有关MetaTrader 5 手动和自动交易的文章

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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监视多币种的交易信号(第二部分):应用程序可视部分的实现

在上一篇文章中,我们已创建了应用程序框架,其可作为进一步操作的基础。 在这一部分中,我们将继续开发:创建应用程序的可视部分,并配置界面元素的基本交互。

SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵

交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在,您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。

利用箱形图(Boxplot)探索金融时间序列的季节性形态

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。

扩充策略构建器功能

在前两篇文章之中,我们讨论了 Merrill (美林)形态针对各种数据类型的应用。 并开发了一款应用程序来测试提出的思路。 在本文中,我们将继续策略构建器的工作,来提高其效率,并实现新的功能。

基于 Merill(梅里尔) 形态的策略构建器

在前一篇文章中,我们研究了如何将 Merill(梅里尔)形态应用于各种数据,例如货币品种图表上的价格,以及标准 MetaTrader 5 指标值:ATR,WPR,CCI,RSI,等等。 现在,我们尝试基于 Merill 形态创建策略构造集合。

开发轴心均值振荡器:一款新颖的累积移动平均线指标

本文介绍轴心均值振荡器(PMO),它是累积移动平均线(CMA)的一种实现,作为一款 MetaTrader 平台的交易指标。 特别是,我们首先引入数据轴心均值(PM)作为时间序列的常规化指数,该指数计算任意数据点位和 CMA 之间的分值。 然后,我们依据两个 PM 信号均值之间的差值构建 PMO。 报告还针对 EURUSD

通过谷歌服务安排邮寄活动

交易者可能希望安排一次邮寄活动,以维持与其他交易者、订户、客户或朋友的业务关系。此外,可能需要发送屏幕截图、日志或报告。这些任务可能不是最经常出现的任务,但是拥有这样的特性显然是一个优势。本文讨论同时使用几个Google服务,在C#上开发适当的程序集,并将其与MQL工具集成。

开发一个跨平台的EA交易来根据风险设置止损和获利

在本文中,我们将创建一个EA交易,用于基于风险值自动进行入场手数的计算。此外,EA交易将能够以止损的比率来自动设置获利,也就是说,它可以根据任何选择的比率计算获利,例如3比1、4比1或任何其他选择的值。

开发跨平台网格EA(第二部分):在趋势方向上的基于范围的网格

在本文中,我们将开发一个网格EA,用于在一个范围内的趋势方向上进行交易。这样,此EA主要适用于外汇和大宗商品市场,根据测试,我们的网格EA 自2018年以来显示盈利,不幸的是,这在2014-2018年期间并非如此。

通过差异化和熵值分析来探索市场"记忆"

分数型差分的应用范围足够广泛。 例如,差分序列通常作为机器学习算法的输入。 问题是,必须在机器学习模型可识别的前提下,显示相应历史阶段的新数据。 在本文中,我们将研究时间序列差分的原始方法。 本文还包含基于所接收差分序列的交易系统自我优化示例。

在交易中应用 OLAP(第 2 部分):可视化交互式多维数据分析的结果

在本文中,我们会探讨为一个MQL程序创建一个交互式图形界面,该程序设计用于使用OLAP技术处理帐户历史和交易报告。为了获得视觉效果,我们将使用最大化和可伸缩的窗口、自适应布局的控件和用于显示图表的新控件。为了提供可视化功能,我们将实现一个GUI,其中沿着坐标轴选择变量,以及选择聚合函数、图表类型和排序选项。

在交易中应用 OLAP(第 1 部分):在线分析多维数据

本文论述如何创建多维数据(OLAP - 在线分析处理)的在线分析框架,以及如何在 MQL 中实现此框架,还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。

MetaTrader 5 与 Python 的集成:接收和发送数据

全方位的数据处理需要大量工具,并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据,统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python,以及如何通过终端 API 接收报价。

ZigZag (之字折线) 的力量(第二部分)。 接收、处理和显示数据的示例

在本文的第一部分当中,我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此,我将展示如何基于这些工具开发指标,并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充,本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。

ZigZag(之字折线)的力量(第一部分)。 开发指标基类

许多研究人员对于判定价格行为没有给予足够的重视。 与此同时,还使用各种复杂方法,而这些方法通常只是“黑盒子”,例如机器学习或神经网络。 在这种情况下显现出的最严重问题就是提交何种数据来训练特定模型。

以马丁格尔(翻倍加仓)为基础的长线交易策略

在本文中,我们将深入研究马丁格尔(翻倍加仓)系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易,以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易,则必须考虑这一事实。

逆转:正规化入场点并开发手动交易算法

这是专门讨论逆转交易策略系列文章的最后一篇。 在此我们将尝试解决导致之前文章中测试结果不稳定的问题。 我们还将开发和测试可在任何市场中运用的逆转策略手动交易算法。

跳空缺口 - 是能够获利的策略还是五五开?

这篇文章详细讨论了跳空缺口 — 前一时间段的收盘价和后一时间段的开盘价之间的较大差距, 以及对日柱方向的预测。还探讨了通过系统DLL使用 GetOpenFileName 函数的问题。

使用限价订单替代止盈且无需修改 EA 的原始代码

使用限价订单来替代传统的止盈是论坛讨论的长期话题。 这种方法的优点是什么?如何在您的交易中实施? 在本文中,我将向您介绍我对此主题的看法。

MQL5 酷客宝典: 读取持有锁仓仓位的属性

MetaTrader 5 是一个多资产平台,此外,它还支持不同的仓位管理系统。这种功能为实现和创建交易思路提供了更加广泛的选择,在本文中,我们将讨论在锁仓模式下处理和计算仓位属性的方法。这篇文章包含了一个派生类,以及展示如何取得和处理锁仓仓位属性的实例 。

Elder-Ray (多头力度和空头力度)

本文详述了基于多头力度(Bulls Power),空头力度(Bears Power)和均线指标(EMA - 指数平均)的 Elder-Ray 交易系统。 Alexander Elder 在他的著作“为生活而交易”中描述了这个系统。

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法,并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果,以及后期处理参数。

已有950个网站提供来自MetaQuotes的经济日历

该小工具为网站提供了一个详细的发布时间表,列出了全球大型经济体的500个指标及指数。因此,除了主要的网站内容之外,交易者还能够迅速收到关于所有重要事件的最新消息及其解释和图表。

MetaTrader市场提供14,000个EA交易

目前,最大的自动交易应用程序成品商店可提供13,970个产品。它包含4,800个EA、6,500个指标、2,400个实用工具以及其他解决方案。在这种情况下,差不多有一半的应用程序(6,000)可供租用。此外,产品总数的1/4产品(3,800)可以免费下载。

包含图形用户界面 (GUI) 的 EA 交易: 增加功能 (第二部分)

这是展示开发用于人工交易的多交易品种信号 EA 文章的第二部分,我们已经创建了图形界面,现在是时候把它与程序功能相关联了。

交易账户监控是一个不可或缺的交易者工具

交易账户监控提供了关于所有已完成交易的详细报告。所有的交易统计数据都是自动收集的,并以易于理解的图形和图表形式提供给您。

货币对形态测试: 实际应用和真实交易视角。 第四部分

本文是专门讨论货币对篮子交易系列的总结。 在此,我们测试剩余的形态,并讨论在实际交易中如何应用整体方法。 入场和离场,搜索形态并分析它们,组合指标的复杂应用,这些均有研究。

深度神经网络 (第七部分)。 神经网络的融合: 堆叠

我们继续构建融合。 这次,之前创建的融合袋将辅以可训练的合并器 — 深度神经网络。 一个神经网络在修剪后合并了 7 个最佳融合输出。 第二个将融合的所有 500 个输出作为输入,修剪并合并它们。 神经网络将使用 Python 的 keras/TensorFlow 软件包构建。 该软件包的功能也会简要介绍。 还会进行测试并比较装型融合和堆叠融合的分类品质。

深度神经网络 (第六部分)。 神经网络分类器的融合: 引导聚合

本文讨论了用引导聚合结构构建并训练神经网络融合的方法。 它还确定了构成融合的各独立神经网络分类器的超参数优化的特性。 本文中所创建的神经网络融合的品质将与该系列前一篇文章中获得的优化神经网络的品质进行比较。 已考虑到进一步提高融合分类品质的可能性。

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。

开发多模块智能交易系统

MQL 编程语言允许实现交易策略的模块化开发概念。 本文展示由单独编译的文件开发多模块组合的智能交易系统示例。

自动构造支撑和阻力线

本文阐述如何使用价格图表的局部顶/底自动构造支撑/阻力线。利用著名的之字折线 (ZigZag) 指标来定义这些极点值。

测试交易货币对篮子时出现的形态。第三部分

在本文中, 我们将完成测试交易货币对篮子时可能检测到的形态。在此, 我们会跟踪货币对中每支货币彼此相对的走势形态, 并展示其测试结果。

如何降低交易者的风险

在金融市场上进行交易是与各种风险相关的,这些风险在交易系统的算法中都应当被考虑到。降低这样的风险是在交易中获利的最重要的任务。

在亚洲市场进行夜间交易: 如何保持盈利

这篇文章处理的是夜间交易的概念,以及使用 MQL5 来实现它们的交易策略。我们会进行测试并得出相应的结论。

测试当交易货币对篮子时出现的形态第二部分

我们继续测试形态并尝试在文章中描述的交易货币对篮子的方法。让我们探讨在实际应用中是否可能使用组合 WPR 图与移动平均交叉的形态,如果答案是可以,我们应当考虑适当的使用方法。

利用迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行交易

本文研究使用 MQL5 标准工具依据迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行实际交易的智能交易系统变种。对其性能进行了测试并得出结论。

运用 R-平方 评估策略余额曲线的品质

本文介绍如何构建自定义优化标准 R-平方。这一准则可用来评估一个策略的余额曲线的品质, 并选择增长最平滑和稳定的策略。这项工作讨论其构建原理, 以及用于评估属性和衡量品质的统计方法。

三角套利

本文讨论流行的交易方法 - 三角套利。在此我们尽可能详细地分析该主题, 研究策略的正、负两方面, 并开发即用的智能交易系统代码。

迷你行情模拟器或手动策略测试器

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。