有关MQL5交易系统自动化的文章

本文论述利用第三方控件的简易 HTML 代码解析库。 特别是，它涵盖了诸多访问数据的可能性，甚至有些用往常的 GET 和 POST 请求都无法检索。 我们将选择一个页面不太大的网站，并尝试从该网站获取感兴趣的数据。

也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。

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。

在这篇文章中，我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准，以及描述开发交易系统的最佳方法，并强调这个问题在外汇交易中的重要性。

我将继续采用最少的必要功能来充实算法，并测试结果。 其获利能力十分低下，但文章展示的全自动盈利交易的模型，是在不同的行情基本面及完全不同的金融产品上进行。

MetaTrader 5 客户端提供了各种机会来优化 EA 交易的参数。除了策略测试程序中包含的优化标准以外，开发人员还有机会创建自己的标准。这样一来，EA 交易的测试和优化便具有了无限的可能性。本文介绍了创建此类标准的实用方法，既适用于复杂标准，也适用于简单标准。

为了开发出一种参与“2010 年自动交易锦标赛”的“EA 交易”，我们使用一个即用的“EA 交易”模板。 即便是 MQL5 程序员初哥也能胜任此任务，因为您策略的基类、函数和模板都已经开发完毕。 编写少量的代码来实现您的交易理念就足够了。

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。 在本系列文章的第五部分中，我们创建了交易事件类和事件集合，从中将事件发送到 Engine 函数库的基础对象和控制程序图表。 在这部分中，我们将让函数工作在净结算账户上。

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。

MetaTrader 5 是一个多资产平台，此外，它还支持不同的仓位管理系统。这种功能为实现和创建交易思路提供了更加广泛的选择，在本文中，我们将讨论在锁仓模式下处理和计算仓位属性的方法。这篇文章包含了一个派生类，以及展示如何取得和处理锁仓仓位属性的实例 。

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。 在上一篇文章的末尾，我建议允许手工操作 EA 是合适的，至少在一段时间内。

在本文中，我们将着手开函数发库基准交易类，并在其第一个版本中加入进行交易操作的权限初始验证。 此外，我们还将略微扩展基准交易类的功能和内容。

在本文中，我们将在订单和仓位的魔幻数字中存储一些数据，并开始实现延后请求。 为了验证这一概念，我们在收到服务器错误并需要等待与重复发送请求时，创建第一个测试延后请求来开仓。

在之前的文章里，我们检验了延后交易请求的概念。 实际上，延后请求是由特定条件执行的正常交易订单。 在本文中，我们会创建完整的延后请求对象类 — 基准请求对象及其后代。

金融市场中资产的多样化是一个非常旧的概念，并且始终吸引着新入门的交易者。在本文中，作者提出了一个最简单的方法用以构建一个多货币 EA 交易程序，以便对这种方向的交易策略提供一个初步介绍。

在本文中，我们将展示 botbrains.app 的功能 — 一款无代码开发交易机器人的平台。 若要创建一款交易机器人，您无需编写任何代码 — 只需将必要的模块拖放到规划图上，设置它们的参数，并在它们之间建立连接。

"区域方法(area method)"交易系统的运行是基于对RSI震荡指标读取的一种较为少见的解释。使区域方法可视化的指标，以及使用此系统交易的EA交易，在这里都会详细讨论。本文还提供了关于EA交易在各种交易品种，时段和区域数值中测试的详细发现。

我们继续大型跨平台函数库的开发，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第十部分中，我们重启与 MQL4 函数库兼容性的工作，并定义了开仓和激活挂单的事件。 在本文中，我们将定义平仓事件，并剔除未使用的订单属性。

本文会从一种理论性交易概念的构想，到编制一个在经验世界中实现这一概念的 MQL5 EA 交易，为您讲解如何从头建立一个面向对象的 EA 交易。依本人看，边做边学是取得成功的一种可靠方法。所以，我会拿出一个实用的例子，让您明白如何才能整理自己的想法，并最终完成外汇自动交易代码。和您一起遵守“面向对象”原则，也是我的目标之一。

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。

值此 MQL5 自由职业服务的第四个生日, 我们准备了一幅信息图来展示其自创生来的整体服务成果。让数据本身说话: 迄今已总计执行了超过 10000 笔订单, 价值约 $600,000, 有 3000 余客户和 300 余开发者已经在使用此服务。

在前一篇文章中，我们研究了如何将 Merill（梅里尔）形态应用于各种数据，例如货币品种图表上的价格，以及标准 MetaTrader 5 指标值：ATR，WPR，CCI，RSI，等等。 现在，我们尝试基于 Merill 形态创建策略构造集合。

这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。

在本文中，我们关注无效交易订单参数的处理程序，并改进交易事件类。 现今，所有交易事件（单个和在一次即时报价内同时发生的）均将在程序中正确定义。

在本文中，我们将完成延后请求交易概念的论述，并创建删除挂单，以及在特定条件下修改挂单和持仓的功能。 由此，我们将拥有完整的功能，令我们能够开发简单的自定义策略，或者根据用户定义的条件激活 EA 行为逻辑。

在互联网上很轻松就能找到许多策略，它们也会为您提供大量各式各样的建议。我们则会采取一种专业的方法，基于不同大陆不同时区，深入策略创建的过程。

从本文开始，我们将开发一种功能，允许用户在特定条件下利用延后请求进行交易，举例来说，当达到特定时间限制、超出指定利润或由止损平仓时。

本文开始 DoEasy 函数库的新系列，与创建相关，从而简化和快速进行程序开发。 在当前文章中，我们将为函数库实现访问和操控品种时间序列数据的功能。 我们计划创建柱线（Bar）对象，来存储时间序列的主要和扩展的柱线数据，并将柱线对象置于时间序列列表之中，从而便于对象的搜索和排序。

今天我们将学习如何将 MetaTrader 5 终端与 Twitter（推特） 链接，以便发布您的 EA 交易信号。我们将用 PHP 开发一个基于 REST web 服务的社交决策支持系统。此想法来自于自动交易的特定概念，称为电脑辅助交易。我们希望通过人工交易者的认知能力来过滤这些交易信号，否则 EA 会自动在市场上下单。

开发交易系统时，通常都会出现选择最佳指标与信号组合的问题。而判别分析就是找到此类组合的方法之一。本文会给出一个用于市场数据采集的 EA 开发示例，并详细阐明如何利用判别分析在 Statistica 软件中构建外汇市场预后模型。

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，我们已启动开发一个在自动化 EA 中使用的订单系统。 然而，我们只创建了一个必要的函数。