有关MQL5策略测试的文章

本文将介绍一个针对多币种EA交易的简单而合适的实现。意思是说您可以设置EA交易，针对多币种在同一条件下测试/交易，但是为每个交易品种设置不同的参数。作为例子，我们将创建针对两个交易品种的模式，但是通过这种方法可以还增加另外的交易品种，如有必要只需修改很少的代码。

在第一次测试之前，每个交易者都会面临同样的问题 — "四种模式中使用哪一种呢?" 每种提供的模式都有其优点和特点，所以我们会用简单的方法 - 使用一个按钮一起运行全部四种模式!本文展示了如何使用 Win API 和一点魔术来同时看到全部四个测试图表。

MetaTrader 5 通过EA交易程序和MQL5编程语言使我们可以在内嵌的策略测试器中模拟自动交易，这种模拟称为EA交易程序的测试，它可以在实现中用多线程优化，也可以在多个设备中同步进行。为了提供完整的测试，我们需要基于可用的分钟历史来生成订单。本文提供了这种算法的详细描述，即在MetaTrader 5客户终端中怎样通过历史生成这些订单。

在本文中，我们将进行一个实验：我们将使用颜色优化结果。颜色由三个参数决定：红色、绿色和蓝色（RGB）的级别。还有其他的颜色编码方法，它们也使用三个参数。因此，可以将三个测试参数转换为一种颜色，它直观地表示值,阅读本文以了解这种表示是否有用。

现在是时候简单总结一下之前关于仓位属性文章的内容了，在本文中，我们会额外创建几个函数来取得只能通过访问交易历史才能获得的属性，我们也会对数据结构更加熟悉，这使我们可以用更加方便的方法访问仓位和交易品种属性。

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。

在本文中，我们将继续修改之前在MQL5 Cookbook系列文章中的EA交易，这一次，EA交易将进一步增强，使用指标来检查建仓条件。为了增加点乐趣，我们会在外部参数中创建一个下拉列表，可以从三个交易指标中选择一个。

在本文中，我们将研讨流行的烛条形态，并尝试探索它们在当今市场中是否仍然相关和有效。 烛条分析出现在 20 多年前，从此后变得非常流行。 众多交易者认为日本烛条是最方便、易懂的资产价格可视化形式。

能够简化和澄清时间、经纪商时移、以及夏季或冬季变更的时间处理函数和代码片段。 准确的时序也许是交易中的一个关键因素。 在当前钟点，伦敦或纽约的证券交易所是否已经或尚未开市，外汇交易的交易时间何时开始和结束？ 对于一名实况手工交易者来说，这不算是个大问题。

本文主要针对那些已经学过这种语言、但又没有完全掌握该语言开发的程序员。文中给出一些调试技巧，并介绍作者与众多其他程序人员的经验。

分析交易历史, 并依据仓位的入场时间以 HTML 形式绘制交易结果的分布图表。图表显示三个部分 - 按小时, 按周内天数和按月份。

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。

自MQL5云网络发布以来很快就要有一年半的时间了，这个领先事件又迎来了一个算法交易的新时代 - 现在，通过轻点鼠标交易人员就可以拥有成百上千的计算核心来处理优化他们的交易策略。

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。

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。

本文研究一种利用自定义品种进行交易策略压力测试的方法。 为此目的，将创建一个自定义品种类。 此类用于接收源自第三方的报价数据，以及更改品种属性。 根据所完成操作的结果，我们将研究若干选项，并在这些选项下测试交易策略。

在前一篇文章中，我们分析了从多种现有烛条样式中选择出的 14 种形态。 由于不可能逐一分析所有形态，所以找到了另一种解决方案。 新系统根据已知的烛条类型搜索和测试新的烛条形态。

我们都知道有一个“百闻不如一见”的说法。关于巴黎和威尼斯，有各种各样的书可供您阅读，但是根据想像，您永远都不会懂得夜间漫步于这些神话般城市的街头会有怎样的感受。可视化的诸多优势，可以很容易地投射到我们生活的方方面面，其中就包括市场活动。比如说：基于采用指标的图表的价格分析，当然还有策略测试的可视化。本文中包含对于MetaTrader 5策略测试仪所有可视化功能的描述。

在本文中，我将向您展示如何计算任何交易的总盈利或亏损，包括佣金和掉期利息。 我会提供最精准的数学模型，并依据它来编写代码，之后将其与标准进行比较。 此外，我还将尝试进入主要 MQL5 函数的内部来计算利润，并从规则中获取所有必要值的根底。

当在各种论坛做沟通时，我经常使用我自己的测试结果作为例子，这些结果显示为Microsoft Excel中的图表截图。很多时候都有人问我这些图表是怎样创建的，最终，我现在有时间在本文中解释其中的全部了。

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。

本文介绍使用 MQL 中实现的内置测试器和辅助函数库来准确模拟前瞻优化的方法。

如何使测试过程有更好的可视化呢？答案很简单：您需要在策略测试器中使用一个或者多个指标，包含一个订单指标，一个余额和净值指标，一个回撤和存款负载指标。这种方案将有助您可视化地跟踪订单的实况，余额和净值的改变，以及回撤和存款负载。

在这篇文章中，我们继续开发用于操作优化结果的 MQL 应用程序，这一次，我们将会展示如何在通过图形界面指定了其它标准、在优化参数之后生成最佳结果的表格。

作为我们在系列前一篇文章，"MQL Cookbook: 在MetaTrader 5策略测试器中分析仓位属性"中EA交易工作的继续，我们将使用很多有用的函数，以及提高和优化已有的函数来增强它。这一次EA交易有可以在MetaTrader 5策略测试器中优化的外部参数，并且在某些方面组成了一个简单的交易系统。

在本文中，我们将创建一种模式，它会使用一系列参数为交易系统作优化，而且允许不加数量限制的参数。交易品种的列表将在标准文本文件(*.txt)中创建，每个交易品种的输入参数也将存储于文件中。使用这种方法，我们将能够免除终端中对EA输入参数个数的限制。

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。

我们将会展示一个来自前一篇文章，"MQL5 Cookbook: 自定义信息面板上的仓位属性"的修改版的EA交易。我们将会解决一些问题，包括从柱中获得数据，在当前交易品种中检查新柱事件，在文件中包含标准库中的交易类，创建一个函数来搜索交易信号，还有一个执行交易操作的函数以及在OnTrade()函数中判断交易事件。

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。

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。