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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针对市场分析的数据库的具体应用
针对市场分析的数据库的具体应用

针对市场分析的数据库的具体应用

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。
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从头开始开发智能交易系统(第 8 部分):概念上的飞跃

从头开始开发智能交易系统(第 8 部分):概念上的飞跃

实现新功能的最简单途径是什么? 在本文中,我们将后撤一步,然后再前进两步。
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数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树

数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树

决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树,并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。
DoEasy 函数库中的图形(第七十五部分):处理基本图形元素图元和文本的方法
DoEasy 函数库中的图形(第七十五部分):处理基本图形元素图元和文本的方法

DoEasy 函数库中的图形(第七十五部分):处理基本图形元素图元和文本的方法

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。
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学习如何基于奥森姆(Awesome)振荡器设计交易系统

学习如何基于奥森姆(Awesome)振荡器设计交易系统

在我们系列的这篇新文章中,我们将学习一种也许对我们的交易有用的新技术工具。 它是奥森姆(Awesome)振荡器((AO)指标。 我们将学习如何基于该指标设计交易系统。
指标和提醒的盈利能力可视化测试
指标和提醒的盈利能力可视化测试

指标和提醒的盈利能力可视化测试

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。
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)

基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)

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。
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神经网络变得轻松(第二十七部分):深度 Q-学习(DQN)

神经网络变得轻松(第二十七部分):深度 Q-学习(DQN)

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。
已打开头寸的两步修改
已打开头寸的两步修改

已打开头寸的两步修改

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。
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神经网络实验(第 2 部分):智能神经网络优化

神经网络实验(第 2 部分):智能神经网络优化

在本文中,我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统,并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话, MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。
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价格走势模型及其主要规定(第 1 部分):概率价格域演化方程与发生的可观测随机游走

价格走势模型及其主要规定(第 1 部分):概率价格域演化方程与发生的可观测随机游走

本文研究的是概率价格域演化方程,与即将到来的价格尖峰准则。 它还揭示了图表上价格数值的本质,以及这些数值随机游走的发生机制。
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改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 1 部分):制作一个简单的对冲 EA

改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 1 部分):制作一个简单的对冲 EA

我们将创建一个简单的对冲 EA,作为我们更高级的 Grid-Hedge EA 的基础,它将是经典网格和经典对冲策略的混合体。在本文结束时,您将知晓如何创建一个简单的对冲策略,并且您还将知晓人们对于该策略是否能真正 100% 盈利的说法。
如何准备 MetaTrader 5 报价用于其他应用程序
如何准备 MetaTrader 5 报价用于其他应用程序

如何准备 MetaTrader 5 报价用于其他应用程序

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。
在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价
在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价

在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价

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。
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从头开始开发智能交易系统(第 10 部分):访问自定义指标

从头开始开发智能交易系统(第 10 部分):访问自定义指标

如何在智能交易系统中直接访问自定义指标? 一款交易 EA 仅在能够使用自定义指标的情况下才是真正有用;否则,它只是一组代码和指令而已。
三维图形 - 市场分析的专业工具
三维图形 - 市场分析的专业工具

三维图形 - 市场分析的专业工具

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。
群集指标在嘉盛市场中的实际应用
群集指标在嘉盛市场中的实际应用

群集指标在嘉盛市场中的实际应用

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。
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数据科学与机器学习(第 10 部分):岭回归

数据科学与机器学习(第 10 部分):岭回归

岭回归是一种简单的技术,可降低模型复杂度,并防止简单线性回归可能导致的过度拟合。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十三部分):基准交易类 - 基准类,有效参数验证
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十三部分):基准交易类 - 基准类,有效参数验证

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十三部分):基准交易类 - 基准类,有效参数验证

在本文中,我们继续开发交易类,实现错误交易订单参数值的监控,以及交易事件的语音。
更好的程序员(第 05 部分):如何成为更迅捷的开发人员
更好的程序员(第 05 部分):如何成为更迅捷的开发人员

更好的程序员(第 05 部分):如何成为更迅捷的开发人员

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。
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从自营公司那里吸取一些教训(第 1 部分)— 简介

从自营公司那里吸取一些教训(第 1 部分)— 简介

在这篇介绍性文章中,我将讨论从自营交易公司实施的挑战规则中吸取的一些教训。 这对于初学者和那些努力在这个交易世界中站稳脚跟的人来说尤其重要。 后续文章会介绍代码实现。
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连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复

连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复

根据本系列文章的用户和读者的评论和要求,程序已进行了修改。 本文包含一个自动优化器的新版本。 该版本实现了所需的功能,并提供了其他改进,这些是我运用该程序操作时发现的。
工作必须继续,再次讨论锯齿形调整浪
工作必须继续,再次讨论锯齿形调整浪

工作必须继续,再次讨论锯齿形调整浪

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。
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如何用 MQL5 创建自定义真实强度指数指标

如何用 MQL5 创建自定义真实强度指数指标

这是一篇关于如何创建自定义指标的新文章。 这一次,我们将与真实强度指数(TSI)共事,并基于它创建一个智能系统。
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从头开始开发智能交易系统(第 26 部分):面向未来(I)

从头开始开发智能交易系统(第 26 部分):面向未来(I)

今天,我们将把我们的订单系统提升到一个新的层次。 但在此之前,我们需要解决少量问题。 我们现有的一些问题,是与在交易日里我们想要如何工作,以及我们做什么事情相关。
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神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

在之前的文章中,我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中,我提议着眼于自适应学习方法,该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。
MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件
MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件

MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件

MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 用户最近得到了成为“信号提供方”并赚取更多收益的机会。现在,您可以利用新组件,在您的网站、博客或社交网络上展示您的成功交易了。使用组件的好处显而易见:它们会提高“信号提供方”的受欢迎程度、树立其作为成功交易者的声名,并吸引到新的“订阅者”。在其它网站上放置这些组件的所有交易者,也都享受到了上述好处。
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交易中的追踪止损

交易中的追踪止损

在本文中,我们将研究追踪止损在交易中的使用。我们将评估它的实用性和有效性以及如何使用它。追踪止损的效率很大程度上取决于价格波动和止损水平的选择。可以使用各种方法来设置止损。
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在莫斯科交易所(MOEX)里使用破位挂单的自动兑换网格交易

在莫斯科交易所(MOEX)里使用破位挂单的自动兑换网格交易

本文探讨在莫斯科交易所(MOEX)里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时,最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。
山型或冰山型图表
山型或冰山型图表

山型或冰山型图表

您如何看待往 MetaTrader 5 平台里添加新图表类型的想法? 有人说它缺少其它平台里提供的一些东西。 但事实是,MetaTrader 5 是一个非常实用的平台,因为它允许您做到在许多其它平台上无法完成(或至少不能轻松完成)的事情。
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掌握 MQL5:从入门到精通(第二部分)基本数据类型和变量的使用

掌握 MQL5:从入门到精通(第二部分)基本数据类型和变量的使用

这是初学者系列的延续。本文将介绍如何创建常量和变量、写入日期、颜色和其他有用的数据。我们将学习如何创建枚举,如一周中的天数或线条样式(实线、虚线等)。变量和表达式是编程的基础。它们肯定存在于99%以上的程序中,因此理解它们至关重要。因此,如果你是编程新手,这篇文章会对你非常有用。所需的编程知识水平:非常基础,在我上一篇文章(见开头的链接)的范围内。
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一项智能交易系统失败原因分析

一项智能交易系统失败原因分析

本文针对货币数据进行了一次分析,从而能更好地理解为什么智能交易系统在某些时段表现良好,而在其它时段表现不佳。
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从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)

从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)

我们继续实现新的订单系统。 创建这样的一个系统需要熟练地掌握 MQL5,以及了解 MetaTrader 5 平台的实际工作方式,及其提供的资源。
最新的改革
最新的改革

最新的改革

看一看您的交易终端。您能看到哪些价格展示方式?柱、烛形图和线条。我们追求的是时间和价格,但却只能由价格获利。那么,分析市场时,我们能否只关注价格呢?本文会针对点数图("圈圈叉叉")提出一种算法和脚本 - 已将各种各样的价格模式考虑在内,而其实际应用亦于提供的建议中列出。
利用 MQL5 和 MQL4 实现的选择和导航实用程序:添加"homework"选项卡并保存图形对象
利用 MQL5 和 MQL4 实现的选择和导航实用程序:添加"homework"选项卡并保存图形对象

利用 MQL5 和 MQL4 实现的选择和导航实用程序:添加"homework"选项卡并保存图形对象

在本文中,我们打算扩展先前创建的实用程序功能,添加用于选择所需品种的选项卡。 我们还将学习如何保存我们在特定品种图表上创建的图形对象,这样我们就不必再次创建它们。 此外,我们将发掘如何仅使用已操控经指定网站初步遴选的品种。
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种群优化算法:萤火虫算法(FA)

种群优化算法:萤火虫算法(FA)

在本文中,我将研究萤火虫算法(FA)优化方法。 致谢优化修订,该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。
MetaTrader 4中的测试特性和限定
MetaTrader 4中的测试特性和限定

MetaTrader 4中的测试特性和限定

文章介绍在MetaTrader 4中更多策略测试的特性和限定。
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探索创建多彩烛条的选项

探索创建多彩烛条的选项

在本文中,我将探讨创建烛条自定义指标的可能性,并指出它们的优缺点。
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直推和主动机器学习中的梯度提升

直推和主动机器学习中的梯度提升

在本文中,我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法,并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用,并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机(SVM)的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克(Vladimir Vapnik)提出的。