MQL5编程文章

您想试试不用浪费时间来编程的交易策略吗？利用 MQL5 向导，您只需要选择交易信号的类型，添加追踪仓位和资金管理模块，您的工作就完成了！创建自己的模块实现，或是通过“任务”服务订购 - 再将您的新模块合并到现有模块。

MQL5.community 应用商店为 EA 交易开发人员提供了一个由成千上万潜在客户构成的、已经成型的市场。这里是销售交易机器人和技术指标的最佳去处！

在本文中, 我们开发并测试若干种基于 Donchian 通道和各种指标滤波器的策略。我们还对其操作进行了比较分析。

本文基于拉尔夫·文斯 (Ralph Vince) 的 "资金管理中的数学"。 它所提供的经验和参数方法描述, 可用于查询交易手数的最优规模。 本文还介绍了基于这些方法实现 MQL5 向导的交易模块。

在这篇文章中，我们将会学习反向马丁格尔技术，并且将会了解是否值得使用它，以及它是否有助于提高您的交易策略。我们将会创建一个 EA 交易来在历史数据上运行， 检查哪个指标是最适合于反向交易技术的 。我们还将验证是否可以不使用任何指标，以独立的交易系统来使用它。另外，我们还将验证反向交易是否可以把一个亏损系统转变为盈利的系统。

本文阐述的是，在编写"EA 交易"的过程中，如何使用 MQL5 标准库交易类的主要功能，实现更改仓位与平仓、挂单的下达与删除，以及交易进行之前的预付款验证。我们还会演示可以如何使用交易类来获取订单与交易详情。

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。

在本文中，我们介绍下个版本的简单快速开发库(版本 3)，它修改了一些缺陷，并且加入了新的功能，文章中有更加详细的内容。

模糊逻辑扩展了我们的数理逻辑和集合论的界限。本文揭示了模糊逻辑的基本原理, 同时描述使用马丹尼型和关野型的两种推理系统。提供的例程将描述如何使用 MQL5 版本的模糊库来实现这两种类型的系统。

本文旨在让读者熟悉用于时间序列短期预测的指数平滑模型，此外还会探讨预测结果优化与评估相关的各种问题，并提供若干脚本与指标示例。当您首次接触基于指数平滑模型的预测原则时，阅读本文定会有所收益。

MQL5 自由职业者是一项在线服务，开发人员可以通过这项服务为交易员客户创建交易应用程序而获得收入。该服务自 2010 年起成功运营，迄今已完成超过 10 万个项目，总价值达 700 万美元。我们可以看到，这里涉及到大量资金。

本文旨在创建最简单的交易策略，实施"要么赢走全部，要么输个精光"的游戏原则。我们不想创建一个能盈利的 EA 交易- 目标是通过最大可能概率让初始存款增加几倍。在不知道任何技术分析或不使用任何指标的情况下是否有可能在 ForEx 市场中赢走全部或输个精光？

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。

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): 我们会描述创建两个指标，交易机器人和一个其中的信号模块。

本文讲述的是利用 MQL5 向导和 Hlaiman EA 生成器自动创建神经网络 EA 的一种方法。向您展示如何轻松开始神经网络的使用，且无需学习整体的理论知识，也不必编写自己的代码。

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。

ZUP 指标允许搜索多个已知形态，其参数已经设置。 这些参数可以根据您的要求进行编辑。 您还可以使用 ZUP 图形界面创建新形态并将其参数保存到文件中。 之后，您可以快速检查这些新形态是否可以在图表中找到。

把指标代码移动到 EA 交易中可能有多种原因，怎样评估这种方法的优缺点呢?本文描述了在 EA 交易中实现指标代码，还进行了几个实验来评估 EA 交易运行的速度。

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。

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。

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。

我们继续构建融合。 这次，之前创建的融合袋将辅以可训练的合并器 — 深度神经网络。 一个神经网络在修剪后合并了 7 个最佳融合输出。 第二个将融合的所有 500 个输出作为输入，修剪并合并它们。 神经网络将使用 Python 的 keras/TensorFlow 软件包构建。 该软件包的功能也会简要介绍。 还会进行测试并比较装型融合和堆叠融合的分类品质。

本篇举例描述一个用 MQL5 实现的 Renko 制图指标。这个指标的修改，将它从经典图表中区分开来。它在指标窗口或主窗口两者中都可以构建。此外，此处还有 ZigZag 指标。您可以找到一些图表实现的例子。

在本文中，我们将尝试开发尽可能最好的基于网格的 EA 交易。像往常一样，这将是一个跨平台的EA，能够与 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5一起工作。第一个 EA 已经足够好了，只是它在很长一段时间内不能盈利。第二个EA在几年之内可能有效,不幸的是，在最大回撤低于50%的条件下, 它每年无法产生超过50%的利润。

在本文中，笔者将讨论利用亲自开发的遗传算法进行的进化计算。笔者将通过示例说明算法的功能，并为算法的使用提供实用性的建议。

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，

本文是另外一系列图形界面开发相关文章的开端。当前，还没有能够在MQL应用中快速而便捷的创建高质量图形界面的独立代码库。我所说图形界面是指我们熟悉的操作系统中的图形界面。

订阅者经常通过分析信号在提供者账户里的总增长来搜索适当的信号, 这不是个坏主意。然而, 分析特定交易策略的潜在风险也很重要。在本文中, 我们将展示一种基于其绩效值来评估交易信号的简单有效方法。

使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一， 它略微弱于梯度 boosting，这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统，它会根据与市场的交互经验来做出决策。

大多数情况下, 开发交易系统的第一步是创建技术指标, 以便识别有价值的市场行为形态。 专业开发的指标可以从自由职业服务板块订购。 从本文中, 您将学习如何创建一份适当的需求规范, 这将有助于您更快地获得所需的指标。

有句俗话说的好：从来不犯错误的人将一事无成。这一点应该无法反驳，除非你认为闲着什么都不做也是一种错误。但是俗话说吃一堑长一智，你可以通过分析过去的错误（包括你自己的和他人的）来减少你将来可能会犯的错误。让我们来试着看看我们工作中可能会遇到的一些情景吧，这里所说的工作指的是站内的“工作”服务项目。

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。

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。

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。

在本文中，我们将学习如何创建在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 中都能工作的 EA 交易。为此，我们将开发一个 EA 构建的订单网格,网格是指将多个限价订单置于当前价格之上，同时将相同数量的限价订单置于当前价格之下的 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。

随机游走和实际的市场数据看起来非常类似，但是它有一些重要的特征。在本文中，我们将通过用掷硬币游戏进行模拟，讨论随机游走的特性。为了研究数据的特性，开发了趋势指标。

初版文章依然具有其相关性，因此如果您对此主题感兴趣，请务必阅读第一篇文章。 从初版起已经过了很久时间，而当前的 Visual Studio 2017 具有全新的界面。 MetaTrader 5 平台也拥有了诸多新功能。 本文提供了开发 DLL 项目各个阶段的描述，以及如何设置 DLL 并与 MetaTrader 5 工具进行交互。