有关MQL5数据分析和统计的文章

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。

日本烛形图的构建和烛图案的分析构成了技术分析的一个迷人领域。烛形图的优点在于它们以您能够跟踪数据动态的方式表示数据。在本文中，我们将分析烛的类型、烛图案的分类并提出一个能够确定烛图案的指标。

这种技术分析广泛应用于各个指标，从而更清楚地显示基本报价，并允许交易者执行分析和预测市场价格变动。非常明显，除非我们可以解决初始报价转换以及所得结果可信度的相关问题，否则使用这些指标没什么意义，更不用说将其应用于交易系统的创建了。我们会在本文中讲述，得出这样一个结论，是经过严格推理的。

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。

本文详述一款由 Joe DiNapoli 开发的基于菲波纳奇等级的交易系统。文中将会解释系统蕴含的思路和主要概念, 并提供了一款简单的指标作为例子, 便于更清晰地理解。

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。

本文所提供的技术讲述，旨在提高任何自动交易系统的有效性。 它简要解释了这个思路，以及它的基本原理、可能性和缺点。

用于交易策略开发的编程语言 MQL 的新版本 [MQL5] 与以前的版本 [MQL4] 相比，提供了更加强大和高效的功能。这些优势实质上是面向对象的编程功能。本文探讨对于复杂自定义数据类型的使用，例如节点和列表。它还在提供了在 MQL5 实战编程中使用列表的例子。

超买/超卖区域是某种市场状态的特征，可由证券价格的疲软变化来区分。 这种负面变化会明显发生在任何尺度趋势发展的最后阶段。 由于交易中的利润价值直接取决于尽可能覆盖更广趋势幅度的能力，因此在任何证券交易中，探测此类区域的准确性是一项关键任务。

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。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第七部分中，我们加入了 StopLimit 订单激活跟踪，以及准备了其它涉及订单和持仓事件的跟踪功能。 在本文中，我们将开发用于跟踪订单和持仓修改事件的类。

随着对冲的引入, MetaTrader 5 提供了一个极佳的机会, 可以在一个交易账户内同时利用若干个专家交易系统进行交易。当一个策略是可盈利, 而第二个泽亏损的时候, 盈利图也许会徘徊在零值附近。在此情况下, 分别为每个交易策略构建余额和净值图形是十分有益的。

自组织特征映射（Kohonen 映射）最有趣的方面是，其在不受监督的情况下就可学会对数据进行分类。就其基本形式而言，该映射能够生成输入数据的一个类似映射（聚类）。可使用 SOM 映射实现高维数据的分类和可视化。在本文中，我们将讨论 Kohonen 映射的几个简单应用。

本文介绍轴心均值振荡器（PMO），它是累积移动平均线（CMA）的一种实现，作为一款 MetaTrader 平台的交易指标。 特别是，我们首先引入数据轴心均值（PM）作为时间序列的常规化指数，该指数计算任意数据点位和 CMA 之间的分值。 然后，我们依据两个 PM 信号均值之间的差值构建 PMO。 报告还针对 EURUSD 品种还进行了一些初步实验，测试拟议指标的有效性，从而为将来的研究和改进留出了足够的空间。

本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点，并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题，同时展示一个简单指标的开发。

本文描述了为MetaTrader终端创建扩展的过程，所讨论的解决方案有助于通过在其他终端中运行优化来自动化优化过程。关于这个话题，我们将再写几篇文章。扩展是使用C#语言和设计模式开发的，它还展示了通过开发自定义模块扩展终端功能的能力，以及使用首选程序的功能创建自定义图形用户界面的能力。

“市场概况”由真正才华横溢的思想家 Peter Steidlmayer 所提出。他建议使用有关“水平”和“垂直”市场动态信息的替代表示法，从而给出一套完全不同的模型。他认为存在市场深层次的摆动或称之为平衡和失衡周期的基本模式。在本文中，我将会探讨价格直方图（市场概况的一种简化模型）以及它在 MQL5 中的实施。

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。

本文介绍了 EA 交易结构，它可实现多交易品种交易，并同时使用多个交易系统。如果你已经确认了所有 EA 交易的最佳输入参数，并分别得到很好的回溯测试结果，那么思考一下：如果结合自己的所有策略同时测试所有 EA，你会得到什么结果？

本文讨论当绘制市场条件的统计分布直方图时利用图形存储器的可能性, 而无需指标缓冲区和数组。描述了样本直方图的细节, 并展示了 MQL5 图形对象的 "隐藏" 功能。

在本文中，我们将分析变量之间相关性的概念，以及相关系数的计算方法及其在交易中的实际应用。相关性是两个或多个随机变量之间的统计关系（或可以被视为具有某种可接受精度的随机量）。一个或多个变量的变化导致其他相关变量的系统变化。

本文会介绍一个专为针对各种时间序列的特性给出快速初步评估而设计的类。与其同时，亦对统计参数和自相关函数进行评估，对时间序列执行频谱估计，并构建一个直方图。

本文介绍了用于分析、自相关分析尤其是条件方差分析的计量经济学方法。本文介绍的方法有何益处？使用非线性 GARCH 模型可以从数学角度正式表示分析序列并为指定步骤数建立预测。

有关金融数据分形行为的研究表明，在经济时间序列看似混乱的行为背后，存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态，从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中，能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标，具有一定的实用价值。

在交易账户上运行 EA 交易之前，我们通常会在报价历史上测试和优化它。然而，这里会有一个合理的问题: 过去的结果怎么会对我们的未来有所帮助呢?本文描述了使用蒙特卡洛方法来为交易策略的优化构建自定义的标准，另外，还会探讨 EA 交易的稳定性标准。

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。

该小工具为网站提供了一个详细的发布时间表，列出了全球大型经济体的500个指标及指数。因此，除了主要的网站内容之外，交易者还能够迅速收到关于所有重要事件的最新消息及其解释和图表。

这篇文章是之前发表的关于创建优化管理图形界面的延续,本文探讨了附加组件的逻辑,将为 MetaTrader 5 终端创建一个包装器：它将使附加组件通过C#作为一个托管进程运行。此外，本文还探讨了对配置文件和安装文件的操作。应用逻辑分为两部分：第一部分描述了按下特定按键后调用的方法，第二部分描述了优化启动和管理。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们已拥有历史订单和成交集合，在场订单和仓位的集合，以及便捷选择和订单排序的类。 在这一部分中，我们将继续开发基础对象，并教导引擎（Engine）函数库跟踪帐户上的交易事件。

在本文中, 我们研究另一种基于分析余额图来优化自定义交易策略的准则。线性回归使用 ALGLIB 函数库中的函数进行计算。

本文尝试阐述在算法交易领域中将理论与实践相结合。 有关创建交易系统的大多数讨论都与依据历史柱线和其上应用的各种指标有关联。 这是覆盖率最高的领域，因此我们不会再过多涉及。 柱线体现出非常人工的实体; 因此，我们将使用更接近原始数据的东西，即价格的即时报价。

交易信号服务正在突飞猛进地发展。 将我们的资金托付给信号提供者，我们希望尽量减少资金亏损的风险。 那么如何在这个交易信号的森林中解开拼图呢？ 如何发现能赚取盈利的产品？ 本文提出创建一种工具，可在品种图表中直观地分析交易信号的交易历史。

有很多指标可用于确定一个交易系统的效率和盈利能力。但是，交易者始终会将任何系统推向一个新的崩溃测试。本文讲述基于效率指标的统计如何用于 MetaTrader 5 平台。它包含一个类，该类用于将成交统计解释转变成与 S.V. Bulashev 所著《Statistika dlya traderov（面向交易者的统计）》一书不冲突的一种解释。它还包括一个用于优化的自定义函数示例。

交易总是需要在面对不确定性时做出决定。 这意味着在做出这些决策时，其结局并不十分明朗。 如此看出建立数学模型的理论方法的重要性，它能够令我们以有意义的方式描述这种情况。