MQL4和MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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构建自动运行的 EA(第 15 部分):自动化(VII)

构建自动运行的 EA(第 15 部分):自动化(VII)

我们将继续讨论上一篇文章的主题,以便完成有关自动化的这一系列文章。 我们将看到所有内容如何搭配到一起,令 EA 像钟表一样运行。
面向订单的 Expert Advisor。交易者手册
面向订单的 Expert Advisor。交易者手册

面向订单的 Expert Advisor。交易者手册

并非所有交易者都是程序员。同时并非所有程序员都是优秀的程序员。那么,如果你需要自动执行系统而又没有时间也不想研究 MQL4,应该怎么办?
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十八部分):时间序列集合 - 实时更新以及从程序访问数据
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十八部分):时间序列集合 - 实时更新以及从程序访问数据

DoEasy 函数库中的时间序列(第三十八部分):时间序列集合 - 实时更新以及从程序访问数据

本文研究实时更新时间序列数据,并从所有品种的所有时间序列里发送有关“新柱线”事件的消息至控制程序图表,从而能够在自定义程序中处理这些事件。 “新即时报价”类用于判断是否需要更新非当前图表品种和周期的时间序列。
创建非滞后数字滤波器
创建非滞后数字滤波器

创建非滞后数字滤波器

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。
再谈技术分析的问题
再谈技术分析的问题

再谈技术分析的问题

目前,对基本因素的技术分析是分析证券市场的最重要的方法。作为证券市场价格动态的预测方法之一,技术分析有着大量的缺陷,导致了对其实际应用性的质疑。
测试可视化: 功能增强
测试可视化: 功能增强

测试可视化: 功能增强

本文描述了能够使策略测试与真实交易非常接近的软件.
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学习如何基于抛物线 SAR 设计交易系统

学习如何基于抛物线 SAR 设计交易系统

在本文中,我们将继续讲述如何基于最流行的指标设计交易系统。 在本文中,我们将详细学习抛物线 SAR 指标,以及如何运用一些简单的策略来设计用于 MetaTrader 5 的交易系统。
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学习如何基于 Ichimoku 设计交易系统

学习如何基于 Ichimoku 设计交易系统

这是我们系列中有关如何基于最热门指标设计交易系统的一篇新文章,这回我们将详细讨论 Ichimoku 指标,以及如何依据该指标设计交易系统。
处理 MQL5“EA 交易”的 GSM 调制解调器
处理 MQL5“EA 交易”的 GSM 调制解调器

处理 MQL5“EA 交易”的 GSM 调制解调器

当前,有相当数量的方式可以对交易账户进行轻松的远程监视:移动终端、推送通知、ICQ 。但都需要互联网连接。本文描述了“EA 交易”的创建程序,即使在移动互联网不可用的情况下,其也允许您通过电话或短信与交易终端保持联系。
帮助定义市场趋势的枢轴点
帮助定义市场趋势的枢轴点

帮助定义市场趋势的枢轴点

枢轴点是价格图上的一条线,显示货币对的进一步趋势。如果价格在该线之上,则趋于上升。如果价格在该线之下,则相应的趋于下降。
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MQL5 酷宝书 – 财经日历

MQL5 酷宝书 – 财经日历

本文着重于财经日历的编程特性,并研究创建一个类来简化访问日历属性和接收事件值。 运用 CFTC(商品期货交易委员会)的非商业净持仓规则来开发指标作为一个实际例子。
图形界面 II: 设置库的事件处理函数 (第三章)
图形界面 II: 设置库的事件处理函数 (第三章)

图形界面 II: 设置库的事件处理函数 (第三章)

之前的文章中包含了用于创建主菜单构成部分类的实现. 现在, 是时候在主基础类和创建控件的类中关注事件处理函数了. 我们将特别关注根据鼠标光标的位置来管理图表的状态.
针对交易的组合数学和概率论(第四部分):伯努利(Bernoulli)逻辑
针对交易的组合数学和概率论(第四部分):伯努利(Bernoulli)逻辑

针对交易的组合数学和概率论(第四部分):伯努利(Bernoulli)逻辑

在本文中,我决定重点阐述著名的伯努利(Bernoulli)规划案,并展示如何用它来描述与交易相关的数据数组。 所有这些将被用来创建一个自适应的交易系统。 我们还将寻找一个更通用的算法,一个特例是伯努利公式,并查找能够运用它的应用。
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自适应指标

自适应指标

在本文中,我将研究创建自适应指标的若干种可能方式。 自适应指标的区别在于输入值和输出信号之间存在反馈。 这种反馈令指标能够独自调整到处理金融时序数据的最优状态。
在市场中购买商品的技巧。循序渐进的操作手册
在市场中购买商品的技巧。循序渐进的操作手册

在市场中购买商品的技巧。循序渐进的操作手册

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。
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神经网络变得轻松(第十三部分):批次常规化

神经网络变得轻松(第十三部分):批次常规化

在上一篇文章中,我们开始研究旨在提高神经网络训练品质的方法。 在本文中,我们将继续这个主题,并会研讨另一种方法 — 批次数据常规化。
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针对交易的组合数学和概率论(第五部分):曲线分析

针对交易的组合数学和概率论(第五部分):曲线分析

在本文中,我决定进行一项研究,探讨将多重状态系统简化为双重状态系统的可能性。 本文的主要目的是分析并推导出有用的结论,这些结论也许有助于基于概率论的可伸缩交易算法的深入发展。 当然,这个话题会涉及到数学知识。 不过,根据之前文章的经验,我认为广谱信息比细节作用更大。
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简单均值回归交易策略

简单均值回归交易策略

均值回归是一种逆势交易,交易者预估价格将返回到某种形式的均衡点位,通常依据均值或其它向心趋势统计值来衡量。
将概率论应用于缺口交易
将概率论应用于缺口交易

将概率论应用于缺口交易

在本文中,我们将应用概率论和数理统计方法来创建并测试交易策略。 我们还将利用价格和随机漫游之间的差值来寻找最佳交易风险。 事实证明,如果价格表现为零漂移随机漫游(没有方向趋势),那么盈利交易是不可能的。
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学习如何基于强力指数(Force Index)设计交易系统

学习如何基于强力指数(Force Index)设计交易系统

欢迎阅读我们系列中的新篇章,有关如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中,我们将学习一个新的技术指标,以及如何运用强力指数(Force Index)指标创建交易系统。
在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具
在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具

在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具

本文依据之前发表文献中所介绍的思路,开发在 MetaTrader 5 中运用 Kohonen 映像。 改进并强化的类提供了解决应用程序任务的工具。
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继续漫步优化(第二部分):为任意机器人创建优化报告的机制

继续漫步优化(第二部分):为任意机器人创建优化报告的机制

在漫步优化系列中的第一篇文章里介绍了如何在我们的自动优化器中运用 DLL。 此续文完全致力于 MQL5 语言。
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掌握市场动态:创建有关支撑与阻力位策略的EA

掌握市场动态:创建有关支撑与阻力位策略的EA

一个关于基于支撑位与阻力位策略开发自动化交易算法的全面指南。详细介绍了在MQL5中创建EA以及在MetaTrader 5中对其进行测试的所有方面——从分析价格区间行为到风险管理。
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在 MQL4 和 MQL5 框架下开发 OpenAI  的 ChatGPT 功能

在 MQL4 和 MQL5 框架下开发 OpenAI 的 ChatGPT 功能

在本文中,我们将尝鲜来自 OpenAI 的 ChatGPT,从而了解它在降低开发智能系统、指标、和脚本的时间和劳动强度方面的能力。我将引导您快速通览这项技术,并尝试向您展示如何正确地使用它在 MQL4 和 MQL5 中进行编程。
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神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中,现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现,并评估其对整体网络性能的影响。
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MQL5 — 您也可以成为该语言的大师

MQL5 — 您也可以成为该语言的大师

本文将是一次自我访谈,我将告诉您我是如何迈出 MQL5 语言的第一步的。 我将向您展示如何成为一名出色的 MQL5 程序员。 我将为您解释实现这一壮举的必要基础。 唯一的先决条件是愿意学习。
MQL5 细则手册:指标子窗口控件 - 滚动条
MQL5 细则手册:指标子窗口控件 - 滚动条

MQL5 细则手册:指标子窗口控件 - 滚动条

让我们继续开发各种控件,这一次我们将注意力转向滚动条。正如前文“MQL5 细则手册:指标子窗口控件 - 按钮”一样,所有操作将在指标子窗口中执行。花一些时间阅读上面提到的文章,文中对在 OnChartEvent() 函数中处理事件提供了详细的说明,而这一点在本文中只是略有提及。为便于说明,这一次我们将为一个大列表创建一个垂直滚动条,该列表包含使用 MQL5 资源可以获得的所有金融工具属性。
MQL5 Cookbook: 开发多品种指标分析价格偏离
MQL5 Cookbook: 开发多品种指标分析价格偏离

MQL5 Cookbook: 开发多品种指标分析价格偏离

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。
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十六部分):多周期、多品种指标缓冲区
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十六部分):多周期、多品种指标缓冲区

DoEasy 函数库中的时间序列(第四十六部分):多周期、多品种指标缓冲区

在本文中,我将继续改进指标缓冲区对象类,从而可在多品种模式下操作。 这为自定义程序中创建多品种、多周期指标提供了途径。 我会在计算缓冲区对象里添加缺失的功能,从而令我们可创建多品种、多周期的标准指标。
在视图内/外绘制通道
在视图内/外绘制通道

在视图内/外绘制通道

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。
通过谷歌服务安排邮寄活动
通过谷歌服务安排邮寄活动

通过谷歌服务安排邮寄活动

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。
测试可视化:帐户状态图表
测试可视化:帐户状态图表

测试可视化:帐户状态图表

利用图表测试和显示余额的过程—现在可以始终看见所有必要信息了!
随机沙盒
随机沙盒

随机沙盒

本文包括用作为 Excel 文件的交互式“沙盒”,用于模拟随机的 Expert Advisor 回溯测试数据。 读者可以使用它,有助于探索和深入了解 MetaTrader 默认提供的 EA 性能指标。 本文旨在引导读者获得这种体验。
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从头开始开发智能交易系统(第 7 部分):添加价格成交量(Volume)指标(I)

从头开始开发智能交易系统(第 7 部分):添加价格成交量(Volume)指标(I)

这是目前最强力的指标之一。 任何满怀信心尝试交易的人都必须在他们的图表上拥有这个指标。 最常用的指标都是那些喜欢在交易时“读磁带”的人所采用。 此外,而该指标则是那些交易时仅依据价格动作的人会采用。
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从头开始开发智能交易系统(第 22 部分):新订单系统 (V)

从头开始开发智能交易系统(第 22 部分):新订单系统 (V)

今天,我们将继续开发新订单系统。 实现一个新系统并非那么容易,因为我们经常会遇到各种问题令过程复杂化。 当这些问题出现时,我们必须停下来重新分析我们前进的方向。
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如何在 MQL5.com 上造就成功的信号提供者

如何在 MQL5.com 上造就成功的信号提供者

在本文中我的主要目标是为您提供一个简单而精准的步骤说明,助您变身 MQL5.com 上的顶级信号提供者。 借鉴我的知识和经验,我将讲解如何造就一名成功的信号提供者,包括如何寻找、测试、和优化一个优秀的策略。 此外,我将提供有关发布信号、撰写令人信服的推介、以及有效推广和管理信号的提示。
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如何利用 MQL5 创建自定义指标(Heiken Ashi)

如何利用 MQL5 创建自定义指标(Heiken Ashi)

在本文中,我们将学习如何根据我们的偏好利用 MQL5 创建自定义指标,在 MetaTrader 5 当中运用它来帮助我们读取图表,或在自动智能系统当中运用。
在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置
在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置

在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置

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!
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从头开始开发智能交易系统(第 31 部分):面向未来((IV)

从头开始开发智能交易系统(第 31 部分):面向未来((IV)

我们继续从 EA 中删除单独的部件。 这是本系列中的最后一篇文章。 并且最后要移除的是声音系统。 如果您之前没有关注过这些文章系列,可能会有点困惑。
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利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式

利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式

本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型,并讨论了这种方法的有效性。现在,只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易,就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。