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。
采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制
本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。
跨平台智能交易程序: 订单
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。
MQL5 酷宝书 - 移动通道交易信号
本文描述的过程, 是开发和实现基于移动通道发送信号的类。每个信号版本均随带交易策略和测试结果。标准库的类用于创建派生类。
跨平台智能交易程序: 重用来自 MQL5 标准库的控件
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。
跨平台智能交易程序: 概论
本文详细介绍了一种可以更快捷开发跨平台 EA 的方法。其所倡导的方法是将两个版本共享的功能整合到一个单独的类, 并将不兼容的功能分割到派生类。
如何使用 EA 遵照您的规则拷贝信号?
当您订阅了一个信号, 也许会发生这样的情形: 您的交易账户杠杆为 1:100, 而提供者的杠杆为 1:500, 且使用最小手数, 而您的账户余额大约相等 — 但拷贝比率只有 10% 到 15%。本文介绍在这种情况下如何增加拷贝比率。
交易机器人的虚假触发保护
交易系统的盈利能力不仅由逻辑和金融工具的动态分析精度, 而且还要由逻辑算法的性能品质来定义。虚假触发就是交易机器人主要逻辑品质低的典型。在本文里研究这个特别问题的解决方式。
Thomas DeMark 对于技术分析做出的贡献
本文详细描述了由 Thomas DeMark 发现的 TD 点和 TD 线。揭示了它们的实际实现。除此之外, 还展示了使用 Thomas DeMark 的概念编写三款指标, 两款智能交易程序的过程。
交易机器人在市场发布前必须经过的检验
任何产品在市场发布之前,它必须通过强制的预先检验,以确保符合统一的质量标准。本文介绍了开发者们在他们的技术指标和交易机器人中最常犯下的错误,并且也展示了在把产品发送到市场之前如何进行自我测试。
使用文本文件保存智能交易程序, 指标和脚本的输入参数
本文描述应用文本文件保存动态对象, 数组和其它作为智能交易程序, 指标和脚本属性的变量。这些文件为 MQL 语言的标准工具提供了便利的附加功能。
以横盘和趋势行情为例强化策略测试器的指标优化
检测行情是否处于横盘对于许多策略来说是至关必要的。我们使用高知名度的 ADX 来展示如何利用策略测试器, 不但可以根据我们的特殊目的来优化指标, 而且我们也能判断指标是否符合我们的需要, 得到横盘和趋势行情的均值, 这对于判断行情的止损和目标是十分重要的。
EA交易的自我优化: 进化与遗传算法
本文涵盖的内容是提出了进化算法主要原则,以及它们的特点和多样性。我们将使用一个简单的EA交易作为实例来做实验,来展示如何通过优化使我们的交易系统获益,我们将探讨在软件程序中实现遗传、进化以及其它类型的优化,并且在优化交易系统的预测器集合与参数时提供示例程序。
创建一个人工交易助手
近来,货币市场上的交易机器人已经大幅增加,它们执行着各种各样的策略和概念,然而,它们还都没有能够成功创造人工智能双赢、多赢的实例,所以,很多交易者还是进行人工交易。但是,即使对于这样的专家,还是可以为他们创建被称为机器人助手的交易面板。本文就是从头开始创建交易面板的一个实例。
为莫斯科交易所开发一个交易机器人从哪里开始呢?
很多莫斯科交易所的交易者想把他们的交易算法自动化,但是他们不知道从何做起,MQL5语言提供了很大范围的交易功能,它还额外提供了方便使用的类,以使用户在算法交易中方便地起步。
MQL5酷客宝典 - 滑动通道编程
本文提出了一种用于等距通道系统的编程方法,在此将会探讨构建这种通道的细节,并且提供了通道的分类,提出了一个统一的滑动通道方法。在代码的实现中使用了面向对象的编程(OOP)。
使用比尔威廉姆系统的交易信号模块
本文描述了比尔威廉姆交易系统的规则,开发一个在图表上搜索和标记该系统模式的MQL5应用程序模块,根据找到的模式进行交易,并且也展示了在各种交易品种上的测试结果。
Chuvashov 的三角形机械交易系统
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。
MetaTrader 4 Expert Advisor 与外部世界交换信息
一个供 МetaТrader 4 Expert Advisor 与外部世界进行信息交换的简单、通用而可靠的解决方案。 信息的提供商和用户可能使用不同的计算机,连接是通过全局 IP 地址实现的。
在一个 Expert Advisor 内的多个 Expert Advisor 的竞争
使用虚拟交易,你可以创建一个自适应的 Expert Advisor,在真实市场上打开和关闭交易。 将多个策略组合到一个 Expert Advisor 内! 你的多系统 Expert Advisor 会根据虚拟交易的获利能力,自动选择进行真实市场交易的最佳策略。 这种方法可以降低亏损并增加你在市场上操作的获利能力。 进行实验并跟其他人分享你的结果吧! 我想,很多人会对你的策略组合感兴趣。
MQL5 初学者: 图形对象的防破坏保护
如果图形控制面板被其他人删除或者修改了, 您的程序应该怎样做呢?在本文中, 我们将演示如何使图表上的对象摆脱"无主"状态, 把它们重新命名也不会失去控制, 以及在应用程序退出时程序化地删除对象.
机器学习模型的变量评估和选择
本文重点介绍机器学习模型中输入变量(预测因子)的选择,预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包,它们分别提供预测因子选择的新老方法。
MQL4 作为交易者的工具, 还是高级技术分析
交易首先是对可能性的计算. 有一句谚语, 懒惰是进步的引擎, 这也揭示了指标以及交易系统被开发出来的原因. 绝大多数交易新手学习的都是"成型"的交易理论. 但是, 如果够幸运的话, 还有更多的没有被发现的市场奥秘和用于分析价格走向的工具, 例如那些还没有实现的技术指标或者数学和统计学工具包. 非常感谢比尔.威廉姆斯对市场运行理论的贡献. 虽然,也许现在休息是太早了些.
专家系统"解说员". 在MQL4程序中嵌入指标的实际应用
本文描述了在MQL4编程中技术指标的使用.
信息的存储和阅览
本文介绍了信息存储和阅览的方便而高效的方法. 在这里探讨了终端标准记录文件和Comment()函数的替代方案.
EA交易, 脚本程序和指标的同步
本文介绍了开发捆绑程序, 即可能同时包含EA交易, 脚本程序和指标的程序集合的必要性以及通用原则.
市场理论
逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场,像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则,即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链,来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。
文件操作. 一个重要市场时间可视化的实例
本文展示并展望了使用MQL4在外汇交易市场上做出更加高效的工作.
图形EA交易: AutoGraf
本文展示了使用图形创建一个用于管理交易的方便界面的可行性.
第三代神经网络:深度网络
本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说,深度神经网络。简要回顾第二代神经网络,它们的连结架构和主要类型,学习的方法和规则以及缺点,随后介绍第三代神经网络的发展,它们的主要类型,特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络,由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例,其中带有一个MQL4/R的内置指标。
价格行为. 自动化吞噬模式的交易策略
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.
价格行为. 自动化内含柱交易策略
本文描述了基于内含柱交易策略开发MetaTrader 4 EA交易, 其中包含了内含柱侦测原则, 以及挂单和止损单的设置规则. 同时也提供了测试和优化的结果.
在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第二部分
本文描述了一种新的方法来进行仓位对冲, 并在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 的用户之间就此事的争辩划清界线。这是: "在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲" 第一部分的延续。在第二部分里, 我们讨论自定义 EA 与 HedgeTerminalAPI 的集成, 其作为特别的可视化程序库, 设计用于在一个舒适的软件环境里作为工具进行便利的双向交易仓位管理。
在MetaTrader5中创建交互应用来展现RSS订阅
本文中我们将讨论创建一个应用来展现RSS订阅的可能性。本文将介绍如何使用MetaTrader 5的标准类库来创建交互应用。
根据支撑位、阻力位和和价格行为确定交易策略
本文阐述了如何参考价格行为以及监控支撑位和阻力位来选择合适的入场时机。详细描述了一个交易系统如何有效结合两种交易策略。相应的MQL4代码可用于实现基于这些交易理念的EA策略。
在市场中购买商品的技巧。循序渐进的操作手册
本手册提供一些技巧和窍门,帮助你更好的理解和寻找满足需求的商品。本文将探讨一些不同的方法来寻找合适的产品,滤除不需要的,找到高效以及适合你的产品。
关于策略优化的一些简单想法
即使你借助MQL5的云计算网络来进行优化工作,仍就需要消耗大量的计算机资源。本文由我对MetaTrader 5策略测试器一些简单的改进想所法组成。这些想法来自于MQL社区的相关技术文档、论坛和文章。
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5
是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂,或是与此相反,太简单?来试试 NeuroPro。它是免费的,并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。
MQL5.com 自由职业: 开发者的收入来源 (信息图)
值此 MQL5 自由职业服务的第四个生日, 我们准备了一幅信息图来展示其自创生来的整体服务成果。让数据本身说话: 迄今已总计执行了超过 10000 笔订单, 价值约 $600,000, 有 3000 余客户和 300 余开发者已经在使用此服务。
让开发者为交易者进行服务?
算法交易变得越来越流行并需求旺盛,这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说,这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单,并寻找开发者来为他们编写期望的应用。