有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章

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。

交易者会非常熟悉 WebTerminal, 它允许直接从浏览器在金融市场上交易。将 WebTerminal 小部件添加到您的网站 — 这样做是绝对免费的。如果您有网站, 您可开始向经纪商引荐潜在客户 — 我们已为您准备好了一个即用型的网页版解决方案。您需要做的所有事情就是将一个 iframe 嵌入您的网站。

本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。

MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 在处理交易请求时使用不同的约定。本文讨论使用类对象来表达由服务器处理的交易的可能性, 目的是让跨平台智能交易程序可以无视交易平台版本和使用模式均可工作。

在 MQL5 标准库里存在的一些控件被证明在 MQL4 版本的跨平台智能交易程序里十分有用。本文涉及令某些 MQL5 标准库的控件与 MQL4 编译器兼容的方法。

本文详细介绍了一种可以更快捷开发跨平台 EA 的方法。其所倡导的方法是将两个版本共享的功能整合到一个单独的类, 并将不兼容的功能分割到派生类。

套接字(Sockets)… 如果没有它们，我们的IT世界还可能存在吗?时光倒转回1982年，再到现在，它们每分每秒都与我们同在，这是网络的基础，是我们所居住的 Matrix 世界的神经末梢。

本文涵盖的内容是提出了进化算法主要原则，以及它们的特点和多样性。我们将使用一个简单的EA交易作为实例来做实验，来展示如何通过优化使我们的交易系统获益，我们将探讨在软件程序中实现遗传、进化以及其它类型的优化，并且在优化交易系统的预测器集合与参数时提供示例程序。

正则表达式 (regular expression) 是通过应用特定的规则来处理文本的一种特殊语言, 也简称为 regex 或 regexp。在本文中, 我们将要展示如何利用 RegularExpressions 库的 MQL5 版本来处理交易报告, 以及使用它处理之后的优化结果。

通用智能交易系统的第六章介绍追踪止损功能的用法。本文将指导你如何使用通用规则创建一个自己的追踪止损模型，以及如何将其添加到交易引擎中来实现自动管理持仓头寸的功能。

本文包含了采用 MQL5 逐步创建用于 Telegram 的 bots 教程。对于那些期望将自己的交易机器人与移动终端同步的用户来说, 这些信息十分有用。文章里的 bots 例程可以提供交易信号, 从网站上搜索情报, 发送有关账户余额信息以及图表报价和截图至您的智能手机。

本文是对CStrategy交易引擎的进一步描述。由于交易者的广泛需要，我们向交易引擎中添加了支持挂单的相关函数。同时，最新版的MetaTrader 5现在也支持了具有对冲选项的帐户。同样的功能也添加到了CStrategy中。本文给出了使用挂单进行交易和在账户中用CStrategy类进行对冲交易的详细算法描述。

在最后一篇关于CStrategy交易引擎的系列文章中，我们将考虑多个交易算法同时运行，学习如何从XML文件加载策略，并将给出一个简单的面板，用于从可执行模块中选择EA，并管理它们的交易模式。

在本文中，我们将继续分析CStrategy交易引擎的算法。这系列文章的第三篇包含如何使用这种方法开发特定的交易策略样例的详细分析。需特别关注辅助算法— 智能交易日志系统以及使用索引方式（Close[1]，Open[0]等）访问数据。

直接从MetaTrader 5终端中进行信号运行的计算是非常有利的，因为终端提供了信号的预先选择和排序。通过这种方式，用户可以在终端中看到与他们的交易账户兼容得最好的信号。

本文是通用智能交易模型系列文章的又一篇。这一部分详细介绍了基于数据集中处理的原始事件模型，并考虑了交易引擎CStrategy基类的结构。

本文讨论了利用 HTML 标签分析的函数通过 MQL4 读取 RSS（简易信息聚合）标记的示例。 我们将尝试制作一个半成品，它可以继续转变为新闻指示器或 MQL4 语言的 RSS 阅读器。

一个供 МetaТrader 4 Expert Advisor 与外部世界进行信息交换的简单、通用而可靠的解决方案。 信息的提供商和用户可能使用不同的计算机，连接是通过全局 IP 地址实现的。

任何一个智能交易系统（EA）的开发人员，无论编程技能如何，每天都面临着同样的交易目标和算法问题的困扰，即应该如何建立一个可靠的交易系统。本文介绍CStrategy交易引擎，它可以给出这些任务的解决方案，并且向用户提供一种用于描述自定义交易思想的简便机制。

你是不是觉得需要向你的指标或者EA中添加图形面板来提升配置参数的速度和便捷性？在本文中，你将学会如何一步一步在你的MQL4/MQL5程序中实现输入参数的交互面板。

本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包，它们分别提供预测因子选择的新老方法。

MQL5 语言在不断进化, 持续地增加了用于处理数据的新特性. 正因为这些创新, 现在我们可以在不引入第三方DLL库的情况下, 只使用通常的MQL5工具就可以操作ZIP档案了. 本文专注于具体的实现, 并且提供了CZip类作为例子, 它是一个用于读取, 创建和修改ZIP档案的通用工具.

在收到的用户崩溃记录中，有25%到30%是因为执行自定义动态链接库(DLL)中的输入函数而出的错.

交易首先是对可能性的计算. 有一句谚语, 懒惰是进步的引擎, 这也揭示了指标以及交易系统被开发出来的原因. 绝大多数交易新手学习的都是"成型"的交易理论. 但是, 如果够幸运的话, 还有更多的没有被发现的市场奥秘和用于分析价格走向的工具, 例如那些还没有实现的技术指标或者数学和统计学工具包. 非常感谢比尔.威廉姆斯对市场运行理论的贡献. 虽然,也许现在休息是太早了些.

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.

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.

本文展示了如何利用市场深度 (DOM) 编程, 并介绍了 CMarketBook 类的操作原理, 它可扩展 MQL5 标准库的类, 并提供使用 DOM 的便利方法。

这篇文章讲述了通过动态链接库(DLL)来管理MetaTrader的用户界面元件, 它使用的实例是对推送通知的传输设置做出修改. 库的代码以及例子脚本在文章的附件中.

本文介绍一种基于布局和容器来创建 GUI (图形用户界面) 的替代方法, 使用一个布局管理器 — CBox 类。类 CBox class 是一个辅助控件, 在 GUI 面板里充当一个基本控件的容器。它可令图形面板设计更加简便, 并且在某些场合, 减少编写代码时间。

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。

本文阐述了如何参考价格行为以及监控支撑位和阻力位来选择合适的入场时机。详细描述了一个交易系统如何有效结合两种交易策略。相应的MQL4代码可用于实现基于这些交易理念的EA策略。

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。用通俗地语言描述可靠的对冲算法，并用简单图表和图例示意。本文专述新的 HedgeTerminal (对冲终端) 面板, 实质上是用于 MetaTrader 5 的全功能交易终端。使用 HedgeTerminal 和它提供的虚拟化交易, 仓位管理与 MetaTrader 4 的方式类似。

是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂，或是与此相反，太简单？来试试 NeuroPro。它是免费的，并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。

本文描述 MQL5 标准库扩展, 可以使用 MQL5 向导接收来自包含模块的价格, 创建 EA, 下单, 止损和止盈。这种方法不会对模块的应用数量有任何额外的限制，亦不会在联合工作中导致冲突。

本文描述开发一个在 MQL 与 MySQL 之间的接口。它讨论了现有的可行解决方案，并采用更便捷的途径来实现与数据库协同工作的链接库。本文包括功能的详尽描述，接口结构，例程，以及一些使用 MySQL 时的特性。作为软件解决方案，本文附件中包含了用于 MQL4 和 MQL5 语言的动态库，文档和脚本例程。

今天我们将学习如何将 MetaTrader 5 终端与 Twitter（推特） 链接，以便发布您的 EA 交易信号。我们将用 PHP 开发一个基于 REST web 服务的社交决策支持系统。此想法来自于自动交易的特定概念，称为电脑辅助交易。我们希望通过人工交易者的认知能力来过滤这些交易信号，否则 EA 会自动在市场上下单。

让我们现在来塑造本文第一部分介绍过的，基于 PHP 的 Twitter （推特）。我们正在组装 SDSS 的不同部分。有关客户端的系统体系结构, 我们借助 MQL5 新提供的 WebRequest() 函数, 通过 HTTP 发送交易信号。

本文的目的，是那些打算在他们的项目中使用 SQL 的开发者。它解释了 SQLite 的功能和优势。本文不需要特别的 SQLite 函数知识, 当然对 SQL 的最小理解将是有益的。