有关MetaTrader 5手动和算法交易的文章

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Thomas DeMark Sequential (序列）擅长显示价格变动的平衡变化。如果我们把它的信号与水平指标例如 Murray 水平相结合，就更为明显。这篇文章主要是为初学者和那些仍然找不到他们的“圣杯”。我还将展示一些我在其他论坛上没有看到的构建水平的功能。因此，这篇文章可能对高级交易者也很有用。欢迎提出建议和合理批评。

本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点，并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题，同时展示一个简单指标的开发。

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。

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。

在本文中，我们研究在 MetaTrader 和外部应用程序中进行对象加密/解密。 我们的目的是判断以相同初始数据获得相同结果的条件。

在本文中，我们将扩展工具箱的功能：我们将添加在特定条件下平仓功能，并将创建控制市价和挂单的表格，且能编辑这些订单。

如今，众多交易者切换至自动交易系统，这类系统可能需要附加设置，或是能够完全自动化并准备就绪。 然而，有相当一部分交易者更喜欢以旧有方式进行手动交易。 在本文中，我们将创建快速手动交易工具箱，用热键来一键执行典型交易操作。

这是该系列的第一篇文章，我将在其中讲述一个工具箱，该工具箱可通过键盘快捷键来手工图表图形应用。 这非常方便：按一个键，然后出现趋势线，再按另一个键 — 将创建具有必要参数的斐波那契扇形。 也可以切换时间帧，重新排列图层或从图表中删除所有对象。

在第五篇文章是与创建交易信号监视器有关，我们将研究复合信号，并实现必要的功能。 在早前版本里，我们用到了简单信号，例如 RSI、WPR 和 CCI，并且还引入了自定义指标的可能性。

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。

在前一篇文章中，我们开发了应用程序的可视部分，以及基本的 GUI 交互元素。 这次，我们将添加内部逻辑，并准备交易信号数据的算法，还要有建立信号、搜索信号、并在监视器中对其可视化的能力。

本文提供的的基本工具，可针对测试器报告的单次通关验证和优化结果进行 OLAP 分析。 该工具可以操控标准格式文件（tst 和 opt），并还提供了图形界面。 MQL 源代码附带于后。

大程序都是从小文件开始，然后随着您不断添加更多的函数和对象而增长。 大多数的机器人开发人员都采用包含文件来应对此问题。 然而，有一个更好的解决方案：在一个项目中开始开发任意交易应用程序。 这样做的原因有很多。

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。

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。

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。

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。

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 品种还进行了一些初步实验，测试拟议指标的有效性，从而为将来的研究和改进留出了足够的空间。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。