MQL5 编程示例的文章

本文研究一种利用自定义品种进行交易策略压力测试的方法。 为此目的，将创建一个自定义品种类。 此类用于接收源自第三方的报价数据，以及更改品种属性。 根据所完成操作的结果，我们将研究若干选项，并在这些选项下测试交易策略。

在本文中，我们将为所有函数库的对象创建一个新的基类，在其所有衍生类中加入事件功能，并基于新的基类开发用来跟踪品种集合事件的类。 我们还将修改帐户和帐户事件类，以便开发新的基本对象功能。

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。

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。

本文研究如何处理帐户事件，跟踪影响自动交易的重要帐户属性变化。 在开发帐户对象集合时，我们已在上一篇文章中实现了一些跟踪帐户事件的功能。

上篇文章中，我们在函数库中为 MQL4 定义了平仓事件，并删除了若干未使用的订单属性。 在此，我们将研究创建 Account 对象，开发帐户对象的集合，并筹备跟踪帐户事件的功能。

我们继续大型跨平台函数库的开发，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第十部分中，我们重启与 MQL4 函数库兼容性的工作，并定义了开仓和激活挂单的事件。 在本文中，我们将定义平仓事件，并剔除未使用的订单属性。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第九部分中，我们开始改进 MQL4 的库类。 在此，我们将继续改进函数库，确保其与 MQL4 的完全兼容。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第八部分中，我们实现了跟踪订单和持仓修改事件的类。 在此，我们将令其与 MQL4 完全兼容来，极大改进函数库。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第七部分中，我们加入了 StopLimit 订单激活跟踪，以及准备了其它涉及订单和持仓事件的跟踪功能。 在本文中，我们将开发用于跟踪订单和持仓修改事件的类。

市场研究和分析有多种不同的方法，主要是技术分析和基础分析。在技术分析中，交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数，包括价格、数量等。在基本面分析中，交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法，并在此基础上研究了交易策略。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化了 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第六部分中，我们训导函数在净持结算账户上工作。 在此，我们将实现跟踪 StopLimit 订单激活，并准备跟踪修改订单和持仓事件的功能。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在本系列文章的第五部分中，我们创建了交易事件类和事件集合，从中将事件发送到 Engine 函数库的基础对象和控制程序图表。 在这部分中，我们将让函数工作在净结算账户上。

本文是之前发表的“基于.NET框架和C为EA交易和指标开发图形界面”的后续部分，它引入了新的图形元素来创建图形界面。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台上的程序开发。 在第四部分中，我们测试了在帐户上跟踪交易事件。 在本文中，我们将开发交易事件类，并将它们置于事件集合当中。 从那里，它们将被发送到 Engine （引擎）库的基准对象，并控制程序图表。

在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们已拥有历史订单和成交集合，在场订单和仓位的集合，以及便捷选择和订单排序的类。 在这一部分中，我们将继续开发基础对象，并教导引擎（Engine）函数库跟踪帐户上的交易事件。

在2015年升级了 MATLAB 包之后，有必要考虑一种现代的创建 DLL 库的方法。本文利用样本预测指标，说明了在目前使用的64位平台上关联 MetaTrader 5 和 MATLAB 的特点。通过探讨连接 MATLAB 的整个过程，MQL5 开发人员将能够更快地创建具有高级计算能力的应用程序，从而避免“陷阱”。

在第一部分中，我们曾创建了一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 再者，我们实现了历史订单和成交的集合。 我们的下一步是创建一个类，用来针对订单、成交和仓位的集合进行选择和排序。 我们将实现名为引擎（Engine）的基准函数库对象，并向函数库中添加市价订单和仓位的集合。

在第一部分中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们创建了 COrder 抽象对象，它是一个基础对象，用于存储历史订单和成交的数据，以及市价订单和仓位。 现在，我们将开发在集合中存储帐户历史数据的所有必要对象。

在分析海量交易策略，订购用于 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 终端以及各种 MetaTrader 网站的应用程序开发订单时，我得出了一个结论，就是所有这些貌似多样性，大多基于相同的基本函数，动作和数值有规律地出现在不同的程序当中。 在 DoEasy 跨平台函数库中的这一成效，可以轻松快捷地开发 МetaТrader 5 和 МetaТrader 4 应用程序。

本文介绍了一种使用 Visual Studio 创建图形窗口的简单而快速的方法，并随后将其集成到专家顾问的MQL代码中。本文面向非专业读者，不需要了解C#和.NET技术。

在本文的第一部分当中，我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此，我将展示如何基于这些工具开发指标，并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充，本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。

许多研究人员对于判定价格行为没有给予足够的重视。 与此同时，还使用各种复杂方法，而这些方法通常只是“黑盒子”，例如机器学习或神经网络。 在这种情况下显现出的最严重问题就是提交何种数据来训练特定模型。

水平示意图在终端图表上并不常见，但在很多任务中仍然会用到它们，例如在开发显示特定周期的交易量或价格分布的指标时，当创建各种版本的市场深度时。 本文研究构建和管理水平示意图作为图形基元的数组。

这篇文章描述了在"一分钟OHLC"模式下实现 OpenCL 烛形形态测试器的算法。我们还将把它的速度与内建的策略测试器在快速和慢速优化模式下做比较。

本文是前一篇名为“逆转形态：测试双顶/双底形态”的后续文章。 现在我们将会看到另一个著名的逆转形态，称为头肩，比较两种形态的交易效率，并尝试将它们合并成为单一的交易系统。

交易者经常寻找趋势逆转点，因为在趋势新形成的最初阶段价格走势具有最大潜力。 因此，在技术分析中考虑了各种逆转形态。 双顶/双底是最著名和最常用的形态之一。 本文提出了程序检测形态的方法。 它还测试了形态在历史数据上的盈利能力。

使用限价订单来替代传统的止盈是论坛讨论的长期话题。 这种方法的优点是什么？如何在您的交易中实施？ 在本文中，我将向您介绍我对此主题的看法。

本文提供了一种走势延续模型的程序化定义。 主要思路是定义两个波浪 — 主浪和修正浪。 对于极值点，我应用分形以及“潜在”分形 - 尚未形成分形的极值点。

交易机器人的主要优势在于能够在远程 VPS 服务器上每天 24 小时不间断工作。 但有时候有必要干预它们的工作，而此刻可能无法直接访问服务器。 是否可以遥控管理 EA？ 本文提出了一种通过外部命令控制 EA 的选项。

MetaTrader 5 是一个多资产平台，此外，它还支持不同的仓位管理系统。这种功能为实现和创建交易思路提供了更加广泛的选择，在本文中，我们将讨论在锁仓模式下处理和计算仓位属性的方法。这篇文章包含了一个派生类，以及展示如何取得和处理锁仓仓位属性的实例 。

本文详述了基于多头力度（Bulls Power），空头力度（Bears Power）和均线指标（EMA - 指数平均）的 Elder-Ray 交易系统。 Alexander Elder 在他的著作“为生活而交易”中描述了这个系统。

在技术分析中比较几个时间序列是一种很常用的任务，需要合适的工具。在本文中，我提出开发一种用于图形化分析的工具，可以侦测两个或者多个时间序列之间的相互关联。

本文讨论基于实际交易量并使用 CopyTicks() 和 CopyTicksRange() 函数开发股票指标的算法。 还描述了开发此类指标的一些细微环节，以及它们在实时和策略测试器中的操作。

当开发交易算法时，我们经常遇到这样一个难题：如何确定趋势/盘整从哪里开始和结束?在本文中，我们尝试创建一个通用指标，在其中我们会尝试组合几种不同类型策略的信号。在 EA 交易中，我们将尝试尽可能简化取得交易信号的过程，并将给出一个把几个指标组合为一的实例。

本文研讨自定义交易历史的评估方法。 并为下载和分析历史记录编写了两个类。 第一个收集交易历史并将其表述为汇总表格。 第二个是处理统计数据: 它计算众多变量并构建图表，以便更有效地评估交易结果。

这是展示开发用于人工交易的多交易品种信号 EA 文章的第二部分，我们已经创建了图形界面，现在是时候把它与程序功能相关联了。

本文描述了如何把操作 Microsoft SQL Server 数据库的功能加到基于 MQL 语言的 EA 交易中，它使用了从一个DLL(动态链接库)中引入函数的方法。这个 DLL 是使用 Microsoft .NET 平台和 C# 语言创建的。本文中使用的方法只要做少许调整，就可以用于使用 MQL4 开发的 EA 交易中。

在这篇文章中，我们继续开发用于操作优化结果的 MQL 应用程序，这一次，我们将会展示如何在通过图形界面指定了其它标准、在优化参数之后生成最佳结果的表格。