有关 MQL5 编程和技术指标使用的文章

逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场，像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则，即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链，来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。

在MetaTrader交易系统中创建自定义指标有一些特性.

本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。

我们可以在汽车和飞机, 在工业产品以及在生活中随处发现刻度表盘。它们被用在所有需要对数值控制行为进行快速响应的领域。这篇文章描述用于 MetaTrader 5 的刻度表盘程序库。

本文提出一种基于价格运动方向和速度的分析方法。我们已经将此想法用MQL4语言实现了一个EA，来研究此策略的效果。我们也将通过测试、检验和优化本文的一个例子来确定最优的参数。

本手册提供一些技巧和窍门，帮助你更好的理解和寻找满足需求的商品。本文将探讨一些不同的方法来寻找合适的产品，滤除不需要的，找到高效以及适合你的产品。

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。

算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。

本文专门研究由 Steve Nison 在其著作 "Beyond Candlesticks（超越蜡烛条）" 中建议的三线突破图表。这个图表的最大优点是它可以过滤相对以前行情的小幅价格波动。我们将要讨论图表的原理，指标代码，以及基于此交易策略的一些示例。

自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000 个任务进行了支付。并且交易员与开发者的行动正在持续增长！

几周前我们发布了自由职业者服务的信息图表。我们也承诺将透露一些市场统计数据。现在，我们邀请您来检验我们已经收集的数据。

MQL5 自由职业者板块是一个在线服务，开发者可以从交易员发布的创建交易应用程序订单中获取报酬。现在, 交易者理解了 MQL5.com 网站上的所有服务的不同之处: 一款准备就绪的交易机器人可以从 MetaTrader 的市场中买到, 而基于用户定义的特殊策略的 EA， 可以在自由职业者板块定购。经验丰富的开发者争夺交易者的订单的实现，使交易者可以选择一个最佳时间和成本条件的候选者。

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。

在本篇中, 我们将研究开发一款多品种指标来分析指定时间周期内的价格偏离。其核心议题已经在之前的多货币对指标编程文章中进行过讨论 "MQL5 Cookbook: 用 MQL5 开发多品种波动指标"。所以这次，我们将仅关注那些有了大幅变化的新特征和功能。如果您是多货币对指标编程的新人, 我建议您先去阅读之前的文章。

本文介绍在流数据中确定有效信号（趋势）的一种方法。应用至市场报价的小滤波（平滑）测试表明创建未在最后的柱上重绘的非滞后数字滤波器（指标）的潜力。

本文将探讨如何开发多交易品种波动指标。对于 MQL5 开发新手来说，开发多交易品种指标可能有些难度，本文将帮他们理清开发过程。开发多交易品种指标的主要问题：其它交易品种的数据与当前交易品种之间的同步；缺乏某些指标数据；以及确定既定时间表“真实”柱的起点。本文将密切关注以上所有问题。

作为一名开发人员，MQL5 标准库让您的工作变得更加容易。然而，它无法实现世界上所有开发人员的全部需求，所以，如果您觉得您需要更多的自定义程序，您可以对标准库进行进一步的扩展。本文指导您完成将 MetaQuotes 的峰谷技术指标集成至标准库。我们从 MetaQuotes 的设计理念获得启发以实现我们的目标。

在本文中，技术指标被视为数字滤波器。本文对数字滤波器的操作原理和基本特性进行了说明。同时，本文还涉及在 MetaTrader 5 终端中接收滤波器内核以及与建立一个频谱分析程序一文中提出的现成频谱分析程序集成等实用方法。本文将典型数字滤波器的脉冲和频谱特性用作示例。

本文会验证创建一种高级峰谷指标的可能性。识别节点的概念是以使用轨道线指标为基础的。我们假设可以找到一系列轨道线输入参数的一种特定组合，所有峰谷节点均可借此处于轨道线带的界限之中。因此，我们可以尝试预测新节点的坐标。

本文介绍交易理念的快速视觉检验方法。方法基于价格图表、信号指标和余额计算指标组合。我愿意分享我的交易理念探寻方法，以及用于快速检验这些理念的方法。

MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买，或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品，使用您想要的支付方法付款，然后就能激活产品。

在本文中，我们将展示如何探索标准库的交易策略类，以及如何使用 MQL5 向导的"模式和模型"逻辑添加自定义策略和过滤器/信号。最后，您将能够使用 MetaTrader 5 标准指标轻松地添加自己的策略，且 MQL5 向导将创建简洁而强大的代码以及功能完善的"EA 交易"。

艾略特波浪理论是最流行的市场分析方法之一。然而，这个过程非常复杂，从而导致我们使用额外的工具。自动标记器是其中一种工具。本文描述用 MQL5 语言创建艾略特波浪的自动分析程序。

长时间以来，支持向量机一直被应用于生物信息学和应用数学等领域，以评估复杂数据集以及提取可用于数据分类的有用模式。本文会研究何为支持向量机、它们的工作方式，以及为什么说它们在提取复杂模式时非常有用。之后，我们再研究如何将其应用于市场，并发挥交易建议的潜在作用。本文将提供使用支持向量机学习工具的有效示例，让读者能够试验自己的交易。

MQL5.community 应用商店为 EA 交易开发人员提供了一个由成千上万潜在客户构成的、已经成型的市场。这里是销售交易机器人和技术指标的最佳去处！

本文力求升级此前创建的指标，并简要讲述了利用自助法与分位数评估预测置信区间的一种方法。如此一来，我们便会获得将用于评估预测准确性的预测指标和脚本。

本文介绍如何将 MetaTrader 5 连接到 ENCOG - 高级神经网络和机器学习框架。它包含一个基于标准技术指标的简单神经网络指标和一个基于神经指标的 EA 交易的描述和实施。本文还附带了所有源代码、编译后的二进制文件、DLL 和一个可仿效的经过训练的网络。

随机游走和实际的市场数据看起来非常类似，但是它有一些重要的特征。在本文中，我们将通过用掷硬币游戏进行模拟，讨论随机游走的特性。为了研究数据的特性，开发了趋势指标。

长期以来，人们对多货币分析和多货币交易存在极大的兴趣。随着 MetaTrader 5 和 MQL5 编程语言的公开发行，实施完备的多货币体系成为可能。在本文中，针对多个交易品种，我们提出一种方法来分析和处理所有到来的价格变动。让我们将 USDx 美元指数的多货币 RSI 指标作为示例。

本文要讲述的是 William Blau 在《动量、方向和背离》一书中所说的指标。William Blau 的方法允许我们迅速、准确地接近价格曲线的波动，从而确定价格变动的趋势和转折点，并消除价格噪声。同时，我们还能探测市场的超买/超卖状态，以及指明趋势结束和价格反向变化的信号。

本文讨论指标算法优化方法。每个人都会找到最适合自己的方法。本文介绍了三种方法。其中一个非常简单，另一个需要扎实的数学知识，最后一个需要一些智慧。使用指标或 MetaTrader5 客户端设计功能来实现其中的大多数方法。这些方法通用性强，不仅可用于加快线性回归计算，也可用于很多其他指标。

在下文中，我将基于 Z.G.Silagadze 的论文《移动极小化极大：技术分析的新指标》说明移动极小化极大指标的实施过程。指标的理念基于对量子隧穿现象的模拟，量子隧穿现象由 G. Gamov 在 α-衰变理论中提出。

本文介绍了用于分析、自相关分析尤其是条件方差分析的计量经济学方法。本文介绍的方法有何益处？使用非线性 GARCH 模型可以从数学角度正式表示分析序列并为指定步骤数建立预测。

如果说通道是继移动平均线之后最流行的市场分析和交易决策工具，我想这并没有夸大。无需深入了解为数众多的使用通道及其组件的交易策略，我们将讨论某指标的数据基础和实际实施，该指标用于在客户端的屏幕上绘制由三个极值确定的通道。

本文要讲述的是高级自适应指标及其在 MQL5 中的实施：自适应周期性指标、自适应重心及自适应 RVI。所有指标的最初出处都在 John F. Ehlers 编著的《股票与期货控制分析》一书中。

在我撰写了关于通过 GUI 界面实现半自动“EA 交易”的前作后，结果表明针对更复杂的指标和“EA 交易”，最好使用新的功能来改善界面。在熟悉 MQL5 标准库类后，我实施了一些新的组件。本文介绍新 MQL5 GUI 组件的设计和实施过程；这些组件可用于指标和“EA 交易”。本文中介绍的组件包括：CChartObjectSpinner、CChartObjectProgressBar 和 CChartObjectEditTable。

有关指标计算的最佳方式的争论无休无止。我们应在何处计算指标值 - 在指标本身内还是嵌入使用该指标的 EA 交易的整个逻辑之中？本文说明在 EA 交易或脚本的代码中移动自定义指标 iCustom 的源代码的一种情形，并对计算和 prev_calculated 值的建模进行优化。

本文要讲述的是封装于最简单的单型类中的传统与非寻常平均线算法。它们旨在实现于几乎所有指标的开发过程中的普适用途。我希望建议的这些类，会成为那些自定义与技术指标“笨重”调用的一个很好的替代。

MQL5 编程语言处理问题的能力已达到一个全新的水平。即便是那些已有此类解决方案的任务，也因为面向对象编程而进阶到一个更高的水平。本文中，我们会举一个检查图表中新柱的特别简单的例子，而且，它已经转化成为一种相当强大且用途多样的工具。什么工具？到文中找答案吧。

本文说明如何使用命名管道在 MetaTrader 5 客户端之间实施进程间通信。为使用命名管道而开发了 CNamedPipes 类。为了测试其使用以及测量连接吞吐能力，提供了价格变动指标、服务器和客户端脚本。命名管道的使用足以应对实时报价。