MQL5 中的统计分布 - 充分利用 R 并使其更快
本文讨论使用 R 语言实现的处理基本统计分布的函数。这些包括柯西, 威布尔, 正态, 对数正态, 逻辑斯谛, 指数, 均匀, γ 分布, 中心和非中心 β, 卡方, 费舍尔 F-分布, 学生 t-分布, 以及离散二项式和负二项式分布, 几何, 超几何和泊松分布。这些函数还用于计算理论分布力矩, 可评估真实分布到建模的一致性程度。
MQL5:在 MetaTrader 5 中分析和处理商品期货交易委员会 (CFTC) 报告
在本文中,我们将开发用于 CFTC 报告分析的工具。我们将解决下述问题:开发可直接使用委员会提供的数据文件的 CFTC 报告数据而无需进行中间处理和转换的指标。此外,该指标可用于不同目的:作为指标绘制数据、处理其他指标中的数据、在脚本中用于自动分析、在“EA 交易”的交易策略中使用。
可控优化: 模拟退火
MetaTrader 5 交易平台中的策略测试器只提供两种优化选项: 参数完整搜索和遗传算法。 本文提出了一种交易策略优化的新方法 — 模拟退火。 该方法的算法, 其实现和集成到任何智能交易系统的方方面面均加以考虑。 开发出的算法已在移动平均 EA 上进行了测试。
可视化!类似于 R 语言 "plot (绘图)" 的 MQL5 图形库
在研究交易逻辑时, 图形形式的直观表达是非常重要的。科学界中流行的一些编程语言 (如 R 和 Python) 拥有可视化的特殊 "plot (绘图)" 功能。它能够以直观方式绘制线, 点分布和直方图。在 MQL5 中, 您可以使用 CGraphics 类完成相同的操作。
单一资产交易顺序中的风险评估
本文介绍在交易系统分析中使用概率论方法和数学统计。
ZigZag(之字折线)的力量(第一部分)。 开发指标基类
许多研究人员对于判定价格行为没有给予足够的重视。 与此同时,还使用各种复杂方法,而这些方法通常只是“黑盒子”,例如机器学习或神经网络。 在这种情况下显现出的最严重问题就是提交何种数据来训练特定模型。
利用 MQL5 和 MQL4 实现的选择和导航工具: 把数据添加到图表中
在本文中,我们将继续扩展实用程序的功能。这一次,我们将增加显示简化交易的数据的能力,特别是前一天的最高、最低价位,全年的最高、最低价位,开盘时间等。
在一些指标中多次重新计算基础柱体
本文讨论当基础柱体改变时,在 MetaTrader 4 客户端里重新计算指标值的问题。它概括了如何添加指标代码的综合思路。在多次重新计算前保存一些允许重建程序代码的额外程序项。
统计套利交易策略
防止未平正掉期率仓位出现意外价格变动的统计算法。本文介绍一种套利交易保护策略,这种策略能够补偿与未平仓位的方向相反的价格变动的潜在风险。
利用箱形图(Boxplot)探索金融时间序列的季节性形态
在本文中,我们将利用箱形图(Boxplot)观察金融时间序列的季节性特征。 每个单独的箱形图(或箱须图)都能直观地展现数值如何沿数据集的分布。 不要把箱形图与烛条图混淆,尽管它们在外观上可能相似。
分析烛的图案
日本烛形图的构建和烛图案的分析构成了技术分析的一个迷人领域。烛形图的优点在于它们以您能够跟踪数据动态的方式表示数据。在本文中,我们将分析烛的类型、烛图案的分类并提出一个能够确定烛图案的指标。
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5
是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂,或是与此相反,太简单?来试试 NeuroPro。它是免费的,并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。
深度神经网络 (第 III 部)。样品选择和降维
本文是一系列有关深层神经网络的延续文章。在此, 我们将研究选择样本 (消除噪声), 降低输入数据的维度, 并在数据准备期间将数据集合划分为训练/验证/测试集合, 以便训练神经网络。
DiNapoli 交易系统
本文详述一款由 Joe DiNapoli 开发的基于菲波纳奇等级的交易系统。文中将会解释系统蕴含的思路和主要概念, 并提供了一款简单的指标作为例子, 便于更清晰地理解。
网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?
本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是,这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后,您将能够创建自己的交易机器人。
分析指标统计参数
这种技术分析广泛应用于各个指标,从而更清楚地显示基本报价,并允许交易者执行分析和预测市场价格变动。非常明显,除非我们可以解决初始报价转换以及所得结果可信度的相关问题,否则使用这些指标没什么意义,更不用说将其应用于交易系统的创建了。我们会在本文中讲述,得出这样一个结论,是经过严格推理的。
组合剥头皮:分析过去的交易来提升未来交易的成效
本文所提供的技术讲述,旨在提高任何自动交易系统的有效性。 它简要解释了这个思路,以及它的基本原理、可能性和缺点。
MQL5 编程基础:列表
用于交易策略开发的编程语言 MQL 的新版本 [MQL5] 与以前的版本 [MQL4] 相比,提供了更加强大和高效的功能。这些优势实质上是面向对象的编程功能。本文探讨对于复杂自定义数据类型的使用,例如节点和列表。它还在提供了在 MQL5 实战编程中使用列表的例子。
智能测试报告中数字的意义
文章全面解释怎样阅读测试报告并且精确诠释获得的结果
检测超买/超卖区域的方法。 第一部分
超买/超卖区域是某种市场状态的特征,可由证券价格的疲软变化来区分。 这种负面变化会明显发生在任何尺度趋势发展的最后阶段。 由于交易中的利润价值直接取决于尽可能覆盖更广趋势幅度的能力,因此在任何证券交易中,探测此类区域的准确性是一项关键任务。
形态与示例(第一部分):多顶
这是研讨算法交易框架中逆转形态相关的系列文章中的首篇。 我们将从最有趣的形态家族开始,它们源自双顶和双底形态。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第八部分):订单和持仓修改事件
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。 在第七部分中,我们加入了 StopLimit 订单激活跟踪,以及准备了其它涉及订单和持仓事件的跟踪功能。 在本文中,我们将开发用于跟踪订单和持仓修改事件的类。
关于技术分析和市场预测的方法
本文论证了一个具备视觉思维的著名数学方法的能力和潜力,并提供了一种“独特的”市场展望。 一方面,它有助于吸引广泛受众的注意力,因为它可以让具有创造性思维的人们重新审视交易模式本身。 另一方面,它可以引导人们进行与各种分析和预测工具相关的其他开发和程序代码实现。
在 MetaTrader 5 中使用自组织特征映射(Kohonen 映射)
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。
根据品种和 EA 的 ORDER_MAGIC 分析余额/净值图形
随着对冲的引入, MetaTrader 5 提供了一个极佳的机会, 可以在一个交易账户内同时利用若干个专家交易系统进行交易。当一个策略是可盈利, 而第二个泽亏损的时候, 盈利图也许会徘徊在零值附近。在此情况下, 分别为每个交易策略构建余额和净值图形是十分有益的。
开发轴心均值振荡器:一款新颖的累积移动平均线指标
本文介绍轴心均值振荡器(PMO),它是累积移动平均线(CMA)的一种实现,作为一款 MetaTrader 平台的交易指标。 特别是,我们首先引入数据轴心均值(PM)作为时间序列的常规化指数,该指数计算任意数据点位和 CMA 之间的分值。 然后,我们依据两个 PM 信号均值之间的差值构建 PMO。 报告还针对 EURUSD 品种还进行了一些初步实验,测试拟议指标的有效性,从而为将来的研究和改进留出了足够的空间。
基因演算规则:数学运算
基因演算使用于智能交易的数据优化。这些用途的范例是一个神经网络的学习,即, 这样的值得到的误差最小。基因演算是以随机搜索的方法为基础的。
外汇交易的基础数学
本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点,并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题,同时展示一个简单指标的开发。
SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵
交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在,您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。
优化管理 (第一部分): 创建一个GUI(图形用户界面)
本文描述了为MetaTrader终端创建扩展的过程,所讨论的解决方案有助于通过在其他终端中运行优化来自动化优化过程。关于这个话题,我们将再写几篇文章。扩展是使用C#语言和设计模式开发的,它还展示了通过开发自定义模块扩展终端功能的能力,以及使用首选程序的功能创建自定义图形用户界面的能力。
直方图形式的统计分布, 无需指标缓冲区和数组
本文讨论当绘制市场条件的统计分布直方图时利用图形存储器的可能性, 而无需指标缓冲区和数组。描述了样本直方图的细节, 并展示了 MQL5 图形对象的 "隐藏" 功能。
价格直方图(市场概况)及其在 MQL5 中的实施
“市场概况”由真正才华横溢的思想家 Peter Steidlmayer 所提出。他建议使用有关“水平”和“垂直”市场动态信息的替代表示法,从而给出一套完全不同的模型。他认为存在市场深层次的摆动或称之为平衡和失衡周期的基本模式。在本文中,我将会探讨价格直方图(市场概况的一种简化模型)以及它在 MQL5 中的实施。
创建多币种多系统 EA 交易
本文介绍了 EA 交易结构,它可实现多交易品种交易,并同时使用多个交易系统。如果你已经确认了所有 EA 交易的最佳输入参数,并分别得到很好的回溯测试结果,那么思考一下:如果结合自己的所有策略同时测试所有 EA,你会得到什么结果?
使用计量经济学方法分析图表
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。
相关性在交易中的实际应用
在本文中,我们将分析变量之间相关性的概念,以及相关系数的计算方法及其在交易中的实际应用。相关性是两个或多个随机变量之间的统计关系(或可以被视为具有某种可接受精度的随机量)。一个或多个变量的变化导致其他相关变量的系统变化。
时间序列主要特性的分析
本文会介绍一个专为针对各种时间序列的特性给出快速初步评估而设计的类。与其同时,亦对统计参数和自相关函数进行评估,对时间序列执行频谱估计,并构建一个直方图。
神经网络在交易中的实际应用。 是时候进行实践了
本文提供了在 Matlab 平台上实际运用神经网络模块的讲述和指南。 它还涵盖了运用神经网络模块创建交易系统的主要方面。 为了能够在一篇文章中厘清复杂内容,我必须对其进行修改,从而在一个程序中组合若干个神经网络模块函数。
ZigZag (之字折线) 的力量(第二部分)。 接收、处理和显示数据的示例
在本文的第一部分当中,我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此,我将展示如何基于这些工具开发指标,并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充,本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。
评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力
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。
已有950个网站提供来自MetaQuotes的经济日历
该小工具为网站提供了一个详细的发布时间表,列出了全球大型经济体的500个指标及指数。因此,除了主要的网站内容之外,交易者还能够迅速收到关于所有重要事件的最新消息及其解释和图表。