学习如何基于 Williams PR 设计交易系统
本系列中的一篇新文章,介绍了如何依据 MQL5 最流行的技术指标为 MetaTrader 5 设计交易系统。 在本文中,我们将学习如何依据 Williams‘ %R 指标设计交易系统。
CCI 指标。 升级和新特征
在本文中,我将研究升级 CCI 指标的可能性。 此外,我将对指标进行修改。
神经网络变得轻松(第十九部分):使用 MQL5 的关联规则
我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中,我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中,我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。
从头开始开发智能交易系统(第 21 部分):新订单系统 (IV)
最后,视觉系统将开始工作,尽管它尚未完工。 在此,我们将完成主要更改。 这只是它们当中很少一部份,但都是必要的。 嗯,整个工作将非常有趣。
DoEasy. 控件 (第 9 部分): 重新编排 WinForms 对象方法、RadioButton 和 Button 控件
在本文中,我将修复 WinForms 对象类方法的名称,并创建 WinForms 的对象 Button 和 RadioButton。
学习如何基于 Ichimoku 设计交易系统
这是我们系列中有关如何基于最热门指标设计交易系统的一篇新文章,这回我们将详细讨论 Ichimoku 指标,以及如何依据该指标设计交易系统。
神经网络变得轻松(第十八部分):关联规则
作为本系列文章的延续,我们来研究无监督学习方法中的另一类问题:挖掘关联规则。 这种问题类型首先用于零售业,即超市等,来分析市场篮子。 在本文中,我们将讨论这些算法在交易中的适用性。
数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树
决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树,并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。
从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)
我们继续实现新的订单系统。 创建这样的一个系统需要熟练地掌握 MQL5,以及了解 MetaTrader 5 平台的实际工作方式,及其提供的资源。
您应该知道的 MQL5 向导技术(第 01 部分):回归分析
今天的交易者都是一位哲学家,他几乎总是(有意识地或无意识地)寻找新的思路,尝试它们,选择修改或抛弃它们;这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间,且需要避免错误。 本系列文章将提出,MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢? 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间,而且大大减少了重复编码的错误;他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。
机器学习和交易中的元模型:交易订单的原始时序
机器学习中的元模型:很少或无人为干预的情况下自动创建交易系统 — 模型自行决定何时以及如何进行交易。
从头开始开发智能交易系统(第 19 部分):新订单系统 (II)
在本文中,我们将开发一个“看看发生了什么”类型的图形订单系统。 请注意,我们这次不是从头开始,只不过我们将修改现有系统,在我们交易的资产图表上添加更多对象和事件。
学习如何基于交易量设计交易系统
这是我们系列文集中的新篇章,介绍如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 本文将专门讨论交易量指标。 作为一个概念,交易量是金融市场交易中非常重要的因素之一,我们必须予以关注。 贯穿本文,我们将学习如何基于交易量指标设计一款简单的系统。
神经网络实验(第 1 部分):重温几何学
在本文中,我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统,并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。
DoEasy. 控件 (第 8 部分): 基准 WinForms 对象类别,GroupBox 和 CheckBox 控件
本文研究创建 “GroupBox” 和 “CheckBox” WinForms 对象,以及开发 WinForms 对象类别的基准对象。 所有已创建对象仍然是静态的,即,它们无法与鼠标交互。
在莫斯科交易所(MOEX)里使用限价订单进行自动网格交易
本文研究针对 MetaTrader 5 平台开发 MQL5 智能交易系统(EA),旨在能在 MOEX 上操作。 该 EA 采用网格策略,面向 MetaTrader 5 终端,并在 MOEX 上进行交易。 EA 包括了依据止损和止盈平仓,以及在某些市场条件下取消挂单。
神经网络变得轻松(第十七部分):降低维度
在本部分中,我们将继续讨论人工智能模型。 即,我们研究无监督学习算法。 我们已经讨论了众多聚类算法之一。 在本文中,我将分享一种解决与降维相关问题的方法。
学习如何基于 MFI 设计交易系统
这篇新文章出自我们的系列文章,是有关基于最流行的技术指标设计交易系统,它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数(MFI)。 我们将详细学习它,利用 MQL5 开发一个简单的交易系统,并在 MetaTrader 5 中执行它。
价格走势模型及其主要规定(第 1 部分):最简单的模型版本及其应用
本文提供了数学上严格的价格运动和市场功能理论的基础。 到目前为止,我们还没有任何经过严格数学论证的价格走势理论。 取而代之的是,我们不得不基于经验假设进行处理,即价格在某种形态之后以某种方式移动。 当然,这些假设既没有得到统计数据的支持,也没有得到理论的支持。
从头开始开发智能交易系统(第 18 部分):新订单系统 (I)
这是新订单系统的第一部分。 自从我们在文章中开始打造这个 EA 以来,它已经历了各种变化和改进,同时保持了相同的图表订单系统模型。
DoEasy. C控件(第 7 部分):文本标签控件
在本文中,我将创建 WinForms 文本标签控件的对象类。 这样的对象能够将其容器放置在任何位置,而其自身的功能将重现 MS Visual Studio 文本标签的功能。 我们能够为欲显示的文本设置字体参数。
数据科学和机器学习(第 04 部分):预测当前股市崩盘
在本文中,我将尝试运用我们的逻辑模型,基于美国经济的基本面,来预测股市崩盘,我们将重点关注 NETFLIX 和苹果。利用 2019 年和 2020 年之前的股市崩盘,我们看看我们的模型在当前的厄运和低迷中会表现如何。
视频:如何为简单自动交易设置 MetaTrader 5 和 MQL5
在这个小视频课程中,您将学习如何下载、安装和设置 MetaTrader 5,并实现自动交易。 您还将学习如何调整图表设置,和自动交易选项。 您将完成第一次回溯测试,在本课程结束时,您就会知道如何导入一个可以全天候自动交易的智能交易系统,而无需呆坐在屏幕前。
学习如何基于建仓/派发(AD)设计交易系统
欢迎阅读本系列的新文章,了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中,我们将学习一种新的技术指标,称为建仓/派发指标,并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。
从头开始开发智能交易系统(第 17 部分):访问 web 上的数据(III)
在本文中,我们将继续研究如何从 web 获取数据,并在智能系统中使用它。 这次我们将着手开发一个替代系统。
神经网络变得轻松(第十六部分):聚类运用实践
在上一篇文章中,我们为数据聚类创建了一个类。 在本文中,我想分享在解决实际交易任务时应用所获结果会遇到的可能变体。
数据科学与机器学习(第 03 部分):矩阵回归
这一次,我们的模型是由矩阵构建的,它更具灵活性,同时它允许我们构建更强大的模型,不仅可以处理五个独立变量,但凡我们保持在计算机的计算极限之内,它还可以处理更多变量,这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。
DoEasy. 控件(第 6 部分):面板控件,自动调整容器大小来适应内部内容
在本文中,我将继续研究面板 WinForms 对象,并实现自动调整大小,以便适应位于面板内的 Dock 对象的常规大小。 此外,我将向品种函数库对象添加新属性。
带有图表交互控件的指标
本文提供了一个关于指标界面的新视角。 我将重点关注便利性。 多年以来,我尝试了几十种不同的交易策略,并测试过数百种不同的指标,我得出了一些结论,我想在本文中与大家分享。
学习如何基于 OBV 设计交易系统
这是一篇新文章,将针对初学者继续我们的系列,介绍如何基于一些流行指标设计交易系统。 我们将学习一个新的指标,即能量潮(OBV),我们将学习如何使用并基于它来设计交易系统。
神经网络变得轻松(第十五部分):利用 MQL5 进行数据聚类
我们继续研究聚类方法。 在本文中,我们将创建一个新的 CKmeans 类来实现最常见的聚类方法之一:k-均值。 在测试期间,该模型成功地识别了大约 500 种形态。
从头开始开发智能交易系统(第 16 部分):访问 web 上的数据(II)
掌握如何从网络向智能交易系统输入数据并非那么轻而易举。 如果不了解 MetaTrader 5 提供的所有可能性,就很难做到这一点。
视频:简单自动交易 — 如何利用 MQL5 创建简单的智能交易系统
在我的课程中,大多数学生认为 MQL5 真的很难理解。 除此之外,他们还在寻找一种直接的方法来把一些过程自动化。 那么阅读本文中归纳的信息,就能立刻发现如何利用 MQL5 开始运作。 即使您以前从未接触过任何形式的编程。 即使您无法领会之前您所观察到的插图的情况下。
神经网络变得轻松(第十四部分):数据聚类
我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中,我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是,我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。
从头开始开发智能交易系统(第 15 部分):访问 web 上的数据(I)
如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据? 互联网上有很多网站,提供海量信息。 您需要知道的是,在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。
学习如何基于抛物线 SAR 设计交易系统
在本文中,我们将继续讲述如何基于最流行的指标设计交易系统。 在本文中,我们将详细学习抛物线 SAR 指标,以及如何运用一些简单的策略来设计用于 MetaTrader 5 的交易系统。
学习如何基于 ATR 设计交易系统
在本文中,我们将学习一款可在交易中运用的新技术工具,作为我们学习如何设计简单交易系统系列的延续。 这次我们将选取另一个流行的技术指标:平均真实范围(ATR)。
从头开始开发智能交易系统(第 14 部分):添加价格成交量(II)
今天,我们要将更多资源加入 EA。 这篇有趣的文章可以提供一些展示信息的新思路和方法。 与此同时,它能帮助修复项目中的小缺陷。
从头开始开发智能交易系统(第 13 部分):时序与交易(II)
今天,我们将针对市场分析构建《时序与交易》系统的第二部分。 在前一篇文章《时序与交易(I)》当中,我们讨论了一种替代的图表组织系统,该系统能够针对市场上执行的成交进行最快速的解释。
学习如何基于 ADX 设计交易系统
在本文中,我们将继续有关基于最流行指标设计交易系统的系列文章,这次我们将讨论平均方向指数(ADX)指标。 我们将详细学习该指标,从而能够更好地理解它,并将学习如何在简单策略里运用它。 通过深入学习,我们可以获得更多的认知,可以更好地运用它。