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MQL5编程文章

在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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测试交易货币对篮子时出现的形态。第三部分

在本文中, 我们将完成测试交易货币对篮子时可能检测到的形态。在此, 我们会跟踪货币对中每支货币彼此相对的走势形态, 并展示其测试结果。

如何降低交易者的风险

在金融市场上进行交易是与各种风险相关的,这些风险在交易系统的算法中都应当被考虑到。降低这样的风险是在交易中获利的最重要的任务。

通道突破形态

价格趋势形成的价格通道可在金融产品的图表上观察到。突破当前通道是强趋势的反转信号之一。在本文中, 我推荐一种查找此类信号的自动处理方法, 并观察通道突破形态是否可用来创建交易策略。

自动选择有 "钱途" 的信号

本文将致力于分析 MetaTrader 5 平台的交易信号, 从而能够在用户账户里自动执行交易操作。此外,文章还研究了工具的开发,它有助于从终端当中直接搜索潜在地有 "钱途" 的交易信号。

单一资产交易顺序中的风险评估. 续篇

这篇文章在之前文章部分思路上作开发,并且做进一步的探讨。它描述了收益分布和绘图中的问题,并且做了统计学上的研究。

在亚洲市场进行夜间交易: 如何保持盈利

这篇文章处理的是夜间交易的概念,以及使用 MQL5 来实现它们的交易策略。我们会进行测试并得出相应的结论。

动量弹球交易策略

在这篇文章中,我们会继续探讨根据 Linda B. Raschke 和 Laurence A. Connors 的 “华尔街智慧: 高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)”一书中描述的交易策略来书写代码,这一次我们将研究动量弹球系统(Momentum Pinball system):...

用于 MQL5 向导的 NRTR 指标和交易模块

在本文中, 我们将分析 NRTR 指标, 并基于此指标创建一个交易系统。我们将会开发一个交易信号模块, 此模块可用来创建基于 NRTR 与附加趋势确认指标相结合的策略。

测试当交易货币对篮子时出现的形态第二部分

我们继续测试形态并尝试在文章中描述的交易货币对篮子的方法。让我们探讨在实际应用中是否可能使用组合 WPR 图与移动平均交叉的形态,如果答案是可以,我们应当考虑适当的使用方法。

利用迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行交易

本文研究使用 MQL5 标准工具依据迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行实际交易的智能交易系统变种。对其性能进行了测试并得出结论。

利用解析入场点为指标的技术创建新的交易策略

本文提出了一种技术, 通过汇集一套独立的指标, 以及开发定制的入场信号, 帮助每个人创建定制的交易策略。

将入场信息解析到指标

交易者的生活中会出现不同的状况。经常地, 成功交易的历史令我们能够复现策略, 而查看亏损历史, 让我们尝试开发和改进新的策略。在这两种情况下, 我们要将交易与已知指标进行比较。本文推荐了一批拿交易与数个指标进行比较的方法。

如何通过 MetaTrader 5 进行外部数字加密货币的交易

MQL5 功能中加入了新的特性 — 可以开发自定义交易品种和图表。本文使用了这个特性来探讨通过 MetaTrader 5 交易外部数字加密货币。

利用卡尔曼 (Kalman) 滤波器预测价格方向

为了成功交易, 我们几乎总是需要指标来把主要价格走势与噪音波动剥离。在本文中, 我们考察最有前途的数字滤波器之一, 卡尔曼滤波器。本文将介绍如何绘制和使用滤波器。

运用 R-平方 评估策略余额曲线的品质

本文介绍如何构建自定义优化标准 R-平方。这一准则可用来评估一个策略的余额曲线的品质, 并选择增长最平滑和稳定的策略。这项工作讨论其构建原理, 以及用于评估属性和衡量品质的统计方法。

交易中不同类型移动平均线的比较

已经研究过 7 种移动平均线 (MA), 并已开发了与它们协同工作的交易策略。在单一交易策略中测试和比较各种移动平均线的工作已经完成了, 结果展示了所有给定移动平均线应用的可比较性能特征。

三角套利

本文讨论流行的交易方法 - 三角套利。在此我们尽可能详细地分析该主题, 研究策略的正、负两方面, 并开发即用的智能交易系统代码。

迷你行情模拟器或手动策略测试器

迷你行情模拟器是一款设计用于在终端里部分模拟操作的指标。据推测, 它可以用来测试行情分析和交易的 "手动" 策略。

交易策略中的模糊逻辑

本文研究使用模糊函数库建立基于模糊逻辑的简单交易系统示例。结合提议的模糊逻辑、遗传算法和神经网络改进的系统变体。

解读经典与隐性背离的新途径

本文研究经典背离构造方法, 并提供了另外一种解读背离的方法。基于这种新的解释方法开发了交易策略。本文中也描述了这一策略。

利用余额图进行策略优化并将结果与 "余额 + 最大锋锐比率" 标准进行比较

在本文中, 我们研究另一种基于分析余额图来优化自定义交易策略的准则。线性回归使用 ALGLIB 函数库中的函数进行计算。

跨平台智能交易系统: CExpertAdvisor 和 CExpertAdvisors 类

本文主要介绍 CExpertAdvisor 和 CExpertAdvisors 类, 它们是本系列文章中所述跨平台智能交易系统里用到的所有组件的容器。

使用 CGraphic 开发库实现一个剥头皮市场深度

在本文中,我们将会创建一个剥头皮市场深度工具的基本功能。另外,我们将基于 CGraphic 开发库开发一个订单分时图表,并且把它与订单簿整合。使用所描述的市场深度,就可以创造一个用于短线交易的强大辅助工具。

自适应行情跟踪方法的实际评估

本文所述交易系统的不同寻常之处主要是使用数学工具分析股票报价。系统应用了数字滤波和离散时间序列的频谱估值。策略的理论层面已描述过, 并曾创建了一款测试智能交易系统。

自动搜索背离和趋合

本文研究各种类型背离: 简单, 隐藏, 扩展, 三重, 四重, 收敛, 以及 A, B 和 C 种类的背离。还开发了在图表上搜索并显示的通用指标。

本文讨论如何在跨平台智能交易系统中设置自定义停止价位。它还讨论了一种紧密相关的方法, 即随着时间的推移, 定义停止位的演化。

本文讨论如何在跨平台智能交易系统中设置自定义停止价位。它还讨论了一种紧密相关的方法, 即随着时间的推移, 定义停止位的演化。

通用EA交易: CUnIndicator 和挂单的使用(第9部分)

本文讲述的是通过通用的 CUnIndicator 类来操作指标,另外,还探讨了操作挂单的新方法。请注意,从这一点开始,CStrategy 项目的结构开始发生本质改变,现在所有的文件都位于一个目录中以便用户方便使用。

图形界面 XI: 集成标准图形库 (统合构建 16)

能够创建科学图表 (CGraphic 类) 的新版本图形库已于最近发布。创建图形界面的开发中函数库在本次更新中将引入创建图表的新版本控件。不同类型数据的可视化现在更加容易了。

单一资产交易顺序中的风险评估

本文介绍在交易系统分析中使用概率论方法和数学统计。

TradeObjects: 基于 MetaTrader 图形对象的自动化交易

本文探讨基于图表线性标记创建自动交易系统的一种简单方法, 并提供了一款使用 MetaTrader 4/5 标准对象属性的现成智能交易系统, 可支持主要交易操作。

跨平台智能交易系统: 停止位

本文讨论智能交易系统中停止价位的实现, 以便在两个平台 Metatrader 4 和 Metatrader 5 之间兼容。

深度神经网络 (第 IV 部)。创建, 训练和测试神经网络模型

本文将研究 darch 软件包的新功能 (v.0.12.0)。它包含具有不同数据类型, 不同结构和训练顺序的深度神经网络训练的描述。培训结果也包括在内。

深度神经网络 (第 III 部)。样品选择和降维

本文是一系列有关深层神经网络的延续文章。在此, 我们将研究选择样本 (消除噪声), 降低输入数据的维度, 并在数据准备期间将数据集合划分为训练/验证/测试集合, 以便训练神经网络。

使用云存储服务来进行终端之间的数据交换

云技术正在变得越来越流行,现在,我们可以选择付费或者免费的存储服务,有没有可能在交易中使用它们呢?本文提出了一种技术,可以使用云存储服务来进行终端之间的数据交换。

图形界面 XI: 表格单元中的文本编辑框和组合框 (统合构建15)

在更新的函数库中, 表格控件 (CTable 类) 将补充新的选项。表格单元中的控件阵容得到扩展, 此次添加了文本编辑框和组合框。此外, 此次更新还引入了在运行时调整 MQL 应用程序窗口大小的功能。

旗形形态

本文分析了以下的K线形态: 旗形, 三角旗形, 楔形,长方形,收敛三角型,扩张三角形。除了分析它们的相同点和不同点,我们还将创建指标用于在图表上侦测这些形态,还有一个测试指标用于快速评估它们的效果。

在 MetaTrader 5 中创建和测试自定义交易品种

创建自定义交易品种拓展了开发交易系统和金融市场分析的边界,现在,交易者可以在无限的金融资产工具上绘制图表和测试交易策略了。

深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子

有关深度神经网络系列的第二篇文章研究当准备模型训练的数据期间预测因子的变换和选择。

MetaTrader 5 中的自定义前瞻优化

本文介绍使用 MQL 中实现的内置测试器和辅助函数库来准确模拟前瞻优化的方法。

深度神经网络 (第 I 部)。准备数据

本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。