MQL5 编程示例的文章

本文提供了一个 MQL 应用程序示例，其图形界面具有多元品种余额图，以及基于最后测试结果的资金回撤图。

本文研究利用贝叶斯优化深度神经网络 (DNN) 超参数，获取各种训练变体的可能性。 比较不同训练变体中最优超参数 DNN 的分类品质。 DNN 最优超参数的有效性的深度已在前瞻性测试中得以验证。 改善分类品质的可能方向也已确定。

对于那些仍然使用 MQL4 编程且不想切换到 MQL5 的人来说, 本文是一个过渡步骤。 我们继续寻找以 MQL4 风格编写代码的机会。 这一次, 我们将研究 #define 预处理器的宏替代。

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。

在本文中, 我们将探讨创建灵活新闻递送的可能性, 可提供更多新闻类型和来源方面的选项。 本文将介绍如何将 Web API 与 MetaTrader 5 终端集成。

本文将介绍创建自定义策略测试器和自定义优化通关分析器的方法。阅读之后, 您将了解数学计算模式, 和所谓分帧机制如何工作, 如何准备和加载用于计算的自定义数据, 以及如何使用有效的算法将它们压缩。对于那些打算在智能系统中存储自定义信息感兴趣的人来说, 这篇文章会很有趣。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

文章的第八部分包含了 CSymbol 类的描述, 它是一个特别的对象，可以访问任何交易资产。当在 EA 交易中使用时, 这个类提供了很多交易品种的属性，而简化了EA交易的编程，并扩展了它的功能。

本文探讨如何实现跨平台智能交易系统的各种时间过滤方法。时间过滤器类负责检查给定时间是否处于特定时间配置设置的范围内。

在新版本的函数库中, 所有控件将在 OBJ_BITMAP_LABEL 类型的单独图形对象上绘制。我们还将继续描述代码的优化: 讨论函数库核心类的变化。

随着函数库的增长, 其代码必须重新优化以便减少其大小。本文中描述的函数库版本已变得更加面向对象。这令代码更容易学习。最新变化的详细描述将令读者能够根据自己的需求独立开发函数库。

本文研究结构更加复杂实现的新型指标。它还描述了如何开发伪 3D 指标类型和动态信息图。

本文讨论了跨平台EA交易中资金管理方法的实现，资金管理类是用于EA交易中下一次交易进场时进行交易的手数大小计算的。

本文提供了一个例子，它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的，另外，它也包含了一个可以使用的指标，您将看到，创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。

本文将实现使用各种组合键选择文本, 及删除所选文本的功能, 类似于在其它任意文本编辑器中完成的方式。此外, 我们将继续优化代码, 并为进入函数库演变第二阶段的最后一个过程准备好类, 其中所有控件均作为单独的图像 (画布) 呈现。

比尔·沃尔夫 (Bill Wolfe) 提出的图形化方法可以检测到一种形态, 根据此形态可以找到入场的时刻和方向, 并且还有益于预测价格应达到的目标, 以及达到目标的时间。本文介绍如何根据之字折线创建一个指标, 之字折线将搜索沃尔夫波形, 并根据此指标进行简单的智能交易。

本文讨论了 CSignal 和 CSignals 类，它们将用于创建跨平台的EA交易。它检验了MQL4和MQL5的区别，看它们在评估交易信号时需要怎样特别的数据，这样来确保写出的代码可以兼容两种编译器。

在本文中, 我将告诉您如何把一个非常著名的策略与神经网络合并以便成功交易。这就是运用人工智能系统实现的 Thomas DeMark 次序策略。仅应用了策略的第一部分, 使用设置和交汇信号。

在滑动窗口中执行计算时, 环形缓存是排布数据最简单和最有效的方式。本文描述其算法, 并展示它如何简化滑动窗口中的计算, 以令其更有效率。

本文描述的是，根据轴点-反转水平而发送信号的类的开发和实现。这个类可以通过使用标准库来构建策略，还探讨了通过增加过滤器来加强轴点策略。

我们继续开发多行文本框控件。这次我们的任务是实现一个自动的文字回卷, 以防发生文本框宽度溢出, 或者如果出现机会, 将文本逆卷到上一行。

在本文中将会创建一款基于众多标准指标的通用趋势指标。附带创建的图形界面允许选择指标类型并调整其参数。指标在单独窗口中显示多行彩色图标。

我们继续向渲染表格添加新功能: 数据排序, 管理列和行数, 设置表格单元类型以将控件放入其中。

我们继续为渲染表格 (CCanvasTable) 完善新的功能。表格现在将具有: 当悬浮时高亮显示; 为每个单元格添加一个图标数组的能力, 以及一种切换它们的方法; 在运行时设置或修改单元格文本的能力等等。