一、为什么先写文档，再写代码

一开始我直接让 AI 写信号函数，结果它把"趋势棒""高潮""尖峰"混成一个 

（"实体饱满、收盘贴极端"），模型没有阈值就只能自己编。

「定义 ↔ 函数 ↔ 阈值」映射表

，三列对齐，每一行都是可核对的：

这张表是整个项目最有价值的产出：后面所有争论都回到"是定义问题还是参数问题"，不再靠感觉。

代码拆成三层，每层只依赖下一层（文件结构如下）：

（写进注释，强制所有函数遵守）：

这一句直接堵死了 EA 最常见的未来函数来源。AI 写代码时非常容易写成 

 或对称窗口，你不明说，它一定会犯。

图 1：同一张真实 5 分钟行情图上标出 5 种 Brooks 式 setup（突破回牛、回落反转、更低高点二次入场、均线突破+缺口、能量突破），下方附表列出每笔形态、方向、入场/出场、2R 目标与结果。

三、回测第一课：看起来是金矿的，通常是前视

我做了个"回踩档位"分档实验：按回踩幅度分浅/中/深三档看期望。第一次结果非常漂亮——深档之外最强的一档给到 

差点就信了。问题在于分档时用了

的信息，而入场只发生在窗口内某一根——等于用未来判断当下。把它改成"只用信号 K 之前可得的 bar 判档"后：

 血泪经验：任何"按区间位置/形态位置分档"的实验，先问一句——分档用的信息，下单那一刻拿到了吗？

四、第二课：拿随机入场做基准，而不是拿胜率

规则跑出 35.3% 胜率，看着比 33% 保本线高。于是我又跑了 40000 笔

作为基准，并把规则信号和随机入场的 R 分布叠在一起看：

图 2：左图按形态分类的净期望 R（含 95% 置信区间）并标出随机基准线；右图是规则信号（黄）与 4 万笔随机入场（灰）的 R 分布直方图。判断 edge 的标准是"规则分布中心是否显著落在随机基准线右侧"，而不是看单一胜率。

只看胜率、只看权益曲线，会骗自己很久；加上随机基准和分布对比，一天就能判断真假。

具体到这个项目：原始规则在广样本上并没有显著优于随机，多数组合期望在零附近甚至为负。

五、第三课：Brooks 说"至少两个理由"，但理由要先验价

Brooks 强调一个理由不构成交易。我编码了 10 个理由（趋势线破、双顶双底、回撤前摆动、区间边缘、回撤 EMA、楔形三推、微缺口、50% 回撤、高潮之后、趋势一致），然后算

（有这个理由 vs 没有时的期望差）：

图 3：左图"理由越多期望越好吗"（95% CI），右图"每个理由值多少钱"——边际贡献排行。注意"趋势一致"出现频率最高（n=158）却是 

出现频率最高的"趋势一致"（占 68%）是

——因为分型 HH/HL 天生滞后。所以"多找一个理由"很多时候等于"把坏理由又算了一遍"。

方法结论：理由池必须先做单因子检验，只留边际 > 0 的，再谈共振。

六、第四课：净值曲线同步转折，说明那是行情不是策略

我把三条净值曲线（全部信号 / 仅做空 / 最佳组合）画出来，并在中间用"样本对半切"分开前后两段：

图 4：三条累计 R 曲线在"样本对半切"之前全部向下，之后同时向上——转折是同步的。结论写在这张图里："三条曲线同步转折，说明前段亏损/后段盈利主要由行情本身驱动，而非策略优劣"。

这给了"特定过滤组合看起来赚钱"一个冷静的注脚：楔形三推+做空那段 +18R，和随机基准、全信号曲线

拐头，更可能是那段行情单边，而不是策略 alpha。

图 5：一张真实的做空复盘 K 线图，标注了信号 K、入场 1109.59、止损 1136.15、−2R 目标 1056.47，以及 EMA20 出场逻辑。作为"AI 辅助标注 + 人工复核"的样例图。

八、我在 WorkBuddy 里的用法配置

AI 不会替你找到 edge，但它能把"证伪"的成本压到极低：同样的四轮迭代，手工做大概要两周，这次几天就跑完了，还顺手把

前视偏差、随机基准、理由边际

三件事做成了可复用的检查项。

一开始我直接让 AI 写信号函数，结果它把"趋势棒""高潮""尖峰"混成一个 IsStrongBar()。原因是 Brooks 的体系是自然语言定义（"实体饱满、收盘贴极端"），模型没有阈值就只能自己编。

#WorkBuddy# 用 AI 把 Al Brooks 价格行为体系写成 MT5 EA

通过价格行为开发albrooks价格行为策略

人工智能

把Brooks价格行为规则转为MQL5代码后，广样本回测显示原始规则无稳定优势；但通过文档先行、索引约定、剔除前视偏差、随机基准对比及理由边际检验，几天内即完成证伪。核心结论：值钱的不在策略，而在可复用的验证流程。

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