编写外汇交易策略（EA）需要结合市场理解、编程技术和交易原则。以下是一些基本步骤和策略示例，帮助你开始编写有效的EA：
明确交易目标与策略
确定你的交易目标是追求稳定收益、高风险高回报还是低波动性投资。
根据目标选择合适的交易工具和资产。
学习编程语言
掌握基础的编程语言，如Python或MATLAB，这些语言常用于编写EA。
熟悉EA开发环境，如MetaTrader，它提供了丰富的API和工具集。
设计策略逻辑
基于市场趋势、交易者的风险偏好及资金管理原则设计策略。
考虑交易信号的触发条件，如价格突破、均线交叉、形态识别等。
使用策略测试工具
利用历史数据回测策略，评估其性能和稳定性。
调整参数以优化策略表现。
实现风险管理
设置止损和止盈位，控制每笔交易的风险。
实施资金管理规则，如固定比例投资或凯利公式。
编写代码
根据设计逻辑编写代码，实现交易信号的捕捉和交易执行。
确保代码的健壮性和可维护性。
测试与优化
在模拟账户中测试策略，验证其有效性。
根据测试结果调整策略参数和逻辑。
监控与调整
在实际交易中持续监控策略表现。
根据市场变化及时调整策略。
剥头皮策略
设置止损位：在每次做单前设置好止损位，当市场价格到达这个位置时自动平仓。
自动操作：通过EA中设置止损位和止损价格，实现剥头皮策略。
区间突破策略
计算波动幅度：根据昨天波动幅度的一定百分比，触发当日的突破性交易。
交易信号：当价格突破上轨时买入开仓，跌穿下轨时卖出开仓。
双均线策略
均线交叉：使用25日均线和100日均线，当短期均线上穿长期均线时平空做多，下穿时平多做空。
均线拐头策略
均线变化：基于股票或期货价格均线变化进行交易，当均线拐头时发出交易信号。
示例代码（Python）
```python
示例：双均线策略
def on_tick（symbol, period, bars）:
if bars == 0:
return
short_ma = ta.sma（symbol, period=25, price=CLOSE）
long_ma = ta.sma（symbol, period=100, price=CLOSE）
if short_ma > long_ma and short_ma < long_ma:
buy（symbol, 1000） 买入
elif short_ma < long_ma and short_ma > long_ma:
sell（symbol, 1000） 卖出
```
通过以上步骤和示例，你可以开始编写自己的外汇交易策略。记住，有效的策略需要不断测试、优化和适应市场变化。