MT4MT5优化参数的遗传算法

我们用MT4和MT5优化参数时，实际上的组合数量是非常多的。

比如我们要优化20个开关和20个输入框，那么一共有多少种组合呢？

问题分解

1. 20个按钮：每个按钮有 2 种状态（开或关）。

2. 20个输入框：每个输入框有 10 种选择。

计算过程

根据乘法原理，所有选择都是独立的，总组合数是每个独立部分选择数量的乘积。

第一步：计算20个按钮的组合数
每个按钮有 2 种选择，二十个按钮的组合数为：
2²⁰ = 1,048,576 种

第二步：计算20个输入框的组合数
每个输入框有 10 种选择，二十个输入框的组合数为：
10²⁰ = 100,000,000,000,000,000,000 种
(即 10 的 20 次方，一百万亿)

第三步：计算所有参数的总组合数
按钮系统和输入框系统也是相互独立的，所以总组合数是它们两者的乘积。
总组合数 = 按钮组合数 × 输入框组合数 = 2²⁰ × 10²⁰

我们可以简化这个计算：
2²⁰ × 10²⁰ = (2 × 10)²⁰ = 20²⁰

结论

所有可能的参数组合总数为 20²⁰ 种。

这是一个极其巨大的数字。为了给您一个直观的概念：

• 20²⁰ = 1.048576 × 10²⁶

• 这个数字是：104,857,600,000,000,000,000,000,000

• 中文读作：1.048亿亿亿 种组合

这个数字有多大？

• 远超地球上的沙粒数量（估计约为 7.5 x 10¹⁸ 粒）。

• 远超银河系中恒星的数量（估计约为 1000-4000 亿颗，即 10¹¹ - 4×10¹¹ 颗）。

• 如果一秒钟测试一种组合，测试完所有组合需要的时间远远超过当前宇宙的年龄（约 138 亿年）。

这个结果清晰地展示了组合爆炸的威力：当系统中独立变量的数量增加时，其可能的组合状态会呈指数级增长，迅速达到一个无法进行穷举搜索的规模。在实际应用中（如参数优化、测试用例设计），通常需要采用更智能的方法（如实验设计、优化算法）来探索这个巨大的空间，而不是尝试所有可能性。

我们用一个非常生动的方式（“养蛊”或“培育冠军”）来解释遗传算法。

如果用穷举法进行参数优化，那几乎是不可能的，最好的方式是用算法，比如组合有1000亿种，那我们只选择优化1万种参数，来找到相对来说比较优秀的参数组合，这样可以大幅节省优化时间。

还好mt4和mt5已经自带了遗传算法，我们只需要直接使用就可以。

遗传算法的核心思想：模拟自然进化

遗传算法的本质是模拟生物种群的进化过程来求解一个复杂问题。它不靠穷举（像我们刚才算的巨量组合），而是靠“适者生存”的原则，让好的解决方案自己“进化”出来。

一个完美的比喻：培育冠军球队

想象你的目标是组建一支世界上最强的足球队（找到最优参数组合）。你有20个按钮（比如战术设置）和20个输入框（比如球员号码）。组合多到爆炸，你不可能试遍所有组合。

你会怎么做？

1. 第一步：海选（初始化种群）

• 你不是只组建一支球队，而是先随机组建几百支、几千支不同的球队（生成大量随机参数组合）。这就是最初的“种群”。每支球队就是一个“个体”（一个可能的解决方案）。

2. 第二步：踢热身赛（适应度评估）

• 让所有这些球队都去踢比赛（用你的参数组合去运行模型/解决问题）。

• 根据比赛结果（模型输出的结果，比如利润、效率、得分），给每支球队打分。这个分叫做“适应度（Fitness）”。赢球的队分数高，输球的队分数低。

• 核心：这个“适应度函数”就是你想要优化的目标（比如最大化利润、最小化成本）。

3. 第三步：选拔精英（选择）

• 分数高的球队（好的解决方案）更有可能被选中，获得“繁殖”的机会。分数低的球队（差的解决方案）则被淘汰。

• 这模拟了“物竞天择，适者生存”——好的特征（参数设置）有更大机会被保留下来。

4. 第四步：组建新球队（交叉）

• 现在，让选中的精英球队们“结婚生子”，产生新一代的球队。

• 怎么生？交换DNA！ 比如，让排名第一的球队的“后卫线”参数（几个按钮和输入框的值）和排名第二的球队的“前锋线”参数组合在一起，形成一支全新的球队。

• 这个过程叫做“交叉（Crossover）”。它的目的是组合优良特征，期望能产生比父母更强大的后代（“虎父无犬子”）。

5. 第五步：基因突变（变异）

• 在新生的球队中，随机给某个球员换个位置，或者随机改变一个战术设置（随机改变一个按钮或输入框的值）。

• 这个过程叫做“变异（Mutation）”。它的目的是引入新的可能性，防止所有球队都变得一模一样（陷入局部最优解）。也许这个偶然的突变，就发现了一个天才守门员（一个意想不到的优秀参数）！

6. 循环：一代又一代（迭代）

• 现在，你用新生的这批球队（新一代的解决方案）取代掉大部分老球队。

• 然后回到第二步，让新一代球队再去踢比赛、评分、选拔、交叉、变异……

• 就这样一代一代地重复这个过程。

最终会发生什么？

经过几十、几百代之后，你会发现：

• 整个“足球联盟”的平均水平越来越高（种群的整体适应度在上升）。

• 最终，你会涌现出一支（或几支）超级强队，它的战绩（模型结果）远远超过最初随机组建的任何球队。

• 这支冠军球队的战术板和球员名单（那20个按钮和20个输入框的设置），就是遗传算法为你找到的近似最优解。

总结：为什么用遗传算法？

面对 20个按钮 + 20个输入框 这种组合爆炸的问题，遗传算法提供了一种聪明的“搜索”策略：

所以，遗传算法不是在计算所有组合，而是在培育一个优胜组合。它是一种非常强大且常用的优化工具，尤其擅长处理像您遇到的这种超高维、复杂组合的优化问题。

在具体选择优化参数时，我的建议是，这里面你只选择一种固定的，不要都优化，比如加仓间隔 ，就按点数间隔，就定死了，不要优化是点数间隔 ，还是网格间隔，还是自定义间隔。

先通过比较少的组合，优化出一些参数之后 ，如果你觉得参数不错，你可以选择一些参数，然后再让我们给你做一个放开这些参数的版本，你用一个参数为样本，再更具体的优化是点数间隔还是网格间隔之类的。