上一篇文章手把手教你写策略--移植一个my语言策略中，对于一个简单的麦语言策略做了移植测试，如果是一个稍微复杂一点的麦语言，如何移植成JavaScript语言的策略呢?这里面有哪些技巧呢？
我们首先看下这次要移植的策略：
(*backtest
start: 2019-05-01 00:00:00
end: 2019-11-12 00:00:00
period: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_OKCoin","currency":"BTC_USD"}]
args: [["SlideTick",10,126961],["ContractType","quarter",126961]]
*)
N1:=10;
N2:=21;
AP:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;
ESA:=EMA(AP,N1);
D:=EMA(ABS(AP-ESA),N1);
CI:=(AP-ESA)/(0.015*D);
TCI:=EMA(CI,N2);
WT1:TCI;
WT2:SMA(WT1,4,1);
AA:=CROSS(WT1,WT2);
BB:=CROSSDOWN(WT1,WT2);
REF(AA,1),BPK;
REF(BB,1),SPK;
这个麦语言策略开头的部分(*backtest...*)是回测设置的配置代码，为了方便对比，设定一个统一的回测配置。这个策略也是随机找的一个策略，也并不算太复杂（相对上次文章中的复杂一些），是比较有代表性的策略。移植一个麦语言策略，首先要通篇看下策略内容，麦语言策略代码比较简练，基本上看下来可以对策略全局有一定的认识，这个策略我们看到使用到了几种指标函数EMA，SMA：
先造个轮子
-
EMA
该指标函数，在FMZ平台用JavaScript语言编写策略时直接有现成的指标库函数。即：TA.MA -
SMA
需要我们动手的是SMA这个指标，我们发现在FMZ的TA库中没有支持SMA这个指标函数，在talib库中SMA指标和麦语言中的也有差别：
image
可以看到，参数部分除了周期参数，还有一个权重参数。
FMZ API文档中talib库中SMA指标函数的描述为：
image
可见
talib.SMA是一个简单移动平均指标。
这样就只能动手自己实现一个SMA了，作为使用JavsScript语言编写策略的开发者，这也是必备技能之一，毕竟如果没有现成的轮子，车还是要开的，造一个就是了。说实话，对于指标之类的研究不多，一般都是不懂的就搜索，查资料。对于SMA查到这些：
image
感觉这个说的算法过程挺靠谱，实现一下：
function SMA (arr, n, m) { var sma = [] var currSMA = null for (var i = 0; i < arr.length; i++) { if (arr[i] && !isNaN(arr[i])) { if (!currSMA) { currSMA = arr[i] sma.push(currSMA) continue } // [M*C2+(N-M)*S1]/N currSMA = (m * arr[i] + (n - m) * currSMA) / n sma.push(currSMA) } else { sma.push(NaN) } } return sma }
编写填充部分
策略框架使用手把手教你写策略--移植一个my语言策略文章中相同的框架，主要填充两个部分：
image
首先，做行情数据处理、指标计算。
image
我们把麦语言这部分一句一句的功能逐个处理：
-
1、
AP:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;这句可以理解为，要把K线数据中的每根BAR的最高价、最低价、收盘价相加再除以3，计算平均值，然后存为一个数组，和每个BAR一一对应。
可以这样处理：function CalcAP (r) { // AP:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3; var arrAP = [] // 声明一个空数组 for (var i = 0; i < r.length; i++) { // r为传入的K线数据，是一个数组，用for遍历这个数组 v = (r[i].High + r[i].Low + r[i].Close) / 3 // 计算 平均值 arrAP.push(v) // 添加在 arrAP数组的尾部，arrAP是空的时候尾部就是第一个。 } return arrAP // 返回 这个平均值数组，即麦语言中计算的 AP }在主循环OnTick函数中调用这个函数就可以了，例如：
// 计算指标 // AP var ap = CalcAP(records) -
2、AP计算完成以后，接着计算
ESA:=EMA(AP,N1);:这里要使用上一步算出的AP这个数据，计算ESA，其实这个ESA就是AP的「指数移动平均」，即EMA指标，所以我们就用AP作为数据，N1作为EMA指标的参数，计算EMA指标就可以了。
function CalcESA (ap, n1) { // ESA:=EMA(AP,N1); if (ap.length <= n1) { // 如果AP的长度小于指标参数，是无法计算出有效数据的，这个时候让函数返回false。 return false } return TA.EMA(ap, n1) } -
3、
D:=EMA(ABS(AP-ESA),N1);使用计算出的
AP、ESA计算数据D。
此处代码注释可以看下，有些指标计算的技巧。function CalcD (ap, esa, n1) { // D:=EMA(ABS(AP-ESA),N1); var arrABS_APminusESA = [] if (ap.length != esa.length) { throw "ap.length != esa.length" } for (var i = 0; i < ap.length; i++) { // 计算指标数值时，必须判断一下数据的有效性，因为前几次EMA计算可能数组中的开始部分的数据是NaN,或者null // 所以必须判断，参与计算的数据都是有效数值才能进行，如果有任何无效数值，就用NaN向arrABS_APminusESA填充 // 这样计算得到的数据，每个位置和之前的数据都是一一对应的，不会错位。 if (ap[i] && esa[i] && !isNaN(ap[i]) && !isNaN(esa[i])) { v = Math.abs(ap[i] - esa[i]) // 根据ABS(AP-ESA) , 具体计算数值,然后放入arrABS_APminusESA数组 arrABS_APminusESA.push(v) } else { arrABS_APminusESA.push(NaN) } } if (arrABS_APminusESA.length <= n1) { return false } return TA.EMA(arrABS_APminusESA, n1) // 计算数组arrABS_APminusESA的EMA指标，得到数据D（数组结构） } -
4、
CI:=(AP-ESA)/(0.015*D);
这个计算方式和步骤1类似，直接放出代码。function CalcCI (ap, esa, d) { // CI:=(AP-ESA)/(0.015*D); var arrCI = [] if (ap.length != esa.length || ap.length != d.length) { throw "ap.length != esa.length || ap.length != d.length" } for (var i = 0; i < ap.length; i++) { if (ap[i] && esa[i] && d[i] && !isNaN(ap[i]) && !isNaN(esa[i]) && !isNaN(d[i])) { v = (ap[i] - esa[i]) / (0.015 * d[i]) arrCI.push(v) } else { arrCI.push(NaN) } } if (arrCI.length == 0) { return false } return arrCI } -
TCI:=EMA(CI,N2);
只是计算CI数组的EMA指标。function CalcTCI (ci, n2) { // TCI:=EMA(CI,N2); if (ci.length <= n2) { return false } return TA.EMA(ci, n2) } -
WT2:SMA(WT1,4,1);
最后这步骤，用到了我们之前造好的轮子
SMA函数。function CalcWT2 (wt1) { // WT2:SMA(WT1,4,1); if (wt1.length <= 4) { return false } return SMA(wt1, 4, 1) // 使用我们自己实现的SMA函数计算出wt1的SMA指标。 }
交易信号的移植就非常简单了。
AA:=CROSS(WT1,WT2);
BB:=CROSSDOWN(WT1,WT2);
REF(AA,1),BPK;
REF(BB,1),SPK;
阅读这几句麦语言代码，可知，就是对于WT1、WT2这两条指标线的金叉、死叉判断作为开仓条件，需要注意的是，使用的是前一个交叉信号。
直接用该麦语言策略回测，我们观察下：
image
通过麦语言策略实际运行观察可知，在开仓点检测到信号时，实际是检测开仓点这个BAR往前数2个BAR的位置是否是金叉。上图可以明显看出：
image
image
信号检测部分的填充代码可以写为：
if ((_State == IDLE || _State == SHORT) && wt1[wt1.length - 4] < wt2[wt2.length - 4] && wt1[wt1.length - 3] > wt2[wt2.length - 3]) {
if (_State == IDLE) {
_State = OPENLONG
Log("OPENLONG") // 测试
}
if (_State == SHORT) {
_State = COVERSHORT
Log("COVERSHORT") // 测试
}
isOK = false
}
if ((_State == IDLE || _State == LONG) && wt1[wt1.length - 4] > wt2[wt2.length - 4] && wt1[wt1.length - 3] < wt2[wt2.length - 3]) {
if (_State == IDLE) {
_State = OPENSHORT
Log("OPENSHORT") // 测试
}
if (_State == LONG) {
_State = COVERLONG
Log("COVERLONG") // 测试
}
isOK = false
}
这里可以思考下，为什么麦语言的SPK、BPK指令可以用以上代码实现。
回测
回测配置：
image
麦语言版本回测：
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JavaScript版本回测：
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image
OnTick函数开头部分的代码，用来让回测速度快一点，是让策略以收盘价模型来运行，有兴趣可以详细分析下。
function OnTick(){
// 驱动策略的行情处理部分
var records = _C(exchange.GetRecords)
if (records[records.length - 1].Time == preTime) {
if (isOK) {
Sleep(500)
return
}
} else {
preTime = records[records.length - 1].Time
}
...
..
.
完整的教学策略代码：
https://www.fmz.com/strategy/174457
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