有关MQL5交易系统自动化的文章

本文研究经典背离构造方法, 并提供了另外一种解读背离的方法。基于这种新的解释方法开发了交易策略。本文中也描述了这一策略。

本文研究使用 MQL5 标准工具依据迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行实际交易的智能交易系统变种。对其性能进行了测试并得出结论。

本文研究使用模糊函数库建立基于模糊逻辑的简单交易系统示例。结合提议的模糊逻辑、遗传算法和神经网络改进的系统变体。

本篇举例描述一个用 MQL5 实现的 Renko 制图指标。这个指标的修改，将它从经典图表中区分开来。它在指标窗口或主窗口两者中都可以构建。此外，此处还有 ZigZag 指标。您可以找到一些图表实现的例子。

在本文中，笔者将讨论利用亲自开发的遗传算法进行的进化计算。笔者将通过示例说明算法的功能，并为算法的使用提供实用性的建议。

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。

订阅者经常通过分析信号在提供者账户里的总增长来搜索适当的信号, 这不是个坏主意。然而, 分析特定交易策略的潜在风险也很重要。在本文中, 我们将展示一种基于其绩效值来评估交易信号的简单有效方法。

使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一， 它略微弱于梯度 boosting，这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统，它会根据与市场的交互经验来做出决策。

随机游走和实际的市场数据看起来非常类似，但是它有一些重要的特征。在本文中，我们将通过用掷硬币游戏进行模拟，讨论随机游走的特性。为了研究数据的特性，开发了趋势指标。

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。

有句俗话说的好：从来不犯错误的人将一事无成。这一点应该无法反驳，除非你认为闲着什么都不做也是一种错误。但是俗话说吃一堑长一智，你可以通过分析过去的错误（包括你自己的和他人的）来减少你将来可能会犯的错误。让我们来试着看看我们工作中可能会遇到的一些情景吧，这里所说的工作指的是站内的“工作”服务项目。

在本文中，我们将研究美林形态的模型，并尝试评估它们与当前行情的相关性。 为此，我们将开发一种工具来测试形态，并将其模型应用在各种数据类型，例如收盘价、最高价和最低价，以及震荡指标。

本文专门研究由 Steve Nison 在其著作 "Beyond Candlesticks（超越蜡烛条）" 中建议的三线突破图表。这个图表的最大优点是它可以过滤相对以前行情的小幅价格波动。我们将要讨论图表的原理，指标代码，以及基于此交易策略的一些示例。

在分析海量交易策略，订购用于 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 终端以及各种 MetaTrader 网站的应用程序开发订单时，我得出了一个结论，就是所有这些貌似多样性，大多基于相同的基本函数，动作和数值有规律地出现在不同的程序当中。 在 DoEasy 跨平台函数库中的这一成效，可以轻松快捷地开发 МetaТrader 5 和 МetaТrader 4 应用程序。

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。

本文旨在研究带有不同的交易进入和采用跟踪止损的退出的算法盈利能力。待用的条目类型为随机进场与反向进场交易。止损订单用于跟踪止损与跟踪止盈。本文讲述的是年盈利能力约达30%的赚钱算法。

本文提出了一种技术, 通过汇集一套独立的指标, 以及开发定制的入场信号, 帮助每个人创建定制的交易策略。

为了扩大零售外汇交易者的可能性，我们新增第二种账户系统 - 锁仓系统。现在，每个交易品种可以有多位持仓，包括反向持仓。这就为实现基于所谓“锁定”的交易策略铺平了道路 - 如果价格移动方向与交易者相反，那么他们就可以新建一个反向持仓。

初版文章依然具有其相关性，因此如果您对此主题感兴趣，请务必阅读第一篇文章。 从初版起已经过了很久时间，而当前的 Visual Studio 2017 具有全新的界面。 MetaTrader 5 平台也拥有了诸多新功能。 本文提供了开发 DLL 项目各个阶段的描述，以及如何设置 DLL 并与 MetaTrader 5 工具进行交互。

可提供当前市场形势相关信息的图表类型多种多样。许多图表很久以前就出现了，比如点数图。本文要讲述的，就是采用实时指标的点数图的一个例子。

任何一个智能交易系统（EA）的开发人员，无论编程技能如何，每天都面临着同样的交易目标和算法问题的困扰，即应该如何建立一个可靠的交易系统。本文介绍CStrategy交易引擎，它可以给出这些任务的解决方案，并且向用户提供一种用于描述自定义交易思想的简便机制。

本文研究建立高效交易的推荐制系统的思想和方法, 结合了贝叶斯定理基础之上的重要机器学习方法, 以及奇异频谱分析 (SSA) 的预测能力。

交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。

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。

本文介绍一种使用MQL4和MQL5语言，自动绘制基于分形指标趋势线的方法。本文以比较的视角，提供两种语言的解决方案。使用最近的两个分形来绘制趋势线。

我们推出的 MetaTrader 5 交易应用销售服务十分重视安全问题。我们将相关风险降至最低，以便您将注意力集中在更加重要的事情上 - 寻找最适合的交易机器人！

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。

我们继续讨论，当交易货币篮子时交易者可以参考的形态。在这一部分中，我们将探讨当使用组合的趋势指标时构建的形态，会使用基于货币指数的指标作为分析工具。

本文将着重讲述的是面向对象法，将我们曾在"针对初学者以 MQL5 编写"EA 交易"的分步指南"文中谈到的内容落到实处-创建简单的"EA 交易"。 很多人都觉得难，但是，我向您保证，看完本文之后，您就能够编写自己的面向对象 "EA 交易"了。

在本文中, 我们将分析 NRTR 指标, 并基于此指标创建一个交易系统。我们将会开发一个交易信号模块, 此模块可用来创建基于 NRTR 与附加趋势确认指标相结合的策略。

在金融市场上进行交易是与各种风险相关的，这些风险在交易系统的算法中都应当被考虑到。降低这样的风险是在交易中获利的最重要的任务。

本文所提供的是一个简单策略以三种模式进行测试的结果: "1 分钟 OHLC", "每笔分时" 和使用实际历史数据的 "基于真实分时的每笔分时"。

本文研究如何处理帐户事件，跟踪影响自动交易的重要帐户属性变化。 在开发帐户对象集合时，我们已在上一篇文章中实现了一些跟踪帐户事件的功能。

本文所述交易系统的不同寻常之处主要是使用数学工具分析股票报价。系统应用了数字滤波和离散时间序列的频谱估值。策略的理论层面已描述过, 并曾创建了一款测试智能交易系统。

如果我们完整地检查任何复杂的交易系统，就会发现它们都是基于一组简单的交易信号。因此，新手开发人员无需立即开始复杂算法的编写。本文讲述的是一套使用信号指标执行交易的交易系统示例。

如果您不清楚交易类如何构造，而且一看到面向对象编程之类的词就害怕，那么，本文正适合您。实际上，那些编写您自己的交易信号模块的细节，您无需知道。只需遵循几条简单法则即可。MQL5 向导会完成所有其余工作，而您则会得到一个即用型的交易机器人！

本文基于 James Hyerczyk 所著《形态-价格-时间：甘氏理论在交易系统里的运用》一书中的某些理念，旨在探讨以指标和 《EA 交易》;形式进行自动化交易和分析的可能性。本文不敢自称内容详尽，在此我们只是探讨模型 - 甘氏理论的第一部分。

在本文中, 我们将完成测试交易货币对篮子时可能检测到的形态。在此, 我们会跟踪货币对中每支货币彼此相对的走势形态, 并展示其测试结果。

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。

本文介绍了如何通过在穿越价格和移动平均线时构成信号这一方法来编写自己的交易信号类，以及如何将其包含在 MQL5 向导的交易策略生成器中，还介绍了用于 MQL5 向导的生成类的说明的结构和格式。