有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

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创建用于 MetaTrader 平台的 EA,执行各种开发者已经实现的功能。交易机器人可以每天 24 小时跟踪金融产品,复制交易,创建和发送报告,分析新闻,甚至提供特定的自定义图形界面。

这些文章描述了编程技术,进行数据处理的数学思想,创建和订购交易机器人的技巧。

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交易中的追踪止损

交易中的追踪止损

在本文中,我们将研究追踪止损在交易中的使用。我们将评估它的实用性和有效性以及如何使用它。追踪止损的效率很大程度上取决于价格波动和止损水平的选择。可以使用各种方法来设置止损。
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在莫斯科交易所(MOEX)里使用破位挂单的自动兑换网格交易

在莫斯科交易所(MOEX)里使用破位挂单的自动兑换网格交易

本文探讨在莫斯科交易所(MOEX)里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时,最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。
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如何用 MQL5 创建自定义真实强度指数指标

如何用 MQL5 创建自定义真实强度指数指标

这是一篇关于如何创建自定义指标的新文章。 这一次,我们将与真实强度指数(TSI)共事,并基于它创建一个智能系统。
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数据科学与机器学习 — 神经网络(第 01 部分):前馈神经网络解密

数据科学与机器学习 — 神经网络(第 01 部分):前馈神经网络解密

许多人喜欢它们,但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中,我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知,解密其封闭大门背后的一切。
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神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

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。
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从头开始开发智能交易系统(第 26 部分):面向未来(I)

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。
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一项智能交易系统失败原因分析

一项智能交易系统失败原因分析

本文针对货币数据进行了一次分析,从而能更好地理解为什么智能交易系统在某些时段表现良好,而在其它时段表现不佳。
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学习如何基于建仓/派发(AD)设计交易系统

学习如何基于建仓/派发(AD)设计交易系统

欢迎阅读本系列的新文章,了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中,我们将学习一种新的技术指标,称为建仓/派发指标,并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。
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从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)

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。
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如何选择智能系统:拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则

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。
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交易中的混沌理论(第一部分):简介、在金融市场中的应用和李亚普诺夫指数

交易中的混沌理论(第一部分):简介、在金融市场中的应用和李亚普诺夫指数

混沌理论可以应用于金融市场吗?在这篇文章中,我们将探讨传统混沌理论和混沌系统与比尔·威廉姆斯提出的概念有何不同。
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模式搜索的暴力方法

模式搜索的暴力方法

在本文中,我们将搜索市场模式,根据确定的模式创建 EA 交易,并检查这些模式,如果它们保持有效的话,保持有效的时间有多少。
MetaTrader市场概述(图表)
MetaTrader市场概述(图表)

MetaTrader市场概述(图表)

几周前我们发布了自由职业者服务的信息图表。我们也承诺将透露一些市场统计数据。现在,我们邀请您来检验我们已经收集的数据。
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神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

在上一篇文章中,我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样,它也有其优点和缺点。 在其原始实现中,自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 05 部分):马尔可夫(Markov)链

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 05 部分):马尔可夫(Markov)链

马尔可夫(Markov)链是一个强大的数学工具,能够针对包括金融在内的各个领域的时间序列数据进行建模和预测。 在金融时间序列建模和预测中,马尔可夫链通常用于模拟金融资产随时间的演变,例如股票价格或汇率。 马尔可夫链模型的主要优点之一是其简单性和易用性。
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使用 Python 和 MetaTrader5 python 软件包及 ONNX 模型文件进行深度学习预测和排序

使用 Python 和 MetaTrader5 python 软件包及 ONNX 模型文件进行深度学习预测和排序

本项目涉及在金融市场中使用 Python 进行基于深度学习的预测。我们将探索使用平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和R平方(R2)等关键指标测试模型性能的复杂性,并学习如何将所有内容打包到可执行文件中。我们还将制作一个 ONNX 模型文件以及它的 EA。
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学习如何基于 MFI 设计交易系统

学习如何基于 MFI 设计交易系统

这篇新文章出自我们的系列文章,是有关基于最流行的技术指标设计交易系统,它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数(MFI)。 我们将详细学习它,利用 MQL5 开发一个简单的交易系统,并在 MetaTrader 5 中执行它。
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MetaTrader 中的多机器人:从单图表中启动多个机器人

MetaTrader 中的多机器人:从单图表中启动多个机器人

在本文中,我将研究一个简单的模板,用来创建通用的 MetaTrader 机器人,该机器人可以在多个图表上使用,同时仅附加到一个图表,无需在每个单独的图表上为每个机器人实例进行配置。
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从头开始开发智能交易系统(第 18 部分):新订单系统 (I)

从头开始开发智能交易系统(第 18 部分):新订单系统 (I)

这是新订单系统的第一部分。 自从我们在文章中开始打造这个 EA 以来,它已经历了各种变化和改进,同时保持了相同的图表订单系统模型。
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从头开始开发智能交易系统(第 25 部分):提供系统健壮性(II)

从头开始开发智能交易系统(第 25 部分):提供系统健壮性(II)

在本文中,我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此,请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠,我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。
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一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)

一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)

有很多人不知道如何编程,但他们很有创造力,亦有杰出的想法。 然而,由于缺乏编程知识,他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易,就如同它是一个 IDE。
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使用MQL5轻松创建图形面板

使用MQL5轻松创建图形面板

在这篇文章中,我们将为任何需要创建交易中最有价值和最有用的工具之一的人提供一个简单易行的指南,即简化和轻松执行交易任务的图形面板,这有助于节省时间,并在不受任何干扰的情况下更多地关注您的交易过程本身。
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神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块

神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块

我们继续研究强化学习算法。 到目前为止,我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策,从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而,这种方式人为因素相当大。 在实践中,动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中,我们将领略一种模型训练算法,该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。
信息的存储和阅览
信息的存储和阅览

信息的存储和阅览

本文介绍了信息存储和阅览的方便而高效的方法. 在这里探讨了终端标准记录文件和Comment()函数的替代方案.
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模式搜索的暴力算法(第三部分):新视野

模式搜索的暴力算法(第三部分):新视野

本文延续了暴力算法的主题,并在程序算法中引入了市场分析的新机会,从而加快了分析速度,提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。
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神经网络实验(第 6 部分):自给自足的价格预测工具 — 感知器

神经网络实验(第 6 部分):自给自足的价格预测工具 — 感知器

本文提供了一个的示例,运用感知器作为自给自足的价格预测工具,展示其一般概念和最简单的已制备智能系统,然后是其优化结果。
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配对交易

配对交易

在这篇文章中,我们将探讨配对交易(pair trading),即它的原理是什么,以及它的实际应用是否有前景。我们还将尝试创建一个配对交易策略。
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用于时间序列挖掘的数据标签(第 5 部分):使用 Socket 在 EA 中进行应用和测试

用于时间序列挖掘的数据标签(第 5 部分):使用 Socket 在 EA 中进行应用和测试

本系列文章介绍了几种时间序列标注方法,可以创建符合大多数人工智能模型的数据,根据需求有针对性地进行数据标注,可以使训练出来的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
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神经网络变得轻松(第二十部分):自动编码器

神经网络变得轻松(第二十部分):自动编码器

我们继续研究无监督学习算法。 一些读者可能对最近发表的与神经网络主题的相关性有疑问。 在这篇新文章中,我们回到了对神经网络的研究。
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学习如何基于标准偏差设计交易系统

学习如何基于标准偏差设计交易系统

此为我们该系列中的一篇新文章,介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中,我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。
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神经网络变得轻松(第三十二部分):分布式 Q-学习

神经网络变得轻松(第三十二部分):分布式 Q-学习

我们在本系列的早期文章中领略了 Q-学习方法。 此方法均化每次操作的奖励。 2017 年出现了两篇论文,在研究奖励分配函数时展现出了极大的成功。 我们来研究运用这种技术解决我们问题的可能性。
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从头开始开发智能交易系统(第 28 部分):面向未来((III)

从头开始开发智能交易系统(第 28 部分):面向未来((III)

我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成,但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统,可令相同的票据系统更快、更高效。
DoEasy 库中的其他类(第六十八部分):图表窗口对象类和图表窗口中的指标对象类
DoEasy 库中的其他类(第六十八部分):图表窗口对象类和图表窗口中的指标对象类

DoEasy 库中的其他类(第六十八部分):图表窗口对象类和图表窗口中的指标对象类

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。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 06 部分):傅里叶(Fourier)变换

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 06 部分):傅里叶(Fourier)变换

约瑟夫·傅里叶(Joseph Fourier)引入的傅里叶变换是将复杂的数据波分解构为简单分量波的一种方法。 此功能对交易者来说可能更机敏,本文将对此进行关注。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

加入我们的《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》系列的第 III 部分,我们将探索将交互式 GUI 集成到 MQL5 中的可移动交易仪表板之中。本文建立在第 I 部分和第 II 部分的基础上,指导读者将静态交易仪表板转换为动态、可移动的。
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使用优化算法即时配置 EA 参数

使用优化算法即时配置 EA 参数

文章讨论了使用优化算法即时查找最佳 EA 参数,以及交易操作和 EA 逻辑虚拟化的实际问题。这篇文章可作为在 EA 中实现优化算法的指导。
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开发多币种 EA 交易(第 3 部分):架构修改

开发多币种 EA 交易(第 3 部分):架构修改

我们在开发多币种 EA 方面已经取得了一些进展,该 EA 有几个并行工作的策略。考虑到所积累的经验,让我们回顾一下我们解决方案的架构,并尝试在我们走得太远之前对其进行改进吧。
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构建自动运行的 EA(第 14 部分):自动化(VI)

构建自动运行的 EA(第 14 部分):自动化(VI)

在本文中,我们将把本系列中的所有知识付诸实践。 我们最终将建立一个 100% 自动化和功能性的系统。 但在此之前,我们仍然需要学习最后一个细节。
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使用Python和MQL5进行交易策略的自动参数优化

使用Python和MQL5进行交易策略的自动参数优化

有多种用于交易策略和参数自我优化的算法。这些算法基于历史和当前市场数据自动改进交易策略。在本文中,我们将通过Python和MQL5的示例来探讨其中一种算法。
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MQL5 简介(第 8 部分):初学者构建 EA 交易系统指南(二)

MQL5 简介(第 8 部分):初学者构建 EA 交易系统指南(二)

本文解决了MQL5论坛中常见的初学者问题,并演示了实用的解决方案。学习执行基本任务,如买卖、获取烛形价格以及管理自动交易方面,如交易限额、交易期限和盈亏阈值。获取分步指导,以增强您对 MQL5 中这些概念的理解和实现。