EA回测数据包分享,今天整理了一下自己用的数据,打包发出来给大家。这个资源是我自己平时做回测时积累的,包含2010年到2024年的主要货币对和历史数据,覆盖了EURUSD、GBPUSD、USDJPY、AUDUSD这四个主流品种,时间框架从M1到D1都有。数据来源是Dukascopy和Forexite,我自己也交叉验证过,误差率比较小,适合用来做策略验证。
先说使用方法吧。下载后是一个压缩包,解压后你会看到四个文件夹,每个货币对单独一个。里面按照年份和月份分好了CSV文件,比如EURUSD_2023_01.csv这种命名格式。导入MT4或MT5的话,很简单:打开平台,找到“工具”菜单下的“历史数据中心”,或者直接按F2快捷键。然后在左边选择你要导入的货币对和时间框架,点“导入”按钮,选择对应的CSV文件就行。注意一下,导入前最好把MT4自带的默认数据清掉,不然会有时间重叠的问题。清空方法是在历史数据中心选中对应货币对和时间框架,右键点“删除所有”。导入成功后,你回测时就能直接用这个数据了。
这个数据包的优势在于时间长、数据细。我专门挑的2010年开始,因为那段时间外汇市场波动规律比较稳定,适合测试趋势跟踪类的EA。比如你做一个基于均线突破的策略,用2015年到2020年这段数据回测,能看出策略在震荡和单边行情下的表现差异。另外,M1级别的tick数据也包含在内,适合高频策略或者剥头皮类的EA,不过要注意MT4的tick数据导入后会有压缩,最好用MT5或者专门的回测软件来跑。
适用场景的话,我觉得最实用的是做多品种组合策略的回溯。很多刚入门的EA开发者只盯着一个货币对,但实际交易里多品种分散风险很重要。这个包里的四个品种波动特性不一样,EURUSD偏慢,GBPUSD波动大,USDJPY有趋势性,AUDUSD受商品影响大,组合起来回测能更全面评估策略的鲁棒性。另外,如果你在优化参数,建议用前9年数据做训练,2023和2024年的数据留作验证,这样能避免过拟合。
有个小提醒,数据虽然是整理的,但历史数据永远存在误差,尤其是一些极端行情下的跳空点。回测时最好把滑点和佣金也模拟进去,不然实盘结果和回测会差很多。我自己用这个数据跑了几个EA,胜率大概差5%左右,还算靠谱。如果你发现某个时间段数据断档,可能是当时市场流动性问题,补一下就行。
最后,下载链接我放在下面了,直接点就能拿。如果有朋友需要其他货币对或者更早年份的数据,也可以留言,我看看手头有没有。大家回测时遇到什么奇怪的问题,比如数据导入后时间不对或者K线错位,欢迎在帖子里问,我看到就回复。希望这个资源能帮你少走点弯路,毕竟整理数据挺费时间的,分享出来也算物尽其用。
先说使用方法吧。下载后是一个压缩包,解压后你会看到四个文件夹,每个货币对单独一个。里面按照年份和月份分好了CSV文件,比如EURUSD_2023_01.csv这种命名格式。导入MT4或MT5的话,很简单:打开平台,找到“工具”菜单下的“历史数据中心”,或者直接按F2快捷键。然后在左边选择你要导入的货币对和时间框架,点“导入”按钮,选择对应的CSV文件就行。注意一下,导入前最好把MT4自带的默认数据清掉,不然会有时间重叠的问题。清空方法是在历史数据中心选中对应货币对和时间框架,右键点“删除所有”。导入成功后,你回测时就能直接用这个数据了。
这个数据包的优势在于时间长、数据细。我专门挑的2010年开始,因为那段时间外汇市场波动规律比较稳定,适合测试趋势跟踪类的EA。比如你做一个基于均线突破的策略,用2015年到2020年这段数据回测,能看出策略在震荡和单边行情下的表现差异。另外,M1级别的tick数据也包含在内,适合高频策略或者剥头皮类的EA,不过要注意MT4的tick数据导入后会有压缩,最好用MT5或者专门的回测软件来跑。
适用场景的话,我觉得最实用的是做多品种组合策略的回溯。很多刚入门的EA开发者只盯着一个货币对,但实际交易里多品种分散风险很重要。这个包里的四个品种波动特性不一样,EURUSD偏慢,GBPUSD波动大,USDJPY有趋势性,AUDUSD受商品影响大,组合起来回测能更全面评估策略的鲁棒性。另外,如果你在优化参数,建议用前9年数据做训练,2023和2024年的数据留作验证,这样能避免过拟合。
有个小提醒,数据虽然是整理的,但历史数据永远存在误差,尤其是一些极端行情下的跳空点。回测时最好把滑点和佣金也模拟进去,不然实盘结果和回测会差很多。我自己用这个数据跑了几个EA,胜率大概差5%左右,还算靠谱。如果你发现某个时间段数据断档,可能是当时市场流动性问题,补一下就行。
最后,下载链接我放在下面了,直接点就能拿。如果有朋友需要其他货币对或者更早年份的数据,也可以留言,我看看手头有没有。大家回测时遇到什么奇怪的问题,比如数据导入后时间不对或者K线错位,欢迎在帖子里问,我看到就回复。希望这个资源能帮你少走点弯路,毕竟整理数据挺费时间的,分享出来也算物尽其用。
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