有关MetaTrader 5手动和算法交易的文章

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这个类别的特色文章,涵盖了交易的所有方面 - 从手动到全自动交易,从 EA 思路到利用 MQL5 向导 创建交易机器人。仓位管理,交易事件处理以及资金管理 - 这些组成部分都在这些文章里覆盖。

学习 如何复制交易信号,如何提供不间断的 EA 操作,如何创建交易机器人,如何在 Linux 和 MacOS 上运行 MetaTrader,什么是社群交易,以及如何订购交易机器人。

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学习如何基于 OBV 设计交易系统

这是一篇新文章,将针对初学者继续我们的系列,介绍如何基于一些流行指标设计交易系统。 我们将学习一个新的指标,即能量潮(OBV),我们将学习如何使用并基于它来设计交易系统。

学习如何基于抛物线 SAR 设计交易系统

在本文中,我们将继续讲述如何基于最流行的指标设计交易系统。 在本文中,我们将详细学习抛物线 SAR 指标,以及如何运用一些简单的策略来设计用于 MetaTrader 5 的交易系统。

学习如何基于 ATR 设计交易系统

在本文中,我们将学习一款可在交易中运用的新技术工具,作为我们学习如何设计简单交易系统系列的延续。 这次我们将选取另一个流行的技术指标:平均真实范围(ATR)。

学习如何基于 ADX 设计交易系统

在本文中,我们将继续有关基于最流行指标设计交易系统的系列文章,这次我们将讨论平均方向指数(ADX)指标。 我们将详细学习该指标,从而能够更好地理解它,并将学习如何在简单策略里运用它。 通过深入学习,我们可以获得更多的认知,可以更好地运用它。

学习如何基于 Stochastic 设计交易系统

在本文中,我们继续我们的研究系列 — 这次,我们将学习如何基于最流行的技术指标之一 Stochastic 振荡器指标设计交易系统。

从头开始开发智能交易系统(第 11 部分):交叉订单系统

在本文中,我们将创建一个交叉订单系统。 有一种类型的资产让交易员的生涯变得非常困难 — 那就是期货合约。 但为什么令他们的职业生涯变得如此困难?

学习如何基于 MACD 设计交易系统

在本文中,将从我们的系列文章中挖掘一个新工具:我们将学习如何基于最流行的技术指标之一“移动平均收敛/发散(MACD)”设计交易系统。

学习如何设计基于 CCI 的交易系统

来自我们的《学习如何设计交易系统》系列的新篇章中,我将介绍商品通道指数(CCI),解释其细节,并与您分享如何基于此指标创建交易系统。

从头开始开发智能交易系统(第 7 部分):添加价格成交量(Volume)指标(I)

这是目前最强力的指标之一。 任何满怀信心尝试交易的人都必须在他们的图表上拥有这个指标。 最常用的指标都是那些喜欢在交易时“读磁带”的人所采用。 此外,而该指标则是那些交易时仅依据价格动作的人会采用。

学习如何设计基于 RSI 的交易系统

在本文中,我将与您分享一个在交易领域最流行和最常用的指标,即 RSI。 您将学到如何基于该指标设计交易系统。

学习如何基于动量设计交易系统

在我上一篇文章中,我曾提到了判断价格走势的重要性。 在本文中,我将分享最重要的概念和指标之一,即动量指标。 我还将分享如何基于这个动量指标设计一款交易系统。

了解如何设计基于轨道线(Envelopes)的交易系统

在本文中,我将与您分享一种如何进行波带交易的方法。 这一次,我们将研究轨道线(Envelopes),并将看到创建一款基于轨道线的策略是多么容易。

一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)

有很多人不知道如何编程,但他们很有创造力,亦有杰出的想法。 然而,由于缺乏编程知识,他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易,就如同它是一个 IDE。

一张图表上多个指标(第 04 部分):晋升为一款智能交易系统

在我之前的文章里,我已经解释了如何创建拥有多个子窗口的指标,在使用自定义指标时如此这般会变得很有趣。 这次,我们将看到如何为智能交易系统添加多个窗口。

学习如何设计一款布林带(Bollinger Bands)交易系统

在本文中,我们将学习布林带,这是交易界最流行的指标之一。 我们将研究技术分析,并看看如何设计一款基于布林带(Bollinger Bands)指标的算法交易系统。

学习如何设计不同的移动平均线系统

有众多策略可依据任何规则过滤生成的信号,甚至可采用本文自身所讨论的移动平均值。 因此,本文的目的是与大家分享一些移动平均线策略,以及如何设计一款算法交易系统。

学习为什么、以及如何设计算法交易系统

本文在介绍了 MQL5 的一些基础知识之后,通过设计一个简单的算法交易系统,向初学者展示了如何运用 MQL 的基础知识设计他们的算法交易系统(智能交易系统)

交易中的数学:夏普(Sharpe)和索蒂诺(Sortino)比率

投资回报率是投资者和萌新交易员用来分析交易绩效的最明显指标。 专业交易者会采用更可靠的工具来分析策略,比如夏普(Sharpe)比率和索蒂诺(Sortino)比率等。

从头开始开发一款智能交易系统

在本文中,我们将讨论如何做到最少编程来开发一款交易机器人。

MQL5 中的矩阵和向量

运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”,可以创建非常贴合数学符号本意的代码。 运用这些方法,您可以避免创建嵌套循环,或在计算中分心记忆正确的数组索引。 因此,矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。

针对交易的组合数学和概率论(第五部分):曲线分析

在本文中,我决定进行一项研究,探讨将多重状态系统简化为双重状态系统的可能性。 本文的主要目的是分析并推导出有用的结论,这些结论也许有助于基于概率论的可伸缩交易算法的深入发展。 当然,这个话题会涉及到数学知识。 不过,根据之前文章的经验,我认为广谱信息比细节作用更大。

针对交易的组合数学和概率论(第四部分):伯努利(Bernoulli)逻辑

在本文中,我决定重点阐述著名的伯努利(Bernoulli)规划案,并展示如何用它来描述与交易相关的数据数组。 所有这些将被用来创建一个自适应的交易系统。 我们还将寻找一个更通用的算法,一个特例是伯努利公式,并查找能够运用它的应用。

为 MetaTrader 打造的高级 EA 构造器 - botbrains

在本文中,我们将展示 botbrains.app 的功能 — 一款无代码开发交易机器人的平台。 若要创建一款交易机器人,您无需编写任何代码 — 只需将必要的模块拖放到规划图上,设置它们的参数,并在它们之间建立连接。

预测市场价格的通用回归模型(二):自然、技术和社会暂态函数

本文是前一篇文章的逻辑延续。 它彰显一个事实,即确认第一篇文章的结论。 这些事实在该书出版后的十年内就得以显露。 它们围绕着三个检测到的描述市场价格变化形态的动态暂态函数展开。

更好的程序员(第 07 部分):变为一名成功的自由职业开发者的注意事项

您想成为一名成功的 MQL5 自由开发者吗? 如果答案是肯定的,这篇文章适合您。

处理时间(第二部分):函数

自动判定经纪商时移和 GMT。 与其请求您的经纪商的支持,您可能会从他们那里得到一个不充分的答案(他们很愿意解释时间错位),我们只需自行查看在时间变化的几周内他们如何计算价格 — 但手工操作极其繁琐,我们让程序来做这件事 — 毕竟这就是为什么我们要有一台 PC。

处理时间(第一部分):基础

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。

MetaTrader 5 中的出价/要价(Bid/Ask)点差分析

一款能为您报告经纪商平台出价/要价(Bid/Ask)水平的指标。 现在我们可以利用 MT5 的即时报价数据来分析近期的历史真实平均买卖点差是多少。 您不需要查看当前点差,因为若您同时显示出价和要价指示线时,该值已出示。

针对交易的组合数学和概率论(第三部分):第一个数学模型

早前所研讨主题的逻辑延续,即针对交易任务开发多功能数学模型。 在本文中,我将从头开始讲述与分形数学模型开发相关的整个过程。 这个模型应成为一个重要的构建模块,且其是多功能和通用的。 它将为我们遵循该思路深入开发奠定理论基础。

针对交易的组合数学和概率论(第二部分):通用分形

在本文中,我们将继续研究分形,并会特别留意总结所有材料。 为此,我将尝试把所有早期开发归纳为一个紧凑的形式,这对于交易中的实际应用来说将是方便和易于理解的。

针对交易的组合数学和概率论(第一部分):基础知识

在本系列文章中,我们将尝试找寻概率论的实际运用来描述交易和定价过程。 在首篇文章中,我们将研究组合数学和概率论的基础知识,并将分析如何在概率论的框架中应用分形的第一个例子。

掉期利率(第一部分):锁定与合成仓位

在本文中,我将尝试扩展掉期利率交易方法的经典概念。 我将解释为什么我会得出这样的结论,即这个概念值得特别关注,绝对推荐研究。

组合剥头皮:分析过去的交易来提升未来交易的成效

本文所提供的技术讲述,旨在提高任何自动交易系统的有效性。 它简要解释了这个思路,以及它的基本原理、可能性和缺点。

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。

自适应算法(第四部分):附加功能和测试

我将继续采用最少的必要功能来充实算法,并测试结果。 其获利能力十分低下,但文章展示的全自动盈利交易的模型,是在不同的行情基本面及完全不同的金融产品上进行。

自适应算法(第三部分): 放弃优化

如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数,就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测,它应该确定知道。

神经网络在交易中的实际应用 (第二部分). 计算机视觉

利用计算机视觉可以训练神经网络对价格图表和指标的直观表示。这种方法可以对整个复杂的技术指标进行更广泛的操作,因为不需要将它们以数字形式输入神经网络。

利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式

本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型,并讨论了这种方法的有效性。现在,只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易,就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。

直推和主动机器学习中的梯度提升

在本文中,我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法,并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用,并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机(SVM)的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克(Vladimir Vapnik)提出的。

开发自适应算法 (第二部分): 提高效率

在本文中,我将通过改进先前创建的算法的灵活性来继续本主题的开发。随着分析窗口中烛形数量的增加,或烛形超额阈值百分比的增加,算法变得更加稳定。我不得不做出妥协,并设置一个更大的样本量进行分析或更大的烛形超额百分比。