有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章

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交易者遇到的有趣挑战,就是经常需要一个创新的方法。这个类别的特色文章,提供了众多评估、分析和处理价格数据以及交易结果的出乎意料的解决方案。这些文章描述了多种集成方案,包括数据库和 ICQ 连接,OpenCL 的使用 和社群网络,Delphi 和 C# 的使用。

阅读并了解如何使用专门的数学和神经网络包,以及更多。成为一名作家 并与 MQL5 社区成员共享独特思想。

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在MQL中操作套接字,或者如何成为信号提供者
在MQL中操作套接字,或者如何成为信号提供者

在MQL中操作套接字,或者如何成为信号提供者

套接字(Sockets)… 如果没有它们,我们的IT世界还可能存在吗?时光倒转回1982年,再到现在,它们每分每秒都与我们同在,这是网络的基础,是我们所居住的 Matrix 世界的神经末梢。
可控优化: 模拟退火
可控优化: 模拟退火

可控优化: 模拟退火

MetaTrader 5 交易平台中的策略测试器只提供两种优化选项: 参数完整搜索和遗传算法。 本文提出了一种交易策略优化的新方法 — 模拟退火。 该方法的算法, 其实现和集成到任何智能交易系统的方方面面均加以考虑。 开发出的算法已在移动平均 EA 上进行了测试。
信号计算器
信号计算器

信号计算器

直接从MetaTrader 5终端中进行信号运行的计算是非常有利的,因为终端提供了信号的预先选择和排序。通过这种方式,用户可以在终端中看到与他们的交易账户兼容得最好的信号。
来自 MQL5 向导的预制专家交易系统运作于 MetaTrader 4 平台中
来自 MQL5 向导的预制专家交易系统运作于 MetaTrader 4 平台中

来自 MQL5 向导的预制专家交易系统运作于 MetaTrader 4 平台中

本文为 MetaTrader 4 提供了简单的 MetaTrader 5 交易环境模拟器。模拟器实现了标准函数库的交易类的移植和调整。结果就是, MetaTrader 5 向导中生成的专家交易系统在 MetaTrader 4 中无需修改即可进行编译并执行。
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网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗?

本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是,这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后,您将能够创建自己的交易机器人。
通用智能交易系统:组合交易及管理策略组合(第四章)
通用智能交易系统:组合交易及管理策略组合(第四章)

通用智能交易系统:组合交易及管理策略组合(第四章)

在最后一篇关于CStrategy交易引擎的系列文章中,我们将考虑多个交易算法同时运行,学习如何从XML文件加载策略,并将给出一个简单的面板,用于从可执行模块中选择EA,并管理它们的交易模式。
原生推特(Twitter)客户端:第二部
原生推特(Twitter)客户端:第二部

原生推特(Twitter)客户端:第二部

一款以 MQL 类实现的推特(Twitter)客户端,允许您发送带照片的推文。 您只需要包含一个独立的包含文件,之后您即可将所有出色的图表和信号发作推文。
使用带 ENCOG 机器学习框架的 MetaTrader 5 指标进行时间序列预测
使用带 ENCOG 机器学习框架的 MetaTrader 5 指标进行时间序列预测

使用带 ENCOG 机器学习框架的 MetaTrader 5 指标进行时间序列预测

本文介绍如何将 MetaTrader 5 连接到 ENCOG - 高级神经网络和机器学习框架。它包含一个基于标准技术指标的简单神经网络指标和一个基于神经指标的 EA 交易的描述和实施。本文还附带了所有源代码、编译后的二进制文件、DLL 和一个可仿效的经过训练的网络。
交易员的正则表达式
交易员的正则表达式

交易员的正则表达式

正则表达式 (regular expression) 是通过应用特定的规则来处理文本的一种特殊语言, 也简称为 regex 或 regexp。在本文中, 我们将要展示如何利用 RegularExpressions 库的 MQL5 版本来处理交易报告, 以及使用它处理之后的优化结果。
整合基于MQL的EA交易和数据库 (SQL Server, .NET 和 C#)
整合基于MQL的EA交易和数据库 (SQL Server, .NET 和 C#)

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 III 部)。样品选择和降维
深度神经网络 (第 III 部)。样品选择和降维

深度神经网络 (第 III 部)。样品选择和降维

本文是一系列有关深层神经网络的延续文章。在此, 我们将研究选择样本 (消除噪声), 降低输入数据的维度, 并在数据准备期间将数据集合划分为训练/验证/测试集合, 以便训练神经网络。
跨平台智能交易系统: 停止位
跨平台智能交易系统: 停止位

跨平台智能交易系统: 停止位

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。
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。
MQL5 向导: 根据计算价位下单, 止损和止盈。标准库扩展
MQL5 向导: 根据计算价位下单, 止损和止盈。标准库扩展

MQL5 向导: 根据计算价位下单, 止损和止盈。标准库扩展

本文描述 MQL5 标准库扩展, 可以使用 MQL5 向导接收来自包含模块的价格, 创建 EA, 下单, 止损和止盈。这种方法不会对模块的应用数量有任何额外的限制,亦不会在联合工作中导致冲突。
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SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵

SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵

交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在,您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。
以 delta 指标为例开发股票交易量控制指标
以 delta 指标为例开发股票交易量控制指标

以 delta 指标为例开发股票交易量控制指标

本文讨论基于实际交易量并使用 CopyTicks() 和 CopyTicksRange() 函数开发股票指标的算法。 还描述了开发此类指标的一些细微环节,以及它们在实时和策略测试器中的操作。
基于交易模块创建多个 EA 交易
基于交易模块创建多个 EA 交易

基于交易模块创建多个 EA 交易

在 MQL5 中使用面向对象方法这一做法,极大简化了多币种/多系统/多时间表 EA 交易的创建过程。不妨想象一下单个 EA 交易采用多个交易策略、使用一切可用工具以及利用所有可能的时间表进行交易的情形!此外,EA 交易还方便使用测试程序进行测试,并且对于所有策略而言,该交易包含了一个或多个资金管理工作系统。
通用EA:自定义策略和辅助交易类(第三章)
通用EA:自定义策略和辅助交易类(第三章)

通用EA:自定义策略和辅助交易类(第三章)

在本文中,我们将继续分析CStrategy交易引擎的算法。这系列文章的第三篇包含如何使用这种方法开发特定的交易策略样例的详细分析。需特别关注辅助算法— 智能交易日志系统以及使用索引方式(Close[1],Open[0]等)访问数据。
评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力
评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力

评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力

有关金融数据分形行为的研究表明,在经济时间序列看似混乱的行为背后,存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态,从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中,能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标,具有一定的实用价值。
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5

物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5

是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂,或是与此相反,太简单?来试试 NeuroPro。它是免费的,并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。
OpenCL:并行世界的桥梁
OpenCL:并行世界的桥梁

OpenCL:并行世界的桥梁

2012 年 1 月末,从事 MetaTrader 5 开发业务的软件开发公司宣布 MQL5 可向 OpenCL 提供原生支持。本文通过一个示例说明了 MQL5 环境下 OpenCL 的编程基础知识,并列举了几个示例,讲述了为提高运行速度所做的朴素优化。
如何交换数据:10 分钟为 MQL5 创建 DLL
如何交换数据:10 分钟为 MQL5 创建 DLL

如何交换数据:10 分钟为 MQL5 创建 DLL

现在很多开发人员不知道如何编写简单的 DLL,而这是不同系统绑定的特殊特性。我将通过多个示例,展示在 10 分钟内创建简单 DLL 的整个过程,并讨论我们绑定实施的一些技术细节。我将给出 Visual Studio 中的 DLL 创建的分步过程,以及交换不同变量类型的示例(数字、数组、字符串等)。此外,我还将说明在自定义 DLL 中如何使您的客户端免于崩溃。
优化管理 (第一部分): 创建一个GUI(图形用户界面)
优化管理 (第一部分): 创建一个GUI(图形用户界面)

优化管理 (第一部分): 创建一个GUI(图形用户界面)

本文描述了为MetaTrader终端创建扩展的过程,所讨论的解决方案有助于通过在其他终端中运行优化来自动化优化过程。关于这个话题,我们将再写几篇文章。扩展是使用C#语言和设计模式开发的,它还展示了通过开发自定义模块扩展终端功能的能力,以及使用首选程序的功能创建自定义图形用户界面的能力。
自置缓存的指标速度比较
自置缓存的指标速度比较

自置缓存的指标速度比较

本文将经典的 MQL5 指标访问方法与 MQL4 风格的替代方法进行比较。 研究若干种 MQL4 风格的指标访问方法: 带有和未带有指标句柄缓存。 还会研究分析 MQL5 核心内部的指标句柄。
通用智能交易系统:事件模型和交易策略原型(第二章)
通用智能交易系统:事件模型和交易策略原型(第二章)

通用智能交易系统:事件模型和交易策略原型(第二章)

本文是通用智能交易模型系列文章的又一篇。这一部分详细介绍了基于数据集中处理的原始事件模型,并考虑了交易引擎CStrategy基类的结构。
Simulink: EA 交易开发人员指南
Simulink: EA 交易开发人员指南

Simulink: EA 交易开发人员指南

我不是专业的程序员。 正因如此,对于我来说,要进行交易系统开发,“由简入繁”是最最重要的原则。 那么,对我来说,怎样才算是简单呢? 首先,是创建系统过程的可视化,及其工作的逻辑。 还有,手写代码要尽可能地少。 在本文中,我将尝试根据 Matlab 软件包完成交易系统的创建和测试,然后再编写一个 MetaTrader 5 “EA 交易”。而测试过程会采用 MetaTrader 5 的历史数据。
如何采用 MQL5 创建用于 Telegram 的 bots
如何采用 MQL5 创建用于 Telegram 的 bots

如何采用 MQL5 创建用于 Telegram 的 bots

本文包含了采用 MQL5 逐步创建用于 Telegram 的 bots 教程。对于那些期望将自己的交易机器人与移动终端同步的用户来说, 这些信息十分有用。文章里的 bots 例程可以提供交易信号, 从网站上搜索情报, 发送有关账户余额信息以及图表报价和截图至您的智能手机。
使用非托管导出将 C# 代码运用到 MQL5
使用非托管导出将 C# 代码运用到 MQL5

使用非托管导出将 C# 代码运用到 MQL5

在本文中,我介绍了在 MQL5 代码和托管 C# 代码之间进行互动的不同方法。我还提供了几个例子来说明如何针对 C# 封送 MQL5 结构以及如何在 MQL5 脚本中调用导出的 DLL 函数。我相信提供的例子能用作以后研究用托管代码编写 DLL 的基础。本文也为 MetaTrader 使用已经在 C# 中实施了的多个库打开了大门。
运用 R-平方 评估策略余额曲线的品质
运用 R-平方 评估策略余额曲线的品质

运用 R-平方 评估策略余额曲线的品质

本文介绍如何构建自定义优化标准 R-平方。这一准则可用来评估一个策略的余额曲线的品质, 并选择增长最平滑和稳定的策略。这项工作讨论其构建原理, 以及用于评估属性和衡量品质的统计方法。
在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第一部分
在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第一部分

在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第一部分

本文描述了一种新的方法来进行仓位对冲,并在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 的用户之间就此事的争辩划清界线。用通俗地语言描述可靠的对冲算法,并用简单图表和图例示意。本文专述新的 HedgeTerminal (对冲终端) 面板, 实质上是用于 MetaTrader 5 的全功能交易终端。使用 HedgeTerminal 和它提供的虚拟化交易, 仓位管理与 MetaTrader 4 的方式类似。
跨平台智能交易程序: 订单
跨平台智能交易程序: 订单

跨平台智能交易程序: 订单

MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 在处理交易请求时使用不同的约定。本文讨论使用类对象来表达由服务器处理的交易的可能性, 目的是让跨平台智能交易程序可以无视交易平台版本和使用模式均可工作。
连接 NeuroSolutions 神经网络
连接 NeuroSolutions 神经网络

连接 NeuroSolutions 神经网络

除了创建神经网络,NeuroSolutions 软件套件允许将它们导出为 DLL。本文介绍创建神经网络、生成 DLL 并将其连接至"EA 交易"以在 MetaTrader 5 中交易的过程。
一个使用命名管道在 MetaTrader 5 客户端之间进行通信的无 DLL 解决方案
一个使用命名管道在 MetaTrader 5 客户端之间进行通信的无 DLL 解决方案

一个使用命名管道在 MetaTrader 5 客户端之间进行通信的无 DLL 解决方案

本文说明如何使用命名管道在 MetaTrader 5 客户端之间实施进程间通信。为使用命名管道而开发了 CNamedPipes 类。为了测试其使用以及测量连接吞吐能力,提供了价格变动指标、服务器和客户端脚本。命名管道的使用足以应对实时报价。
优化管理(第二部分):创建按键对象和附加逻辑
优化管理(第二部分):创建按键对象和附加逻辑

优化管理(第二部分):创建按键对象和附加逻辑

这篇文章是之前发表的关于创建优化管理图形界面的延续,本文探讨了附加组件的逻辑,将为 MetaTrader 5 终端创建一个包装器:它将使附加组件通过C#作为一个托管进程运行。此外,本文还探讨了对配置文件和安装文件的操作。应用逻辑分为两部分:第一部分描述了按下特定按键后调用的方法,第二部分描述了优化启动和管理。
深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子
深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子

深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子

有关深度神经网络系列的第二篇文章研究当准备模型训练的数据期间预测因子的变换和选择。
MQL5 酷宝典 - 创建的环形缓存用于快速计算滑动窗口中的指标
MQL5 酷宝典 - 创建的环形缓存用于快速计算滑动窗口中的指标

MQL5 酷宝典 - 创建的环形缓存用于快速计算滑动窗口中的指标

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。
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多层感知器和反向传播算法(第二部分):利用 Python 实现并与 MQL5 集成

多层感知器和反向传播算法(第二部分):利用 Python 实现并与 MQL5 集成

有一个 Python 程序包可用于开发与 MQL 的集成,它提供了大量机会,例如数据探索、创建和使用机器学习模型。 集成在 MQL5 内置的 Python,能够创建各种解决方案,从简单的线性回归、到深度学习模型。 我们来看看如何设置和准备开发环境,以及如何使用一些机器学习函数库。
如何使用 UML 工具开发 EA 交易
如何使用 UML 工具开发 EA 交易

如何使用 UML 工具开发 EA 交易

本文讨论使用 UML 图形语言创建 EA 交易,该语言用于建立面向对象软件系统的可视化模型。此方法的主要优点是实现了建模过程的可视化。本文以一个例子说明如何使用 Software Ideas Modeler 建立一个 EA 交易的结构和属性的模型。
已有950个网站提供来自MetaQuotes的经济日历
已有950个网站提供来自MetaQuotes的经济日历

已有950个网站提供来自MetaQuotes的经济日历

该小工具为网站提供了一个详细的发布时间表,列出了全球大型经济体的500个指标及指数。因此,除了主要的网站内容之外,交易者还能够迅速收到关于所有重要事件的最新消息及其解释和图表。
HTML 中的图表
HTML 中的图表

HTML 中的图表

现今很难找到一台没有安装 Web 浏览器的计算机。长久一来,浏览器一直在进化和改进。本文讨论依据从 MetaTrader 5 客户端获得的信息,以简单和安全的方式创建图表,以在浏览器显示它们。