有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

创建用于 MetaTrader 平台的 EA,执行各种开发者已经实现的功能。交易机器人可以每天 24 小时跟踪金融产品,复制交易,创建和发送报告,分析新闻,甚至提供特定的自定义图形界面。

这些文章描述了编程技术,进行数据处理的数学思想,创建和订购交易机器人的技巧。

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MetaTrader 5 与 Python 的集成:接收和发送数据

全方位的数据处理需要大量工具,并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据,统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python,以及如何通过终端 API 接收报价。

ZigZag (之字折线) 的力量(第二部分)。 接收、处理和显示数据的示例

在本文的第一部分当中,我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此,我将展示如何基于这些工具开发指标,并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充,本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。

ZigZag(之字折线)的力量(第一部分)。 开发指标基类

许多研究人员对于判定价格行为没有给予足够的重视。 与此同时,还使用各种复杂方法,而这些方法通常只是“黑盒子”,例如机器学习或神经网络。 在这种情况下显现出的最严重问题就是提交何种数据来训练特定模型。

以马丁格尔(翻倍加仓)为基础的长线交易策略

在本文中,我们将深入研究马丁格尔(翻倍加仓)系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易,以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易,则必须考虑这一事实。

蒙特卡罗方法在强化学习中的应用

在本文中,我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中,我们考虑了随机决策森林算法,并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA,概述了这种方法的主要优点(交易算法的开发简单和“培训”速度快)。强化学习(RL)可以很容易地融入到任何交易EA中,并加速其优化。

在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测

在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上,我们建立了优化EA参数的分析和选择系统,并探讨了时间序列的预测。在第一部分中,我们修正和改进了公开的神经网络类,增加了必要的算法。现在,是时候在实际应用中使用它们了。

分离策略在趋势和盘整条件下的优化

本文探讨了在分离在不同市场条件下的优化方法,分离优化意味着分别为上涨趋势和下跌趋势分别定义交易系统的最佳参数. 为了减少错误信号的影响,提高盈利能力,系统变得灵活,这意味着它们有一些特定的设置或输入数据,这是合理的,因为市场行为不断变化。

在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具

本文依据之前发表文献中所介绍的思路,开发在 MetaTrader 5 中运用 Kohonen 映像。 改进并强化的类提供了解决应用程序任务的工具。

如何在 MetaTrader 5 中创建并测试自定义 MOEX(莫斯科证券交易所) 品种

本文介绍运用 MQL5 语言创建自定义兑换品种。 特别是,它研究使用来自流行的 Finam 网站的兑换报价。 本文中研究的另一个选项是在创建自定义品种时可以使用任意格式的文本文件。 这允许使用任何金融品种和数据源。 创建自定义品种之后,我们可以使用 MetaTrader 5 策略测试器的所有功能来测试兑换品种的交易算法。

使用 OpenCL 测试烛形形态

这篇文章描述了在"一分钟OHLC"模式下实现 OpenCL 烛形形态测试器的算法。我们还将把它的速度与内建的策略测试器在快速和慢速优化模式下做比较。

自己动手开发多线程异步 MQL5 WebRequest

本文介绍了一个可以在 MQL5 中提高 HTTP 请求操作效率的开发库。它在另外的线程中实现 WebRequest 在非阻塞模式下的执行,并且可以用于辅助图表和EA交易,交换自定义事件以及读取共享资源。也提供了源代码。

逆转:正规化入场点并开发手动交易算法

这是专门讨论逆转交易策略系列文章的最后一篇。 在此我们将尝试解决导致之前文章中测试结果不稳定的问题。 我们还将开发和测试可在任何市场中运用的逆转策略手动交易算法。

逆转形态:测试头肩形态

本文是前一篇名为“逆转形态:测试双顶/双底形态”的后续文章。 现在我们将会看到另一个著名的逆转形态,称为头肩,比较两种形态的交易效率,并尝试将它们合并成为单一的交易系统。

反向交易: 减少最大回撤以及在其它市场上测试

在这篇文章中, 我们继续致力于反向交易技巧。我们将会尝试减少最大余额回撤,直到对之前探讨的交易工具可以接受的水平。我们将会看看这样是否将会减少利润,我们还将在其它市场中检验反转方法的运行,包括股票、商品、指数、ETF和农产品市场。注意,本文包含了很多图片!

逆转形态:测试双顶/双底形态

交易者经常寻找趋势逆转点,因为在趋势新形成的最初阶段价格走势具有最大潜力。 因此,在技术分析中考虑了各种逆转形态。 双顶/双底是最著名和最常用的形态之一。 本文提出了程序检测形态的方法。 它还测试了形态在历史数据上的盈利能力。

跳空缺口 - 是能够获利的策略还是五五开?

这篇文章详细讨论了跳空缺口 — 前一时间段的收盘价和后一时间段的开盘价之间的较大差距, 以及对日柱方向的预测。还探讨了通过系统DLL使用 GetOpenFileName 函数的问题。

走势延续模型 - 搜索图表和执行统计

本文提供了一种走势延续模型的程序化定义。 主要思路是定义两个波浪 — 主浪和修正浪。 对于极值点,我应用分形以及“潜在”分形 - 尚未形成分形的极值点。

EA 遥控方法

交易机器人的主要优势在于能够在远程 VPS 服务器上每天 24 小时不间断工作。 但有时候有必要干预它们的工作,而此刻可能无法直接访问服务器。 是否可以遥控管理 EA? 本文提出了一种通过外部命令控制 EA 的选项。

100 个最佳优化递次(第 1 部分)。 开发优化分析器

本文详细阐述了运用若干种可能选项开发选择最佳优化递次的应用程序。 该应用程序能够通过各种因素来筛选优化结果。 优化递次始终写入数据库,因此您总能无需重新优化即可选择新的机器人参数。 此外,您可在单个图表上查看所有优化递次,计算参数 VaR 比率,并构建递次与特定比率集和的交易结果的正态分布图。 以及,自优化伊始(或从选定日期到另一个选定日期)开始动态构建一些计算比率的图形。

根据指定的分布法则为自定义品种的时间序列建模

本文概述终端创建和运用自定义品种的能力,提供了使用自定义品种模拟交易历史、趋势和各种图表形态的选项。

自动优化 MetaTrader 5 专用 EA

本文描述 MetaTrader 5 下自我优化机制的实现。

反向交易: 圣杯还是危险的假象

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。

利用指标实时优化智能交易系统

任何交易机器人的效率均取决于正确选择(优化)其参数。 然而,在某个时间区间内被认为是最佳的参数可能无法在另一个交易历史区间保持其有效性。 此外,在测试期间表现良好的 EA 在实时状态下最终会亏损。 持续优化的问题就此凸显出来。 当面对大量重复性工作时,人类总会寻找自动化方法。 在本文中,我提出了一种解决此问题的非标准方法。

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法,并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果,以及后期处理参数。

组合趋势和盘整策略

有多种多样的交易策略,它们中的一些要寻找趋势,而其它的一些会定义价格波动的范围而在其中进行交易。有没有可能把这两种方法组合到一起来增加获利呢?

在MQL5.com自由职业者服务中已完成50,000个订单

截至2018年10月,MetaTrader官方自由职业者服务的成员已完成超过50,000个订单。这是全球最大的MQL程序员自由职业网站:超过1000名开发人员,每天几十个新订单以及7种语言本地化。

MetaTrader市场提供14,000个EA交易

目前,最大的自动交易应用程序成品商店可提供13,970个产品。它包含4,800个EA、6,500个指标、2,400个实用工具以及其他解决方案。在这种情况下,差不多有一半的应用程序(6,000)可供租用。此外,产品总数的1/4产品(3,800)可以免费下载。

包含图形用户界面 (GUI) 的 EA 交易: 增加功能 (第二部分)

这是展示开发用于人工交易的多交易品种信号 EA 文章的第二部分,我们已经创建了图形界面,现在是时候把它与程序功能相关联了。

整合基于MQL的EA交易和数据库 (SQL Server, .NET 和 C#)

本文描述了如何把操作 Microsoft SQL Server 数据库的功能加到基于 MQL 语言的 EA 交易中,它使用了从一个DLL(动态链接库)中引入函数的方法。这个 DLL 是使用 Microsoft .NET 平台和 C# 语言创建的。本文中使用的方法只要做少许调整,就可以用于使用 MQL4 开发的 EA 交易中。

深度神经网络 (第七部分)。 神经网络的融合: 堆叠

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。

在 EA 交易代码中实现指标的计算

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。

10 种横盘交易策略的比较分析

本文探讨横盘时交易的优缺点。 本文中创建并测试了十种基于在通道内跟踪价格走势的策略。 每种策略都配有过滤机制,旨在避免入场的假信号。

深度神经网络 (第六部分)。 神经网络分类器的融合: 引导聚合

本文讨论了用引导聚合结构构建并训练神经网络融合的方法。 它还确定了构成融合的各独立神经网络分类器的超参数优化的特性。 本文中所创建的神经网络融合的品质将与该系列前一篇文章中获得的优化神经网络的品质进行比较。 已考虑到进一步提高融合分类品质的可能性。

包含图形用户界面 (GUI) 的 EA 交易: 创建面板 (第一部分)

尽管很多交易者还是倾向于人工交易,但是很难完全避免一些重复性操作的自动化。这篇文章展示了一个实例,为人工交易开发一个多交易品种信号的 EA 交易。

可视化策略构建工具. 无需编程即可创建交易机器人

本文展示了一个可视化的策略构建工具,它演示了任何用户如何不必编程就能创建交易机器人和相关工具。创建出的 EA 交易是完整功能的,并且可以在策略测试器中测试,通过云计算来优化或者实时运行于图表之上。

使用图形界面处理优化结果

这是处理和分析优化结果想法的续篇,这一次,我们的目标是选择100个最佳的优化结果并且在图形用户界面(GUI)表格中显示它们。用户将可以在优化结果中选择一行而在独立的图表中得到多交易品种余额和回撤图。

强化学习中的随机决策森林

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。

MetaTrader 5 中的多元品种余额图

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。

深度神经网络 (第五部分)。 DNN 超参数的贝叶斯优化

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。

在 MetaTrader 5 中交易策略优化的可视化

本文采用图形界面实现 MQL 应用程序来扩展可视化的优化过程。 图形界面采用 EasyAndFast 函数库的最新版本。 许多用户可能会问为什么他们在 MQL 应用程序中需要图形界面。 本文为交易者展示了众多实用情况之一。