“交易开拓者 序列变量”是一个在量化交易领域描述特定类型变量的概念。 要理解这个概念，我们需要逐层分解：

• 交易开拓者 (TradeStation): 指的是TradeStation平台，这是一个流行的交易平台，为交易者提供图表工具、回测功能和自动化交易能力。 我们将讨论的序列变量概念与TradeStation平台及其编程语言EasyLanguage直接相关。
• 序列变量 (Series Variable): 在EasyLanguage中，序列变量是指随时间变化的，存储一系列数值的变量。 简单来说，它记录了在每个时间点上的某个值。

“交易开拓者 序列变量”实际上指的是在TradeStation平台的EasyLanguage编程环境中，那些随着交易时间推移而储存一系列数值的变量。 这些变量对于追踪历史数据、进行技术分析和开发自动化交易策略至关重要。 它们不同于简单的数值变量或字符串变量，因为它们保存了时间序列数据，可以访问历史数据点。例如，可以获取前一根K线的收盘价，也可以获取某个自定义指标的历史值.

EasyLanguage 中序列变量的声明与使用

在EasyLanguage中，序列变量的声明方式与普通变量略有不同，需要使用关键字`var`或`variable`后跟序列变量的类型。 EasyLanguage内置了很多序列变量，比如收盘价(Close)、开盘价(Open)、最高价(High)、最低价(Low)、成交量(Volume)、时间(Time)等。这些内置序列变量可以被直接使用，而无需声明。

而自定义序列变量，其类型通常为数值类型，如`NumericSeries`或者简单的`Numeric`。 例如：

```EasyLanguage

variables:

AvgClose(0), //自定义序列变量AvgClose,初始值为0

MySeries(0); //自定义序列变量MySeries,初始值为0

AvgClose = Average(Close, 10); //计算10根K线收盘价的平均值，并将结果存储在AvgClose序列变量中

MySeries = AvgClose + 5; //将AvgClose序列变量中的值加上5，并将结果存储在MySeries中

```

上述代码段中，`AvgClose`和`MySeries`都被声明为序列变量，并且它们的值会随着每根K线的变化而更新。 访问历史数据可以使用方括号`[]`运算符。 例如，`Close[1]`表示前一根K线的收盘价，`Close[10]`表示10根K线之前的收盘价。 通过方括号运算符，能够轻松地访问序列变量在不同时间点的值，从而进行复杂的计算和分析。 序列变量还能够被Plot函数用来在图表上绘制线段，直方图等。

序列变量在技术分析中的应用

序列变量是技术分析的基础。 几乎所有的技术指标都是基于序列变量计算得出的。 例如，移动平均线(Moving Average)的计算需要使用收盘价(Close)这个序列变量，并对其进行平均计算。 相对强弱指标(RSI)的计算则需要用到收盘价的涨跌幅度，同样需要用到序列变量。

```EasyLanguage

Inputs:

Length(14); //RSI指标的计算周期

Variables:

AvgGain(0), //平均上涨幅度

AvgLoss(0), //平均下跌幅度

RS(0), //相对强度

RSI(0); //相对强弱指标

//计算平均上涨幅度

If Close > Close[1] Then

AvgGain = (AvgGain[1] (Length - 1) + (Close - Close[1])) / Length

Else

AvgGain = (AvgGain[1] (Length - 1) + 0) / Length;

//计算平均下跌幅度

If Close < Close[1] Then

AvgLoss = (AvgLoss[1] (Length - 1) + (Close[1] - Close)) / Length

Else

AvgLoss = (AvgLoss[1] (Length - 1) + 0) / Length;

//计算相对强度

If AvgLoss <> 0 Then

RS = AvgGain / AvgLoss

Else

RS = 0;

//计算相对强弱指标

RSI = 100 - (100 / (1 + RS));

Plot1(RSI, "RSI"); //在图表上绘制RSI指标

```

上述代码展示了如何使用序列变量计算RSI指标。 代码中，`AvgGain`、`AvgLoss`、`RS`和`RSI`都是序列变量。 通过访问收盘价`Close`及其历史值`Close[1]`，可以计算出RSI指标的值，并在图表上进行显示。 几乎所有的技术指标，例如MACD，布林线，Stochastic等等，都需要使用序列变量进行计算。

序列变量在自动化交易策略中的应用

序列变量在自动化交易策略中发挥着至关重要的作用。 自动化交易策略需要能够基于历史数据进行决策，而序列变量提供了访问历史数据的途径。 例如，一个简单的移动平均线交叉策略可能会用到两个移动平均线，一个是短期移动平均线，另一个是长期移动平均线。 当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，策略会产生买入信号；当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，策略会产生卖出信号。

```EasyLanguage

Inputs:

ShortLength(10), //短期移动平均线周期

LongLength(20); //长期移动平均线周期

Variables:

ShortMA(0), //短期移动平均线

LongMA(0); //长期移动平均线

ShortMA = Average(Close, ShortLength); //计算短期移动平均线

LongMA = Average(Close, LongLength); //计算长期移动平均线

If CrossAbove(ShortMA, LongMA, 1) Then //如果短期移动平均线上穿长期移动平均线

Buy("MA Crossover"); //买入

If CrossBelow(ShortMA, LongMA, 1) Then //如果短期移动平均线下穿长期移动平均线

Sell("MA Crossover"); //卖出

```

上述代码展示了一个简单的移动平均线交叉策略。 `ShortMA`和`LongMA`都是序列变量，它们分别存储了短期移动平均线和长期移动平均线的值。 `CrossAbove`和`CrossBelow`函数用于检测两个序列变量是否发生交叉。 当发生交叉时，策略会产生相应的交易信号。 序列变量在自动化交易策略中可以用来实现各种复杂的交易逻辑，例如追踪止损，突破交易，反转交易等等。

序列变量的局限性与注意事项

虽然序列变量在EasyLanguage中非常强大，但也存在一些局限性。 序列变量会占用内存空间，如果策略中使用了大量的序列变量，可能会影响程序的性能。 访问历史数据时需要注意数组越界的问题。 例如，如果访问`Close[-1]`，会导致程序出错。EasyLanguage允许访问未来数据，比如`Close[-2]`,但是需要谨慎使用.

在使用序列变量的时候，需要注意以下几点：

初始化： 在声明序列变量时，最好对其进行初始化，以避免出现未定义的行为。

数组越界： 避免访问超出数组范围的历史数据。 使用`If CurrentBar > N then ...` 条件语句可以预防访问不存在的历史数据.

内存管理： 合理使用序列变量，避免过度使用，以提高程序的性能。

数据类型： 根据实际需求选择合适的数据类型。

引用方式： 了解EasyLanguage中传值和传引用两种引用方式。序列变量作为函数参数时，默认是传引用，这会改变序列变量本身，如果函数内部不希望对变量进行修改，请使用传值。

序列变量与其他类型变量的区别

EasyLanguage中除了序列变量外，还有其他类型的变量，例如数值变量和字符串变量。 数值变量(Numeric)和字符串变量存储的是单一的值，而序列变量存储的是一系列的值。 数值变量和字符串变量的值可以被直接赋值，而序列变量的值通常需要通过计算或从历史数据中获取。

例如：

```EasyLanguage

variables:

MyNumber(10), //数值变量 MyNumber, 初始值为10

MyString("Hello"); //字符串变量 MyString, 初始值为 "Hello"

MyNumber = MyNumber + 5; //将 MyNumber 的值加 5

MyString = "World"; //将 MyString 的值改为 "World"

```

`MyNumber`和`MyString`都只存储一个值，而序列变量例如`Close` 则存储了每一根K线的收盘价。 序列变量可以被看作是一个数组，可以访问其中的每一个元素，而数值变量和字符串变量则不能。 序列变量的特性使其非常适合处理时间序列数据，并进行技术分析和自动化交易。

而言，“交易开拓者 序列变量”指的是在TradeStation的EasyLanguage中，用于存储随时间变化的数据的变量。 它们是进行技术分析和开发自动化交易策略的基础。 理解序列变量的概念、声明方式、应用场景和注意事项，能够帮助交易者更好地利用TradeStation平台进行量化交易。