MQL5 编程示例的文章

在本文中，我们将尝试理解为什么像 MQL5 这样的编程语言有结构，为什么在某些情况下，结构是在函数和过程之间传递值的理想方式，而在其他情况下，它们可能不是最好的方式。

今天，我们将开始以更简单、更实用、更舒适的方式研究结构。结构是编程的基础之一，无论它们是否结构化。我知道很多人认为结构只是数据的集合，但我向你保证，它们不仅仅是结构。接下来，我们将以最富启发性的方式开始探索这个全新的宇宙。

作为价格行为分析工具包开发系列的一部分，相关性路径探索器为理解货币对动态提供了一种全新方法。该工具可自动收集和分析数据，深入分析诸如欧元兑美元（EUR/USD）和英镑兑美元（GBP/USD）等货币对之间的相互作用。借助其实用、实时的信息，增强你的交易策略，助您更有效地管理风险并发现机会。

套接字，你知道它们在 MetaTrader 5 中的用途或使用方法吗？如果答案是否定的，那么让我们从研究它们开始。在今天的文章中，我们将介绍一些基础知识。由于有几种方法可以做同样的事情，而且我们总是对结果感兴趣，我想证明确实有一种简单的方法可以将数据从 MetaTrader 5 传输到其他程序，如 Excel。然而，主要目的不是将数据从 MetaTrader 5 传输到 Excel，而是相反，即将数据从 Excel 或任何其他程序传输到 MetaTrader 5。

本文将探讨并实现一种方法：利用单一数据集同时作为训练集和验证集，来评估模型质量。

在本文中，我们将开始创建 C_Orders 类，以便能够向交易服务器发送订单。我们将循序渐进地进行，目标是通过消息系统详细说明这一过程的具体实现方式。

在本文中，我们将分享如何利用MQL5编程来精准定位市场关键价位——区分价格水平中的弱势与强势区域。我们将完整开发一个可用的支撑与阻力强度指标（SRSI）。

ROC 曲线是用于评估分类器性能的图形工具。尽管 ROC 图形相对简单，但在实践中使用它们时，仍存在一些常见的误解和误区。本文旨在为那些希望理解分类器性能评估的交易者提供一份关于 ROC 图形的入门介绍。

在本文中，我们将探讨如何获取实时市场数据和交易账户信息，执行各种计算，并将结果展示在自定义面板上。为此，我们将深入开发一个分析面板（AnalyticsPanel）类，该类封装了所有这些功能，包括面板创建功能。这项工作是我们正在进行的新建管理面板智能交易系统（EA）扩展工作的一部分，旨在运用模块化设计原则和代码组织的最佳实践来引入高级功能。

欢迎参与本次深度讨论，我们将揭示 MQL5 界面设计的最新进展，着重介绍重新设计的通信面板，并继续我们关于使用模块化原则构建新管理面板的系列文章。我们将逐步开发 CommunicationsDialog 类，并详细解释如何从 Dialog 类进行继承。此外，在我们的开发过程中，还将利用数组（arrays）和 ListView 类。获取可行的方案，以提升您的 MQL5 开发技能——请阅读本文，并在评论区加入讨论！

在本文中，我们将非常仔细地研究如何解决上一篇文章末尾提出的问题。尝试创建这种类型的模板，以便能够创建数据联合的模板。

了解如何完成历史管理 EX5 库中最终模块的创建，重点关注负责处理最近取消的挂单的函数。这将为您提供使用 MQL5 有效检索和存储与已取消挂单相关的关键详细信息的工具。

在本文中，我们将讨论该主题的第一部分，这对初学者来说并不容易理解。为了避免更加困惑并正确解释这个话题，我们将把解释分为几个阶段。我们将把这篇文章用于第一阶段。然而，尽管在本文末尾，我们似乎已经陷入僵局，但事实上，我们将朝着另一种情况迈出一步，这将在下一篇文章中得到更好的理解。

在策略开发中，有许多错综复杂的细节需要考虑，对于初学交易者其中许多都未予重视。如是结果，众多交易者，包括我自己，都不得不历经苦难来学习这些教训。本文基于我观察到的大多数初学交易者在 MQL5 上开发策略时常见的陷阱。它将提供一系列提示、技巧、和示例，帮助辨别不合格的 EA，并以一种易于实现的方式来测试我们自己 EA 的稳健性。目标是教导读者，帮助他们未来购买 EA 时避免遭遇骗局，以及预防他们自己开发策略时的错误。

本文探讨如何利用数据库以结构化、可扩展的方式存储日志。内容涵盖基础概念、核心操作、MQL5中数据库处理器的配置与实现。最后验证结果，并阐述该方法在优化与高效监控方面的优势。

拉里·康纳斯（Larry Connors）是知名交易员与量化交易领域权威作家，其最著名的成果之一是2周期相对强弱指数（RSI2）策略。该指标通过捕捉短期超买超卖信号，辅助判断市场反转时机。在本文中，我们将首先阐述研究契机，随后在MQL5中复现康纳斯的三大经典策略，并应用于标普500指数差价合约（CFD）的日内交易场景。

本文探讨了如何优化 RSI 的水平和周期，以获得更好的交易信号。我们介绍了估算最优 RSI 值的方法，并使用网格搜索和统计模型来自动选择周期。最后，我们在 MQL5 中实现了该解决方案，同时利用 Python 进行分析。我们的方法力求务实和直接，旨在以简单的方式帮助您解决潜在复杂的问题。

了解如何创建可导出函数的 EX5 模块，无缝查询和保存最近填写的挂单数据。在本全面的分步指南中，我们将通过开发专用和分隔的函数来检索最后填写的挂单的基本属性，从而增强历史管理 EX5 库。这些属性包括订单类型、设置时间、执行时间、填充类型以及有效管理和分析挂单交易历史所需的其他关键细节。

这是我自己的算法。本文表阐述受平行宇宙和时间流概念启发的时间演化旅行算法（TETA）。该算法的基本思路是，尽管传统意义上的时间旅行是不可能的，但我们能够选择一系列事件来导致不同的现实。

本文中，我们在原有四分位脚本的基础上新增 "四分位看板"（Quarters Board） 工具，该工具让您无需返回代码即可直接在图表上切换四分位水平。您可以轻松启用或禁用特定水平，EA还会提供趋势方向注释，帮助您更好地理解市场走势。

我们经常需要后退一步，然后继续前进。在本文中，我们将展示所有必要的更改，以确保鼠标和 Chart Trade 指标不会中断。作为奖励，我们还将介绍未来将广泛使用的其他头文件中发生的其他更改。

在本文中，我们开始考虑许多初学者避免的概念之一。这与模板不是一个容易的话题有关，因为许多人不理解模板的基本原理：函数和过程的重载。

我们继续在策略测试器中分析已完结成交的主题，以便提升交易品质。我们看看使用不同的尾随停止如何改变我们现有的交易结果。

卡尔曼滤波器是一种递归算法，在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测，这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器，涵盖其计算方法和实现方式。接下来，我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例，应用该滤波器。最后，我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线（MA）在外汇不同货币对上进行比较，开展各种统计分析。

交易者常常因虚假信号而面临资金回撤，而等待确认信号又可能导致错失交易机会。本文介绍了一种三角交易策略，该策略利用白银兑美元（XAGUSD）和白银兑欧元（XAGEUR）的价格，以及欧元兑美元（EURUSD）的汇率，来过滤市场噪音。通过利用跨市场关系，交易者可以揭示隐藏的市场情绪，并实时优化交易入场点。

了解如何创建可导出的 EX5 函数，以高效查询和保存历史仓位数据。在本分步指南中，我们将通过开发检索最近平仓的关键属性的模块来扩展历史管理 EX5 库。这些属性包括净利润、交易持续时间、基于点的止损、止盈、利润值以及其他各种重要细节。

策略测试器允许您所做的不光是优化交易机器人的参数。我将展示如何在事后评估您账户的交易历史，并通过在测试器中更改持仓的止损来调整您的交易。

支撑位与阻力位是预示潜在趋势反转和延续的关键价位。尽管识别这些价位颇具挑战性，但一旦精准定位，您便能从容应对市场波动。如需进一步辅助，请参阅本文介绍的四分位绘图工具，该工具可帮助您识别主要及次要支撑位与阻力位。

在今天的讨论中，我们将一同寻找一种算法程序，以最大限度地减少我们因盈利交易被止损而平仓的总次数。我们面临的问题极具挑战性，社区讨论中给出的大多数解决方案都缺乏既定且固定的规则。我们解决问题的算法方法提高了我们交易的盈利能力，并降低了我们的平均每笔交易亏损。然而，要完全过滤掉所有将被止损的交易，还需要进一步的改进，但我们的解决方案对任何人来说都是一个很好的初步尝试

也许这篇文章对新手程序员来说是最令人困惑的。事实上，在这里我将证明，并非所有函数和过程在同一代码中都有唯一的名称。是的，我们可以很容易地使用同名函数和过程 —— 这被称为重载。

本部分探讨了将 MQL5 与强大的数据处理工具集成的高级技术，重点是高效处理大数据，以增强交易分析和决策。

在本次讨论中，我们进一步将 MQL5 程序分解为更小、更易于管理的模块。然后，这些模块化组件将被集成到主程序中，从而增强其组织性和可维护性。这种方法简化了我们主程序的结构，并使各个组件可以在其他EA和指标的开发中复用。通过采用这种模块化设计，我们为未来的增强功能创建了坚实的基础，这将使我们的项目和更广泛的开发者社区都受益。