

研究烛条分析技术(第一部分):检查现存形态
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。


在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测
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。


分离策略在趋势和盘整条件下的优化
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。


100 个最佳优化递次(第 1 部分)。 开发优化分析器
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。


利用指标实时优化智能交易系统
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。


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。


蒙特卡洛方法在交易策略优化中的应用
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。


可视化策略构建工具. 无需编程即可创建交易机器人
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。


使用图形界面处理优化结果
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 MetaTrader 5 中交易策略优化的可视化
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。


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。


基于快速数学计算的自定义策略测试器
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。


将入场信息解析到指标
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。


TradeObjects: 基于 MetaTrader 图形对象的自动化交易
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。


旗形形态
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。


一个为莫斯科交易所期货开发的点差策略实例
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。


如何在 MetaTrader 5 里快速开发并调试交易策略
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。


交易机器人在市场发布前必须经过的检验
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。


交易者的 LifeHack: 四次回测比一次好
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。


交易者的 LifeHack: 测试中的余额,回撤,负载和订单指标
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。


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。


购买交易机器人前如何进行测试
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。


为什么说 MQL5 应用商店是销售交易策略与技术指标的最佳去处
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!


MetaTrader 5 与 MQL5 提供的无限机遇
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...


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。


查找错误和记录
MetaEditor 5 具备调试功能。但是在编写 MQL5 程序时,您通常都希望不要显示个别的值,而是测试与在线工作期间出现的所有信息。如果日志文件内容庞大,所需信息快速便捷检索自动化的重要性就显而易见了。本文中,我们会研究 MQL5 程序中查找错误的方式以及记录方法。我们也会简单地记录到文件中,并了解一款方便日志查看的简单程序 - LogMon。