有关MetaTrader 5手动和算法交易的文章

信号服务推广了可用于 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 平台的社群交易。该服务已集成在交易平台之中, 并且允许任何人轻松地跟单专业操盘手的交易。从数千信号提供者当中任意选择, 只需数次点击即可订阅，之后操盘手的交易将被复制到您的帐户。

在本文中，我们演示了一种在流行的Linux版本（Ubuntu和Debian）上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

Apple 产品现已越来越深入人心。MetaQuotes Software Corp. 紧跟 IT 行业的脚步，并已发布了针对基于 iOS 设备的专门移动应用 - iPhone 版 MetaTrader 4 和 iPhone 版 MetaTrader 5。MQL5.community 论坛上也有许多话题，人们可以在此找到 Mac OS 操作系统下运行 MetaTrader 5 的解决方案。本文中，您将学会如何通过 Apple 的流行操作系统使用 MetaTrader 5。

MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买，或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品，使用您想要的支付方法付款，然后就能激活产品。

MetaTrader 4 / MetaTrader 5的“交易信号”是这样一种服务，它允许普通交易者复制信号提供者的交易操作。我们的目标是开发一种能被广泛使用的新服务，它能够保护订阅者，并为他们减少不必要的成本支出。

MetaTrader 客户端完美支持自动交易策略。它有自动交易开发者所需的所有工具 ‒ 强劲的，基于 C++ 的 MQL4/MQL5 编程语言，便利的 MetaEditor 开发环境，以及支持在 MQL5 云网络中进行分布式计算的多线程策略测试器。在本文中, 您将发现如何将您的客户端连同所有定制元素一并移至虚拟环境。

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仅有 15 分钟，这个视频教程解释了什么是 MetaTrader 的信号服务，并非常详细演示了如何订阅交易信号，以及如何成为服务的信号提供商。通过观看本教程，您将可以订阅任何交易信号，或者在我们的服务中发布并推广自己的信号。

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。

Android 和 iOS 设备为我们提供了许多功能，有一些甚至连我们自己都不知道。这些功能的其中之一就是推送通知，这允许我们接收个人消息，而不会拘于我们的电话号码或移动网络运营商。MetaTrader 移动终端已经能够从您的自动交易接收这样的消息。您只需要知道设备的 MetaQuotes ID。超过 9 000 000 台移动终端已经收到它。

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。

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。

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。

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。

近来，货币市场上的交易机器人已经大幅增加，它们执行着各种各样的策略和概念，然而，它们还都没有能够成功创造人工智能双赢、多赢的实例，所以，很多交易者还是进行人工交易。但是，即使对于这样的专家，还是可以为他们创建被称为机器人助手的交易面板。本文就是从头开始创建交易面板的一个实例。

如何正确书写规格要求?当订购EA交易或指标时，什么是能从程序员那里期望得到的，什么是不能期望得到的?如何保持一个对话框，要特别注意什么时刻?本文给出这些以及其他许多对很多人来说并不那么显而易见的问题的答案。

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。

几乎所有的交易者都是为了赚钱而进入市场，但也有一些交易者却是享受交易过程的本身。然而，并不是只有手动交易才能给您兴奋的体验。自动化交易系统开发也可以让您欲罢不能。创建一个交易机器人，可以像读一本出色的悬疑小说一样有趣。

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。

任何一位交易人都有可能面临准确把握趋势的好机会。也许这就是每个人都想找到的万能圣杯。在本文中，我们将讨论几个判断趋势的方法。更准确地说，是如何通过 MQL5 方法，制定几个经典的趋势判断程序。

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。

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。

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。

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。

本篇举例描述一个用 MQL5 实现的 Renko 制图指标。这个指标的修改，将它从经典图表中区分开来。它在指标窗口或主窗口两者中都可以构建。此外，此处还有 ZigZag 指标。您可以找到一些图表实现的例子。

订阅者经常通过分析信号在提供者账户里的总增长来搜索适当的信号, 这不是个坏主意。然而, 分析特定交易策略的潜在风险也很重要。在本文中, 我们将展示一种基于其绩效值来评估交易信号的简单有效方法。

本文将研究 darch 软件包的新功能 (v.0.12.0)。它包含具有不同数据类型, 不同结构和训练顺序的深度神经网络训练的描述。培训结果也包括在内。

随机游走和实际的市场数据看起来非常类似，但是它有一些重要的特征。在本文中，我们将通过用掷硬币游戏进行模拟，讨论随机游走的特性。为了研究数据的特性，开发了趋势指标。

有句俗话说的好：从来不犯错误的人将一事无成。这一点应该无法反驳，除非你认为闲着什么都不做也是一种错误。但是俗话说吃一堑长一智，你可以通过分析过去的错误（包括你自己的和他人的）来减少你将来可能会犯的错误。让我们来试着看看我们工作中可能会遇到的一些情景吧，这里所说的工作指的是站内的“工作”服务项目。

本文彻底解释了赫斯特指数背后的思想, 以及其价值观和计算算法的含义。分析了多个金融市场片段, 并介绍了使用 MetaTrader 5 产品实现分形分析的方法。

本文专门研究由 Steve Nison 在其著作 "Beyond Candlesticks（超越蜡烛条）" 中建议的三线突破图表。这个图表的最大优点是它可以过滤相对以前行情的小幅价格波动。我们将要讨论图表的原理，指标代码，以及基于此交易策略的一些示例。

与图形模式相关的交易策略自动化需要能够在图表中搜索极值点以备进一步处理和解释，现有的工具并不能一直提供这种功能。本文中描述的方法可以在图表上找到极值点，这里讨论的工具在有趋势和平盘市场上都一样有效，取得的结果不会被所选时段很大影响，也不会只针对特定的缩放尺度。

为了扩大零售外汇交易者的可能性，我们新增第二种账户系统 - 锁仓系统。现在，每个交易品种可以有多位持仓，包括反向持仓。这就为实现基于所谓“锁定”的交易策略铺平了道路 - 如果价格移动方向与交易者相反，那么他们就可以新建一个反向持仓。

交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。

可提供当前市场形势相关信息的图表类型多种多样。许多图表很久以前就出现了，比如点数图。本文要讲述的，就是采用实时指标的点数图的一个例子。

本文介绍一种使用MQL4和MQL5语言，自动绘制基于分形指标趋势线的方法。本文以比较的视角，提供两种语言的解决方案。使用最近的两个分形来绘制趋势线。

我们继续讨论，当交易货币篮子时交易者可以参考的形态。在这一部分中，我们将探讨当使用组合的趋势指标时构建的形态，会使用基于货币指数的指标作为分析工具。