有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 当前状态下，我们的 EA 已能在任何状况下工作，但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。

自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000 个任务进行了支付。并且交易员与开发者的行动正在持续增长！

让我们现在来塑造本文第一部分介绍过的，基于 PHP 的 Twitter （推特）。我们正在组装 SDSS 的不同部分。有关客户端的系统体系结构, 我们借助 MQL5 新提供的 WebRequest() 函数, 通过 HTTP 发送交易信号。

部分交易人员选择自动执行所有交易，而另外一些交易人员基于多个指标的输出混合使用自动和手动交易。作为后者中的一员，我需要一个互动式工具以直接从图表动态地评估风险和回报价格水平。本文将介绍通过预定义的资产净值风险和风险/回报比实施互动式半自动“EA 交易”的方法。“EA 交易”风险、风险/回报和手数参数可于运行时期间在 EA 面板上更改。

尽管创建自动 EA 并非一项非常困难的任务，但在缺乏必要知识的情况下可能会犯许多错误。 在本文中，我们将研究如何构建初级自动化，其中包括创建一个触发器来激活盈亏平衡和尾随停止价位。

均值回归是一种逆势交易，交易者预估价格将返回到某种形式的均衡点位，通常依据均值或其它向心趋势统计值来衡量。

什么是群组交易？这是一种交易者与投资者互惠互利的合作，成功的交易者凭此实现对于交易的监控，而潜在投资者亦借此机会，监控其表现并复制那些看起来较具前景的交易。

在本文中，我将与您分享一种如何进行波带交易的方法。 这一次，我们将研究轨道线（Envelopes），并将看到创建一款基于轨道线的策略是多么容易。

本文研究针对 MetaTrader 5 平台开发 MQL5 智能交易系统（EA），旨在能在 MOEX 上操作。 该 EA 采用网格策略，面向 MetaTrader 5 终端，并在 MOEX 上进行交易。 EA 包括了依据止损和止盈平仓，以及在某些市场条件下取消挂单。

在本文中，我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统，EA 就能更快地工作，如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。

本文中我们将讨论创建一个应用来展现RSS订阅的可能性。本文将介绍如何使用MetaTrader 5的标准类库来创建交互应用。

在本文中，我们将尝鲜来自 OpenAI 的 ChatGPT，从而了解它在降低开发智能系统、指标、和脚本的时间和劳动强度方面的能力。我将引导您快速通览这项技术，并尝试向您展示如何正确地使用它在 MQL4 和 MQL5 中进行编程。

本文讲述的是用于交易系统风险评估的TesterWithDrawal()函数的用法，即运行期间提取一部分资产。此外，还会讲到此函数对于策略测试程序中资产净值减少的计算算法的作用。在优化您的EA交易的时候，就会用到此函数。

如果您认为自动化系统很简单，那么您可能并未完全理解创建它们需要什么。 在本文中，我们将谈谈杀死大量智能系统的问题。 不分青红皂白地触发订单是解决这个问题的可能方法。

在本文中，我们基于运算符优先级的解析器，研究数学表达式解析和评估的原理。 我们将实现普拉特（Pratt）和分流场解析器，字节代码的生成和代码计算，查看如何在表达式中将指标用作函数，以及如何基于这些指标在智能交易系统中设置交易信号。

您想成为一名成功的 MQL5 自由开发者吗？ 如果答案是肯定的，这篇文章适合您。

在本文中，我将继续开发由 CCanvas 标准库类提供强力支持的所有函数库图形对象的基准图形元素类。 我将创建绘制图元和在图形元素对象上显示文本的方法。

在本文中，我们将使用复购算法来更深入地了解交易系统的效率，并开始研究使用数学和逻辑提高交易效率的一般原则，以及在使用任意交易系统方面应用更能提高效率的非标准方法。

在本文中，我们将继续研讨在交易中运用 OLAP 技术。 我们会扩展前两篇文章中表述的功能。 这次我们将研究报价的操盘分析。 我们还将基于所汇集的历史数据，推导并检验交易策略的设想。 本文推介了基于柱线形态研究和自适应交易的智能交易系统。

我们继续研究强化学习。 在本文中，我们将与深度 Q-学习方法打交道。 DeepMind 团队曾运用这种方法创建了一个模型，在玩 Atari 电脑游戏时其表现优于人类。 我认为评估该技术来解决交易问题的可能性将会很有益处。