峰谷指标:新鲜的方法,新颖的解决方案
本文会验证创建一种高级峰谷指标的可能性。识别节点的概念是以使用轨道线指标为基础的。我们假设可以找到一系列轨道线输入参数的一种特定组合,所有峰谷节点均可借此处于轨道线带的界限之中。因此,我们可以尝试预测新节点的坐标。
项目可协助创建可盈利的交易机器人! 或至少,看似可以
大程序都是从小文件开始,然后随着您不断添加更多的函数和对象而增长。 大多数的机器人开发人员都采用包含文件来应对此问题。 然而,有一个更好的解决方案:在一个项目中开始开发任意交易应用程序。 这样做的原因有很多。
Simulink: EA 交易开发人员指南
我不是专业的程序员。 正因如此,对于我来说,要进行交易系统开发,“由简入繁”是最最重要的原则。 那么,对我来说,怎样才算是简单呢? 首先,是创建系统过程的可视化,及其工作的逻辑。 还有,手写代码要尽可能地少。 在本文中,我将尝试根据 Matlab 软件包完成交易系统的创建和测试,然后再编写一个 MetaTrader 5 “EA 交易”。而测试过程会采用 MetaTrader 5 的历史数据。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第四部分):交易事件
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。
机器学习:支持向量机如何应用于交易
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。
反向交易: 减少最大回撤以及在其它市场上测试
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!
交易系统的评估 - 有关进入、退出与交易效率的概述
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。
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%。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十五部分):品种对象集合
在本文中,我们将研究基于上一篇文章中所开发的抽象品种对象来创建品种集合。 抽象品种的后代会阐明品种数据,并在程序中定义基本品种对象属性的可用性。 此类品种对象应按其隶属的分组关系加以区分。
研究烛条分析技术(第四部分):形态分析器的更新和补充
本文论述了形态分析器(Pattern Analyzer)应用程序的新版本。 此版本修复了已发现错误并提供了一些新功能,还改进了用户界面。 在新版本的开发过程中参考了上一篇文章中的意见和建议。 最终的应用程序会在本文中进行说明。
HTML 中的图表
现今很难找到一台没有安装 Web 浏览器的计算机。长久一来,浏览器一直在进化和改进。本文讨论依据从 MetaTrader 5 客户端获得的信息,以简单和安全的方式创建图表,以在浏览器显示它们。
神经网络在交易中的实际应用
在本文中,我们将研究神经网络与交易终端集成的主要方面,从而创建功能齐全的交易机器人。
MQL5 向导:如何教导 EA 以任意价格建立挂单
本文讲述允许您以距当前价格的任意距离设置挂单的功能实现的交易信号模块代码的修改方法:它可以是上一个柱的收盘价或开盘价,或者是移动平均线的值。有很多的选择。重要的是,您可以为挂单设置任意的开盘价。本文对于使用挂单交易的交易人员而言会有所帮助。
使用 EA Tree 在几分钟内创建 MQL5 EA 交易:第一部分
EA Tree 是第一款拖放 MetaTrader MQL5 EA 交易生成器。您可以使用非常易用的图形用户界面创建复杂的 MQL5。在 EA Tree 中,通过将盒子连接在一起创建 EA 交易。盒子可以包含 MQL5 函数、技术指标、自定义指标或值。使用盒子树,EA Tree 生成 EA 交易的 MQL5 代码。
Kagi 制图指标
文中介绍了 Kagi 图指标以及各种制图选项和其它函数,同时考虑了指标制图原则及其 MQL5 实现功能。本文还展示了最常见的实现方式,阴阳交易策略,偏离走势线并不断提高“肩”部/降低“腰”部。
作为创建自动化交易系统新方法的自动机编程
本文会让我们以一种全新的视角,来进行 MQL4 与 MQL5 中 EA、指标及脚本的开发。将来,此编程范式会逐渐变成 EA 实施领域所有交易者的基本标准。利用这种自动机编程范式,MQL5 和 MetaTrader 5 开发人员也就具备了某种程度上创建新语言 - MQL6 - 和新平台 - MetaTrader 6 的能力。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十四部分):品种对象
在本文中,我们将创建品种对象类,该类将成为创建品种集合的基本对象。 该类可令我们获取必要品种的数据,以便进一步进行分析和比较。
用于预测市场价格的通用回归模型
市场价格是缺乏需求和供应之间的稳定平衡而形成的,反之,又取决于各种各样的经济、政治和心理因素。这些因素的性质以及影响原因所存在的差异,使得直接考虑所有因素非常困难。本文提出一种依据精心设计的回归模型预测市场价格的尝试。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第 二十八部分) :延后交易请求之平仓、删除和修改
这是有关延后请求概念的第三篇文章。 我们将创建平仓、删除挂单、修改持仓和挂单参数等方法来完成延后交易请求的测试。
开发多模块智能交易系统
MQL 编程语言允许实现交易策略的模块化开发概念。 本文展示由单独编译的文件开发多模块组合的智能交易系统示例。
用 MQL5 向导创建您自己的 EA 交易
编程语言知识不再是创建自动交易的一个先决条件。以前,缺乏编程技能是实现自己的交易策略的不可逾越的障碍,但是随着 MQL5 向导的出现,这种情况迅速改变了。交易新手能够不再因为缺乏编程经验而担心 - 使用让您能够生成 EA 代码的新向导,编程经验不再是必不可少的了。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十一部分):交易类 - 基准跨平台交易对象
在本文中,我们将着手开发新的函数库部分 - 交易类。 此外,我们将研究开发一套统合 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台的基准交易对象。 当向服务器发送请求时,即意味着传递给这种交易对象的交易请求参数已被验证和校正。
使用 MQL5.0 社区频道和群聊天
MQL5.com 网站汇集了来自世界各地的交易者。 用户发表文章、共享免费代码、在市场上销售产品、执行自由职业订单、以及跟单信号。 您可以在论坛、交易者聊天和元交易者频道中与他们交流。
跳空缺口 - 是能够获利的策略还是五五开?
这篇文章详细讨论了跳空缺口 — 前一时间段的收盘价和后一时间段的开盘价之间的较大差距, 以及对日柱方向的预测。还探讨了通过系统DLL使用 GetOpenFileName 函数的问题。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第 二十七部分) :操控交易请求 - 下挂单
在本文中,我们将继续开发交易请求,实现下挂单,并剔除检测到的交易类操作缺陷。
构建自动运行的 EA(第 02 部分):开始编码
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。 在上一篇文章中,我们讨论了任何人在继续创建自动交易的智能系统之前需要了解的第一步。 我们首先研究了概念和结构。
通过指定的幻数计算总持仓量的最佳方法
本文探讨了与指定交易品种和幻数有关的总持仓量的计算问题。所提议的方法仅请求交易历史记录的最少必要部分,在总持仓量等于零时查找最接近的时间,并用最新的交易进行计算。还考虑了客户端全局变量的处理。
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。
基于自定义指标的交易信号生成器
如何根据自定义指标创建一个交易信号生成器?如何创建自定义指标?如何访问自定义指标数据?我们为什么需要 IS_PATTERN_USAGE(0) 结构和模型 0?
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第 三十二部分) :延后交易请求 - 在特定条件下挂单
我们继续功能开发,允许用户利用延后请求进行交易。 在本文中,我们将实现在特定条件下挂单的功能。
建立自动新闻交易程序
这是 "Another MQL5 OOP"(另一个 MQL5 OOP 类)一文的续篇,该文向您展示了如何从头建立一个简单的面向对象的 EA 交易程序并向您提供了有关面向对象编程的某些提示。今天,我向您展示开发一个能够依据新闻进行交易的 EA 所需的技术基础。我的目标是继续向您提供有关面向对象编程的理念,同时也在这个系列的文章中涵盖新的主题——处理文件系统。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十部分):与 MQL4 的兼容性 - 开仓和激活挂单的事件
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。 在第九部分中,我们开始改进 MQL4 的库类。 在此,我们将继续改进函数库,确保其与 MQL4 的完全兼容。
测试当交易货币对篮子时出现的形态第二部分
我们继续测试形态并尝试在文章中描述的交易货币对篮子的方法。让我们探讨在实际应用中是否可能使用组合 WPR 图与移动平均交叉的形态,如果答案是可以,我们应当考虑适当的使用方法。
学习如何设计一款布林带(Bollinger Bands)交易系统
在本文中,我们将学习布林带,这是交易界最流行的指标之一。 我们将研究技术分析,并看看如何设计一款基于布林带(Bollinger Bands)指标的算法交易系统。
蒙特卡罗方法在强化学习中的应用
在本文中,我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中,我们考虑了随机决策森林算法,并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA,概述了这种方法的主要优点(交易算法的开发简单和“培训”速度快)。强化学习(RL)可以很容易地融入到任何交易EA中,并加速其优化。
神经网络变得轻松(第二部分):网络训练和测试
在第二篇文章中,我们将继续研究神经网络,并研究在智能交易系统当中调用我们所创建 CNet 类的示例。 我们将操控两个神经网络模型,它们在训练时间和预测准确性方面都表现出相似的结果。
学习如何设计基于 RSI 的交易系统
在本文中,我将与您分享一个在交易领域最流行和最常用的指标,即 RSI。 您将学到如何基于该指标设计交易系统。
交易员之活学活用: "平静" 优化或绘制交易分布
分析交易历史, 并依据仓位的入场时间以 HTML 形式绘制交易结果的分布图表。图表显示三个部分 - 按小时, 按周内天数和按月份。
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。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第二十部分):创建和存储程序资源
本文讨论如何将数据存储在程序的源代码之中,并从中创建音频和图形文件。 在开发应用程序时,我们经常需要音频和图像。 MQL 语言拥有运用此类数据的若干种方法。