![交易者的统计 - 烹饪宝书:假设](https://c.mql5.com/2/12/Trader_Statistics_Recipes_MetaTrader5_Alglib_MQL5__1.png)
![交易者的统计 - 烹饪宝书:假设](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
交易者的统计 - 烹饪宝书:假设
本文讨论假设 - 数理统计的基本理念之一。各种假设需要进行检查,并利用数理统计方法的实例进行验证。使用非参数方法生成实际数据。Statistica 开发包和移植的 ALGLIB MQL5 数值分析库可用于处理数据。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第三十七部分):时间序列集合 - 按品种和周期的时间序列数据库](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__2.png)
![DoEasy 函数库中的时间序列(第三十七部分):时间序列集合 - 按品种和周期的时间序列数据库](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十七部分):时间序列集合 - 按品种和周期的时间序列数据库
本文探讨开发针对程序中所有品种指定时间帧的时间序列集合。 我们将开发时间序列集合,为集合设置时间序列参数的方法,以及取用历史数据初始填充已开发的时间序列。
![神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_006_600x314.jpg)
神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验
我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。
![Jeremy Scott - MQL5市场上的成功卖家](https://c.mql5.com/2/0/Johnnypasado.png)
![Jeremy Scott - MQL5市场上的成功卖家](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Jeremy Scott - MQL5市场上的成功卖家
Jeremy Scott,在MQL5.community 中他的昵称是Johnnypasado,因其在MQL5市场上出售产品而为人们所熟知。Jeremy已经赚了好几千美元,并且这一势头还在延续。我们决定和这个未来的百万富翁来个近距离接触,并为其他MQL5市场上的卖家提供些建议。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十一部分):多品种多周期指标样品](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__6.png)
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十一部分):多品种多周期指标样品](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十一部分):多品种多周期指标样品
在本文中,我们将研究一个运用 DoEasy 库时间序列类的多品种多周期指标样品,该类在子窗口中以蜡烛的形式显示选定时间帧内选定货币对的图表。 我稍微修改了库类,并创建了一个单独的文件来存储程序输入的枚举,并选择一种编译语言。
![DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library.png)
![DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备
在本文中,我将实现即时报价数据的实时更新,并为操控市场深度的品种对象类(DOM 本身将在下一篇文章中实现)做准备。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十七部分):多周期、多品种标准指标](https://c.mql5.com/2/39/MQL5-avatar-doeasy-library__4.png)
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十七部分):多周期、多品种标准指标](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十七部分):多周期、多品种标准指标
在本文中,我着手开发操控标准指标的方法,最终能够基于函数库类创建多品种、多周期的标准指标。 此外,我将在时间序列类中添加“跳过柱线”事件,并将函数库的预备函数移至 CEngine 类,从而消减主程序代码中的过多负载。
![开发自适应算法 (第二部分): 提高效率](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__2.png)
![开发自适应算法 (第二部分): 提高效率](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
开发自适应算法 (第二部分): 提高效率
在本文中,我将通过改进先前创建的算法的灵活性来继续本主题的开发。随着分析窗口中烛形数量的增加,或烛形超额阈值百分比的增加,算法变得更加稳定。我不得不做出妥协,并设置一个更大的样本量进行分析或更大的烛形超额百分比。
![初学者以 MQL5 实现对数字滤波器的实际实施](https://c.mql5.com/2/0/Filter.png)
![初学者以 MQL5 实现对数字滤波器的实际实施](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
初学者以 MQL5 实现对数字滤波器的实际实施
数字信号滤波的理念在有关构建交易系统的论坛主题中被广泛讨论。而不以 MQL5 编写数字滤波器的标准代码是不明智的。在本文中,笔者介绍了将出自其文章《面向新手的 MQL5 自定义指标》的简单 SMA 指标的代码转换成更复杂和通用的数字滤波器的代码。本文是笔者上一篇文章的逻辑延续。文章中还介绍了如何在代码中更换文本,以及如何修正编程错误。
![更好的程序员(第 02 部分):停止做这 5 件事变为一名成功的 MQL5 程序员](https://c.mql5.com/2/43/Article_image.png)
![更好的程序员(第 02 部分):停止做这 5 件事变为一名成功的 MQL5 程序员](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
更好的程序员(第 02 部分):停止做这 5 件事变为一名成功的 MQL5 程序员
对于任何想要提高编程职业生涯的人来说,这是一篇必读文章。 本系列文章旨在尽最大可能令您成为最佳程序员,无论您有多少经验。 研讨的思路适用于 MQL5 编程萌新和专业人士。
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第九部分):与 MQL4 的兼容性 - 准备数据](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__4.png)
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第九部分):与 MQL4 的兼容性 - 准备数据](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第九部分):与 MQL4 的兼容性 - 准备数据
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。 在第八部分中,我们实现了跟踪订单和持仓修改事件的类。 在此,我们将令其与 MQL4 完全兼容来,极大改进函数库。
![在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_kohonen_trading__1.png)
![在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测
在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上,我们建立了优化EA参数的分析和选择系统,并探讨了时间序列的预测。在第一部分中,我们修正和改进了公开的神经网络类,增加了必要的算法。现在,是时候在实际应用中使用它们了。
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第十六部分) : 品种集合事件](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__11.png)
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第十六部分) : 品种集合事件](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第十六部分) : 品种集合事件
在本文中,我们将为所有函数库的对象创建一个新的基类,在其所有衍生类中加入事件功能,并基于新的基类开发用来跟踪品种集合事件的类。 我们还将修改帐户和帐户事件类,以便开发新的基本对象功能。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第三十八部分):时间序列集合 - 实时更新以及从程序访问数据](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__3.png)
![DoEasy 函数库中的时间序列(第三十八部分):时间序列集合 - 实时更新以及从程序访问数据](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十八部分):时间序列集合 - 实时更新以及从程序访问数据
本文研究实时更新时间序列数据,并从所有品种的所有时间序列里发送有关“新柱线”事件的消息至控制程序图表,从而能够在自定义程序中处理这些事件。 “新即时报价”类用于判断是否需要更新非当前图表品种和周期的时间序列。
![将概率论应用于缺口交易](https://c.mql5.com/2/34/Gap_Probability.png)
![将概率论应用于缺口交易](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
将概率论应用于缺口交易
在本文中,我们将应用概率论和数理统计方法来创建并测试交易策略。 我们还将利用价格和随机漫游之间的差值来寻找最佳交易风险。 事实证明,如果价格表现为零漂移随机漫游(没有方向趋势),那么盈利交易是不可能的。
![MQL5 细则手册:保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果](https://c.mql5.com/2/0/avatar__7.png)
![MQL5 细则手册:保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 细则手册:保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果
我们继续有关 MQL5 编程的系列文章。这一次,我们来看一看如何获得“EA 交易”参数优化期间传递的每个优化的结果。将完成实现,以确保如果外部参数中指定的条件得到满足,对应的传递值将被写入文件。除了测试值,我们还将保存带来这样的结果的参数。
![在交易中应用 OLAP(第四部分):定量和可视化分析测试器报告](https://c.mql5.com/2/38/OLAP_in_trading.png)
![在交易中应用 OLAP(第四部分):定量和可视化分析测试器报告](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
在交易中应用 OLAP(第四部分):定量和可视化分析测试器报告
本文提供的的基本工具,可针对测试器报告的单次通关验证和优化结果进行 OLAP 分析。 该工具可以操控标准格式文件(tst 和 opt),并还提供了图形界面。 MQL 源代码附带于后。
![依据价格相关性的统计数据过滤信号](https://c.mql5.com/2/0/fa_title01.png)
![依据价格相关性的统计数据过滤信号](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
依据价格相关性的统计数据过滤信号
在过去的价格行为和其将来的趋势之间是否有任何相关性?为什么今天的价格重复以前的每日运行特征呢?统计能用于预测价格动态吗?有一个答案,并且是积极的答案。如果您有任何疑问,则本文正好为您释疑解惑。我将告诉您如何用 MQL5 为一个交易系统创建一个有效的过滤器,展现价格变动中有趣的图形。
![神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_005_600x314.jpg)
神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算
我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中,每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第七部分): StopLimit 订单激活事件,为修改订单和持仓事件准备功能](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__2.png)
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第七部分): StopLimit 订单激活事件,为修改订单和持仓事件准备功能](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第七部分): StopLimit 订单激活事件,为修改订单和持仓事件准备功能
在之前的文章中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化了 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第六部分中,我们训导函数在净持结算账户上工作。 在此,我们将实现跟踪 StopLimit 订单激活,并准备跟踪修改订单和持仓事件的功能。
![针对交易的组合数学和概率论(第五部分):曲线分析](https://c.mql5.com/2/49/Combinatorics_probability-for-trading_05_600x314.jpg)
针对交易的组合数学和概率论(第五部分):曲线分析
在本文中,我决定进行一项研究,探讨将多重状态系统简化为双重状态系统的可能性。 本文的主要目的是分析并推导出有用的结论,这些结论也许有助于基于概率论的可伸缩交易算法的深入发展。 当然,这个话题会涉及到数学知识。 不过,根据之前文章的经验,我认为广谱信息比细节作用更大。
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十七部分):函数库对象之间的交互](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__12.png)
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十七部分):函数库对象之间的交互](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十七部分):函数库对象之间的交互
在本文中,我们将完成所有函数库对象的基准对象开发,以便任何基于此函数库的对象都能够与用户进行交互。 例如,用户将能够设置开仓时可接受的点差大小,和预警价位,当点差达到该数值,或价格触及预警价位时,来自品种对象的事件将被一并发送到监听此信号的程序。
![神经网络变得轻松(第四部分):循环网络](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_004_600x314.jpg)
神经网络变得轻松(第四部分):循环网络
我们继续研究神经网络的世界。 在本文中,我们将研究另一种类型的神经网络,循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用,其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。
![在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_kohonen_trading.png)
![在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具
本文依据之前发表文献中所介绍的思路,开发在 MetaTrader 5 中运用 Kohonen 映像。 改进并强化的类提供了解决应用程序任务的工具。
![在 MetaTrader 5 中的连续期货合约](https://c.mql5.com/2/0/Futures_MQL5.png)
![在 MetaTrader 5 中的连续期货合约](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
在 MetaTrader 5 中的连续期货合约
期货合约的生存跨度较短,它们的技术分析更复杂。对于短周期图表,技术分析是十分困难的。例如,UX-9.13 乌克兰股指期货的日线图上,有超过 100 根柱线。所以, 交易员会创建组合的长线期货合约。这篇文章解释了如何在 MetaTrader 5 客户端中拼接期货合约。
![利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式](https://c.mql5.com/2/49/finding_seasonal_patterns_catboost_600x314.jpg)
利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式
本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型,并讨论了这种方法的有效性。现在,只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易,就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。
![神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_009_600x314.jpg)
神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注
我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中,现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现,并评估其对整体网络性能的影响。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十六部分):多周期、多品种指标缓冲区](https://c.mql5.com/2/39/MQL5-avatar-doeasy-library__2.png)
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十六部分):多周期、多品种指标缓冲区](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十六部分):多周期、多品种指标缓冲区
在本文中,我将继续改进指标缓冲区对象类,从而可在多品种模式下操作。 这为自定义程序中创建多品种、多周期指标提供了途径。 我会在计算缓冲区对象里添加缺失的功能,从而令我们可创建多品种、多周期的标准指标。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第三十九部分):基于函数库的指标 - 准备数据和时间序列事件](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__4.png)
![DoEasy 函数库中的时间序列(第三十九部分):基于函数库的指标 - 准备数据和时间序列事件](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十九部分):基于函数库的指标 - 准备数据和时间序列事件
本文讨论如何应用 DoEasy 库来创建多品种、多周期指标。 我们准备在指标中操控函数库类,并创建时间序列作为指标的数据源进行测试。 我们还将实现时间序列事件的创建和发送。
![宏观经济数据对货币价格波动影响的还原分析](https://c.mql5.com/2/11/fundamental_analysis_statistica_MQL5_MetaTrader5.png)
![宏观经济数据对货币价格波动影响的还原分析](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
宏观经济数据对货币价格波动影响的还原分析
本文研究宏观经济统计数据的多元还原分析应用程序。同时也以 EURUSD 货币对为例,洞察统计数据的评估,对于汇率波动的影响。这种评估可以自动分析基本面,使得交易新手也可运用。
![针对交易的组合数学和概率论(第四部分):伯努利(Bernoulli)逻辑](https://c.mql5.com/2/44/ieu9.png)
![针对交易的组合数学和概率论(第四部分):伯努利(Bernoulli)逻辑](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
针对交易的组合数学和概率论(第四部分):伯努利(Bernoulli)逻辑
在本文中,我决定重点阐述著名的伯努利(Bernoulli)规划案,并展示如何用它来描述与交易相关的数据数组。 所有这些将被用来创建一个自适应的交易系统。 我们还将寻找一个更通用的算法,一个特例是伯努利公式,并查找能够运用它的应用。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十部分):基于函数库的指标 - 实时刷新数据](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__5.png)
![DoEasy 函数库中的时间序列(第四十部分):基于函数库的指标 - 实时刷新数据](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十部分):基于函数库的指标 - 实时刷新数据
本文研究开发基于 DoEasy 库的简单多周期指标。 我们来改进时间序列类,从而能接收来自任何时间帧的数据,并在当前图表周期内显示。
![利用 HTML 报告分析交易结果](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_html_trade_analyse.png)
![利用 HTML 报告分析交易结果](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
利用 HTML 报告分析交易结果
MetaTrader 5 平台具有保存交易报告,以及智能交易系统测试和优化报告的功能。 交易和测试报告可以按照两种格式保存:XLSX 和 HTML,而优化报告可以保存为 XML。 在本文中,我们将研究 HTML 测试报告,XML 优化报告和 HTML 交易历史报告。
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十五部分):处理交易服务器返回的错误](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__12.png)
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十五部分):处理交易服务器返回的错误](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十五部分):处理交易服务器返回的错误
交易订单发送到服务器之后,我们需要检查错误代码,或未出现错误。 在本文中,我们将研究处理交易服务器返回的错误,并着手创建延后交易请求。
![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](https://c.mql5.com/2/49/simplest_model_001_600x314.jpg)
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。