MQL4和MQL5编程文章

在本文中, 我们将测试拉布谢尔(Labouchere)资金管理系统的统计学属性. 它可以看作是一种不那么激进的马丁格尔(Martingale), 因为它不是加倍下注, 而是提高一定的量下注.

迷你行情模拟器是一款设计用于在终端里部分模拟操作的指标。据推测, 它可以用来测试行情分析和交易的 "手动" 策略。

本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。

把指标代码移动到 EA 交易中可能有多种原因，怎样评估这种方法的优缺点呢?本文描述了在 EA 交易中实现指标代码，还进行了几个实验来评估 EA 交易运行的速度。

自2014年8月1日起，将不再支持低于build 600的MetaTrader 4桌面程序端。 然而，许多交易人仍然使用过时的版本而没有意识到更新平台的功能。我们在开发上做了很大的努力，愿陪伴交易人继续前进，而放弃之前的版本。在本篇文章中，我们描述了新版MetaTrader 4的优势。

本文是对CStrategy交易引擎的进一步描述。由于交易者的广泛需要，我们向交易引擎中添加了支持挂单的相关函数。同时，最新版的MetaTrader 5现在也支持了具有对冲选项的帐户。同样的功能也添加到了CStrategy中。本文给出了使用挂单进行交易和在账户中用CStrategy类进行对冲交易的详细算法描述。

本文举例说明在交易中以 MQL4 手段运用模糊逻辑。以及描述如何使用 MQL4 版本的 FuzzyNet 函数库开发指标和智能交易系统。

本文面向"多层"蛋糕烘焙初学者。

人们使用马丁格尔赌博策略进行交易或者滥用尖峰和类似方法时所出现的各种错觉的简短描述。

ZUP 指标允许搜索多个已知形态，其参数已经设置。 这些参数可以根据您的要求进行编辑。 您还可以使用 ZUP 图形界面创建新形态并将其参数保存到文件中。 之后，您可以快速检查这些新形态是否可以在图表中找到。

本文旨在让读者熟悉用于时间序列短期预测的指数平滑模型，此外还会探讨预测结果优化与评估相关的各种问题，并提供若干脚本与指标示例。当您首次接触基于指数平滑模型的预测原则时，阅读本文定会有所收益。

本文为这样的问题提供解答: "是否可以通过神经网络技术，基于历史数据来构建自动交易策略?".

我们继续构建融合。 这次，之前创建的融合袋将辅以可训练的合并器 — 深度神经网络。 一个神经网络在修剪后合并了 7 个最佳融合输出。 第二个将融合的所有 500 个输出作为输入，修剪并合并它们。 神经网络将使用 Python 的 keras/TensorFlow 软件包构建。 该软件包的功能也会简要介绍。 还会进行测试并比较装型融合和堆叠融合的分类品质。

我将对基于 Stanislav Chuvashov 理念的机械交易系统进行概述并提供程序代码。 三角形建基于上分形和下分形产生的两条趋势线的交叉。

时间序列是一种动态的系统，它会按时持续收到随机变量的值或者连续等差的数值，把市场分析从2D(二维)转换到3D(三维)，给我们提供了对于这种复杂过程和研究对象的新的视野。本文描述了提供二维数据的三维表现形式的可视化方法，

本篇举例描述一个用 MQL5 实现的 Renko 制图指标。这个指标的修改，将它从经典图表中区分开来。它在指标窗口或主窗口两者中都可以构建。此外，此处还有 ZigZag 指标。您可以找到一些图表实现的例子。

本文提出了 Sleep() 函数的替代用法，在 EA 的操作之间实现暂停。 所讨论的这种方法可以巧妙利用机器时间。

在本文中，笔者将讨论利用亲自开发的遗传算法进行的进化计算。笔者将通过示例说明算法的功能，并为算法的使用提供实用性的建议。

大多数情况下, 开发交易系统的第一步是创建技术指标, 以便识别有价值的市场行为形态。 专业开发的指标可以从自由职业服务板块订购。 从本文中, 您将学习如何创建一份适当的需求规范, 这将有助于您更快地获得所需的指标。

本文将研究 darch 软件包的新功能 (v.0.12.0)。它包含具有不同数据类型, 不同结构和训练顺序的深度神经网络训练的描述。培训结果也包括在内。

订阅者经常通过分析信号在提供者账户里的总增长来搜索适当的信号, 这不是个坏主意。然而, 分析特定交易策略的潜在风险也很重要。在本文中, 我们将展示一种基于其绩效值来评估交易信号的简单有效方法。

使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一， 它略微弱于梯度 boosting，这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统，它会根据与市场的交互经验来做出决策。

随机游走和实际的市场数据看起来非常类似，但是它有一些重要的特征。在本文中，我们将通过用掷硬币游戏进行模拟，讨论随机游走的特性。为了研究数据的特性，开发了趋势指标。

当做交易决定时，我们经常必须在多个时段分析图表，同时，这些图表常常包含着图形对象，把相同的对象应用到所有图表中会不大方便，在本文中，我提出了一种自动克隆将要显示在图表中对象的方法。

在本文中，我们将研究美林形态的模型，并尝试评估它们与当前行情的相关性。 为此，我们将开发一种工具来测试形态，并将其模型应用在各种数据类型，例如收盘价、最高价和最低价，以及震荡指标。

本文是另外一系列图形界面开发相关文章的开端。当前，还没有能够在MQL应用中快速而便捷的创建高质量图形界面的独立代码库。我所说图形界面是指我们熟悉的操作系统中的图形界面。

本文描述了创建基于终端中所有震荡指标的通用指标的过程，并且指标中还带有自身的图形界面。该图形界面(GUI)使用户可以简单快速地直接在图表窗口中修改每个震荡指标的设置(不需要打开它的属性), 以及比较它们的数值和为特定的任务选取最佳的选项。

在本文中，我们将尝试开发尽可能最好的基于网格的 EA 交易。像往常一样，这将是一个跨平台的EA，能够与 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5一起工作。第一个 EA 已经足够好了，只是它在很长一段时间内不能盈利。第二个EA在几年之内可能有效,不幸的是，在最大回撤低于50%的条件下, 它每年无法产生超过50%的利润。

本文描述了基于吞噬模式创建MetaTrader 4 EA 交易的过程, 以及模式识别的原则, 还有设置挂单和止损单的规则. 同时提供了测试和优化的结果用以参考.

有句俗话说的好：从来不犯错误的人将一事无成。这一点应该无法反驳，除非你认为闲着什么都不做也是一种错误。但是俗话说吃一堑长一智，你可以通过分析过去的错误（包括你自己的和他人的）来减少你将来可能会犯的错误。让我们来试着看看我们工作中可能会遇到的一些情景吧，这里所说的工作指的是站内的“工作”服务项目。

您是否正在运用自己的策略进行交易？ 如果您的系统规则可以描述为正规的软件算法，那么最好将交易委托给自动智能系统。 机器人不需要睡觉或食物，也不会受到人类弱点的影响。 在本文中，我们将展示如何在自由职业服务版块订购交易机器人时创建需求规范。

文章的第八部分包含了 CSymbol 类的描述, 它是一个特别的对象，可以访问任何交易资产。当在 EA 交易中使用时, 这个类提供了很多交易品种的属性，而简化了EA交易的编程，并扩展了它的功能。

讨论多行文本框控件。不同于 OBJ_EDIT 类型的图形对象, 这一版本没有输入字符数量的限制。它还添加了将文本框转换为简单文本编辑器的模式, 其内可以使用鼠标或键盘移动光标。

本文彻底解释了赫斯特指数背后的思想, 以及其价值观和计算算法的含义。分析了多个金融市场片段, 并介绍了使用 MetaTrader 5 产品实现分形分析的方法。

在本文中，我们将学习如何创建在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 中都能工作的 EA 交易。为此，我们将开发一个 EA 构建的订单网格,网格是指将多个限价订单置于当前价格之上，同时将相同数量的限价订单置于当前价格之下的 EA 交易。

本文专门研究由 Steve Nison 在其著作 "Beyond Candlesticks（超越蜡烛条）" 中建议的三线突破图表。这个图表的最大优点是它可以过滤相对以前行情的小幅价格波动。我们将要讨论图表的原理，指标代码，以及基于此交易策略的一些示例。

本文探讨运用经验分解模式（EMD）预测时间序列的理论和实际应用。 它提议以 MQL 实现此方法，并出示了测试指标和智能交易系统。

与图形模式相关的交易策略自动化需要能够在图表中搜索极值点以备进一步处理和解释，现有的工具并不能一直提供这种功能。本文中描述的方法可以在图表上找到极值点，这里讨论的工具在有趋势和平盘市场上都一样有效，取得的结果不会被所选时段很大影响，也不会只针对特定的缩放尺度。