有关MetaTrader 5手动和算法交易的文章

本文介绍了使用电子表格（Excel、Calc、Google）分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。

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。

在这一部分中，我们要扩展交易信号搜索和编辑系统，及介绍自定义指标，和加入程序本地化的可能性。 之前我们已创建了一个搜索信号的基本系统，但它是基于一小组指标和一组简单的搜索规则。

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。

在接下来的系列文章中，我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发，以及如何将这些情况系统化，用逻辑描述它们，并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始，这个算法将逐渐获得理论，并发展成一个非常复杂的项目。

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。

MetaTrader 5 客户端提供了各种机会来优化 EA 交易的参数。除了策略测试程序中包含的优化标准以外，开发人员还有机会创建自己的标准。这样一来，EA 交易的测试和优化便具有了无限的可能性。本文介绍了创建此类标准的实用方法，既适用于复杂标准，也适用于简单标准。

可以将此类库添加到 MetaTrader 5 EA 交易程序，从而能够通过一种与 MetaTrader 4 非常类似的以订单为中心的方法编写程序（与基于仓位的 MetaTrader 5 相比较）。它通过在 MetaTrader 5 客户端跟踪虚拟订单，同时为每个仓位维护一个保护性经纪人止损，从而提供灾难防护来实现这一目的。

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。

找到交易系统的规则，再于“EA 交易”中进行编程，任务就完成一半了。随着交易结果的累积，您需要通过某种方式纠正“EA 交易”的操作。本文讲述一种方法，通过创建平衡曲线斜率的测量反馈，改善“EA 交易”的性能。

您是否希望在小时图表里看到本小时内第二和第十五分钟开盘的柱线？每分钟开盘价都在变化的重绘图表看上去会像什么样？依据这样的图表进行交易有何优势？您将在本文当中找到这些答案。

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 。

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。

在互联网上很轻松就能找到许多策略，它们也会为您提供大量各式各样的建议。我们则会采取一种专业的方法，基于不同大陆不同时区，深入策略创建的过程。

本文探讨了开发交易算法的方法，即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式，并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。

两年前，在 "The Last Crusade - 最新的改革" 我们回顾了一个相当有趣但目前没有被广泛使用的显示市场信息的方法 - 点数图。现在，我建议您尝试写一个基于检测点数图范式的自动交易。

本文提供一种在信号服务中搜寻交易信号的系统性方法，寻找能够平衡获利、风险、交易欲望，并且能适用于各类交易帐户及交易对象的交易信号。

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。

我们知道一个市场周期的概率密度函数 (PDF) 并不会让我们想到高斯分布，而是一种正弦波的概率密度函数，并且大多数指标假定市场周期的概率密度函数为高斯分布，我们需要一种方式来纠正。解决方法是使用费歇尔变换。费歇尔变换将任何波形的概率密度函数转换为近似的高斯分布。本文介绍费歇尔变换和逆费歇尔变换的算法以及它们在交易中的应用。介绍和评估了一个基于逆费歇尔变换的专有交易模块。

今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾，我建议允许手工操作 EA 是合适的，至少在一段时间内。

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。

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。

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。

今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章中，我们已启动开发一个在自动化 EA 中使用的订单系统。 然而，我们只创建了一个必要的函数。

交易播放器。仅仅五个字，无需解释。一个带有按钮的小对话框出现在您的脑海中。按一个按钮 - 它开始播放，移动控制杆 - 播放速度改变。事实上，它非常类似。在本文中，我想展示我编写的以几乎与实时交易完全相同的方式播放交易历史的程序。本文使用指标和管理图表来介绍 OOP 的某些细节。