MQL5 开发的自动交易示例的文章

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。

在本文中，我把自己的一套交易函数以成品 EA 的形式提供给大家。 这种方法能够通过简单地添加指标和改变输入来获得多种交易策略。

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。

在本文中，我将创建一些跟踪图表对象事件的功能 — 添加/删除品种图表和图表子窗口，以及添加/删除/更改图表窗口中的指标。

在本文中，我将继续开发图表对象类。 我将添加含有可用指标列表的图表窗口对象列表。

在本文中，我将创建图表对象类（单个交易金融产品图表），并改进 MQL5 信号对象的集合类，以便在更新列表时也能为存储在集合中的每个信号对象更新其所有参数。

也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。

在本文中，我将着手开发操控市场深度的功能。 我还将创建市场深度抽象订单对象，及其衍生类。

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种，因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中，我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上，这将是一个常规列表，基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

在本文中，我将创建存储单一品种即时报价数据的列表，并在 EA 中检查其创建状态，以及检索所需数据。 每个所用品种各自的即时报价数据列表将来会构成即时报价数据集合。

在本文中，开发一个对象，其中包含一个指标的一个缓冲区的所有数据。 这些对象对于存储指标缓冲区的数据序列将是必需的。 在其的辅助下，才有可能对任何指标的缓冲区数据，以及其他类似数据进行排序和比较。

本文研究在 EA 中创建自定义指标对象。 我们稍微改进一下库类，并添加一些方法，以便从 EA 中的指标对象获取数据。

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。

在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。

这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。

本文研究基于基准抽象指标衍生对象类的创建。 这些对象所提供功能，可访问创建的指标 EA，收集和获取各种指标和价格数据的数值统计信息。 同样，创建指标对象集合，从中可以访问程序中创建的每个指标的属性和数据。