下载MetaTrader 5

有关 MQL5 数据分析和统计的文章

许多交易者感兴趣的数学模型和概率规律的文章。数学是技术指标的基础,而且需要 统计,以便分析交易结果并开发策略。

阅读有关模糊逻辑,数字滤波器,市场概况,Kohonen 地图,神经网络和许多其它可用于交易的工具。

最近 | 最佳
12

深度神经网络 (第 I 部)。准备数据

本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。

用于一组指标信号的朴素贝叶斯分类器

本文通过运用多个独立指标的信号, 分析贝叶斯公式在提高交易系统可靠性方面的应用。理论计算可由一款简单的通用 EA 进行验证, 配置为使用任意指标。

排序方法并利用 MQL5 进行可视化

Graphic.mqh 函数库以 MQL5 设计, 用来处理图形。本文提供了一个实际应用的例子, 并解释了排序的思路。这里描述排序的一般概念, 因为每种排序类型至少已经具有一篇单独的论文, 而有些排序类型更是详细研究的对象。

使用贝叶斯分类和基于奇异频谱分析的指标预测市场走势

本文研究建立高效交易的推荐制系统的思想和方法, 结合了贝叶斯定理基础之上的重要机器学习方法, 以及奇异频谱分析 (SSA) 的预测能力。

DiNapoli 交易系统

本文详述一款由 Joe DiNapoli 开发的基于菲波纳奇等级的交易系统。文中将会解释系统蕴含的思路和主要概念, 并提供了一款简单的指标作为例子, 便于更清晰地理解。

根据品种和 EA 的 ORDER_MAGIC 分析余额/净值图形

随着对冲的引入, MetaTrader 5 提供了一个极佳的机会, 可以在一个交易账户内同时利用若干个专家交易系统进行交易。当一个策略是可盈利, 而第二个泽亏损的时候, 盈利图也许会徘徊在零值附近。在此情况下, 分别为每个交易策略构建余额和净值图形是十分有益的。

计算赫斯特指数

本文彻底解释了赫斯特指数背后的思想, 以及其价值观和计算算法的含义。分析了多个金融市场片段, 并介绍了使用 MetaTrader 5 产品实现分形分析的方法。

可视化!类似于 R 语言 "plot (绘图)" 的 MQL5 图形库

在研究交易逻辑时, 图形形式的直观表达是非常重要的。科学界中流行的一些编程语言 (如 R 和 Python) 拥有可视化的特殊 "plot (绘图)" 功能。它能够以直观方式绘制线, 点分布和直方图。在 MQL5 中, 您可以使用 CGraphics 类完成相同的操作。

直方图形式的统计分布, 无需指标缓冲区和数组

本文讨论当绘制市场条件的统计分布直方图时利用图形存储器的可能性, 而无需指标缓冲区和数组。描述了样本直方图的细节, 并展示了 MQL5 图形对象的 "隐藏" 功能。

MQL5 中的统计分布 - 充分利用 R 并使其更快

本文讨论使用 R 语言实现的处理基本统计分布的函数。这些包括柯西, 威布尔, 正态, 对数正态, 逻辑斯谛, 指数, 均匀, γ 分布, 中心和非中心 β, 卡方, 费舍尔 F-分布, 学生 t-分布, 以及离散二项式和负二项式分布, 几何, 超几何和泊松分布。这些函数还用于计算理论分布力矩, 可评估真实分布到建模的一致性程度。

评估信号的最简单方式: 交易活动, 回撤/负载, 和 MFE/MAE 分布图表

订阅者经常通过分析信号在提供者账户里的总增长来搜索适当的信号, 这不是个坏主意。然而, 分析特定交易策略的潜在风险也很重要。在本文中, 我们将展示一种基于其绩效值来评估交易信号的简单有效方法。

EA交易的自我优化: 进化与遗传算法

本文涵盖的内容是提出了进化算法主要原则,以及它们的特点和多样性。我们将使用一个简单的EA交易作为实例来做实验,来展示如何通过优化使我们的交易系统获益,我们将探讨在软件程序中实现遗传、进化以及其它类型的优化,并且在优化交易系统的预测器集合与参数时提供示例程序。

自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题

本文描述利用 Kohonen 映射进行操作的技术。本主题对那些在他们的项目中运用 Kohonen 映射进行市场研究时遇到困难的 MQL4/MQL5 初级程序员和经验丰富的程序员都有益处。

机器学习模型的变量评估和选择

本文重点介绍机器学习模型中输入变量(预测因子)的选择,预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包,它们分别提供预测因子选择的新老方法。

第三代神经网络:深度网络

本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说,深度神经网络。简要回顾第二代神经网络,它们的连结架构和主要类型,学习的方法和规则以及缺点,随后介绍第三代神经网络的发展,它们的主要类型,特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络,由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例...

在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第二部分

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。这是: "在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲" 第一部分的延续。在第二部分里, 我们讨论自定义 EA 与 HedgeTerminalAPI 的集成, 其作为特别的可视化程序库,...

模糊逻辑介绍

模糊逻辑扩展了我们的数理逻辑和集合论的界限。本文揭示了模糊逻辑的基本原理, 同时描述使用马丹尼型和关野型的两种推理系统。提供的例程将描述如何使用 MQL5 版本的模糊库来实现这两种类型的系统。

用随机森林预测趋势

本文使用Rattle包自动进行模式识别,来预测外汇市场的多头和空头。本文对初学者和有经验的交易者都适用。

选择交易信号进行订阅的技巧。循序渐进的操作手册

本文提供一种在信号服务中搜寻交易信号的系统性方法,寻找能够平衡获利、风险、交易欲望,并且能适用于各类交易帐户及交易对象的交易信号。

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...

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。

交易者的统计 - 烹饪宝书:假设

本文讨论假设 - 数理统计的基本理念之一。各种假设需要进行检查,并利用数理统计方法的实例进行验证。使用非参数方法生成实际数据。Statistica 开发包和移植的 ALGLIB MQL5 数值分析库可用于处理数据。

宏观经济数据对货币价格波动影响的还原分析

本文研究宏观经济统计数据的多元还原分析应用程序。同时也以 EURUSD 货币对为例,洞察统计数据的评估,对于汇率波动的影响。这种评估可以自动分析基本面,使得交易新手也可运用。

SQL 与 MQL5: 与 SQLite 数据库集成

本文的目的,是那些打算在他们的项目中使用 SQL 的开发者。它解释了 SQLite 的功能和优势。本文不需要特别的 SQLite 函数知识, 当然对 SQL 的最小理解将是有益的。

在 MetaTrader 5 中的连续期货合约

期货合约的生存跨度较短,它们的技术分析更复杂。对于短周期图表,技术分析是十分困难的。例如,UX-9.13 乌克兰股指期货的日线图上,有超过 100 根柱线。所以, 交易员会创建组合的长线期货合约。这篇文章解释了如何在 MetaTrader 5 客户端中拼接期货合约。

MQL5 细则手册:保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果

我们继续有关 MQL5 编程的系列文章。这一次,我们来看一看如何获得“EA 交易”参数优化期间传递的每个优化的结果。将完成实现,以确保如果外部参数中指定的条件得到满足,对应的传递值将被写入文件。除了测试值,我们还将保存带来这样的结果的参数。

创建多币种多系统 EA 交易

本文介绍了 EA 交易结构,它可实现多交易品种交易,并同时使用多个交易系统。如果你已经确认了所有 EA 交易的最佳输入参数,并分别得到很好的回溯测试结果,那么思考一下:如果结合自己的所有策略同时测试所有 EA,你会得到什么结果?

通过有用的技术组合让您的 MQL5 客户惊叹!

得益于 MQL5 为编程人员提供的一套非常完整的函数集和面向对象 API,他们可以在 MetaTrader 环境中大展身手。然而,Web 技术如今是用途极为广泛的工具,可以在一些情形中提供帮助:当您需要完成一些非常具体的工作;希望用一些不同的东西给您的客户留下深刻印象;或仅仅是您没有足够的时间来掌握 MT5...

MQL5 编程基础:列表

用于交易策略开发的编程语言 MQL 的新版本 [MQL5] 与以前的版本 [MQL4] 相比,提供了更加强大和高效的功能。这些优势实质上是面向对象的编程功能。本文探讨对于复杂自定义数据类型的使用,例如节点和列表。它还在提供了在 MQL5 实战编程中使用列表的例子。

统计学基础

每名交易者都使用某种统计计算进行工作,即使是基础分析的支持者也是如此。本文向您介绍统计学的基础及其基本要素,并说明统计学在决策中的重要性。

MQL5.community 中的名人?

MQL5.com 网站能够记住你的一切!你有多少帖子受热捧,您的文章有多受欢迎,您的程序在代码库中被下载了多少次 – 这仅仅是 MQL5.com 记住的一小部分。您的成就可以在个人资料中找到,但是整体情况呢?在本文中,我将显示所有 MQL5.community 会员成就的概貌。

MQL5-RPC来自 MQL5 的远程过程调用:针对乐趣及获利的网络服务访问及 XML-RPC 自动交易锦标赛分析程序

本文介绍 MQL5-RPC 框架,该框架使来自 MQL5 的远程过程调用成为可能。它以 XML-RPC 基础、MQL5 实施开始,接着提供两个实际运用例子。第一个例子使用外部网络服务,第二个例子是一个用于简单 XML-RPC 2011 年自动交易锦标赛分析程序服务的客户端。如果您对如何实施和实时分析来自 2011 年自动交易锦标赛的不同统计数据感兴趣,则本文正好适合您。

MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩

成功运营一年半的“MQL5 应用商店”,已成为了最大的交易策略与技术指标交易商店。全世界有 350 位开发者在此提供了大约 800 款交易应用程序。交易者为其 MetaTrader 5 终端购买和下载的交易程序,已逾 100.000。

“MQL5 应用商店” 2013 年一季度业绩

自创立以来,销售自动交易与技术指标的“MQL5 应用商店”已经吸引来了 250 多位开发者,他们发布了 580 款产品。对于那些已通过销售自己的产品获得丰厚利润的“MQL5 应用商店”卖家来讲,2013 年第一季度是相当成功的。

MQL5 应用商店一周岁啦

从“MQL5 应用商店”开始销售,转眼间已经一年过去了。一年来的兢兢业业勤勤恳恳,换来了一个新服务向 MetaTrader 5 平台自动交易和技术指标最大商店的华丽转身。

MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件

MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 用户最近得到了成为“信号提供方”并赚取更多收益的机会。现在,您可以利用新组件,在您的网站、博客或社交网络上展示您的成功交易了。使用组件的好处显而易见:它们会提高“信号提供方”的受欢迎程度、树立其作为成功交易者的声名,并吸引到新的“订阅者”。在其它网站上放置这些组件的所有交易者,也都享受到了上述好处。

统计套利交易策略

防止未平正掉期率仓位出现意外价格变动的统计算法。本文介绍一种套利交易保护策略,这种策略能够补偿与未平仓位的方向相反的价格变动的潜在风险。

经验模态分解法介绍

本文旨在让读者熟悉经验模态分解 (EMD) 法。它是希尔伯特-黄 (Hilbert-Huang) 变换的基础部分,用于分析非静态和非线性过程产生的数据。本文还介绍此方法的一种可能软件实施,并简短地介绍有关其特性的考虑因素,并提供几个简单的运用例子。

非广延统计分布结构化分析的本征坐标法应用

应用统计的主要问题是接受统计假设的问题。长期以来它被视为一个无法解决的问题。随着本征坐标法的出现,这种情形出现了改变。它是对信号进行结构化研究的一款优秀且强大的工具,使用现代应用统计方法,能够精准预测可能的走势。本文着重于此方法的具体运用并以 MQL5 语言编程。它还使用 Hilhorst 和 Schehr 介绍的分布作为一个例子,处理函数识别问题。

未知概率密度函数的核密度估计

本文主要介绍用于估计未知概率密度函数的核密度程序的创建。核密度估计方法被选择用于执行此任务。本文包含该方法的软件实现的源代码、其使用示例以及插图。