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MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果?我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
本文揭示 Erik L. Nayman 如何基于 "交易员小百科" 来创建 "绳索" 指标。此指标通过计算覆盖指定周期时间的牛熊数值来显示趋势方向。本文还包含指标创建和计算的原理以及例程代码。其它涉及的主题包括建立基于指标的智能交易程序, 和外部参数的优化。
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- 3_Level_ZZ_Semafor 在较大,适中和较小时间周期图表的最大和最小这个指标放置信号旗点上。与Advanced Get类似,但是没有波动计数。
- AK47_A1 简单的EA交易,但是在2007年相当高效!
- FiboCalc FiboCalc Indicator.
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MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果?我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
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- 3_Level_ZZ_Semafor 在较大,适中和较小时间周期图表的最大和最小这个指标放置信号旗点上。与Advanced Get类似,但是没有波动计数。
- 买入百分比 根据最大允许手数的百分比建立一个买入仓位。
- SuperTrend SuperTrend指标以ProRealTime为基础为 MetaTrader 4创建。
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在 MQL5 标准库里存在的一些控件被证明在 MQL4 版本的跨平台智能交易程序里十分有用。本文涉及令某些 MQL5 标准库的控件与 MQL4 编译器兼容的方法。
本文揭示 Erik L. Nayman 如何基于 "交易员小百科" 来创建 "绳索" 指标。此指标通过计算覆盖指定周期时间的牛熊数值来显示趋势方向。本文还包含指标创建和计算的原理以及例程代码。其它涉及的主题包括建立基于指标的智能交易程序, 和外部参数的优化。
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- AK47_A1 简单的EA交易,但是在2007年相当高效!
- Zs1 我开发的一个曾在论坛上讨论了多次的EA交易。
- 3_Level_ZZ_Semafor 在较大,适中和较小时间周期图表的最大和最小这个指标放置信号旗点上。与Advanced Get类似,但是没有波动计数。
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MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果?我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 在处理交易请求时使用不同的约定。本文讨论使用类对象来表达由服务器处理的交易的可能性, 目的是让跨平台智能交易程序可以无视交易平台版本和使用模式均可工作。
本文揭示了投资组合交易及其在外汇市场中的应用。研究几种简单的投资组合数学模型。本文包含在 MetaTrader4 中的实际投资交易组合的实施例子: 投资组合指标和半自动化智能交易程序。交易策略的元素, 还针对它们的优点和缺陷进行了说明。
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- MACD 趋势继续形态的实现。完美结果。 趋势继续形态。根据 FOREX MACD H4 策略。http://www.unfx.ru/strategies_to_trade/strategies_134.php
- Keltner 通道 Keltner 通道指标确定了最明显的趋势.
- 3_Level_ZZ_Semafor 在较大,适中和较小时间周期图表的最大和最小这个指标放置信号旗点上。与Advanced Get类似,但是没有波动计数。
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已发布文章 "图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 3)"。
在本文中,我们介绍下个版本的简单快速开发库(版本 3),它修改了一些缺陷,并且加入了新的功能,文章中有更加详细的内容。
已发布文章 "图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 2)"。
自从之前的系列文章发布以后,简单快速开发库(Easy And Fast library)又增加了一些新的功能。库的结构和代码经过部分优化后部分减少了CPU的负载,很多控件类中的一些重复方法被转移到 CElement 基类中。
已发布文章 "神经网络: 智能交易系统自我优化"。
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统?如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么?我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。