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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学习如何基于标准偏差设计交易系统

学习如何基于标准偏差设计交易系统

此为我们该系列中的一篇新文章,介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中,我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。
通过"单元测试"的帮助来提高代码质量
通过"单元测试"的帮助来提高代码质量

通过"单元测试"的帮助来提高代码质量

就算是简单程序也会经常出现看似难以置信的错误。 “我怎么会编出这种东西?”是我们发现这种错误时的第一反应。 “我应该如何避免它?”则是较少会映入脑海的第二个问题。 编写完美无缺的代码是不可能的,特别是在大型项目里,但可通过技术手段及时检测出这些错误。 本文介绍如何借助通用的“单元测试”方法来提高 MQL4 代码质量。
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利用智能系统进行风险和资本管理

利用智能系统进行风险和资本管理

本文是有关您在回测报告中看不到的内容,使用自动交易软件时您应该期望什么;如果您正在使用智能系统,该如何管理您的资金;以及如果您正在使用自动化过程,如何弥补重大亏损从而坚持交易活动。
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RSI深三步交易技巧

RSI深三步交易技巧

在MetaTrader 5中展示RSI深三步交易技术。本文基于一系列新的研究,这些研究展示了一些基于RSI的交易技术,RSI是一种技术分析指标,用于衡量股票、货币或商品等证券的强度和动量。
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构建自动运行的 EA(第 11 部分):自动化(III)

构建自动运行的 EA(第 11 部分):自动化(III)

如果没有健全的安全性,自动化系统就不会成功。 但是,如果不对某些事情有很好的理解,就无法确保安全性。 在本文中,我们将探讨为什么在自动化系统中实现最大安全性是一项挑战。
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交易中的道义期望

交易中的道义期望

这篇文章是关于道义期望。 我们将看到在交易中运用它的若干示例,以及在它的帮助下可以达成的结果。
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从头开始开发智能交易系统(第 23 部分):新订单系统 (VI)

从头开始开发智能交易系统(第 23 部分):新订单系统 (VI)

我们将会令订单系统更加灵活。 在此,我们将研究代码的修改,令其更加灵活,而这也让我们能够更快地修改持仓破位价。
懒惰是进步的动力,或者如何交互性的使用图形
懒惰是进步的动力,或者如何交互性的使用图形

懒惰是进步的动力,或者如何交互性的使用图形

用于跟趋势线、斐波那契水平和手动置于图表上的图标交互作用的指标。可以让你绘制斐波那契水平的颜色区域、显示价格交叉趋势线的时刻以及管理“价格标签”对象。
将指标代码转移至 Expert Advisor 代码。指标结构
将指标代码转移至 Expert Advisor 代码。指标结构

将指标代码转移至 Expert Advisor 代码。指标结构

本文详细介绍将指标代码转移至 Expert Advisor 代码的方式,并详细介绍编写 Expert Advisor 的过程,在此过程中,不调用任何自定义指标,且整个程序代码用于计算 Expert Advisor 中的必要指标值。本文介绍了指标结构的总体方案、Expert Advisor 中指标缓冲区的模拟以及函数 IndicatorCounted() 的替代项。本文面向拥有使用 MQL4 语言进行编程的经验的读者。
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学习如何基于比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的 MFI 设计交易系统

学习如何基于比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的 MFI 设计交易系统

这是该系列中的一篇新文章,我们将学习如何根据流行的技术指标设计交易系统。 这次我们将涵盖比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的市场促进指数(BW MFI)。
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,作者将给出符合 2008 年自动交易锦标赛规则所载要求的 Expert Advisor 例子
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构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(II)

构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(II)

如果您无法控制其调度表,则自动化就意味着毫无意义。 没有工人能够一天 24 小时高效工作。 然而,许多人认为自动化系统理所当然地每天 24 小时运行。 但为 EA 设置工作时间范围总是有好处的。 在本文中,我们将研究如何正确设置这样的时间范围。
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神经网络变得轻松(第三十二部分):分布式 Q-学习

神经网络变得轻松(第三十二部分):分布式 Q-学习

我们在本系列的早期文章中领略了 Q-学习方法。 此方法均化每次操作的奖励。 2017 年出现了两篇论文,在研究奖励分配函数时展现出了极大的成功。 我们来研究运用这种技术解决我们问题的可能性。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十一部分):复合多周期、多品种标准指标

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十一部分):复合多周期、多品种标准指标

在本文中,会完成多周期、多品种标准指标对象的开发。 以 Ichimoku Kinko Hyo 标准指标为例,分析复合自定义指标的创建,该指标含有辅助绘制缓冲区,可在图表上显示数据。
DoEasy 库中的其他类(第六十九部分):图表对象集合类
DoEasy 库中的其他类(第六十九部分):图表对象集合类

DoEasy 库中的其他类(第六十九部分):图表对象集合类

在本文里,我启动图表对象集合类的开发。 该类存储图表对象及其子窗口和指标的集合列表,从而提供操控任何选定图表及其子窗口的能力,亦或同时处理多个图表列表。
在 MQL4.Community上轻松简单地公布影音图像
在 MQL4.Community上轻松简单地公布影音图像

在 MQL4.Community上轻松简单地公布影音图像

通常通过展示总是会比文字描述收益更多。我们在本文中提供一个简单的方法。通过使用CamStudio创建影音图像在上 MQL4.community 论坛公布。
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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。
MQL5.community 中的名人?
MQL5.community 中的名人?

MQL5.community 中的名人?

MQL5.com 网站能够记住你的一切!你有多少帖子受热捧,您的文章有多受欢迎,您的程序在代码库中被下载了多少次 – 这仅仅是 MQL5.com 记住的一小部分。您的成就可以在个人资料中找到,但是整体情况呢?在本文中,我将显示所有 MQL5.community 会员成就的概貌。
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十八部分):在单一子窗口里基于一个缓冲区的多周期、多品种指标
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十八部分):在单一子窗口里基于一个缓冲区的多周期、多品种指标

DoEasy 函数库中的时间序列(第四十八部分):在单一子窗口里基于一个缓冲区的多周期、多品种指标

本文研究了一个示例,该示例使用单个指标缓冲区来创建多品种、多周期标准指标,以便在指标子窗口中进行构造和操作。 我会准备库类,以便在程序主窗口中与标准指标一起操作,并有多个缓冲区来显示其数据。
将指标代码转移至 Expert Advisor 代码。Expert Advisor 和指标函数的总体结构方案
将指标代码转移至 Expert Advisor 代码。Expert Advisor 和指标函数的总体结构方案

将指标代码转移至 Expert Advisor 代码。Expert Advisor 和指标函数的总体结构方案

本文详细介绍将指标代码转移至 Expert Advisor 代码的方式,并详细介绍编写 Expert Advisor 的过程,在此过程中,不调用任何自定义指标,且整个程序代码用于计算 Expert Advisor 中的必要指标值。本文提供 Expert Advisor 更改的总体方案,以及基于自定义指标构建指标函数的想法。本文面向拥有使用 MQL4 语言进行编程的经验的读者。
MVC 设计范式及其可能的应用
MVC 设计范式及其可能的应用

MVC 设计范式及其可能的应用

本文讨论了一种流行的 MVC 范式,以及它运用在 MQL 程序中的可能性、优缺点。 这个思路是将现有代码拆分为三个独立的组件:模型、视图和控制器。
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神经网络变得轻松(第二十二部分):递归模型的无监督学习

神经网络变得轻松(第二十二部分):递归模型的无监督学习

我们继续研究无监督学习算法。 这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。
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数据科学与机器学习 — 神经网络(第 01 部分):前馈神经网络解密

数据科学与机器学习 — 神经网络(第 01 部分):前馈神经网络解密

许多人喜欢它们,但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中,我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知,解密其封闭大门背后的一切。
按记录过滤
按记录过滤

按记录过滤

本文描述了使用虚拟交易作为交易开仓过滤器不可或缺的一部分。
DoEasy 函数库中的图形(第七十四部分):由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素
DoEasy 函数库中的图形(第七十四部分):由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素

DoEasy 函数库中的图形(第七十四部分):由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素

在本文中,我将重修上一篇文章中构建的图形对象概念,并准备由标准库 CCanvas 类提供强力支持的函数库所有图形对象的基类。
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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。
MQL5 Cookbook: 处理自定义图表事件
MQL5 Cookbook: 处理自定义图表事件

MQL5 Cookbook: 处理自定义图表事件

本文研究在 MQL5 环境里设计和开发自定义图表事件的内容。一种事件分类的例程也可以在这里找到,当然,还有事件类,以及自定义事件处理器类的程序代码。
如何成为2008自动交易锦标赛的参赛者?
如何成为2008自动交易锦标赛的参赛者?

如何成为2008自动交易锦标赛的参赛者?

举办锦标赛的主要目的 - 推广自动交易并且积累自动交易的实用信息。作为锦标赛的主办方-- 我们将致力保持锦标赛的公正性并防止一切企图欺骗的行为。 为此设定了严格的锦标赛规则。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 01 部分):回归分析

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 01 部分):回归分析

今天的交易者都是一位哲学家,他几乎总是(有意识地或无意识地)寻找新的思路,尝试它们,选择修改或抛弃它们;这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间,且需要避免错误。 本系列文章将提出,MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢? 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间,而且大大减少了重复编码的错误;他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩

MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩

成功运营一年半的“MQL5 应用商店”,已成为了最大的交易策略与技术指标交易商店。全世界有 350 位开发者在此提供了大约 800 款交易应用程序。交易者为其 MetaTrader 5 终端购买和下载的交易程序,已逾 100.000。
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在 MQL5 中使用 AutoIt

在 MQL5 中使用 AutoIt

简述。 在本文中,我们将探索采用 MetraTrader 5 终端里以集成的 MQL5 编写 AutoIt 脚本。 在其中,我们将覆盖如何操纵终端的用户界面来自动完成各种任务,并介绍一个采用 AutoItX 库的类。
DoEasy 库中的其他类(第七十二部分):跟踪并记录集合中的图表对象参数
DoEasy 库中的其他类(第七十二部分):跟踪并记录集合中的图表对象参数

DoEasy 库中的其他类(第七十二部分):跟踪并记录集合中的图表对象参数

在本文中,我将完成图表对象类及其集合的操控。 我还将实现图表属性及其窗口变化的自动跟踪,以及把新参数保存到对象属性。 如此修订允许在未来实现整个图表集合的事件功能。
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神经网络变得轻松(第四十四部分):动态学习技能

神经网络变得轻松(第四十四部分):动态学习技能

在上一篇文章中,我们讲解了 DIAYN 方法,它提供了学习各种技能的算法。 获得的技能可用在各种任务。 但这些技能可能非常难以预测,而这可能令它们难以运用。 在本文中,我们要研究一种针对学习可预测技能的算法。
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从头开始开发智能交易系统(第 15 部分):访问 web 上的数据(I)

从头开始开发智能交易系统(第 15 部分):访问 web 上的数据(I)

如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据? 互联网上有很多网站,提供海量信息。 您需要知道的是,在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 01 部分):首次实验(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 01 部分):首次实验(I)

如何创建一个系统,让我们在闭市后也能研究市场,甚至模拟市场情况? 在此,我们将开始一系列新的文章,在其中我们将应对这个主题。
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构建自动运行的 EA(第 07 部分):账户类型(II)

构建自动运行的 EA(第 07 部分):账户类型(II)

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么,以便若它“偏离轨道”,交易者可以尽早将其从图表中删除,并控制事态。
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种群优化算法:猴子算法(MA)

种群优化算法:猴子算法(MA)

在本文中,我将研究猴子优化算法(MA)。 这些动物克服困难障碍,并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。
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神经网络变得轻松(第十七部分):降低维度

神经网络变得轻松(第十七部分):降低维度

在本部分中,我们将继续讨论人工智能模型。 即,我们研究无监督学习算法。 我们已经讨论了众多聚类算法之一。 在本文中,我将分享一种解决与降维相关问题的方法。
MQL5 应用商店一周岁啦
MQL5 应用商店一周岁啦

MQL5 应用商店一周岁啦

从“MQL5 应用商店”开始销售,转眼间已经一年过去了。一年来的兢兢业业勤勤恳恳,换来了一个新服务向 MetaTrader 5 平台自动交易和技术指标最大商店的华丽转身。
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神经网络变得轻松(第三十一部分):进化算法

神经网络变得轻松(第三十一部分):进化算法

在上一篇文章中,我们开始探索非梯度优化方法。 我们领略了遗传算法。 今天,我们将继续这个话题,并将研究另一类进化算法。