有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

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创建用于 MetaTrader 平台的 EA,执行各种开发者已经实现的功能。交易机器人可以每天 24 小时跟踪金融产品,复制交易,创建和发送报告,分析新闻,甚至提供特定的自定义图形界面。

这些文章描述了编程技术,进行数据处理的数学思想,创建和订购交易机器人的技巧。

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开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式
开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式

开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式

在接下来的系列文章中,我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发,以及如何将这些情况系统化,用逻辑描述它们,并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始,这个算法将逐渐获得理论,并发展成一个非常复杂的项目。
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神经网络变得轻松(第八部分):关注机制

神经网络变得轻松(第八部分):关注机制

在之前的文章中,我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中,我建议研究关注机制,它的出现为开发语言模型提供了动力。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十七部分):指标缓冲区数据对象

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十七部分):指标缓冲区数据对象

在本文中,开发一个对象,其中包含一个指标的一个缓冲区的所有数据。 这些对象对于存储指标缓冲区的数据序列将是必需的。 在其的辅助下,才有可能对任何指标的缓冲区数据,以及其他类似数据进行排序和比较。
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模式搜索的暴力算法(第三部分):新视野

模式搜索的暴力算法(第三部分):新视野

本文延续了暴力算法的主题,并在程序算法中引入了市场分析的新机会,从而加快了分析速度,提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十六部分):自定义指标对象,从集合中的指标对象获取数据

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十六部分):自定义指标对象,从集合中的指标对象获取数据

本文研究在 EA 中创建自定义指标对象。 我们稍微改进一下库类,并添加一些方法,以便从 EA 中的指标对象获取数据。
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神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

在之前的文章中,我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中,我提议着眼于自适应学习方法,该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。
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基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择

基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择

本文描述了一种可能的数据转换方法,旨在提高模型的通用性,并讨论了 CatBoost 模型的采样和选择。
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无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法

无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法

本文通过一个具体的例子提供了机器学习过程的主要阶段的代码和描述。您不需要 Python 或 R 语言知识就能够获得模型。此外,基本的MQL5知识已经足够了- 这正是我的水平。因此,我希望这篇文章能为广大读者提供一个很好的指导,帮助那些对评估机器学习能力感兴趣的人,并在他们的课程中实现这些能力。
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模式搜索的暴力方法(第二部分):深入

模式搜索的暴力方法(第二部分):深入

在本文中,我们将继续讨论暴力方法。我将尝试使用我的应用程序的新改进版本来更好地解释这种模式。我还将尝试使用不同的时间间隔和时间框架来找出稳定性的差异。
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神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。
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神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中,每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。
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模式搜索的暴力方法

模式搜索的暴力方法

在本文中,我们将搜索市场模式,根据确定的模式创建 EA 交易,并检查这些模式,如果它们保持有效的话,保持有效的时间有多少。
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神经网络变得轻松(第四部分):循环网络

神经网络变得轻松(第四部分):循环网络

我们继续研究神经网络的世界。 在本文中,我们将研究另一种类型的神经网络,循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用,其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。
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并行粒子群优化

并行粒子群优化

本文介绍了一种基于粒子群算法的快速优化方法。本文还介绍了MQL中的方法实现,它既可以在EA交易内部的单线程模式下使用,也可以作为在本地测试人员代理上运行的附加组件在并行多线程模式下使用。
开发交易算法的科学方法
开发交易算法的科学方法

开发交易算法的科学方法

本文探讨了开发交易算法的方法,即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式,并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。
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神经网络变得轻松(第三部分):卷积网络

神经网络变得轻松(第三部分):卷积网络

作为神经网络主题的延续,我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中,我们将研究这种网络在金融市场中的应用。
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自定义品种(符号):实践基础

自定义品种(符号):实践基础

本文专门介绍了程序化生成自定义品种(符号),这些自定义品种可用来演示一些显示报价的流行方法。 它描述的是一种建议的微创智能交易系统改编方案,可用在派生的自定义品种图表上,如同真实品种一样。 MQL 源代码随附于文后。
快捷手动交易工具箱:持仓和挂单操控
快捷手动交易工具箱:持仓和挂单操控

快捷手动交易工具箱:持仓和挂单操控

在本文中,我们将扩展工具箱的功能:我们将添加在特定条件下平仓功能,并将创建控制市价和挂单的表格,且能编辑这些订单。
计算数学表达式(第二部分)。 普拉特和分流场解析器
计算数学表达式(第二部分)。 普拉特和分流场解析器

计算数学表达式(第二部分)。 普拉特和分流场解析器

在本文中,我们基于运算符优先级的解析器,研究数学表达式解析和评估的原理。 我们将实现普拉特(Pratt)和分流场解析器,字节代码的生成和代码计算,查看如何在表达式中将指标用作函数,以及如何基于这些指标在智能交易系统中设置交易信号。
快捷手动交易工具箱:基本功能
快捷手动交易工具箱:基本功能

快捷手动交易工具箱:基本功能

如今,众多交易者切换至自动交易系统,这类系统可能需要附加设置,或是能够完全自动化并准备就绪。 然而,有相当一部分交易者更喜欢以旧有方式进行手动交易。 在本文中,我们将创建快速手动交易工具箱,用热键来一键执行典型交易操作。
开发跨平台网格 EA:测试多币种 EA
开发跨平台网格 EA:测试多币种 EA

开发跨平台网格 EA:测试多币种 EA

行情在一个月内下跌了 30% 以上。 这似乎是测试基于网格和马丁格尔的智能交易系统的最佳时间。 本文是“创建跨平台网格 EA”系列的计划外延续。 当前行情为安排网格 EA 提供了疏解压力的机会。 因此,我们要把握这次机会,并测试我们的智能交易系统。
在交易中应用 OLAP(第四部分):定量和可视化分析测试器报告
在交易中应用 OLAP(第四部分):定量和可视化分析测试器报告

在交易中应用 OLAP(第四部分):定量和可视化分析测试器报告

本文提供的的基本工具,可针对测试器报告的单次通关验证和优化结果进行 OLAP 分析。 该工具可以操控标准格式文件(tst 和 opt),并还提供了图形界面。 MQL 源代码附带于后。
预测时间序列(第 2 部分):最小二乘支持向量机(LS-SVM)
预测时间序列(第 2 部分):最小二乘支持向量机(LS-SVM)

预测时间序列(第 2 部分):最小二乘支持向量机(LS-SVM)

本文交流的是基于支持向量法,预测时间序列算法的理论和实际应用。 它还提议采用 MQL 来实现,并提供了测试指标和智能交易系统。 该技术尚未在 MQL 中实现。 但是首先,我们必须了解相关的数学知识。
预测时间序列(第 1 部分):经验分解模式(EMD)方法
预测时间序列(第 1 部分):经验分解模式(EMD)方法

预测时间序列(第 1 部分):经验分解模式(EMD)方法

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。
在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价
在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价

在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价

在本文中,我们将继续研讨在交易中运用 OLAP 技术。 我们会扩展前两篇文章中表述的功能。 这次我们将研究报价的操盘分析。 我们还将基于所汇集的历史数据,推导并检验交易策略的设想。 本文推介了基于柱线形态研究和自适应交易的智能交易系统。
寻找市场形态的计量经济学方法:自相关,热点图和散点图
寻找市场形态的计量经济学方法:自相关,热点图和散点图

寻找市场形态的计量经济学方法:自相关,热点图和散点图

本文研讨季节性特征的扩展研究:自相关热点图和散点图。 本文之目的是展示“市场记忆”的季节性,它通过任意顺序增量的最大相关性来表达。
开发跨平台网格 EA(最后部分):多元化是提高盈利能力的一种途径
开发跨平台网格 EA(最后部分):多元化是提高盈利能力的一种途径

开发跨平台网格 EA(最后部分):多元化是提高盈利能力的一种途径

在本系列的前几篇文章中,我们尝试了各种方法来创建或多或少能够盈利的网格智能交易系统。 现在,我们将会尝试通过多元化来提高 EA 的盈利能力。 我们的终极目标是每年赚取 100% 的利润,而最大回撤不超过 20%。
使用单独模块构建智能交易系统
使用单独模块构建智能交易系统

使用单独模块构建智能交易系统

开发指标、智能交易系统和脚本时,开发人员往往需要创建大量与交易策略没有直接关系的各种代码片段。 在本文中,我们研究一种复用早前已创建的模块(例如尾随、过滤和调度代码、亦或其他)来搭建智能交易系统的方法。 我们将看到这种编程方式的益处。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第十九部分) : 函数库消息类
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第十九部分) : 函数库消息类

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第十九部分) : 函数库消息类

在本文中,我们将研究显示文本的消息类。 目前,我们有众多的不同消息。 是时候重新编排它们的存储、俄/英语言翻译成其他语言、以及显示消息的方法。 此外,最好引入便利的方法来向函数库中添加新语言,并在它们之间快速切换。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十八部分):帐户与任意其他函数库对象之间的交互
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十八部分):帐户与任意其他函数库对象之间的交互

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十八部分):帐户与任意其他函数库对象之间的交互

本文将帐户对象的操作安置于任意函数库对象的新基准对象之上,改进了 CBaseObj 基准对象,并测试了设置跟踪参数,以及接收任意函数库对象事件。
解读经典和隐藏背离的新途径。 第二部分
解读经典和隐藏背离的新途径。 第二部分

解读经典和隐藏背离的新途径。 第二部分

本文针对各种指标的常规背离及其成效进行了严格查验。 此外,它还包含用于提升分析准确性的过滤选项,并提供非标准解决方案的功能描述。 结果就是,我们将创建一个解决技术任务的新工具。
开发跨平台网格 EA 交易(第三部分): 使用马丁格尔的基于修正的网格
开发跨平台网格 EA 交易(第三部分): 使用马丁格尔的基于修正的网格

开发跨平台网格 EA 交易(第三部分): 使用马丁格尔的基于修正的网格

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。
开发跨平台网格EA(第二部分):在趋势方向上的基于范围的网格
开发跨平台网格EA(第二部分):在趋势方向上的基于范围的网格

开发跨平台网格EA(第二部分):在趋势方向上的基于范围的网格

在本文中,我们将开发一个网格EA,用于在一个范围内的趋势方向上进行交易。这样,此EA主要适用于外汇和大宗商品市场,根据测试,我们的网格EA 自2018年以来显示盈利,不幸的是,这在2014-2018年期间并非如此。
在交易中应用 OLAP(第 2 部分):可视化交互式多维数据分析的结果
在交易中应用 OLAP(第 2 部分):可视化交互式多维数据分析的结果

在交易中应用 OLAP(第 2 部分):可视化交互式多维数据分析的结果

在本文中,我们会探讨为一个MQL程序创建一个交互式图形界面,该程序设计用于使用OLAP技术处理帐户历史和交易报告。为了获得视觉效果,我们将使用最大化和可伸缩的窗口、自适应布局的控件和用于显示图表的新控件。为了提供可视化功能,我们将实现一个GUI,其中沿着坐标轴选择变量,以及选择聚合函数、图表类型和排序选项。
在交易中应用 OLAP(第 1 部分):在线分析多维数据
在交易中应用 OLAP(第 1 部分):在线分析多维数据

在交易中应用 OLAP(第 1 部分):在线分析多维数据

本文论述如何创建多维数据(OLAP - 在线分析处理)的在线分析框架,以及如何在 MQL 中实现此框架,还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。
开发一个跨平台网格 EA
开发一个跨平台网格 EA

开发一个跨平台网格 EA

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。
使用CSS选择器从HTML页面提取结构化数据
使用CSS选择器从HTML页面提取结构化数据

使用CSS选择器从HTML页面提取结构化数据

本文描述了一种通用的基于CSS选择器的HTML文档数据分析和转换方法。交易报告、测试报告、您最喜欢的经济日历、公共信号、账户监控和其他在线报价源将直接从MQL获得。
研究烛条分析技术(第三部分):用于形态操作的函数库
研究烛条分析技术(第三部分):用于形态操作的函数库

研究烛条分析技术(第三部分):用于形态操作的函数库

本文的目的是创建一个自定义工具,令用户能够接收和使用前面所讨论形态的整体信息数组。 我们将创建一个形态相关的函数库,您可以在自己的指标、交易面板、智能交易系统等等应用中运用它们。
MetaTrader 5 与 Python 的集成:接收和发送数据
MetaTrader 5 与 Python 的集成:接收和发送数据

MetaTrader 5 与 Python 的集成:接收和发送数据

全方位的数据处理需要大量工具,并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据,统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python,以及如何通过终端 API 接收报价。
ZigZag (之字折线) 的力量(第二部分)。 接收、处理和显示数据的示例
ZigZag (之字折线) 的力量(第二部分)。 接收、处理和显示数据的示例

ZigZag (之字折线) 的力量(第二部分)。 接收、处理和显示数据的示例

在本文的第一部分当中,我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此,我将展示如何基于这些工具开发指标,并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充,本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。