MQL4和MQL5编程文章

有很多指标可用于确定一个交易系统的效率和盈利能力。但是，交易者始终会将任何系统推向一个新的崩溃测试。本文讲述基于效率指标的统计如何用于 MetaTrader 5 平台。它包含一个类，该类用于将成交统计解释转变成与 S.V. Bulashev 所著《Statistika dlya traderov（面向交易者的统计）》一书不冲突的一种解释。它还包括一个用于优化的自定义函数示例。

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。

在这篇文章中, 我们继续致力于反向交易技巧。我们将会尝试减少最大余额回撤，直到对之前探讨的交易工具可以接受的水平。我们将会看看这样是否将会减少利润，我们还将在其它市场中检验反转方法的运行，包括股票、商品、指数、ETF和农产品市场。注意，本文包含了很多图片!

累积/派发 (A/D) 指标有一个有趣的功能 - 突破此指标图表中绘制的趋势线暗示着一定概率上会即将突破价格图表中的趋势线。本文对于那些刚开始在 MQL4 中进行编程的人来说很有帮助和趣味性。为此，我尝试用易于理解的方式呈现信息并使用最简单的代码结构。

交易总是需要在面对不确定性时做出决定。 这意味着在做出这些决策时，其结局并不十分明朗。 如此看出建立数学模型的理论方法的重要性，它能够令我们以有意义的方式描述这种情况。

本文论述了形态分析器（Pattern Analyzer）应用程序的新版本。 此版本修复了已发现错误并提供了一些新功能，还改进了用户界面。 在新版本的开发过程中参考了上一篇文章中的意见和建议。 最终的应用程序会在本文中进行说明。

在本文中，我们将研究基于上一篇文章中所开发的抽象品种对象来创建品种集合。 抽象品种的后代会阐明品种数据，并在程序中定义基本品种对象属性的可用性。 此类品种对象应按其隶属的分组关系加以区分。

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。

本文是交易货币篮子时发生形态的终篇。它综合了趋势跟踪指标和标准图形结构的应用。

在本系列的前几篇文章中，我们尝试了各种方法来创建或多或少能够盈利的网格智能交易系统。 现在，我们将会尝试通过多元化来提高 EA 的盈利能力。 我们的终极目标是每年赚取 100％ 的利润，而最大回撤不超过 20％。

在本文中，我们将研究神经网络与交易终端集成的主要方面，从而创建功能齐全的交易机器人。

本文将实现使用各种组合键选择文本, 及删除所选文本的功能, 类似于在其它任意文本编辑器中完成的方式。此外, 我们将继续优化代码, 并为进入函数库演变第二阶段的最后一个过程准备好类, 其中所有控件均作为单独的图像 (画布) 呈现。

现今很难找到一台没有安装 Web 浏览器的计算机。长久一来，浏览器一直在进化和改进。本文讨论依据从 MetaTrader 5 客户端获得的信息，以简单和安全的方式创建图表，以在浏览器显示它们。

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。

是否曾想访问推文和/或在推特（Twitter）上发布您的交易信号？ 无需更多搜索，这些持续更新的系列文章将为您展示如何无需任何 DLL 的情况下进行操作。 畅想 MQL 实现 Twitter API 的旅程。 在第一部分中，我们将在访问 Twitter API 时遵循身份验证和授权的荣耀之路。

本文研究新的控件: 文本编辑框, 图片滑块, 以及其它的简单控件: 文本标签和图片。函数库正在持续增长, 并引入了一些其它的新控件, 以前创建的那些也有所改进。

在前一篇文章中，我们开发了应用程序的可视部分，以及基本的 GUI 交互元素。 这次，我们将添加内部逻辑，并准备交易信号数据的算法，还要有建立信号、搜索信号、并在监视器中对其可视化的能力。

文中介绍了 Kagi 图指标以及各种制图选项和其它函数，同时考虑了指标制图原则及其 MQL5 实现功能。本文还展示了最常见的实现方式，阴阳交易策略，偏离走势线并不断提高“肩”部/降低“腰”部。

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。

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。

本文讲述允许您以距当前价格的任意距离设置挂单的功能实现的交易信号模块代码的修改方法：它可以是上一个柱的收盘价或开盘价，或者是移动平均线的值。有很多的选择。重要的是，您可以为挂单设置任意的开盘价。本文对于使用挂单交易的交易人员而言会有所帮助。

本文会让我们以一种全新的视角，来进行 MQL4 与 MQL5 中 EA、指标及脚本的开发。将来，此编程范式会逐渐变成 EA 实施领域所有交易者的基本标准。利用这种自动机编程范式，MQL5 和 MetaTrader 5 开发人员也就具备了某种程度上创建新语言 - MQL6 - 和新平台 - MetaTrader 6 的能力。

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。

本文内容包括了马丁格尔系统的详细描述，精确的数学计算，足以回答这些问题："使用马丁格尔是否合理？"

本文将详细介绍 MetaTrader 5 和 MatLab 数学包之间的交互。文中说明了数据转换机制，以及开发通用库以与 MatLab 交互的过程。文章还介绍了对 MatLab 环境生成的 DLL 的使用。本文面向掌握了 C++ 和 MQL5 的经验丰富的读者。

在本文中，我们将创建品种对象类，该类将成为创建品种集合的基本对象。 该类可令我们获取必要品种的数据，以便进一步进行分析和比较。

本文旨在使读者了解 Box-Cox 变换。文章阐述了变换的使用，并给出一些示例以允许使用随机序列和真实报价来评估变换效率。

本文详细介绍在 MetaTrader 4 策略测试程序中测试和优化 Expert Advisor 的过程。 此类信息的重要性以及对此出版物的需求不容低估。 很多仅刚刚入门 MetaTrader 4 交易平台的用户对使用 Expert Advisor 时需要做些什么以及应当如何做还只有很模糊的认识。 本文为所有这些问题提供了简单而清晰的解答，并通过具体的示例提供了稍微更加专业的方法来处理这些问题。

本文旨在说明将用 MQL4 编写的价格构建迁移到 MQL5。为了让将指标计算从 MQL4 迁移到 MQL5 的过程更加容易，建议使用 mql4_2_mql5.mqh 函数库。依据 MACD、随机动量指标和 RSI 指标说明其用途。

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。

这是有关延后请求概念的第三篇文章。 我们将创建平仓、删除挂单、修改持仓和挂单参数等方法来完成延后交易请求的测试。

在没有监视的情况下，如何知道终端和账户的状态。系统事件;客户事件；执行文件；电子信息； SMTP服务器通道设定；公布； FTP服务器通道设定。

本文描述了用于检测支撑/阻力位的简单脚本的创建过程。 由于面向的对象为初学者，你可以找到过程中每个步骤的详细解释。 然而，尽管脚本非常简单，本文对于高级交易者和MetaTrader 4 平台用户也非常有帮助。 其中包含了数据导出至表格格式、表格导入 Microsoft Excel 和绘制便于更加详细分析图表的示例。

萌新甚至高级程序员都会有很多坏习惯，这令他们无法在其编程事业中成为最佳的。 我们将在本文中就这些问题予以讨论并定位。 对于所有梦想成为优秀 MQL5 开发者的人来说，这篇文章都是必读的。

MQL 编程语言允许实现交易策略的模块化开发概念。 本文展示由单独编译的文件开发多模块组合的智能交易系统示例。

在本文中，我们将着手开发新的函数库部分 - 交易类。 此外，我们将研究开发一套统合 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台的基准交易对象。 当向服务器发送请求时，即意味着传递给这种交易对象的交易请求参数已被验证和校正。

编程语言知识不再是创建自动交易的一个先决条件。以前，缺乏编程技能是实现自己的交易策略的不可逾越的障碍，但是随着 MQL5 向导的出现，这种情况迅速改变了。交易新手能够不再因为缺乏编程经验而担心 - 使用让您能够生成 EA 代码的新向导，编程经验不再是必不可少的了。

本文主要介绍用于估计未知概率密度函数的核密度程序的创建。核密度估计方法被选择用于执行此任务。本文包含该方法的软件实现的源代码、其使用示例以及插图。