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![价格速度测量方法](https://c.mql5.com/2/36/Article_Logo__1.png)
市场研究和分析有多种不同的方法,主要是技术分析和基础分析。在技术分析中,交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数,包括价格、数量等。在基本面分析中,交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法,并在此基础上研究了交易策略。
![评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力](https://c.mql5.com/2/36/fraktal1.png)
有关金融数据分形行为的研究表明,在经济时间序列看似混乱的行为背后,存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态,从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中,能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标,具有一定的实用价值。
![轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第六部分):净持帐户事件](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__1.png)
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第六部分):净持帐户事件
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。
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- b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。
- 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
- Renko 2.0 Offline 这个EA交易并不进行交易,它会在1M图表上生成自定义的交易品种信息。
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![开发一个跨平台的EA交易来根据风险设置止损和获利](https://c.mql5.com/2/36/fix_open_200.png)
在本文中,我们将创建一个EA交易,用于基于风险值自动进行入场手数的计算。此外,EA交易将能够以止损的比率来自动设置获利,也就是说,它可以根据任何选择的比率计算获利,例如3比1、4比1或任何其他选择的值。
![价格速度测量方法](https://c.mql5.com/2/36/Article_Logo__1.png)
市场研究和分析有多种不同的方法,主要是技术分析和基础分析。在技术分析中,交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数,包括价格、数量等。在基本面分析中,交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法,并在此基础上研究了交易策略。
![通过差异化和熵值分析来探索市场"记忆"](https://c.mql5.com/2/36/snip_20190614154924__2.png)
分数型差分的应用范围足够广泛。 例如,差分序列通常作为机器学习算法的输入。 问题是,必须在机器学习模型可识别的前提下,显示相应历史阶段的新数据。 在本文中,我们将研究时间序列差分的原始方法。 本文还包含基于所接收差分序列的交易系统自我优化示例。
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- 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
- b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。
- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
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已发布文章 "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"。
![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](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__5.png)
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。
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![价格速度测量方法](https://c.mql5.com/2/36/Article_Logo__1.png)
市场研究和分析有多种不同的方法,主要是技术分析和基础分析。在技术分析中,交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数,包括价格、数量等。在基本面分析中,交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法,并在此基础上研究了交易策略。
![在交易中应用 OLAP(第 1 部分):在线分析多维数据](https://c.mql5.com/2/36/OLAP_02.png)
本文论述如何创建多维数据(OLAP - 在线分析处理)的在线分析框架,以及如何在 MQL 中实现此框架,还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。
![评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力](https://c.mql5.com/2/36/fraktal1.png)
有关金融数据分形行为的研究表明,在经济时间序列看似混乱的行为背后,存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态,从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中,能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标,具有一定的实用价值。
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- 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
- b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。
- 交易量 档案 + 范围 v6.0 交易量 档案 + 范围 v6.0 (原为 TPO)。在给定时间间隔内按照价位的成交分布。显示为直方条。
已发布文章 "通过谷歌服务安排邮寄活动"。
![通过谷歌服务安排邮寄活动](https://c.mql5.com/2/36/logo_Csharp.png)
交易者可能希望安排一次邮寄活动,以维持与其他交易者、订户、客户或朋友的业务关系。此外,可能需要发送屏幕截图、日志或报告。这些任务可能不是最经常出现的任务,但是拥有这样的特性显然是一个优势。本文讨论同时使用几个Google服务,在C#上开发适当的程序集,并将其与MQL工具集成。
已发布文章 "攫取盈利至最后的点位"。
![攫取盈利至最后的点位](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-profit_digging__1.png)
本文尝试阐述在算法交易领域中将理论与实践相结合。 有关创建交易系统的大多数讨论都与依据历史柱线和其上应用的各种指标有关联。 这是覆盖率最高的领域,因此我们不会再过多涉及。 柱线体现出非常人工的实体; 因此,我们将使用更接近原始数据的东西,即价格的即时报价。
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![价格速度测量方法](https://c.mql5.com/2/36/Article_Logo__1.png)
市场研究和分析有多种不同的方法,主要是技术分析和基础分析。在技术分析中,交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数,包括价格、数量等。在基本面分析中,交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法,并在此基础上研究了交易策略。
![通过差异化和熵值分析来探索市场"记忆"](https://c.mql5.com/2/36/snip_20190614154924__2.png)
分数型差分的应用范围足够广泛。 例如,差分序列通常作为机器学习算法的输入。 问题是,必须在机器学习模型可识别的前提下,显示相应历史阶段的新数据。 在本文中,我们将研究时间序列差分的原始方法。 本文还包含基于所接收差分序列的交易系统自我优化示例。
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- 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。