MQL5 开发的自动交易示例的文章

本文提供了一个简短的示例，阐释可从用户面板控制其参数的“EA 交易”的实施。在“动态”更改参数时，“EA 交易”将从信息面板获得的值写入文件以从文件中进一步读取它们并相应地显示在面板上。本文面向手动交易或以半自动模式交易的交易人员。

现在，每一位交易者肯定听说过神经网络并知道使用它们有多酷。大多数人相信那些能够使用神经网络的人是某种超人。在本文中，我将尝试向您解释神经网络架构，描述其应用并提供几个实践例子。

应用统计的主要问题是接受统计假设的问题。长期以来它被视为一个无法解决的问题。随着本征坐标法的出现，这种情形出现了改变。它是对信号进行结构化研究的一款优秀且强大的工具，使用现代应用统计方法，能够精准预测可能的走势。本文着重于此方法的具体运用并以 MQL5 语言编程。它还使用 Hilhorst 和 Schehr 介绍的分布作为一个例子，处理函数识别问题。

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。

本文着重于讲述处理时间的标准 MQL5 函数，以及创建 EA 交易和指标时所需的处理时间的编程技巧和实用函数。更格外注意时间测量的一般性理论。本文面对的主要是 MQL5 编程新手。

一年前，joo 在他的《遗传算法 － 很简单！》一文中向我们提供了一种用 MQL5 实施遗传算法的工具。现在，利用这个工具，我们将创建一个 EA 交易，该 EA 将依据某些边界条件对其自己的参数进行遗传优化。

本文讨论使用 UML 图形语言创建 EA 交易，该语言用于建立面向对象软件系统的可视化模型。此方法的主要优点是实现了建模过程的可视化。本文以一个例子说明如何使用 Software Ideas Modeler 建立一个 EA 交易的结构和属性的模型。

本文要讲述的是 AutoElliottWaveMaker - MetaTrader 5 中针对艾略特波浪分析的首次开发，体现出手动与自动波浪标签的合二为一。该波浪分析工具完全在 MQL5 中编写，不包含任何外部 dll 库。这也是可以（且应）利用 MQL5 开发成熟有趣程序的又一证据。

在《Dr. Tradelove...》一文中，我们创建了一个可独立优化某预先选定交易系统的 EA 交易。而且，我们还决定创建一个不仅能够优化构成 EA 的交易系统参数、而且可以在多个交易系统中选择最优的 EA 交易。我们来看看，它会带来些什么...

MetaTrader 5的EA交易可视向导提供一种高度直观的图形环境，带有一整套允许您在数分钟内完成EA交易设计的预定义交易代码块。EA交易可视向导的单击拖拽法允许您像使用铅笔和纸张一样，创建外汇交易策略与信号的可视化呈现。这些交易图表均通过Molanis的MQL5代码生成器自动进行分析，并将其转换为即用型EA交易。而互动式图形环境则会简化设计过程，且无需编写MQL5代码。

自组织特征映射（Kohonen 映射）最有趣的方面是，其在不受监督的情况下就可学会对数据进行分类。就其基本形式而言，该映射能够生成输入数据的一个类似映射（聚类）。可使用 SOM 映射实现高维数据的分类和可视化。在本文中，我们将讨论 Kohonen 映射的几个简单应用。

本文基于 James Hyerczyk 所著《形态-价格-时间：甘氏理论在交易系统里的运用》一书中的某些理念，旨在探讨以指标和 《EA 交易》;形式进行自动化交易和分析的可能性。本文不敢自称内容详尽，在此我们只是探讨模型 - 甘氏理论的第一部分。

在 MQL5 中使用面向对象方法这一做法，极大简化了多币种/多系统/多时间表 EA 交易的创建过程。不妨想象一下单个 EA 交易采用多个交易策略、使用一切可用工具以及利用所有可能的时间表进行交易的情形！此外，EA 交易还方便使用测试程序进行测试，并且对于所有策略而言，该交易包含了一个或多个资金管理工作系统。

除了创建神经网络，NeuroSolutions 软件套件允许将它们导出为 DLL。本文介绍创建神经网络、生成 DLL 并将其连接至"EA 交易"以在 MetaTrader 5 中交易的过程。

MQL5 向导的交易策略生成器极大简化了交易理念的检验过程。本文介绍了如何编写自己的未平仓位管理类，以及如何将其连接至 MQL5 向导的交易策略生成器；当价格呈持仓方向移动时，该类可将止损水平移入无损区域，从而在交易过程中保护您的利益并减少亏损。本文还介绍了为 MQL5 向导创建的类的说明的结构和格式。

MQL5 向导的交易策略生成器极大简化了交易理念的检验过程。本文介绍了如何创建自定义风险和资金管理模块以及如何在 MQL5 向导中启用该模块。我们将使用一个资金管理算法作为示例，在该算法中交易量规模取决于上一笔交易的结果。本文还将介绍为 MQL5 向导创建的类的说明的结构和格式。

本文介绍了如何通过在穿越价格和移动平均线时构成信号这一方法来编写自己的交易信号类，以及如何将其包含在 MQL5 向导的交易策略生成器中，还介绍了用于 MQL5 向导的生成类的说明的结构和格式。

本文阐述的是，在编写"EA 交易"的过程中，如何使用 MQL5 标准库交易类的主要功能，实现更改仓位与平仓、挂单的下达与删除，以及交易进行之前的预付款验证。我们还会演示可以如何使用交易类来获取订单与交易详情。

在人类的整个历史长河中，时间都是极其宝贵的，因此我们努力避免不必要的时间浪费。如果您的电脑配备了多核处理器，本文将告诉您如何为“EA 交易”的工作提速。此外，实施建议的方法不要求您掌握 MQL5 以外的其他语言的知识。

部分交易人员选择自动执行所有交易，而另外一些交易人员基于多个指标的输出混合使用自动和手动交易。作为后者中的一员，我需要一个互动式工具以直接从图表动态地评估风险和回报价格水平。本文将介绍通过预定义的资产净值风险和风险/回报比实施互动式半自动“EA 交易”的方法。“EA 交易”风险、风险/回报和手数参数可于运行时期间在 EA 面板上更改。

您想试试不用浪费时间来编程的交易策略吗？利用 MQL5 向导，您只需要选择交易信号的类型，添加追踪仓位和资金管理模块，您的工作就完成了！创建自己的模块实现，或是通过“任务”服务订购 - 再将您的新模块合并到现有模块。

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。

本文介绍用 MQL5 开发活动控制板所遇到的问题。接口元件通过事件处理机制来管理。此外，还提供控制元件属性的灵活设置选项。活动控制板允许处理仓位，以及设置、修改和删除市场和挂单。

本文描述一个“贪吃蛇”游戏编程的例子。在 MQL5 中，游戏编程变为可能主要是因为事件处理功能。面向对象编程大大简化了这个过程。在本文中，您将学习事件处理功能，标准 MQL5 库类的使用例子以及定期函数调用的详细信息。

本文考虑有关使用不同 EA 交易的自动交易的魔法标识以及分隔、组合与同步进行信息编码的问题。初学者和经验更多的交易者会对本文感兴趣，因为它解决虚拟仓位的问题，这在实施由 EA 交易的同步和各种策略组成的复杂系统时非常有用。

我们将通过创建视觉设计的样本程序，介绍如何在 MQL5 中设计和构建类。本文为使用 MT5 应用程序的初学者编程人员所编写。我们提出一种简易明了的抓取技术用于创建类，无需深刻理解面向对象编程的理论。

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。

在本文中我们将探讨在交易中使用 Heiken-Ashi 指标的问题。依据此指标考虑了一个简单的交易系统，并编写了一个 MQL5 EA 交易程序。依据标准类库中的类实施交易操作。复核后的交易策略的测试结果以历史记录为基础，并使用内建的 MetaTrader 5 策略测试程序获得，也在本文中提供。

可以将此类库添加到 MetaTrader 5 EA 交易程序，从而能够通过一种与 MetaTrader 4 非常类似的以订单为中心的方法编写程序（与基于仓位的 MetaTrader 5 相比较）。它通过在 MetaTrader 5 客户端跟踪虚拟订单，同时为每个仓位维护一个保护性经纪人止损，从而提供灾难防护来实现这一目的。

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。

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。

本文将着重讲述的是面向对象法，将我们曾在"针对初学者以 MQL5 编写"EA 交易"的分步指南"文中谈到的内容落到实处-创建简单的"EA 交易"。 很多人都觉得难，但是，我向您保证，看完本文之后，您就能够编写自己的面向对象 "EA 交易"了。

无论您使用何种交易策略，总会有一个问题：怎样选择参数以保证未来的利润。本文提供了一个EA交易的实例，使您可以同时优化多个交易品种的参数，这种方法是未了减少参数的过度配合以及处理在研究中来自单个交易品种的数据不足的问题。

当在各种论坛做沟通时，我经常使用我自己的测试结果作为例子，这些结果显示为Microsoft Excel中的图表截图。很多时候都有人问我这些图表是怎样创建的，最终，我现在有时间在本文中解释其中的全部了。

在本文中，我们将创建一种模式，它会使用一系列参数为交易系统作优化，而且允许不加数量限制的参数。交易品种的列表将在标准文本文件(*.txt)中创建，每个交易品种的输入参数也将存储于文件中。使用这种方法，我们将能够免除终端中对EA输入参数个数的限制。

本文介绍 MQL5 Wizard 升级版的新功能。修改后的信号架构允许基于各种市场情形的组合创建交易机器人。本文所载的例子说明了交互式创建一个 EA 交易程序的过程。

如果我们完整地检查任何复杂的交易系统，就会发现它们都是基于一组简单的交易信号。因此，新手开发人员无需立即开始复杂算法的编写。本文讲述的是一套使用信号指标执行交易的交易系统示例。

本文将介绍一个针对多币种EA交易的简单而合适的实现。意思是说您可以设置EA交易，针对多币种在同一条件下测试/交易，但是为每个交易品种设置不同的参数。作为例子，我们将创建针对两个交易品种的模式，但是通过这种方法可以还增加另外的交易品种，如有必要只需修改很少的代码。

在本文中，我们将基于三重滤网(Triple Screen)策略，使用MQL5开发一个交易系统的框架。EA交易不会从头开始开发，我们会简单地修改前一篇文章， 即"MQL5 Cookbook: 在EA交易中使用指标设置交易条件"中的程序，它已经基本上满足了我们的目标。所以这篇文章也会向您展示如何简单地修改已经完成的程序的模式。

本文主要介绍一些主动使用挂单的策略、用来描述这些策略的元语言，以及如何使用一种以这些描述为基础运行的多目标 EA 交易。