有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

MQL5 市场有很多产品出售，但是某些产品的描述并不是很好。很多文字显然需要改进，因为普通交易者不能领会它们。本文将帮助您使产品给人留下好印象。采用我们的建议来撰写惹人注目的描述，轻易地向您的客户精确展示您的卖点。

防止未平正掉期率仓位出现意外价格变动的统计算法。本文介绍一种套利交易保护策略，这种策略能够补偿与未平仓位的方向相反的价格变动的潜在风险。

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。

本文描述 MetaTrader 5 下自我优化机制的实现。

本文展示了一个可视化的策略构建工具，它演示了任何用户如何不必编程就能创建交易机器人和相关工具。创建出的 EA 交易是完整功能的，并且可以在策略测试器中测试，通过云计算来优化或者实时运行于图表之上。

今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。

本文讨论智能交易系统中停止价位的实现, 以便在两个平台 Metatrader 4 和 Metatrader 5 之间兼容。

目前，最大的自动交易应用程序成品商店可提供13,970个产品。它包含4,800个EA、6,500个指标、2,400个实用工具以及其他解决方案。在这种情况下，差不多有一半的应用程序（6,000）可供租用。此外，产品总数的1/4产品（3,800）可以免费下载。

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.

本文是一系列有关深层神经网络的延续文章。在此, 我们将研究选择样本 (消除噪声), 降低输入数据的维度, 并在数据准备期间将数据集合划分为训练/验证/测试集合, 以便训练神经网络。

本文为 MetaTrader 4 提供了简单的 MetaTrader 5 交易环境模拟器。模拟器实现了标准函数库的交易类的移植和调整。结果就是, MetaTrader 5 向导中生成的专家交易系统在 MetaTrader 4 中无需修改即可进行编译并执行。

本文描述了如何把操作 Microsoft SQL Server 数据库的功能加到基于 MQL 语言的 EA 交易中，它使用了从一个DLL(动态链接库)中引入函数的方法。这个 DLL 是使用 Microsoft .NET 平台和 C# 语言创建的。本文中使用的方法只要做少许调整，就可以用于使用 MQL4 开发的 EA 交易中。

本文讨论如何在跨平台智能交易系统中设置自定义停止价位。它还讨论了一种紧密相关的方法, 即随着时间的推移, 定义停止位的演化。

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。

在本文中，我们将讨论如何做到最少编程来开发一款交易机器人。

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。

这是展示开发用于人工交易的多交易品种信号 EA 文章的第二部分，我们已经创建了图形界面，现在是时候把它与程序功能相关联了。

本文描述 MQL5 标准库扩展, 可以使用 MQL5 向导接收来自包含模块的价格, 创建 EA, 下单, 止损和止盈。这种方法不会对模块的应用数量有任何额外的限制，亦不会在联合工作中导致冲突。

交易机器人的主要优势在于能够在远程 VPS 服务器上每天 24 小时不间断工作。 但有时候有必要干预它们的工作，而此刻可能无法直接访问服务器。 是否可以遥控管理 EA？ 本文提出了一种通过外部命令控制 EA 的选项。

本文介绍用 MQL5 开发活动控制板所遇到的问题。接口元件通过事件处理机制来管理。此外，还提供控制元件属性的灵活设置选项。活动控制板允许处理仓位，以及设置、修改和删除市场和挂单。

这是研讨算法交易框架中逆转形态相关的系列文章中的首篇。 我们将从最有趣的形态家族开始，它们源自双顶和双底形态。

本文是对创建算法的原则以及交易系统的元素的总结和系统化。本文讨论EA 交易算法的设计。我们将以CExpertAdvisor类作为示例进行探讨，该类可用于轻松快捷地开发交易系统。

在本文中，我将依据 Bill Williams 所著的《证券交易新空间：如何从股票、债券和商品交易中的混沌获利》一书讨论 EA 交易程序的开发。该策略本身已经广为人知，并且其使用在交易者之间仍然备受争议。本文考虑系统的交易信号、其实施的细节以及有关历史数据的测试结果。

MQL5 自由职业者是一项在线服务，开发人员可以通过这项服务为交易员客户创建交易应用程序而获得收入。该服务自 2010 年起成功运营，迄今已完成超过 10 万个项目，总价值达 700 万美元。我们可以看到，这里涉及到大量资金。

任何交易机器人的效率均取决于正确选择（优化）其参数。 然而，在某个时间区间内被认为是最佳的参数可能无法在另一个交易历史区间保持其有效性。 此外，在测试期间表现良好的 EA 在实时状态下最终会亏损。 持续优化的问题就此凸显出来。 当面对大量重复性工作时，人类总会寻找自动化方法。 在本文中，我提出了一种解决此问题的非标准方法。

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。

本文探讨基于图表线性标记创建自动交易系统的一种简单方法, 并提供了一款使用 MetaTrader 4/5 标准对象属性的现成智能交易系统, 可支持主要交易操作。

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 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。

有关深度神经网络系列的第二篇文章研究当准备模型训练的数据期间预测因子的变换和选择。

MQL5 编程语言处理问题的能力已达到一个全新的水平。即便是那些已有此类解决方案的任务，也因为面向对象编程而进阶到一个更高的水平。本文中，我们会举一个检查图表中新柱的特别简单的例子，而且，它已经转化成为一种相当强大且用途多样的工具。什么工具？到文中找答案吧。

本文介绍如何构建自定义优化标准 R-平方。这一准则可用来评估一个策略的余额曲线的品质, 并选择增长最平滑和稳定的策略。这项工作讨论其构建原理, 以及用于评估属性和衡量品质的统计方法。

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。

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。

是否可以在周一交易此交易品种？是否有足够的资金用于开仓？如果止损触发，损失有多大？如何限制挂单数量？交易操作在当前柱上执行还是在前一柱上执行？如果交易机器人无法执行此类验证，则任何交易策略可转为带来损失。本文说明在EA交易中有用的验证示例。

我们将通过创建视觉设计的样本程序，介绍如何在 MQL5 中设计和构建类。本文为使用 MT5 应用程序的初学者编程人员所编写。我们提出一种简易明了的抓取技术用于创建类，无需深刻理解面向对象编程的理论。

长时间以来，支持向量机一直被应用于生物信息学和应用数学等领域，以评估复杂数据集以及提取可用于数据分类的有用模式。本文会研究何为支持向量机、它们的工作方式，以及为什么说它们在提取复杂模式时非常有用。之后，我们再研究如何将其应用于市场，并发挥交易建议的潜在作用。本文将提供使用支持向量机学习工具的有效示例，让读者能够试验自己的交易。

在这篇文章中, 我们继续致力于反向交易技巧。我们将会尝试减少最大余额回撤，直到对之前探讨的交易工具可以接受的水平。我们将会看看这样是否将会减少利润，我们还将在其它市场中检验反转方法的运行，包括股票、商品、指数、ETF和农产品市场。注意，本文包含了很多图片!

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％。