MQL5编程文章

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。

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。

艾伦·安德鲁斯（Alan Andrews）是现世代在交易领域最著名的“教育家”之一。 他的“草叉”几乎包含在所有现代报价分析程序当中。 但大多数交易者没机会用过此工具，甚至是其提供的一小部分。 此外，安德鲁斯最初的培训课程不仅包括对草叉的描述（尽管它仍然是主要工具），还包括其它一些有用的结构。 本文提供了对安德鲁斯在其原始课程中教授的奇妙图表分析方法的见解。 （流量焦虑用户）请当心，会有很多图像。

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。

在本文中，我将研究萤火虫算法（FA）优化方法。 致谢优化修订，该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。

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。

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。

在前一篇文章“在一张图表上的多个指标”中，我介绍了如何在一张图表上加载多个指标的概念和基本知识。 在本文中，我将提供源代码，并对其进行详解。

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。

图形价格分析系统在交易者中当之无愧地广受欢迎。 在本文中，我将讲述完整的默里（Murrey）系统，包括其著名的级别，以及其它一些评估当前价格位置，并据其做出交易决策的实用技术。

我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一，具有许多变量的平滑函数。

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。

这是初学者系列的延续。本文将介绍如何创建常量和变量、写入日期、颜色和其他有用的数据。我们将学习如何创建枚举，如一周中的天数或线条样式（实线、虚线等）。变量和表达式是编程的基础。它们肯定存在于99%以上的程序中，因此理解它们至关重要。因此，如果你是编程新手，这篇文章会对你非常有用。所需的编程知识水平：非常基础，在我上一篇文章（见开头的链接）的范围内。

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。

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。

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。

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。

这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略，并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标，通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力，但同时也突显了需要进一步优化的必要性，尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者，但在实际部署之前，需要进行彻底的测试和深入理解。

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。

在本文中，我们将研究如何建立所有优化通测的图形，以及选择最优结果的自定义准则。 我们还将看到如何利用网站上发表的文章和论坛评论，在几乎不了解 MQL5 的情况下创建所需的解决方案。

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。

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。

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。