导读

本期的工具分享顺便带大家了解一下MT4历史回测的原理和过程，了解并懂得如何回测的同学请跳过。
顾名思义，历史回测就是使用过去的市场数据对交易策略进行回溯测试和评估的过程。可以设置不同的时间框架、交易品种、交易参数等,以评估策略在不同市场环境下的表现，回测结束后,MT4会生成详细的交易报告,包括总盈亏、最大回撤、收益曲线等关键指标，以便深入分析这些数据,找出策略的优缺点，调整策略的各项参数，寻找最优的组合，不断提高策略的收益能力和稳定性。

另外，今天同时更新了BBcopy的跟单功能(按手数跟单)，详情请到大白交易助手搜索BBcopy查看并更新。

工具简介

首先过一下今天的主角，这款工具是根据之前一位大佬思维编写的一款全自动数据转换工具，在大白之前的工具介绍文章中也有提到，唯一的区别就是，这款MT5 History Data To HST无需多余的脚本转换工具，即可一次性生成多个周期的历史数据。直接导入到MT4的数据文件夹即可使用，操作非常简单，使用非常的的人性。


原理：
1.通过MT5回测过程抓取交易平台的每个周期历史数据，自动无损转换成hst源数据。
2.数据下载完成后，自动提示和弹窗存储历史数据的文件夹。
使用方式介绍：
0.登录一个和MT4账户同交易商的同类型实盘账户（重要）
1.打开MT5历史测试，选择工具MT5 History Data To HST
2.选择你要下载的品种，选择好周期（理论上所有周期均可，我习惯用M1）
3.选择要下载的时间范围，尽可能长，比如5年或者10年
4.选择模式，“每次报价”或“1分钟OHLC”均可。
5.查看回测日志，等待数据下载完成后，任务栏会主动弹出下载好的文件夹


6.复制粘贴到MT4的历史数据文件夹，注意复制前请把文件夹内以前的数据清空

注：使用同平台同账户类型，是为了在不断网回测的情况下，新的数据在覆盖旧数据时不出现数据差异或数据断层（原理请参考余下的文章），使用本工具转换的数据请严格按照流程操作，否则数据完整性依然得不到保证，请慎重选择。

以上就是这款工具的介绍，下面我们开始延申回测相关知识，有兴趣的可以看看。

市面上的回测工具

除了大家常用的T4/T5之外，市面上也有很多相关的回测工具或数据获取工具，比如Tickstory，tick data suite（TDS），StrategyQuantX，QuantDataManager，strategyquant analyzer等，这些工具中，包含了独立的历史数据获取和整理，以及独立回测的的功能。
但无一例外，这些优秀的工具都需要你花大价钱去购买，包括国内的X宝也是标价大几百。但你只要学会使用了今天这款工具，就无需再去花冤枉钱，因为这个工具面向的是全品种。

常见问题

1.T4和T5的回测数据差异

虽然MT5多了很多种回测优化模式，但多数市面上的EA依然以MT4为主，很多交易者依然很需要一份高质量的历史数据。
从基础的回测方式来说，两个终端大体相同，唯一有区别的是，MT5和MT4的回测数据获取过程不一样，以下图为例：首先会检查本地历史数据缓存，如果缓存存在并且和服务器数据一致，回测正式开始，否则从服务器再次补全缺失的数据，但是有一些细节不容忽视，下面简单解析一下两种终端的数据差异。

• MT5的数据获取过程：从交易服务器检查数据并下载
  
• MT4数据获取过程：从迈达克服务器获取数据，这个过程和直接从数据中心下载的过程一致，数据来源一致，但由于每个平台的时区或报价均存在差异（比如部分塞舌尔监管的平台以GMT+0作为基准时区）,这就直接导致下载的数据和本地缓存的数据时区或不一致（本地自动缓存的文件来源于图表报价，来源于交易商平台；但额外下载的数据来源于迈达克）。
  
  

综上，两种终端的回测结果就会出现天壤之别的差异，进而导致MT4的回测质量严重下降。细心的交易者就会发现，不同的数据质量跑出来的曲线是完全不同的，低质量的回测将变得毫无意义！这也是T4的回测质量下降的主要元凶。

思考：为何会这样呢？这个原因可能还要从MT4的产品缺陷上去归咎，为啥现迈达克官方全力推荐使用MT5？原因就在于，MT4的产品设计上存在着很多落后的功能，而T5就是为了弥补T4的这些缺陷而设计。

2.为何你的MT4回测质量达不到90%？

除了上面我们提到的数据差异问题以外，还有多种原因会直接影响回测质量，那就是数据源周期。

• 交易商的数据存储周期：部分交易平台的实盘数据存储从5年，10年不等，而demo账户的数据甚至更短，这就是为什么你使用MT5转换数据或直接从T4下载会出现无法获取更早时间比如2015年之前的数据的原因，就可能是交易商的数据源不全导致。
  
• 数据断层：怎么理解数据断层呢，比如上面提到的不同数据源获取的数据在进行回测过程重组时，A数据的报价和B数据的报价出现严重偏离，既一个连续的交易日如：8月5号到8月8号，正常情况下这段时间内地数据是连续的，而出现断层后，其中某一天的价格丢失了，本来是5天的数据只剩下了4天或更少。
• 时区错误：A数据的时区是GMT+0,B数据的时区是GMT-3，那么两个数据结合后就会造成时区范围出错，在一个正常的自然月内应该包含20个交易日的时候，出现了20+或更多的数据。

当使用存在问题的数据做回测时，自然就不能达到我们的预期效果了。

了解回测过程

由于MT4特殊的回测过程，发生数据异常的原因也多种多样，下面我们以一张简单的图来描述回测的准备过程

是不是很奇怪，怎么会出两种格式呢？这里可能就要颠覆很多人的认知了，认为fxt格式叫做回测的缓存数据，要经常清理。没错，确实是回测的缓存数据。
但不完全对，那为啥这个文件动不动就是按G计算，而且这么大呢？是不是感觉很占空间？无论是借助第三方工具还是自己下载的数据，都免不了这个过程，这也是回测中至关重要的一环。hst格式的数据属于“源数据”，fxt格式属于“可执行数据”，大家都知道mq4和ex4的差别吧？一个几十kb的源码，编译出的ex4文件可能好几百KB甚至好几兆；历史数据也是如此，就像源码那样，源数据是不能直接用于回测和使用的，必须经过“编译”（转换）的过程。

那么只有fxt文件可以回测吗？答案是肯定的，当然可以。这就可以从第三方工具展开探讨一下。

数据在整理的过程中，第三方工具可以直接生成多种MT4终端可用的数据格式，其中，fxt较为明显，通过工具，把每一个周期的完整数据都按周期生成为fxt格式的数据，就可以在终端直接回测。那么上面我们讲到，回测的时候要先从hst格式进行转换，那fxt文件会被覆盖掉吗？这里要提到一个文件读写的关键属性。

• 只读：在数据转换的过程中，工具会自动把文件属性设置为只读模式。这样做的目的是为了在新的测试过程避免被再次转换或被hst覆盖。从而形成一个固定时间范围可执行数据。
• 缺点：数据的周期被写死（如果时间范围超出该文件的数据范围，测试将不会对超出的部分生效）

这时候，你如果要测试更长的时间范围，还得需要从第三方工具调整数据并重新生成新的 数据条目。因为数据被固定，几乎避免了各个环节可能发生的错误，所以第三方工具的数据质量大多数可以达到99%。但是只要数据绝对可靠，即使使用自定义数据再经历转换的过程，也能保持90%

所以你认为fxt格式的数据应该经常清理吗？我觉得可以分情况。假如你使用了某些工具，数据已经整合了足够长的时间范围，并把文件设置为只读，而回测的时候不需要调至最新时间数据，完全可以直接使用fxt文件在文件限定的范围回测。这样一来，回测将不再耗费额外的时间去转换数据，大大提高回测效率。