有关MQL5策略测试的文章

与别处相比，在 MQL5 应用商店购买交易机器人有一个明显的优势 - 其提供的自动化系统，可直接在 MetaTrader 5 终端内接受完整测试。购买前，EA 交易可以、也应该在内置的策略测试程序中，以所有不利的模式谨慎运行，从而对此系统有一个全面的认识。

本文简要概述了十款趋势跟随策略, 及其测试结果和比较分析。基于所获结果, 我们得到相关趋势跟随交易之优缺点的一般性结论。

本文重点介绍了几种用于趋势识别的方法，目标是确定趋势相对平盘市场的持续时间。理论上，趋势与平盘的比例被认为是30%对70%，而这正是我们将要验证的。

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。

本文解释识别和解决代码错误的步进式过程以及EA交易程序输入参数的测试与优化的步骤。您将了解如何使用 MetaTrader 5 客户端的策略测试程序为您的 EA 交易程序寻找最佳交易品种和一组输入参数。

MQL5.community 应用商店为 EA 交易开发人员提供了一个由成千上万潜在客户构成的、已经成型的市场。这里是销售交易机器人和技术指标的最佳去处！

在本文中, 我们开发并测试若干种基于 Donchian 通道和各种指标滤波器的策略。我们还对其操作进行了比较分析。

迷你行情模拟器是一款设计用于在终端里部分模拟操作的指标。据推测, 它可以用来测试行情分析和交易的 "手动" 策略。

在本文中，我们将研究美林形态的模型，并尝试评估它们与当前行情的相关性。 为此，我们将开发一种工具来测试形态，并将其模型应用在各种数据类型，例如收盘价、最高价和最低价，以及震荡指标。

交易者的生活中会出现不同的状况。经常地, 成功交易的历史令我们能够复现策略, 而查看亏损历史, 让我们尝试开发和改进新的策略。在这两种情况下, 我们要将交易与已知指标进行比较。本文推荐了一批拿交易与数个指标进行比较的方法。

本文中，我想举一个例子说明交易者的程序会是什么样子，以及如果从头到始学习 MQL5，9 个月内能达到什么程度。这个例子还会显示出对于一个交易者而言，这样一种程序在占用价格图表最小空间的同时，其功能多样性与信息翔实性如何。而且，我们也会看出，可以通过何种方式，得到颜色多样、清晰明快且对于用户而言直观明确的交易信息面板。以及许许多多的其它功能...

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。

任何产品在市场发布之前，它必须通过强制的预先检验，以确保符合统一的质量标准。本文介绍了开发者们在他们的技术指标和交易机器人中最常犯下的错误，并且也展示了在把产品发送到市场之前如何进行自我测试。

本文所提供的是一个简单策略以三种模式进行测试的结果: "1 分钟 OHLC", "每笔分时" 和使用实际历史数据的 "基于真实分时的每笔分时"。

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。

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。

您的家用电脑是几核的？优化一项交易策略，您可以运用多少计算机？我们在此展示如何利用MQL5云网络，点击鼠标即可获取遍及全球的计算能力，并通过这种方式加速计算。每过去一年，时间就是金钱这句话都会成为更被热议的话题，我们不能承受重要运算几十小时甚或几天的等候。

在本文中，我们将利用箱形图（Boxplot）观察金融时间序列的季节性特征。 每个单独的箱形图（或箱须图）都能直观地展现数值如何沿数据集的分布。 不要把箱形图与烛条图混淆，尽管它们在外观上可能相似。

自动剥头皮系统理所当然地被认为是算法交易的巅峰, 但同时它们的代码也最难编写。在本文中, 我们将介绍如何使用内置调试工具并基于接收的瞬时报价分析来构建策略, 以及可视测试。开发入场和离场规则, 往往需要经历多年的手工交易。但借助 MetaTrader 5, 您可以在真实历史数据的基础上快速测试任何策略。

本文描述 MetaTrader 5 下自我优化机制的实现。

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。

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。

MetaTrader 5 可以开发和测试同时交易多种金融资产的交易机器人。其内建的策略测试器能够自动从经纪商的服务器中下载所需的订单时刻历史，并会考虑到账户的合约规范，所以开发人员不用做任何人工工作。这可以使交易环境条件的重建能够简单和可靠，包括乃至不同交易品种中订单来临之间毫秒级的间隔。在本文中，我们将演示在两种莫斯科交易所期货上开发和测试一种点差策略。

在本文中，我们将基于三重滤网(Triple Screen)策略，使用MQL5开发一个交易系统的框架。EA交易不会从头开始开发，我们会简单地修改前一篇文章， 即"MQL5 Cookbook: 在EA交易中使用指标设置交易条件"中的程序，它已经基本上满足了我们的目标。所以这篇文章也会向您展示如何简单地修改已经完成的程序的模式。

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。

本文探讨基于图表线性标记创建自动交易系统的一种简单方法, 并提供了一款使用 MetaTrader 4/5 标准对象属性的现成智能交易系统, 可支持主要交易操作。

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。

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。

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。

本文尝试阐述在算法交易领域中将理论与实践相结合。 有关创建交易系统的大多数讨论都与依据历史柱线和其上应用的各种指标有关联。 这是覆盖率最高的领域，因此我们不会再过多涉及。 柱线体现出非常人工的实体; 因此，我们将使用更接近原始数据的东西，即价格的即时报价。

在本文中, 我们研究另一种基于分析余额图来优化自定义交易策略的准则。线性回归使用 ALGLIB 函数库中的函数进行计算。

在交易账户上运行 EA 交易之前，我们通常会在报价历史上测试和优化它。然而，这里会有一个合理的问题: 过去的结果怎么会对我们的未来有所帮助呢?本文描述了使用蒙特卡洛方法来为交易策略的优化构建自定义的标准，另外，还会探讨 EA 交易的稳定性标准。

有很多指标可用于确定一个交易系统的效率和盈利能力。但是，交易者始终会将任何系统推向一个新的崩溃测试。本文讲述基于效率指标的统计如何用于 MetaTrader 5 平台。它包含一个类，该类用于将成交统计解释转变成与 S.V. Bulashev 所著《Statistika dlya traderov（面向交易者的统计）》一书不冲突的一种解释。它还包括一个用于优化的自定义函数示例。