MQL5 开发的自动交易示例的文章

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EA 是编程的 '巅峰',并且是每一个自动交易开发者的渴望目标。请阅读本部分中的文章,创建您自己的交易机器人。通过下面介绍的步骤,您将了解到如何创建,调试和测试自动交易系统。

这些文章不仅教导 MQL5 编程,而且也演示了如何实现交易思想和技巧。您将了解如何编写跟踪止损,如何运用资金管理,如何获取指标值,等等。

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图形界面 XI: 重构函数库代码 (集成编译 14.1)
图形界面 XI: 重构函数库代码 (集成编译 14.1)

图形界面 XI: 重构函数库代码 (集成编译 14.1)

随着函数库的增长, 其代码必须重新优化以便减少其大小。本文中描述的函数库版本已变得更加面向对象。这令代码更容易学习。最新变化的详细描述将令读者能够根据自己的需求独立开发函数库。
通过有用的技术组合让您的 MQL5 客户惊叹!
通过有用的技术组合让您的 MQL5 客户惊叹!

通过有用的技术组合让您的 MQL5 客户惊叹!

得益于 MQL5 为编程人员提供的一套非常完整的函数集和面向对象 API,他们可以在 MetaTrader 环境中大展身手。然而,Web 技术如今是用途极为广泛的工具,可以在一些情形中提供帮助:当您需要完成一些非常具体的工作;希望用一些不同的东西给您的客户留下深刻印象;或仅仅是您没有足够的时间来掌握 MT5 标准库的特定部分。今天的练习引导您完成有关如何在创建令人惊叹的技术组合的同时,管理您的开发时间的实例。
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构建自动运行的 EA(第 03 部分):新函数

构建自动运行的 EA(第 03 部分):新函数

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。 在上一篇文章中,我们已启动开发一个在自动化 EA 中使用的订单系统。 然而,我们只创建了一个必要的函数。
构建新兴的社交技术, 第一部分: 发布您的 MetaTrader 5 信号
构建新兴的社交技术, 第一部分: 发布您的 MetaTrader 5 信号

构建新兴的社交技术, 第一部分: 发布您的 MetaTrader 5 信号

今天我们将学习如何将 MetaTrader 5 终端与 Twitter(推特) 链接,以便发布您的 EA 交易信号。我们将用 PHP 开发一个基于 REST web 服务的社交决策支持系统。此想法来自于自动交易的特定概念,称为电脑辅助交易。我们希望通过人工交易者的认知能力来过滤这些交易信号,否则 EA 会自动在市场上下单。
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一张图表上的多个指标(第 06 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(II)

一张图表上的多个指标(第 06 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(II)

在我的前一篇文章中,我向您展示了如何利用 MetaTrader 5 对象创建图表交易,从而将平台转变为 RAD 系统。 该系统运行良好,可以肯定的是,许多读者也许已经考虑过创建一个函数库,令其能够在拟议的系统中扩展功能。 有基于此,就有可能开发一款更直观的智能交易系统,其界面更友好、更易于使用。
图形界面 II: 分隔线和上下文菜单元件 (第二章)
图形界面 II: 分隔线和上下文菜单元件 (第二章)

图形界面 II: 分隔线和上下文菜单元件 (第二章)

在本文中, 我们将会创建分隔线元件. 它可以用作独立的界面元件, 也可以作为许多其他元件的一部分. 之后, 我们就拥有了开发上下文菜单的全部所需, 在本文中会加以详细介绍. 另外, 我们还会对类作必要的扩充, 即用于保存应用程序中图形界面所有元件的指针库.
图形界面 VII: 页面控件 (第二章)
图形界面 VII: 页面控件 (第二章)

图形界面 VII: 页面控件 (第二章)

第七部分的第一章介绍了用于创建三种表格控件的类: 文字标签型表格(CLabelsTable), 编辑框型表格(CTable) 以及绘制型表格(CCanvasTable)。在本文中(第二章)我们将讨论页面(Tabs)控件。
非广延统计分布结构化分析的本征坐标法应用
非广延统计分布结构化分析的本征坐标法应用

非广延统计分布结构化分析的本征坐标法应用

应用统计的主要问题是接受统计假设的问题。长期以来它被视为一个无法解决的问题。随着本征坐标法的出现,这种情形出现了改变。它是对信号进行结构化研究的一款优秀且强大的工具,使用现代应用统计方法,能够精准预测可能的走势。本文着重于此方法的具体运用并以 MQL5 语言编程。它还使用 Hilhorst 和 Schehr 介绍的分布作为一个例子,处理函数识别问题。
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神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。
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神经网络变得轻松(第四十五部分):训练状态探索技能

神经网络变得轻松(第四十五部分):训练状态探索技能

在没有明确奖励函数的情况下,实用的训练技能就是分层强化学习的主要挑战之一。 以前,我们已领略了解决此问题的两种算法。 但环境研究的完整性问题仍然悬而未决。 本文演示了一种不同的技能训练方式,其可取决于系统的当前状态直接使用。
MQL5 Cookbook: 在MetaTrader 5策略测试器中分析仓位属性
MQL5 Cookbook: 在MetaTrader 5策略测试器中分析仓位属性

MQL5 Cookbook: 在MetaTrader 5策略测试器中分析仓位属性

我们将会展示一个来自前一篇文章,"MQL5 Cookbook: 自定义信息面板上的仓位属性"的修改版的EA交易。我们将会解决一些问题,包括从柱中获得数据,在当前交易品种中检查新柱事件,在文件中包含标准库中的交易类,创建一个函数来搜索交易信号,还有一个执行交易操作的函数以及在OnTrade()函数中判断交易事件。
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掌握 MQL5:从入门到精通(第一部分):开始编程

掌握 MQL5:从入门到精通(第一部分):开始编程

本文是有关编程的系列文章的概述。这里假设的是读者之前从未接触过编程,因此,本系列从最基础的地方开始。编程知识水平:绝对的新手。
图形界面 VIII: 文件导航器控件 (第三章)
图形界面 VIII: 文件导航器控件 (第三章)

图形界面 VIII: 文件导航器控件 (第三章)

在系列文章第八部分前面的章节中,我们的库加入了几个类用于开发鼠标指针,日历和树形视图,本文介绍的是文件导航器控件,可以用作MQL应用程序图形界面的一部分。
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构建自动运行的 EA(第 04 部分):手工触发器(I)

构建自动运行的 EA(第 04 部分):手工触发器(I)

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。
关于策略优化的一些简单想法
关于策略优化的一些简单想法

关于策略优化的一些简单想法

即使你借助MQL5的云计算网络来进行优化工作,仍就需要消耗大量的计算机资源。本文由我对MetaTrader 5策略测试器一些简单的改进想所法组成。这些想法来自于MQL社区的相关技术文档、论坛和文章。
Trademinator 3:交易机器的崛起
Trademinator 3:交易机器的崛起

Trademinator 3:交易机器的崛起

在《Dr. Tradelove...》一文中,我们创建了一个可独立优化某预先选定交易系统的 EA 交易。而且,我们还决定创建一个不仅能够优化构成 EA 的交易系统参数、而且可以在多个交易系统中选择最优的 EA 交易。我们来看看,它会带来些什么...
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连续前行优化 (第四部分): 优化管理器(自动优化器)

连续前行优化 (第四部分): 优化管理器(自动优化器)

本文主要目的在于阐述运用我们的应用程序进行操控的机制及其能力。 因此,本文可视为有关如何运用该应用程序的指南。 它涵盖了所有可能的陷阱,以及应用程序用法的细节。
MQL5 Cookbook: 自定义信息面板上的仓位属性
MQL5 Cookbook: 自定义信息面板上的仓位属性

MQL5 Cookbook: 自定义信息面板上的仓位属性

这一次我们创建一个简单的EA交易,它可以取得当前交易品种的仓位属性并且在人工交易的时候在自定义信息面板上显示它们。信息面板将使用图形对象创建,显示的信息在每当有订单时都会刷新,这将比系列文章的前一篇 - "MQL5 Cookbook: 获取仓位属性"中提到的每次必须人工运行脚本要方便得多。
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MQL5 中的矩阵和向量

MQL5 中的矩阵和向量

运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”,可以创建非常贴合数学符号本意的代码。 运用这些方法,您可以避免创建嵌套循环,或在计算中分心记忆正确的数组索引。 因此,矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。
用 MQL5 创建“贪吃蛇”游戏
用 MQL5 创建“贪吃蛇”游戏

用 MQL5 创建“贪吃蛇”游戏

本文描述一个“贪吃蛇”游戏编程的例子。在 MQL5 中,游戏编程变为可能主要是因为事件处理功能。面向对象编程大大简化了这个过程。在本文中,您将学习事件处理功能,标准 MQL5 库类的使用例子以及定期函数调用的详细信息。
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.
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神经网络变得轻松(第四部分):循环网络

神经网络变得轻松(第四部分):循环网络

我们继续研究神经网络的世界。 在本文中,我们将研究另一种类型的神经网络,循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用,其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。
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神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中,每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。
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如何利用 MQL5 检测蜡烛形态

如何利用 MQL5 检测蜡烛形态

一篇新文章,介绍如何通过 MQL5 自动检测价格的烛条形态。
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。
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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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构建自动运行的 EA(第 06 部分):账户类型(I)

构建自动运行的 EA(第 06 部分):账户类型(I)

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。 当前状态下,我们的 EA 已能在任何状况下工作,但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。
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了解使用MQL5下单

了解使用MQL5下单

在创建任何交易系统时,我们都需要有效地处理一项任务。这项任务是下单,或者让创建的交易系统自动处理订单,因为它在任何交易系统中都至关重要。因此,您将在本文中找到您需要了解的关于这项任务的大多数主题,以有效地创建您的交易系统。
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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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从头开始开发智能交易系统(第 9 部分):概念上的飞跃  (II)

从头开始开发智能交易系统(第 9 部分):概念上的飞跃 (II)

在本文中,我们将把 Chart Trade 这个应用程序放置在浮动窗口当中。 在前一篇中,我们创建了一个基本系统,该系统支持在浮动窗口中使用模板。
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构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(I)

构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(I)

尽管创建自动 EA 并非一项非常困难的任务,但在缺乏必要知识的情况下可能会犯许多错误。 在本文中,我们将研究如何构建初级自动化,其中包括创建一个触发器来激活盈亏平衡和尾随停止价位。
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MetaTrader 5 的 WebSocket — 使用 Windows API

MetaTrader 5 的 WebSocket — 使用 Windows API

在本文中,我们将使用 WinHttp.dll 针对 MetaTrader 5 平台创建 WebSocket 客户端程序。 客户端最终将作为一个类实现,并借助 Binary.com 的 WebSocket API 进行测试。
基于预定义的风险和风险/回报比建立互动式半自动拖放“EA 交易”
基于预定义的风险和风险/回报比建立互动式半自动拖放“EA 交易”

基于预定义的风险和风险/回报比建立互动式半自动拖放“EA 交易”

部分交易人员选择自动执行所有交易,而另外一些交易人员基于多个指标的输出混合使用自动和手动交易。作为后者中的一员,我需要一个互动式工具以直接从图表动态地评估风险和回报价格水平。本文将介绍通过预定义的资产净值风险和风险/回报比实施互动式半自动“EA 交易”的方法。“EA 交易”风险、风险/回报和手数参数可于运行时期间在 EA 面板上更改。
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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。
在MetaTrader5中创建交互应用来展现RSS订阅
在MetaTrader5中创建交互应用来展现RSS订阅

在MetaTrader5中创建交互应用来展现RSS订阅

本文中我们将讨论创建一个应用来展现RSS订阅的可能性。本文将介绍如何使用MetaTrader 5的标准类库来创建交互应用。
来自专业程序员的提示(第二部分):在智能交易系统、脚本和外部程序之间存储和交换参数
来自专业程序员的提示(第二部分):在智能交易系统、脚本和外部程序之间存储和交换参数

来自专业程序员的提示(第二部分):在智能交易系统、脚本和外部程序之间存储和交换参数

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。
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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。
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构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction

构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction

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。
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构建自动运行的 EA(第 12 部分):自动化(IV)

构建自动运行的 EA(第 12 部分):自动化(IV)

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。
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在莫斯科交易所(MOEX)里使用限价订单进行自动网格交易

在莫斯科交易所(MOEX)里使用限价订单进行自动网格交易

本文研究针对 MetaTrader 5 平台开发 MQL5 智能交易系统(EA),旨在能在 MOEX 上操作。 该 EA 采用网格策略,面向 MetaTrader 5 终端,并在 MOEX 上进行交易。 EA 包括了依据止损和止盈平仓,以及在某些市场条件下取消挂单。