MQL4和MQL5编程文章

在本文中，我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统，EA 就能更快地工作，如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。

这些来自专业程序员关于方法、技术和辅助工具的一些提示，可令编程变得更轻松。 我们将讨论终端重启（关闭）后如何恢复参数。 所有示例都是来自我的 Cayman 项目的真实工作代码片段。

本文是前一篇文章的逻辑延续。 它彰显一个事实，即确认第一篇文章的结论。 这些事实在该书出版后的十年内就得以显露。 它们围绕着三个检测到的描述市场价格变化形态的动态暂态函数展开。

在本文中，我将改进库类，从而满足需要多个缓冲区来显示其数据的多品种、多周期标准指标的开发能力。

本文描述 EA 交易程序和 ICQ 用户之间的信息交换方法，并提供了几个例子。通过他们的手机或 PDA 中的 ICQ 客户端，从一个客户端远程接收交易信息的人会对提供的材料感兴趣。

本文讲述的是用于交易系统风险评估的TesterWithDrawal()函数的用法，即运行期间提取一部分资产。此外，还会讲到此函数对于策略测试程序中资产净值减少的计算算法的作用。在优化您的EA交易的时候，就会用到此函数。

如果您认为自动化系统很简单，那么您可能并未完全理解创建它们需要什么。 在本文中，我们将谈谈杀死大量智能系统的问题。 不分青红皂白地触发订单是解决这个问题的可能方法。

许多工作站包含一些代表性的图片用以显示用户的一些信息。 这些图片令工作环境更加优美和令人兴奋。 我们来看看如何通过添加背景令图表更有趣。

自发表了“外部指标的提醒和注释”文章以来，我不断收到关于开发基于指标线运行的外部通知程序的可能性的请求和询问。 在对问题进行分析之后，我决定继续探讨该话题。 获得储存在指标缓冲区中的数据成为用户的另一个关注领域。

两步法让你在邻近趋势的情况下和可能发生偏离的时候，避免不必要的关闭和重新打开头寸。

处理数据成为现代软件的主要任务 - 独立应用程序和网络应用程序都是如此。为解决此问题而创建了专业软件。这些软件被称为数据库管理系统 (DBMS)，能够针对它们的计算机存储和处理对数据进行构建、系统化和组织。对于交易，大多数分析师并不在他们的工作中使用数据库。但是对于一些任务，必须使用此类解决方案。本文提供了一个在客户端-服务器和文件-服务器架构中都能将数据保存到数据库或从数据库加载数据的指标例子。

通过这些提醒进行 EA 测试时，通常将决定是使用交易提醒的哪个指标或只是指标计算方式。但是，为每个指标编写一个 EA 并非总是可能/必要/合理的。你可以通过自己收集提醒并绘制理想交易图像的特殊指标，快速计算出基于其他指标提醒的交易盈利能力。这可帮助你既对所得结果进行可视化估计，又快速选择了最优参数。

在本文中，我们基于运算符优先级的解析器，研究数学表达式解析和评估的原理。 我们将实现普拉特（Pratt）和分流场解析器，字节代码的生成和代码计算，查看如何在表达式中将指标用作函数，以及如何基于这些指标在智能交易系统中设置交易信号。

关于一个显而易见但仍不合标准的锯齿形调整浪构成方法，以及其所产生的结果：多帧分形锯齿形调整浪指标，它表示在单个工作时间范围 (TF) 上基于三个较大波动所构建的锯齿形调整浪。在整个过程中，较大的 TF 的时间范围可能也不符合标准，介于 M5 到 MN1 之间。

您想成为一名成功的 MQL5 自由开发者吗？ 如果答案是肯定的，这篇文章适合您。

本文中，我们将编写一个简单的库，用于构建 3D 图形及其在 Microsoft Excel 中的进一步浏览。我们将使用标准的 MQL4 选项准备和导出数据至 *.csv 文件。

本文研究典型图表事件，包括其处理例程。我们将专注于鼠标事件，按键，创建/修改/删除图形对象，鼠标点击图表上的图形对象，用鼠标移动图形对象，在文本域中完成文本编辑，以及在图表上修改事件。研究的每一类事件，都有一个 MQL5 程序例程。

在本文中，我将继续开发由 CCanvas 标准库类提供强力支持的所有函数库图形对象的基准图形元素类。 我将创建绘制图元和在图形元素对象上显示文本的方法。

在本文中，我们将使用复购算法来更深入地了解交易系统的效率，并开始研究使用数学和逻辑提高交易效率的一般原则，以及在使用任意交易系统方面应用更能提高效率的非标准方法。

MetaEditor 5 具备调试功能。但是在编写 MQL5 程序时，您通常都希望不要显示个别的值，而是测试与在线工作期间出现的所有信息。如果日志文件内容庞大，所需信息快速便捷检索自动化的重要性就显而易见了。本文中，我们会研究 MQL5 程序中查找错误的方式以及记录方法。我们也会简单地记录到文件中，并了解一款方便日志查看的简单程序 - LogMon。

每位开发人员都希望能够更快地编写代码，且能够更快、更有效地编写代码并非只是少数人与生俱来的特殊能力。 这项技能是可通过学习提升的，这就是我在本文中尝试传授的内容。

在本文中，作者继续分析最简单的交易系统的实现算法，并介绍以图表方式将回溯测试中的优化结果记录到一个 html 文件中。本文对于交易新手和 EA 编写新手很有帮助。

群集指标是一系列将货币对分成独立的货币的指标。指标允许跟踪相对货币波动，确定形成新的货币趋势的潜能，接收交易信号，以及跟踪中期和长期仓位。

本文介绍创建目录、复制数据、归档、使用 Market Watch（市场报价）或常用列表中的交易品种以及错误处理等示例。实际上，所有这些元素可集中在一个以用户定义格式归档数据的脚本中。

文章介绍在MetaTrader 4中更多策略测试的特性和限定。

在本文中，我们将继续研讨在交易中运用 OLAP 技术。 我们会扩展前两篇文章中表述的功能。 这次我们将研究报价的操盘分析。 我们还将基于所汇集的历史数据，推导并检验交易策略的设想。 本文推介了基于柱线形态研究和自适应交易的智能交易系统。

我们继续研究强化学习。 在本文中，我们将与深度 Q-学习方法打交道。 DeepMind 团队曾运用这种方法创建了一个模型，在玩 Atari 电脑游戏时其表现优于人类。 我认为评估该技术来解决交易问题的可能性将会很有益处。