有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

本文介绍了一个可以在 MQL5 中提高 HTTP 请求操作效率的开发库。它在另外的线程中实现 WebRequest 在非阻塞模式下的执行，并且可以用于辅助图表和EA交易，交换自定义事件以及读取共享资源。也提供了源代码。

本文描述的过程, 是开发和实现基于移动通道发送信号的类。每个信号版本均随带交易策略和测试结果。标准库的类用于创建派生类。

在本文中，我们将展示如何探索标准库的交易策略类，以及如何使用 MQL5 向导的"模式和模型"逻辑添加自定义策略和过滤器/信号。最后，您将能够使用 MetaTrader 5 标准指标轻松地添加自己的策略，且 MQL5 向导将创建简洁而强大的代码以及功能完善的"EA 交易"。

分析并通过技术实例说明怎样在MetaTrader 5平台上做交易分析而在MetaTrader 4上做交易。本文将展示如何在您的MetaTrader 5上创建简单的信号提供者，并且把它连接到多个客户端，甚至包括运行MetaTrader 4的客户端。而且您也可以发现怎样在您的真实MetaTrader 4账户中跟随自动交易锦标赛的选手。

在本文中，我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中，我们考虑了随机决策森林算法，并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA，概述了这种方法的主要优点（交易算法的开发简单和“培训”速度快）。强化学习（RL）可以很容易地融入到任何交易EA中，并加速其优化。

如今，在MetaTrader 5的实盘帐户上进行交易是否可行？如何进行此类交易？本文不仅从理论上解答这些问题，同时还提供可用的源代码，让你能够把MetaTrader 5终端上的交易复制到MetaTrader 4。本文对EA交易的开发者和练习交易者都非常有用。

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。

本文论述如何创建多维数据（OLAP - 在线分析处理）的在线分析框架，以及如何在 MQL 中实现此框架，还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。

长期以来，人们对多货币分析和多货币交易存在极大的兴趣。随着 MetaTrader 5 和 MQL5 编程语言的公开发行，实施完备的多货币体系成为可能。在本文中，针对多个交易品种，我们提出一种方法来分析和处理所有到来的价格变动。让我们将 USDx 美元指数的多货币 RSI 指标作为示例。

MetaTrader 5的EA交易可视向导提供一种高度直观的图形环境，带有一整套允许您在数分钟内完成EA交易设计的预定义交易代码块。EA交易可视向导的单击拖拽法允许您像使用铅笔和纸张一样，创建外汇交易策略与信号的可视化呈现。这些交易图表均通过Molanis的MQL5代码生成器自动进行分析，并将其转换为即用型EA交易。而互动式图形环境则会简化设计过程，且无需编写MQL5代码。

本文描述了一种新的方法来进行仓位对冲, 并在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 的用户之间就此事的争辩划清界线。这是: "在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲" 第一部分的延续。在第二部分里, 我们讨论自定义 EA 与 HedgeTerminalAPI 的集成, 其作为特别的可视化程序库, 设计用于在一个舒适的软件环境里作为工具进行便利的双向交易仓位管理。

在 2011 年年初，我们发布了 MQL5 向导的第一个版本。这一新的应用程序为自动生成交易机器人提供了简单方便的工具。任何 MetaTrader 5 用户都能创建自定义的EA 交易，他们甚至无需知道如何以 MQL5 编程。

本文探讨了在分离在不同市场条件下的优化方法,分离优化意味着分别为上涨趋势和下跌趋势分别定义交易系统的最佳参数. 为了减少错误信号的影响，提高盈利能力，系统变得灵活，这意味着它们有一些特定的设置或输入数据，这是合理的，因为市场行为不断变化。

本文介绍 MQL5 Wizard 升级版的新功能。修改后的信号架构允许基于各种市场情形的组合创建交易机器人。本文所载的例子说明了交互式创建一个 EA 交易程序的过程。

在本文中，我们将研究显示文本的消息类。 目前，我们有众多的不同消息。 是时候重新编排它们的存储、俄/英语言翻译成其他语言、以及显示消息的方法。 此外，最好引入便利的方法来向函数库中添加新语言，并在它们之间快速切换。

本文采用图形界面实现 MQL 应用程序来扩展可视化的优化过程。 图形界面采用 EasyAndFast 函数库的最新版本。 许多用户可能会问为什么他们在 MQL 应用程序中需要图形界面。 本文为交易者展示了众多实用情况之一。

使用虚拟交易，你可以创建一个自适应的 Expert Advisor，在真实市场上打开和关闭交易。 将多个策略组合到一个 Expert Advisor 内！ 你的多系统 Expert Advisor 会根据虚拟交易的获利能力，自动选择进行真实市场交易的最佳策略。 这种方法可以降低亏损并增加你在市场上操作的获利能力。 进行实验并跟其他人分享你的结果吧！ 我想，很多人会对你的策略组合感兴趣。

本文介绍针对交易系统开发的多元回归分析的运用方法。它说明策略搜索自动化的回归分析的运用。生成了一个回归等式，并作为一个例子集成在一个不需要精通编程的 EA 中。

有众多策略可依据任何规则过滤生成的信号，甚至可采用本文自身所讨论的移动平均值。 因此，本文的目的是与大家分享一些移动平均线策略，以及如何设计一款算法交易系统。

这是专门讨论逆转交易策略系列文章的最后一篇。 在此我们将尝试解决导致之前文章中测试结果不稳定的问题。 我们还将开发和测试可在任何市场中运用的逆转策略手动交易算法。

本文展示并展望了使用MQL4在外汇交易市场上做出更加高效的工作.

在接下来的系列文章中，我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发，以及如何将这些情况系统化，用逻辑描述它们，并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始，这个算法将逐渐获得理论，并发展成一个非常复杂的项目。

MQL5 向导的交易策略生成器极大简化了交易理念的检验过程。本文介绍了如何创建自定义风险和资金管理模块以及如何在 MQL5 向导中启用该模块。我们将使用一个资金管理算法作为示例，在该算法中交易量规模取决于上一笔交易的结果。本文还将介绍为 MQL5 向导创建的类的说明的结构和格式。

可以将此类库添加到 MetaTrader 5 EA 交易程序，从而能够通过一种与 MetaTrader 4 非常类似的以订单为中心的方法编写程序（与基于仓位的 MetaTrader 5 相比较）。它通过在 MetaTrader 5 客户端跟踪虚拟订单，同时为每个仓位维护一个保护性经纪人止损，从而提供灾难防护来实现这一目的。

文章解决的问题：当一定数量的智能交易在MТ 4客户端运行时，如何很好的安排交易之间的停顿。 在终端和MQL 4程序中用户需要的基本技能。

如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数，就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测，它应该确定知道。

找到交易系统的规则，再于“EA 交易”中进行编程，任务就完成一半了。随着交易结果的累积，您需要通过某种方式纠正“EA 交易”的操作。本文讲述一种方法，通过创建平衡曲线斜率的测量反馈，改善“EA 交易”的性能。

本文概述终端创建和运用自定义品种的能力，提供了使用自定义品种模拟交易历史、趋势和各种图表形态的选项。

本文描述了在MQL4编程中技术指标的使用.

文章展示在一个МТ 4客户端上几个智能交易的自由交易冲突。对于在MQL 4 终端和程序的新手有一定的帮助。

本文描述了一种通用的基于CSS选择器的HTML文档数据分析和转换方法。交易报告、测试报告、您最喜欢的经济日历、公共信号、账户监控和其他在线报价源将直接从MQL获得。

今天的文章为中级 MQL5 编程人员讲解如何通过轻松实施所谓的幂的技术从他们的线性交易系统（固定手数）中获利更多。这是因为结果资产净值曲线呈抛物线形式，以几何级数或指数增长。具体而言，我们将实施一个由 Ralph Vince 开发的固定分数仓位大小的实际 MQL5 变体。

这次，我们将要创建一款多币种 EA，交易算法基于限价订单 Buy Stop（高买） 和 Sell Stop（低卖）。本文讨论下列事项：在规定时间范围内进行交易，布置/修改/删除限价订单，检查最后一个持仓是否在止盈或止损位置平仓，以及在成交历史中控制每个品种。

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。