金融智能EA交易使用要点解析
在深入评测、逆向分析及反编译众多智能交易EA后，我们发现使用金融智能EA时需关注以下几个关键方面：
EA的视觉偏差：
人眼观察事物时往往是立体且多维的，能够实现“所见即所得”的效果，而计算机语言目前还难以精确模拟人体视觉的感知范围。即便具备神经网络系统功能的程序，也无法完全做到“所见即所得”。因此，EA程序在测试过程中，建仓与平仓的实际时点可能与交易者的直观判断存在差异，从而对测试结果产生相对误差。这种误差可以通过调整时间周期来修正，但也会增加EA的复杂度。过度追求精确往往适得其反，尽管金融交易具有历史重复的可能性，但重复的方式和特征未必完全相同。因此，在EA编写与评测过程中，应优先关注资金管理，CWG Markets以减少偏差带来的潜在风险。
EA的网络环境
在评测多种EA时，我们发现一个有趣的现象：相同的EA、资金量、平台以及测试起止点，但网络服务商不同（如联通与电信的2兆带宽），结果竟大相径庭，收益率与损益率均有差异。在北方（如北京），联通网络下的EA获利表现优于电信；而在南方（如上海），电信网络下的EA获利更为突出。经过多次测试，我们得出结论：带宽及网速对EA交易结果有相对影响。虽然影响比重并不大，但若初始投资额较大，这种影响可能会被放大。同时，还需假设所选平台并非黑平台，CWG Markets且为清算型交易商，而非做市商，并在实盘环境下进行测试。
EA的测试数据
经过系统分析，建立一套严谨的交易系统并实现程序化，确实令人有成就感，但测试后的结果有时却令人沮丧。除了上述两点原因外，还需关注测试数据来源的真实性、可靠性、地域性及历史性。真实性与可靠性方面，应选择正规交易平台进行实盘测试，避免使用模拟盘。历史性方面，我们发现国外交易中冬令时与夏令时的切换，会对当地交易数据产生影响，各平台服务器开放时间也可能调整，进而导致EA程序在测试和应用中出现偏差，甚至亏损。针对此情况，需密切关注交易商发布的服务器时间调整及点差浮动报告，同时注意产品报价位数（有时四位，有时五位），并据此调整EA参数。地域性方面，平台商若来自美国、欧洲、日本、澳洲等不同区域，其提供的数据也可能有所差异。建议程序编写完成后，优先选择具有代表性区域的平台进行实盘测试，或申请接近实盘环境的模拟盘测试，以确保测试的公正性。细节决定成败，EA开发永无止境，应主动适应环境，而非要求环境来适应我们。