="num">1.09698934e-01, class="num">1.09479324e-01, class="num">1.09593123e-01,
                class="num">1.09413744e-01, class="num">1.09419007e-01, class="num">1.00452009e+01, class="num">1.31269558e-02,
                class="num">1.31336302e-02, class="num">1.31513465e-02, class="num">1.31174740e-02, class="num">6.88794916e-03,
                class="num">6.89036979e-03, class="num">1.28550006e+01
                };
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| System constants                                                              |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="macro">#define MA_SHIFT          class="num">0
class="macro">#define MA_TYPE           MODE_EMA
class="macro">#define RSI_PRICE         PRICE_CLOSE
class="macro">#define ONNX_INPUTS       class="num">14
class="macro">#define ONNX_OUTPUTS      class="num">2
class="macro">#define HORIZON class="num">38
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Strategy Parameters                                                            |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">int                MA_PERIOD                =          class="num">100;   class=class="str">"cmt">//Moving Average Period
class="type">int                RSI_PERIOD               =           class="num">24;   class=class="str">"cmt">//RSI Period
ENUM_TIMEFRAMES    STRATEGY_TIME_FRAME      =    PERIOD_H3;   class=class="str">"cmt">//Strategy Timeframe
class="type">int                HOLDING_PERIOD           =           class="num">38;   class=class="str">"cmt">//Position Maturity Period
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Dependencies                                                                  |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="macro">#include <Trade\Trade.mqh>
class="macro">#include <VolatilityDoctor\Time\Time.mqh>
class="macro">#include <VolatilityDoctor\Trade\TradeInfo.mqh>
class="macro">#include <VolatilityDoctor\Strategies\OpenCloseMACrossover.mqh>
class="macro">#include <VolatilityDoctor\Strategies\RSIMidPoint.mqh>
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Global Variables                                                               |

EA 初始化里的对象与句柄装配

这段初始化代码把策略跑起来前必须就位的几类东西一次性建好：自定义类型的动态实例、ONNX 模型、以及 MT5 内置指标句柄。看清楚它们分别在全局区和 OnInit 里怎么分配的，能少踩很多「句柄为无效值」的坑。全局区先声明了 CTrade 实例和一堆指针：Time、TradeInfo、RSIMidPoint、OpenCloseMACrossover 都是后续 new 出来的自定义类；long 型的 onnx_model 存模型句柄，vectorf onnx_output 用 Zeros(ONNX_OUTPUTS) 预分配输出容器。指标读数数组 ma_reading[]、rsi_reading[] 等也在这里定义，但注意此时还没绑定长度。 OnInit 里先用 new 把各个自定义类实例化，构造函数都吃 Symbol() 和 STRATEGY_TIME_FRAME，MACross 还额外传了 MA_PERIOD、MA_SHIFT、MA_TYPE；RSIMid 传 RSI_PERIOD、RSI_PRICE。紧接着 OnnxCreateFromBuffer 从内存 buffer 加载模型，失败则返回 INVALID_HANDLE。指标句柄用 iMA / iRSI 拿：ma_handle 看收盘价、ma_o_handle 看开盘价，周期参数同为 MA_PERIOD；rsi_handle 按 RSI_PERIOD 建。若 onnx_model 有效，代码会设输入 shape 为 {1, ONNX_INPUTS}、输出 shape 为 {ONNX_OUTPUTS, 1}，任何一步 OnnxSetInputShape / OnnxSetOutputShape 失败就 INIT_FAILED 退出。实盘前建议把 ONNX_INPUTS、ONNX_OUTPUTS、MA_PERIOD 这几个宏在头文件里打印一遍，确认和你的模型输入输出维度对得上，否则 EA 加载成功也不会出信号。外汇与贵金属杠杆高，模型维度错配可能让策略在极端波动下频繁误触发。

MQL5 / C++

class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//--- Custom Types
CTrade                 Trade;
Time                  *TradeTime;
TradeInfo             *TradeInformation;
RSIMidPoint           *RSIMid;
OpenCloseMACrossover *MACross;
class="type">long                  onnx_model;
vectorf onnx_output;
class=class="str">"cmt">//--- Our handlers for our indicators
class="type">int ma_handle,ma_o_handle,rsi_handle;
class=class="str">"cmt">//--- Data structures to store the readings from our indicators
class="type">class="kw">double ma_reading[],ma_o_reading[],rsi_reading[];
class=class="str">"cmt">//--- System Types
class="type">int                  position_timer;
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Expert initialization function                                     |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">int OnInit()
  {
class=class="str">"cmt">//--- Create dynamic instances of our custom types
   TradeTime        = new Time(Symbol(),STRATEGY_TIME_FRAME);
   TradeInformation = new TradeInfo(Symbol(),STRATEGY_TIME_FRAME);
   MACross          = new OpenCloseMACrossover(Symbol(),STRATEGY_TIME_FRAME,MA_PERIOD,MA_SHIFT,MA_TYPE);
   RSIMid           = new RSIMidPoint(Symbol(),STRATEGY_TIME_FRAME,RSI_PERIOD,RSI_PRICE);
   onnx_model       = OnnxCreateFromBuffer(onnx_buffer,ONNX_DEFAULT);
   onnx_output      = vectorf::Zeros(ONNX_OUTPUTS);
class=class="str">"cmt">//---Setup our technical indicators
   ma_handle        = iMA(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,MA_PERIOD,class="num">0,MA_TYPE,PRICE_CLOSE);
   ma_o_handle      = iMA(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,MA_PERIOD,class="num">0,MA_TYPE,PRICE_OPEN);
   rsi_handle       = iRSI(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,RSI_PERIOD,RSI_PRICE);
   if(onnx_model != INVALID_HANDLE)
     {
      Print("Preparing ONNX model");
      class="type">ulong input_shape[] = {class="num">1,ONNX_INPUTS};
      if(!OnnxSetInputShape(onnx_model,class="num">0,input_shape))
        {
         Print("Failed To Specify ONNX model input shape");
         class="kw">return(INIT_FAILED);
        }
      class="type">ulong output_shape[] = {ONNX_OUTPUTS,class="num">1};
      if(!OnnxSetOutputShape(onnx_model,class="num">0,output_shape))
        {
         Print("Failed To Specify ONNX model output shape");
         class="kw">return(INIT_FAILED);
        }
     }
class=class="str">"cmt">//--- Everything was fine
   Print("Successfully loaded all components for our Expert Advisor");
   class="kw">return(INIT_SUCCEEDED);
  }
class=class="str">"cmt">//--- End of OnInit Scope
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+

◍ 日内新烛触发后的持仓与刷新逻辑

EA 在 OnDeinit 里必须手动释放资源：四个 new 出来的对象 TradeTime、TradeInformation、MACross、RSIMid 用 delete 回收，ONNX 模型句柄走 OnnxRelease，三个指标句柄 ma_handle、ma_o_handle、rsi_handle 调 IndicatorRelease 交还系统，漏掉任一个都可能让 MT5 退出时残留内存。 OnTick 的主轴是「新日线蜡烛」判断：TradeTime.NewCandle() 返回真才进分支，先跑 Update() 刷新指标，再按持仓状态分流。无持仓（PositionsTotal()==0）时清零 position_timer 并调 CheckSignal() 找信号；有持仓则比对 position_timer 与 HOLDING_PERIOD，到了就 PositionClose(Symbol())，没到就 position_timer++ 继续扛。 Update() 里 fetch = HORIZON * 2 决定抓取长度，对三条序列各 CopyBuffer 后立刻 ArraySetAsSeries(...,true)，把索引 0 钉在最新一根，后续读 ma_reading[0]、rsi_reading[0] 才是当前值。外汇与贵金属杠杆高，HOLDING_PERIOD 设多大直接改持仓暴露时间，建议先开 MT5 用分钟图肉眼核对 NewCandle 的触发频次再定参。

MQL5 / C++

class=class="str">"cmt">//| Expert deinitialization function                                      |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">void OnDeinit(const class="type">int reason)
  {
class=class="str">"cmt">//--- Delete the dynamic objects
   class="kw">delete TradeTime;
   class="kw">delete TradeInformation;
   class="kw">delete MACross;
   class="kw">delete RSIMid;
   OnnxRelease(onnx_model);
   IndicatorRelease(ma_handle);
   IndicatorRelease(ma_o_handle);
   IndicatorRelease(rsi_handle);
  }
class=class="str">"cmt">//--- End of Deinit Scope
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Expert tick function                                             |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">void OnTick()
  {
class=class="str">"cmt">//--- Check if a new daily candle has formed
   if(TradeTime.NewCandle())
     {
class=class="str">"cmt">//--- Update strategy
      Update();
class=class="str">"cmt">//--- If we have no open positions
      if(PositionsTotal() == class="num">0)
        {
class=class="str">"cmt">//--- Reset the position timer
         position_timer = class="num">0;
class=class="str">"cmt">//--- Check for a trading signal
         CheckSignal();
        }
class=class="str">"cmt">//--- Otherwise
      else
        {
class=class="str">"cmt">//--- The position has reached maturity
         if(position_timer == HOLDING_PERIOD)
            Trade.PositionClose(Symbol());
class=class="str">"cmt">//--- Otherwise keep holding
         else
            position_timer++;
        }
     }
  }
class=class="str">"cmt">//--- End of OnTick Scope
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Update our technical indicators                                 |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">void Update(class="type">void)
  {
   class="type">int fetch = (HORIZON * class="num">2);
class=class="str">"cmt">//--- Update the strategy
   RSIMid.Update();
   MACross.Update();
class=class="str">"cmt">//---Set the values as series
   CopyBuffer(ma_handle,class="num">0,class="num">0,fetch,ma_reading);
   ArraySetAsSeries(ma_reading,true);
   CopyBuffer(ma_o_handle,class="num">0,class="num">0,fetch,ma_o_reading);
   ArraySetAsSeries(ma_o_reading,true);
   CopyBuffer(rsi_handle,class="num">0,class="num">0,fetch,rsi_reading);
   ArraySetAsSeries(rsi_reading,true);
  }
class=class="str">"cmt">//--- End of Update Scope

class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Get A Prediction from our ONNX model                             |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">void OnnxPredict(class="type">void)
  {

「把 ONNX 输出接上均线交叉下单」

预测函数跑完之后，真正决定开仓的还是经典交叉逻辑，只不过前面用 ONNX 二分类过滤了哪套子策略当前更占优。onnx_output[0] 与 onnx_output[1] 是两个 sigmoid 概率，阈值卡在 0.5：当第一路大于 0.5 且第二路小于 0.5，模型认为均线类信号更可能盈利，才允许走 MACross 分支。代码里 BuySignal 与 SellSignal 是封装好的交叉判定，命中即按最小手数吃单，止损止盈先传 0 交给外层统一管理。若反过来 onnx_output[0]<0.5 且 onnx_output[1]>0.5，则切到 RSIMid 分支，说明模型倾向 RSI 中段反转更靠谱。这种结构的好处是：单一 MT5 EA 里并存多套逻辑，由轻量神经网络按近期样本动态切换，而不是写死只用一种。外汇与贵金属杠杆高，切换频率过快可能放大滑点与重绘风险，建议在策略测试器里把 HORIZON 从 10 调到 20 观察信号衰减。

MQL5 / C++

vectorf input_variables =
  {
    iOpen(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0),
    iHigh(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0),
    iLow(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0),
    iClose(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0),
    ma_reading[class="num">0],
    ma_o_reading[class="num">0],
    rsi_reading[class="num">0],
    iOpen(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0)   - iOpen(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,(class="num">0 + HORIZON)),
    iHigh(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0)   - iHigh(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,(class="num">0 + HORIZON)),
    iLow(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0)    - iLow(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,(class="num">0 + HORIZON)),
    iClose(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,class="num">0)  - iClose(_Symbol,STRATEGY_TIME_FRAME,(class="num">0 + HORIZON)),
    ma_reading[class="num">0] - ma_reading[(class="num">0 + HORIZON)],
    ma_o_reading[class="num">0] - ma_o_reading[(class="num">0 + HORIZON)],
    rsi_reading[class="num">0] - rsi_reading[(class="num">0 + HORIZON)]
  };
  for(class="type">int i = class="num">0; i < ONNX_INPUTS;i++)
  {
    input_variables[i] = ((input_variables[i] - Z1[i])/ Z2[i]);
  }
  OnnxRun(onnx_model,ONNX_DEFAULT,input_variables,onnx_output);
}
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class=class="str">"cmt">//| Check for a trading signal using our cross-over strategy           |
class=class="str">"cmt">//+------------------------------------------------------------------+
class="type">void CheckSignal(class="type">void)
  {
  OnnxPredict();
class=class="str">"cmt">//--- MA Strategy is profitable
  if((onnx_output[class="num">0] > class="num">0.5) && (onnx_output[class="num">1] < class="num">0.5))
    {
    class=class="str">"cmt">//--- Long positions when the close moving average is above the open
      if(MACross.BuySignal())
        {
         Trade.Buy(TradeInformation.MinVolume(),Symbol(),TradeInformation.GetAsk(),class="num">0,class="num">0,"");
         class="kw">return;
        }
      class=class="str">"cmt">//--- Otherwise class="type">short
      else
       if(MACross.SellSignal())
          {
           Trade.Sell(TradeInformation.MinVolume(),Symbol(),TradeInformation.GetBid(),class="num">0,class="num">0,"");
           class="kw">return;
          }
    }
class=class="str">"cmt">//--- RSI strategy is profitable
  else
    if((onnx_output[class="num">0] < class="num">0.5) && (onnx_output[class="num">1] > class="num">0.5))
      {
       if(RSIMid.BuySignal())
         {

把相关度筛查交给小布

小布盯盘的 AIGC 已内置策略相关度诊断，打开对应品种页即可看到多套信号的同向概率，不必自己跑脚本算收益曲线。把重复劳动交给小布，你专注决策。

←

多策略分析重构：从投票权重陷阱到相关性优先的基础框架（基础篇）

→

经典策略重构（第14部分）：多策略分析·综合运用

常见问题

优化器只按框架给定的目标最大化账户收益，当可选策略少且只跑一次优化时，挑相关性高的组合更容易预判整体盈亏，属于钻了框架漏洞而非真分散风险。

强制优化器跳过权重分配、只搜各指标最优参数，避免它用权重掩盖策略间的高相关性，后续验证显示这比直接优化权重更合理。

外汇贵金属高风险，双测稳定只是入选门槛；若选出的策略彼此高度相关，组合效果可能不比单策略好，还需查相关度。

可以，品种页的 AIGC 相关度诊断会列出信号同向概率与时段重叠，省去手写 MQL5 提取数据再比曲线的过程。

把指标数值按从最早到最新排列，保证导出数据格式统一、便于后续比对两套策略的盈亏时点是否重合。

经典策略重构（第14部分）：多策略分析·进阶篇

◍ 把 ONNX 模型接进 EA 的初始化链路

「把特征数组和常驻参数钉死在头里」

EA 初始化里的对象与句柄装配

◍ 日内新烛触发后的持仓与刷新逻辑

「把 ONNX 输出接上均线交叉下单」

常见问题

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