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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开发回放系统 — 市场模拟(第 07 部分):首次改进(II)

开发回放系统 — 市场模拟(第 07 部分):首次改进(II)

在上一篇文章中,我们针对复现系统进行了一些修复并加入了测试,以确保可能的最佳稳定性。 我们还着手为这个系统创建和使用配置文件。
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将人工智能(AI)模型集成到已有的MQL5交易策略中

将人工智能(AI)模型集成到已有的MQL5交易策略中

本主题聚焦于将训练好的人工智能(AI)模型(如长短期记忆网络(LSTM)等强化学习模型,或基于机器学习的预测模型)集成到现有的MQL5交易策略中。
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离散哈特莱变换

离散哈特莱变换

在本文中,我们将探讨频谱分析和信号处理的方法之一——离散哈特莱变换(discrete Hartley transform,DHT)。它可以过滤信号,分析它们的频谱等等。DHT的性能不亚于离散傅立叶变换(discrete Fourier transform,DFT)。然而,与DFT不同的是,DHT只使用实数,这使得它在实践中更方便实现,并且它的应用结果更直观。
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软件开发和 MQL5 中的设计模式(第 2 部分):结构模式

软件开发和 MQL5 中的设计模式(第 2 部分):结构模式

在了解了设计模式适用于 MQL5 和其他编程语言,并且对于开发人员开发可扩展、可靠的应用程序有多么重要之后,我们将在本文中继续介绍设计模式。我们将学习另一种类型的设计模式,即结构模式,了解如何利用我们所拥有的类组成更大的结构来设计系统。
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数据科学和机器学习(第 16 部分):全新面貌的决策树

数据科学和机器学习(第 16 部分):全新面貌的决策树

在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中,深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制,全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支,解锁它们的潜力,从而强化您的交易决策。加入我们,以全新的视角审视决策树,并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。
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MQL5 简介(第 6 部分):MQL5 中的数组函数新手指南 (二)

MQL5 简介(第 6 部分):MQL5 中的数组函数新手指南 (二)

开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中,我们将探讨其余的数组函数,揭开复杂概念的神秘面纱,让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数,提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧!
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威廉·甘恩(William Gann)方法(第一部分):创建甘恩角度指标

威廉·甘恩(William Gann)方法(第一部分):创建甘恩角度指标

甘恩理论的精髓是什么?甘恩角度是如何构建的?我们将为MetaTrader 5创建甘恩角度指标。
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数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货

数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货

众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过,在本文中,我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术,即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测,它令我们不仅能够预测明天的收盘价,还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测,交易者和数据科学家能够获得更深入的见解,并制定更明智的决策,从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
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开发先进的 ICT 交易系统:在订单块指标中实现信号

开发先进的 ICT 交易系统:在订单块指标中实现信号

在本文中,您将学习如何基于订单簿交易量(市场深度)开发订单块(Order Blocks)指标,并使用缓冲区对其进行优化以提高准确性。这结束了项目的当前阶段,并为下一阶段做准备,下一阶段将包括实施风险管理类和使用指标生成的信号的交易机器人。
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开发多币种 EA 交易(第 17 部分):为真实交易做进一步准备

开发多币种 EA 交易(第 17 部分):为真实交易做进一步准备

目前,我们的 EA 使用数据库来获取交易策略单个实例的初始化字符串。然而,这个数据库相当大,包含许多实际 EA 操作不需要的信息。让我们尝试在不强制连接到数据库的情况下确保 EA 的功能。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 3 部分):添加交易品种、前缀和/或后缀、以及交易时段

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 3 部分):添加交易品种、前缀和/或后缀、以及交易时段

若干交易员同事发送电子邮件或评论了如何基于经纪商提供的名称里带有前缀和/或后缀的品种使用此多币种 EA,以及如何在该多币种 EA 上实现交易时区或交易时段。
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MetaTrader 5 和 R 进行算法交易新手指南

MetaTrader 5 和 R 进行算法交易新手指南

当我们揭开 R 和 MetaTrader 5 无缝结合的艺术面纱时,您将开始一场金融分析与算法交易的精彩探索。本文是您将 R 语言中的分析技巧与 MetaTrader 5 强大的交易功能连接起来的指南。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 11 部分):模拟器的诞生(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 11 部分):模拟器的诞生(I)

为了依据数据形成柱线,我们必须放弃回放,并开始研发一款模拟器。 我们将采用 1-分钟柱线,因为它们所需的难度最小。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 16 部分):新的类系统

开发回放系统 — 市场模拟(第 16 部分):新的类系统

我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长,如果现在不做,那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类,可协助实现此任务,但为此,我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中,我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 4 部分):三角移动平均线 — 指标信号

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 4 部分):三角移动平均线 — 指标信号

本文中的多币种 EA 是智能交易系统或交易机器人,能从一个品种的图表里交易(开单、平单、及管理订单,例如:尾随止损和止盈)多个品种(货币对)。这次我们只会用到 1 个指标,即多时间帧或单一时间帧中的三角移动平均线。
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射箭算法(Archery Algorithm, AA)

射箭算法(Archery Algorithm, AA)

本文详细探讨了受射箭启发的优化算法——射箭算法(Archery Algorithm, AA),重点介绍了如何使用轮盘赌法(roulette method)作为选择“箭矢”目标区域的机制。该方法允许评估解决方案的质量,并选择最有希望的位置进行进一步的探究。
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在MQL5中创建交易管理员面板(第六部分):多功能界面(一)

在MQL5中创建交易管理员面板(第六部分):多功能界面(一)

交易管理员的角色不仅限于Telegram通信,他们还可以参与各种控制活动,包括订单管理、持仓跟踪和界面定制。在本文中,我们将分享有关扩展程序以支持MQL5中多种功能的实用见解。此次更新旨在克服当前管理员面板主要聚焦于通信这一局限,使其能够处理更广泛的任务。
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开发多币种 EA 交易(第 6 部分):自动选择实例组

开发多币种 EA 交易(第 6 部分):自动选择实例组

在优化交易策略后,我们会收到一组参数。我们可以使用它们在一个 EA 中创建多个交易策略实例。以前,我们都是手动操作。在此,我们将尝试自动完成这一过程。
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开发多币种 EA 交易 (第 10 部分):从字符串创建对象

开发多币种 EA 交易 (第 10 部分):从字符串创建对象

EA 开发计划包括几个阶段,中间结果保存在数据库中,它们只能作为字符串或数字而不是对象再次从那里读取。因此,我们需要一种方法来根据从数据库读取的字符串重新创建 EA 中的所需对象。
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开发多币种 EA 交易系统(第 16 部分):不同报价历史对测试结果的影响

开发多币种 EA 交易系统(第 16 部分):不同报价历史对测试结果的影响

正在开发中的 EA 预计在与不同经纪商进行交易时都会表现出良好的效果。但目前我们一直使用 MetaQuotes 模拟账户的报价进行测试。让我们看看我们的 EA 是否准备好使用与测试和优化期间使用的报价不同的交易账户。
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MQL5 简介(第 17 部分):构建趋势反转 EA 交易

MQL5 简介(第 17 部分):构建趋势反转 EA 交易

本文教初学者如何在 MQL5 中构建一个基于图表形态识别的 EA 交易系统,该系统利用趋势线突破和反转进行交易。通过学习如何动态检索趋势线值并将其与价格走势进行比较,读者将能够开发出能够识别和交易图表形态(如上升和下降趋势线、通道、楔形、三角形等)的 EA 交易。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 7 部分):依据动量振荡器指标的之字折线

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 7 部分):依据动量振荡器指标的之字折线

本文中的多货币智能系统是利用之字折线(ZigZag)指标的自动交易系统,该指标依据动量振荡器过滤、或彼此过滤信号。
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让新闻交易轻松上手(第3部分):执行交易

让新闻交易轻松上手(第3部分):执行交易

在本文中,我们的新闻交易EA将根据存储在数据库中的经济日历开始交易。此外,我们将改进EA的图表,以显示更多关于即将到来的经济日历事件的相关信息。
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使用莱文贝格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法训练多层感知器

使用莱文贝格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法训练多层感知器

本文介绍了一种用于训练前馈神经网络的莱文贝格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法的实现。与Python的scikit-learn库中的算法进行性能比较分析。初步探讨更简便的学习方法,如梯度下降、带动量的梯度下降和随机梯度下降。
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构建和测试 Aroon 交易系统

构建和测试 Aroon 交易系统

在本文中,我们将学习在了解了 Aroon 指标(阿隆指标)的基础知识和基于该指标构建交易系统的必要步骤之后,如何构建 Aroon 交易系统。建立这个交易系统后,我们将对其进行测试,看看它是否能盈利,还是需要进一步优化。
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创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA

创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA

在本文中,我们将创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA。我们阐述该策略的关键概念,设计EA框架蓝图,并在 MQL5 语言中实现突破策略逻辑。最后,我们将探讨用于回测和优化EA的技术,以最大限度地提高其有效性。
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MQL5 简介(第 10 部分):MQL5 中使用内置指标的初学者指南

MQL5 简介(第 10 部分):MQL5 中使用内置指标的初学者指南

本文介绍如何使用 MQL5 中的内置指标,重点介绍如何使用基于项目的方法创建基于 RSI 的 EA 交易。您将学习获取和利用 RSI 值、处理流动性清扫以及使用图表对象增强交易可视化。此外,本文强调了有效的风险管理,包括设定基于百分比的风险、实施风险回报率以及应用风险修改来确保利润。
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3D 柱线上的趋势强度和方向指标

3D 柱线上的趋势强度和方向指标

我们将研究一种市场趋势分析新方法,基于市场微观结构的三维可视化、及张量分析。
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MQL5自动化交易策略(第二部分):基于一目均衡表与动量震荡器的云突破交易系统

MQL5自动化交易策略(第二部分):基于一目均衡表与动量震荡器的云突破交易系统

在本文中,我们将创建一个智能交易系统(EA),利用一目均衡表指标与动量震荡器,实现云图突破策略的自动化交易。我们将逐步解析以下核心流程:指标句柄初始化、突破条件检测和自动化交易执行。此外,我们还实现追踪止损机制与动态仓位管理,以提升EA的盈利能力及对市场波动的适应性。
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在 MQL5 中构建自定义市场状态检测系统(第二部分):智能交易系统(EA)

在 MQL5 中构建自定义市场状态检测系统(第二部分):智能交易系统(EA)

本文详细介绍如何利用第一篇开发的状态检测器,构建一个自适应的智能交易系统(MarketRegimeEA)。该系统能够根据趋势、震荡或高波动市场,自动切换交易策略与风险参数。文中涵盖了实用的参数优化、状态过渡处理以及多时间周期指标的应用。
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MQL5自动化交易策略(第四部分):构建多层级区域恢复系统

MQL5自动化交易策略(第四部分):构建多层级区域恢复系统

本文将介绍如何在MQL5中开发一个基于相对强弱指数(RSI)生成交易信号的多层级区域恢复(反转)系统(Multi-Level Zone Recovery System)。该系统通过动态数组结构管理多个信号实例,使区域恢复逻辑能够同时处理多重交易信号。通过这种设计,我们展示了如何在保持代码可扩展性和健壮性的前提下,有效应对复杂的交易管理场景。
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价格行为分析工具包开发(第八部分):指标看板

价格行为分析工具包开发(第八部分):指标看板

作为价格行为分析领域最强大的工具之一,指标看板(Metrics Board)旨在通过一键操作简化市场分析流程,实时提供关键市场指标数据。每个功能按钮均对应特定的功能,无论是分析高/低趋势、交易量还是其他关键指标。该工具能在您最需要的时候提供精准、实时的数据。让我们通过本文更深入地了解它的功能。
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使用MQL5经济日历进行交易(第一部分):精通MQL5经济日历的功能

使用MQL5经济日历进行交易(第一部分):精通MQL5经济日历的功能

在本文中,我们首先要了解其核心功能,探讨如何使用MQL5经济日历进行交易。然后,我们在MQL5中实现经济日历的关键功能,以提取与交易决策相关的新闻数据。最后,我们进行总结,展示如何利用这些信息来有效增强交易策略。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 22 部分):外汇(III)

开发回放系统 — 市场模拟(第 22 部分):外汇(III)

虽然这是关于这个主题的第三篇文章,但我必须为那些还不了解股票市场和外汇市场之间区别的人解释一下:最大的区别在于,在外汇中没有、或者更确切地说,我们得不到交易过程中有关一些实际发生关键处的信息。
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开发多币种 EA 交易(第 12 部分):开发自营交易级别风险管理器

开发多币种 EA 交易(第 12 部分):开发自营交易级别风险管理器

在正在开发的 EA 中,我们已经有了某种控制回撤的机制。但它具有概率性,因为它是以历史价格数据的测试结果为基础的。因此,回撤有时会超过最大预期值(尽管概率很小)。让我们试着增加一种机制,以确保遵守指定的回撤水平。
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MQL5自优化智能交易系统(第九部分):双移动平均线交叉

MQL5自优化智能交易系统(第九部分):双移动平均线交叉

本文将介绍双移动平均线交叉策略的设计思路:利用更高的时间框架(日线D1)的信号指导更低的时间框架(15分钟M15)的入场,并通过中间风险周期(4小时H4)计算止损位。本文将讲解系统常量、自定义枚举,以及趋势跟踪和均值回归模式的逻辑,同时强调代码模块化与未来遗传算法优化的扩展性。该方法支持灵活的入场/出场条件,通过让较低的时间框架入场与较高的时间框架趋势保持一致,减少信号滞后、优化交易时机。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 24 部分):外汇(V)

开发回放系统 — 市场模拟(第 24 部分):外汇(V)

今天,我们将去除阻止基于最后成交价进行模拟的限制,并将专门针对这类模拟引入一个新的切入点。整个操作机制将基于外汇市场的原则。该过程的主要区别在于出价(Bid)和最后成交价(Last)模拟的分离。不过,重点要注意,用于随机化时间,并将其调整为与 C_Replay 类兼容的方法在两类模拟中保持雷同。这很好,因为一种模式的变化会导致另一种模式的自动改进,尤其遇到处理跳价之间的时间。
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MQL5交易策略自动化(第十七部分):借助动态仪表盘精通网格马丁格尔(Grid-Mart)短线交易策略

MQL5交易策略自动化(第十七部分):借助动态仪表盘精通网格马丁格尔(Grid-Mart)短线交易策略

在本文中,我们将探讨网格马丁格尔(Grid-Mart)短线交易策略,并阐述如何在MQL5中实现该策略的自动化,同时配备一个动态仪表盘以提供实时交易分析。我们将详细介绍该策略基于网格的马丁格尔逻辑以及风险管理功能。此外,我们还将指导如何进行回测和部署,以确保策略的稳健表现。
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数据科学和机器学习(第 17 部分):摇钱树?外汇交易中随机森林的艺术与科学

数据科学和机器学习(第 17 部分):摇钱树?外汇交易中随机森林的艺术与科学

探索算法炼金术的秘密,我们将引导您融会贯通如何在解码金融领域时将艺术性和精确性相结合。揭示随机森林如何将数据转化为预测能力,为驾驭股票市场的复杂场景提供独特的视角。加入我们的旅程,进入金融魔法的心脏地带,此处我们会揭开随机森林在塑造市场命运、及解锁赚钱机会之门方面之角色的神秘面纱
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基于交易量的神经网络分析:未来趋势的关键

基于交易量的神经网络分析:未来趋势的关键

本文探讨了通过将技术分析原理与 LSTM 神经网络架构相结合,基于交易量分析来改进价格预测准确性的可能性。文章特别关注异常交易量的检测与解读、聚类方法的使用,以及基于交易量的特征创建及其在机器学习背景下的定义。