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。
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。
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。
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。
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。
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台的群组交易
什么是群组交易?这是一种交易者与投资者互惠互利的合作,成功的交易者凭此实现对于交易的监控,而潜在投资者亦借此机会,监控其表现并复制那些看起来较具前景的交易。
使用TesterWithdrawal() 函数模拟利润提取
本文讲述的是用于交易系统风险评估的TesterWithDrawal()函数的用法,即运行期间提取一部分资产。此外,还会讲到此函数对于策略测试程序中资产净值减少的计算算法的作用。在优化您的EA交易的时候,就会用到此函数。
创建多交易品种、多周期指标
在本文中,我们将研究创建多交易品种、多周期指标的原则。我们还将了解如何从 EA 交易和其他指标中获取此类指标的数据。我们将探讨在 EA 交易和指标中使用多指标的主要功能,并将了解如何通过自定义指标缓冲区绘制它们。
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。
学习如何基于 OBV 设计交易系统
这是一篇新文章,将针对初学者继续我们的系列,介绍如何基于一些流行指标设计交易系统。 我们将学习一个新的指标,即能量潮(OBV),我们将学习如何使用并基于它来设计交易系统。
计算数学表达式(第二部分)。 普拉特和分流场解析器
在本文中,我们基于运算符优先级的解析器,研究数学表达式解析和评估的原理。 我们将实现普拉特(Pratt)和分流场解析器,字节代码的生成和代码计算,查看如何在表达式中将指标用作函数,以及如何基于这些指标在智能交易系统中设置交易信号。
MQL5 简介(第 1 部分):算法交易新手指南
通过我们的 MQL5 编程新手指南,进入算法交易的迷人领域。在揭开自动化交易世界的神秘面纱之际,让我们探索支持MetaTrader 5 的语言 MQL5 的精髓。从了解基础知识到迈出编码的第一步,本文是您即使没有编程背景也能释放算法交易潜力的关键。加入我们的旅程,在令人兴奋的 MQL5 世界里,体验简单与复杂的结合吧。
DoEasy 函数库中的图形(第七十五部分):处理基本图形元素图元和文本的方法
在本文中,我将继续开发由 CCanvas 标准库类提供强力支持的所有函数库图形对象的基准图形元素类。 我将创建绘制图元和在图形元素对象上显示文本的方法。
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)。
神经网络变得轻松(第八部分):关注机制
在之前的文章中,我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中,我建议研究关注机制,它的出现为开发语言模型提供了动力。
神经网络变得轻松(第二十七部分):深度 Q-学习(DQN)
我们继续研究强化学习。 在本文中,我们将与深度 Q-学习方法打交道。 DeepMind 团队曾运用这种方法创建了一个模型,在玩 Atari 电脑游戏时其表现优于人类。 我认为评估该技术来解决交易问题的可能性将会很有益处。
MQL5集成:Python
Python是一种广为人知且流行的语言,具有许多功能,尤其是在金融、数据科学、人工智能和机器学习领域。Python也是一种强大的工具,可以在交易中发挥作用。MQL5允许我们将这种强大的语言作为集成工具,以高效地实现我们的目标。在本文中,我们将在了解一些Python的基本信息后,分享如何在MQL5中使用Python作为集成工具。
学习如何基于奥森姆(Awesome)振荡器设计交易系统
在我们系列的这篇新文章中,我们将学习一种也许对我们的交易有用的新技术工具。 它是奥森姆(Awesome)振荡器((AO)指标。 我们将学习如何基于该指标设计交易系统。
在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价
在本文中,我们将继续研讨在交易中运用 OLAP 技术。 我们会扩展前两篇文章中表述的功能。 这次我们将研究报价的操盘分析。 我们还将基于所汇集的历史数据,推导并检验交易策略的设想。 本文推介了基于柱线形态研究和自适应交易的智能交易系统。
数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树
决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树,并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。
神经网络实验(第 2 部分):智能神经网络优化
在本文中,我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统,并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话, MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。
开发多币种 EA 交易(第 1 部分):多种交易策略的协作
交易策略是多种多样的,因此,或许可以采用几种策略并行运作,以分散风险,提高交易结果的稳定性。但是,如果每个策略都作为单独的 EA 交易来实现,那么在一个交易账户上管理它们的工作就会变得更加困难。为了解决这个问题,在一个 EA 中实现不同交易策略的操作是合理的。
从头开始开发智能交易系统(第 26 部分):面向未来(I)
今天,我们将把我们的订单系统提升到一个新的层次。 但在此之前,我们需要解决少量问题。 我们现有的一些问题,是与在交易日里我们想要如何工作,以及我们做什么事情相关。
神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法
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。
从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)
我们继续实现新的订单系统。 创建这样的一个系统需要熟练地掌握 MQL5,以及了解 MetaTrader 5 平台的实际工作方式,及其提供的资源。
如何选择智能系统:拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则
本文尝试回答这个问题:我们如何选择正确的智能系统? 哪些最适合我们的投资组合,我们如何过滤市场上提供的庞大交易机器人列表? 本文将介绍二十条明确而强大的准则来拒绝一款智能系统。 每条提出的准则都将得到很好的解释,从而帮助您做出更持久的决定,并为您建立一个更有前途的智能系统集合,从而赚取利润。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR
本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。