有关 MQL5 编程和技术指标使用的文章

本文利用 CCanvas 类的图形基元应对自定义图形指标的开发。

本文研究建立高效交易的推荐制系统的思想和方法, 结合了贝叶斯定理基础之上的重要机器学习方法, 以及奇异频谱分析 (SSA) 的预测能力。

本文提供了一个例子，它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的，另外，它也包含了一个可以使用的指标，您将看到，创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。

本文详述一款由 Joe DiNapoli 开发的基于菲波纳奇等级的交易系统。文中将会解释系统蕴含的思路和主要概念, 并提供了一款简单的指标作为例子, 便于更清晰地理解。

在本文中, 我将告诉您如何把一个非常著名的策略与神经网络合并以便成功交易。这就是运用人工智能系统实现的 Thomas DeMark 次序策略。仅应用了策略的第一部分, 使用设置和交汇信号。

自 ZUP 平台的第一版本发布以来已过了十年时间, 期间它经历了多次变化和改进。结果就是, 如今我们为 MetaTrader 4 提供了一个独特的图形插件, 您可以快速、便捷地分析行情数据。本文介绍如何使用 ZUP 指标平台的图形界面。

时间序列是一种动态的系统，它会按时持续收到随机变量的值或者连续等差的数值，把市场分析从2D(二维)转换到3D(三维)，给我们提供了对于这种复杂过程和研究对象的新的视野。本文描述了提供二维数据的三维表现形式的可视化方法，

与图形模式相关的交易策略自动化需要能够在图表中搜索极值点以备进一步处理和解释，现有的工具并不能一直提供这种功能。本文中描述的方法可以在图表上找到极值点，这里讨论的工具在有趋势和平盘市场上都一样有效，取得的结果不会被所选时段很大影响，也不会只针对特定的缩放尺度。

本文讨论当绘制市场条件的统计分布直方图时利用图形存储器的可能性, 而无需指标缓冲区和数组。描述了样本直方图的细节, 并展示了 MQL5 图形对象的 "隐藏" 功能。

本文揭示 Erik L. Nayman 如何基于 "交易员小百科" 来创建 "绳索" 指标。此指标通过计算覆盖指定周期时间的牛熊数值来显示趋势方向。本文还包含指标创建和计算的原理以及例程代码。其它涉及的主题包括建立基于指标的智能交易程序, 和外部参数的优化。

自动剥头皮系统理所当然地被认为是算法交易的巅峰, 但同时它们的代码也最难编写。在本文中, 我们将介绍如何使用内置调试工具并基于接收的瞬时报价分析来构建策略, 以及可视测试。开发入场和离场规则, 往往需要经历多年的手工交易。但借助 MetaTrader 5, 您可以在真实历史数据的基础上快速测试任何策略。

本文详细描述了由 Thomas DeMark 发现的 TD 点和 TD 线。揭示了它们的实际实现。除此之外, 还展示了使用 Thomas DeMark 的概念编写三款指标, 两款智能交易程序的过程。

本文描述应用文本文件保存动态对象, 数组和其它作为智能交易程序, 指标和脚本属性的变量。这些文件为 MQL 语言的标准工具提供了便利的附加功能。

累积/派发 (A/D) 指标有一个有趣的功能 - 突破此指标图表中绘制的趋势线暗示着一定概率上会即将突破价格图表中的趋势线。本文对于那些刚开始在 MQL4 中进行编程的人来说很有帮助和趣味性。为此，我尝试用易于理解的方式呈现信息并使用最简单的代码结构。

如果图形控制面板被其他人删除或者修改了, 您的程序应该怎样做呢?在本文中, 我们将演示如何使图表上的对象摆脱"无主"状态, 把它们重新命名也不会失去控制, 以及在应用程序退出时程序化地删除对象.

本文介绍了开发捆绑程序, 即可能同时包含EA交易, 脚本程序和指标的程序集合的必要性以及通用原则.

逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场，像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则，即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链，来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。

在MetaTrader交易系统中创建自定义指标有一些特性.

本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。

我们可以在汽车和飞机, 在工业产品以及在生活中随处发现刻度表盘。它们被用在所有需要对数值控制行为进行快速响应的领域。这篇文章描述用于 MetaTrader 5 的刻度表盘程序库。

本文提出一种基于价格运动方向和速度的分析方法。我们已经将此想法用MQL4语言实现了一个EA，来研究此策略的效果。我们也将通过测试、检验和优化本文的一个例子来确定最优的参数。

本手册提供一些技巧和窍门，帮助你更好的理解和寻找满足需求的商品。本文将探讨一些不同的方法来寻找合适的产品，滤除不需要的，找到高效以及适合你的产品。

值此 MQL5 自由职业服务的第四个生日, 我们准备了一幅信息图来展示其自创生来的整体服务成果。让数据本身说话: 迄今已总计执行了超过 10000 笔订单, 价值约 $600,000, 有 3000 余客户和 300 余开发者已经在使用此服务。

算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。

本文专门研究由 Steve Nison 在其著作 "Beyond Candlesticks（超越蜡烛条）" 中建议的三线突破图表。这个图表的最大优点是它可以过滤相对以前行情的小幅价格波动。我们将要讨论图表的原理，指标代码，以及基于此交易策略的一些示例。

自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000 个任务进行了支付。并且交易员与开发者的行动正在持续增长！

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。

期货合约的生存跨度较短，它们的技术分析更复杂。对于短周期图表，技术分析是十分困难的。例如，UX-9.13 乌克兰股指期货的日线图上，有超过 100 根柱线。所以, 交易员会创建组合的长线期货合约。这篇文章解释了如何在 MetaTrader 5 客户端中拼接期货合约。

在本篇中, 我们将研究开发一款多品种指标来分析指定时间周期内的价格偏离。其核心议题已经在之前的多货币对指标编程文章中进行过讨论 "MQL5 Cookbook: 用 MQL5 开发多品种波动指标"。所以这次，我们将仅关注那些有了大幅变化的新特征和功能。如果您是多货币对指标编程的新人, 我建议您先去阅读之前的文章。

本文介绍在流数据中确定有效信号（趋势）的一种方法。应用至市场报价的小滤波（平滑）测试表明创建未在最后的柱上重绘的非滞后数字滤波器（指标）的潜力。

本文将探讨如何开发多交易品种波动指标。对于 MQL5 开发新手来说，开发多交易品种指标可能有些难度，本文将帮他们理清开发过程。开发多交易品种指标的主要问题：其它交易品种的数据与当前交易品种之间的同步；缺乏某些指标数据；以及确定既定时间表“真实”柱的起点。本文将密切关注以上所有问题。

作为一名开发人员，MQL5 标准库让您的工作变得更加容易。然而，它无法实现世界上所有开发人员的全部需求，所以，如果您觉得您需要更多的自定义程序，您可以对标准库进行进一步的扩展。本文指导您完成将 MetaQuotes 的峰谷技术指标集成至标准库。我们从 MetaQuotes 的设计理念获得启发以实现我们的目标。

在本文中，技术指标被视为数字滤波器。本文对数字滤波器的操作原理和基本特性进行了说明。同时，本文还涉及在 MetaTrader 5 终端中接收滤波器内核以及与建立一个频谱分析程序一文中提出的现成频谱分析程序集成等实用方法。本文将典型数字滤波器的脉冲和频谱特性用作示例。

本文会验证创建一种高级峰谷指标的可能性。识别节点的概念是以使用轨道线指标为基础的。我们假设可以找到一系列轨道线输入参数的一种特定组合，所有峰谷节点均可借此处于轨道线带的界限之中。因此，我们可以尝试预测新节点的坐标。

本文介绍交易理念的快速视觉检验方法。方法基于价格图表、信号指标和余额计算指标组合。我愿意分享我的交易理念探寻方法，以及用于快速检验这些理念的方法。

MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买，或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品，使用您想要的支付方法付款，然后就能激活产品。

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"。

艾略特波浪理论是最流行的市场分析方法之一。然而，这个过程非常复杂，从而导致我们使用额外的工具。自动标记器是其中一种工具。本文描述用 MQL5 语言创建艾略特波浪的自动分析程序。

长时间以来，支持向量机一直被应用于生物信息学和应用数学等领域，以评估复杂数据集以及提取可用于数据分类的有用模式。本文会研究何为支持向量机、它们的工作方式，以及为什么说它们在提取复杂模式时非常有用。之后，我们再研究如何将其应用于市场，并发挥交易建议的潜在作用。本文将提供使用支持向量机学习工具的有效示例，让读者能够试验自己的交易。

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