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来源：发明者量化
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：
这个麦语言策略开头的部分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，：
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：
SMA
需要我们动手的是这个指标，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：
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：
可见是一个简单移动平均指标。
这样就只能动手自己实现一个了，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：
感觉这个说的算法过程挺靠谱，实现一下：
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：
首先，做行情数据处理、指标计算。
我们把麦语言这部分一句一句的功能逐个处理：
1、
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：
在主循环OnTick函数中调用这个函数就可以了，例如：
2、AP计算完成以后，接着计算:
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。
3、
使用计算出的、计算数据。
此处代码注释可以看下，有些指标计算的技巧。
4、
这个计算方式和步骤1类似，直接放出代码。
TCI:=EMA(CI,N2);只是计算CI数组的EMA指标。
WT2:SMA(WT1,4,1);
最后这步骤，用到了我们之前造好的轮子函数。
交易信号的移植就非常简单了。
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：
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：
信号检测部分的填充代码可以写为：
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：
麦语言版本回测：
JavaScript版本回测：
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。
完整的教学策略代码：
https://www.fmz.com/strategy/174457
感谢阅读
来源：MarsBit
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