交易开拓者（TradeStation）是一款流行的交易平台，以其强大的回测、自动化交易和编程能力而闻名。其编程语言EasyLanguage允许交易者创建自定义指标、交易策略和自动化交易系统。在EasyLanguage中，序列变量是至关重要的概念，理解它们对于构建复杂的、基于历史数据的交易策略至关重要。

交易开拓者序列变量指的是那些能够存储和访问历史数据的变量。简单来说，它们就像一个时间序列数据的数组，允许你引用过去的价格、成交量、指标值或其他任何可以通过EasyLanguage计算的值。与普通变量不同，普通变量只存储当前值，而序列变量则保存着历史数据。

一个序列变量可以被理解为一系列的值，每个值对应于一个特定的时间点（通常是K线或者Tick）。例如，你可以创建一个序列变量来存储过去10根K线的收盘价，或者过去5分钟的成交量。

交易开拓者序列变量的核心特点在于：

• 历史数据存储: 能够存储过去一段时间内的数值。
• 时间序列性质: 数据按照时间顺序排列，每个值对应一个时间点。
• EasyLanguage访问: 可以通过特定的语法在EasyLanguage代码中访问和操作这些历史数据。
• 策略回测和自动化: 允许基于历史数据进行策略回测和构建自动化交易系统。

没有序列变量，你就无法编写依赖于过去数据来做出决策的交易策略。例如，计算移动平均线、识别趋势线、或者基于价格突破进行交易都需要用到序列变量。

现在，让我们深入探讨序列变量的几个关键方面。

序列变量的声明和使用

在EasyLanguage中，声明序列变量的方式与其他变量类似，但需要注意其特殊的性质。通常，序列变量不需要显式声明，因为很多预定义的变量，例如Close（收盘价）、High（最高价）、Low（最低价）、Volume（成交量）等，本身就是序列变量。这些变量会自动存储历史数据，你可以直接使用它们。

如果你需要创建自己的序列变量，可以使用Arrays关键字。虽然它不是直接声明序列变量，但它允许你创建数组，而数组可以用来模拟序列变量的行为。在大多数情况下，你不需要手动创建数组来存储历史数据，因为预定义的序列变量已经足够使用。

使用序列变量的关键在于理解如何访问历史数据。在EasyLanguage中，可以使用方括号[]来访问序列变量的历史值。例如，Close[1]表示上一根K线的收盘价，Close[2]表示上上根K线的收盘价，以此类推。方括号中的数字表示相对于当前K线的偏移量。

例如，以下代码片段演示了如何使用序列变量计算一个简单的移动平均线：

```easylanguage

Variables:

Length(20), // 移动平均线的周期

Sum(0),

Average(0);

Sum = 0;

For i = 0 to Length - 1 Begin

Sum = Sum + Close[i];

End;

Average = Sum / Length;

Plot1(Average, "Moving Average");

```

在这个例子中，我们使用了Close[i]来访问过去Length根K线的收盘价，并计算它们的平均值。这个平均值就是我们需要的移动平均线的值。

序列变量的局限性

虽然序列变量非常强大，但它们也存在一些局限性。序列变量的长度是有限制的。TradeStation平台会限制可以访问的历史数据的长度，这取决于你的数据订阅和平台设置。这意味着你无法无限期地访问过去的数据。

序列变量的计算效率可能会受到影响。当你的策略需要访问大量的历史数据时，计算速度可能会变慢。在编写策略时，应该尽量优化代码，避免不必要的计算。

序列变量的精度可能会受到影响。由于计算机的存储限制，浮点数的精度是有限的。当处理非常大的或者非常小的数据时，可能会出现精度损失。

需要注意的是，序列变量的值在不同的时间框架下是不同的。例如，如果你在一个日线图上使用Close[1]，它表示昨天的收盘价。如果你在一个5分钟图上使用Close[1]，它表示5分钟前的收盘价。在使用序列变量时，需要明确你所处的时间框架。

高级序列变量应用：趋势识别和突破交易

序列变量在高级交易策略中扮演着核心角色。例如，我们可以使用序列变量来识别趋势，并基于趋势方向进行交易。一个简单的趋势识别方法是比较当前收盘价和过去一段时间内的收盘价。如果当前收盘价高于过去一段时间内的收盘价，那么我们可以认为市场处于上升趋势；反之，则认为市场处于下降趋势。

以下代码片段演示了如何使用序列变量识别趋势，并基于趋势方向进行交易：

```easylanguage

Variables:

Length(20), // 趋势识别的周期

UpTrend(False);

UpTrend = Close > Highest(Close, Length)[1]; // 判断当前收盘价是否高于过去Length根K线的最高价

If UpTrend and MarketPosition = 0 Then Begin

Buy next bar at market;

End;

If not UpTrend and MarketPosition = 1 Then Begin

SellShort next bar at market;

End;

```

在这个例子中，我们使用了Highest(Close, Length)[1]来获取过去Length根K线的最高价。如果当前收盘价高于这个最高价，那么我们就认为市场处于上升趋势，并进行买入操作；反之，如果当前收盘价低于这个最高价，那么我们就认为市场不再处于上升趋势，并进行卖空操作。

另一个常见的应用是基于价格突破进行交易。我们可以使用序列变量来识别关键的价格水平，例如支撑位和阻力位，并在价格突破这些水平时进行交易。例如，如果价格突破了过去一段时间内的最高价，那么我们可以认为市场处于强势状态，并进行买入操作；反之，如果价格跌破了过去一段时间内的最低价，那么我们可以认为市场处于弱势状态，并进行卖空操作。

结合指标的序列变量使用

序列变量可以与各种技术指标结合使用，以创建更复杂的交易策略。例如，我们可以使用序列变量来计算指标的移动平均线，或者使用序列变量来识别指标的背离。

以下代码片段演示了如何使用序列变量计算RSI指标的移动平均线：

```easylanguage

Variables:

RSILength(14), // RSI的周期

MALength(20), // 移动平均线的周期

RSIValue(0),

MAValue(0);

RSIValue = RSI(Close, RSILength);

MAValue = AverageFC(RSIValue, MALength); // AverageFC 是 TradeStation 内置的简单移动平均函数

Plot1(RSIValue, "RSI");

Plot2(MAValue, "RSI Moving Average");

```

在这个例子中，我们首先使用RSI(Close, RSILength)计算RSI指标的值。我们使用AverageFC(RSIValue, MALength)计算RSI指标的移动平均线。通过将RSI指标和其移动平均线结合使用，我们可以更好地识别市场的超买超卖状态，并制定更有效的交易策略。

序列变量在自动化交易中的应用

序列变量是自动化交易系统的核心组成部分。通过使用序列变量，我们可以编写能够自动分析市场数据、识别交易机会并执行交易的交易策略。自动化交易系统可以帮助我们克服情绪化的影响，提高交易效率，并实现24小时不间断的交易。

例如，我们可以编写一个自动化交易系统，该系统使用序列变量来识别趋势，并在趋势方向上进行交易。该系统可以自动计算移动平均线、识别支撑位和阻力位，并在价格突破这些水平时自动执行交易。

在构建自动化交易系统时，需要特别注意风险管理。我们可以使用序列变量来设置止损和止盈，并控制交易的仓位大小。通过合理的风险管理，我们可以保护我们的交易资金，并提高长期盈利的可能性。

总而言之，交易开拓者序列变量是EasyLanguage编程中不可或缺的一部分。理解和掌握序列变量的使用方法，对于构建复杂的、基于历史数据的交易策略至关重要。通过将序列变量与各种技术指标和风险管理方法相结合，我们可以创建更有效的交易策略，并提高交易的盈利能力。