有关MetaTrader 5手动和算法交易的文章

本文从事件驱动编程的角度来考察 MQL5 语言的能力。这种方法的最大好处是，程序可以接收有关交易操作的分阶段实施信息。本文还包含一个使用 TradeTransaction 事件处理器的例子，来接收和处理正在进行的交易操作的动作信息。在我看来，这种方式可用于复制一个终端的交易到另一个终端。

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。

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。

让我们现在来塑造本文第一部分介绍过的，基于 PHP 的 Twitter （推特）。我们正在组装 SDSS 的不同部分。有关客户端的系统体系结构, 我们借助 MQL5 新提供的 WebRequest() 函数, 通过 HTTP 发送交易信号。

我们持续加强信号服务，完善机制，添加新的功能并修复缺陷。2012年的MetaTrader信号服务和当前的MetaTrader信号服务就像两个完全不同的服务。目前，我们正在实施 虚拟主机云服 务，它由一个服务器网络组成用来支持特定版本的MetaTrader客户端。

几周前我们发布了自由职业者服务的信息图表。我们也承诺将透露一些市场统计数据。现在，我们邀请您来检验我们已经收集的数据。

我们透露一个小秘密：MQL5.com网站访问者的大部分时间都花在Johnpaul77信号的页面上。它在我们信号等级中遥遥领先，拥有约900个订阅人，真实账户的总资金为570万美元。我们已经采访了该信号的提供者。事实证明，有四人！团队成员之间的职责是如何分工的呢？他们使用的技术工具是什么？为什么他们自称John Paul？最后，来自印度尼西亚的普通玩家是如何成为MQL5.com上顶级信号的提供者？在文章中能找出所有答案。

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。

文中介绍了 Kagi 图指标以及各种制图选项和其它函数，同时考虑了指标制图原则及其 MQL5 实现功能。本文还展示了最常见的实现方式，阴阳交易策略，偏离走势线并不断提高“肩”部/降低“腰”部。

这是 "Another MQL5 OOP"（另一个 MQL5 OOP 类）一文的续篇，该文向您展示了如何从头建立一个简单的面向对象的 EA 交易程序并向您提供了有关面向对象编程的某些提示。今天，我向您展示开发一个能够依据新闻进行交易的 EA 所需的技术基础。我的目标是继续向您提供有关面向对象编程的理念，同时也在这个系列的文章中涵盖新的主题——处理文件系统。

编程语言知识不再是创建自动交易的一个先决条件。以前，缺乏编程技能是实现自己的交易策略的不可逾越的障碍，但是随着 MQL5 向导的出现，这种情况迅速改变了。交易新手能够不再因为缺乏编程经验而担心 - 使用让您能够生成 EA 代码的新向导，编程经验不再是必不可少的了。

什么是群组交易？这是一种交易者与投资者互惠互利的合作，成功的交易者凭此实现对于交易的监控，而潜在投资者亦借此机会，监控其表现并复制那些看起来较具前景的交易。

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。

MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 用户最近得到了成为“信号提供方”并赚取更多收益的机会。现在，您可以利用新组件，在您的网站、博客或社交网络上展示您的成功交易了。使用组件的好处显而易见：它们会提高“信号提供方”的受欢迎程度、树立其作为成功交易者的声名，并吸引到新的“订阅者”。在其它网站上放置这些组件的所有交易者，也都享受到了上述好处。

我们很高兴地宣布，MetaTrader 5 现在有了交易信号，从而为投资人员和管理人员带来一款强大的工具。当您追踪成功交易人员的交易时，终端将自动在您的帐户中复制交易！

本文介绍创建目录、复制数据、归档、使用 Market Watch（市场报价）或常用列表中的交易品种以及错误处理等示例。实际上，所有这些元素可集中在一个以用户定义格式归档数据的脚本中。

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。

防止未平正掉期率仓位出现意外价格变动的统计算法。本文介绍一种套利交易保护策略，这种策略能够补偿与未平仓位的方向相反的价格变动的潜在风险。

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。

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。

一年前，joo 在他的《遗传算法 － 很简单！》一文中向我们提供了一种用 MQL5 实施遗传算法的工具。现在，利用这个工具，我们将创建一个 EA 交易，该 EA 将依据某些边界条件对其自己的参数进行遗传优化。

在过去的价格行为和其将来的趋势之间是否有任何相关性？为什么今天的价格重复以前的每日运行特征呢？统计能用于预测价格动态吗？有一个答案，并且是积极的答案。如果您有任何疑问，则本文正好为您释疑解惑。我将告诉您如何用 MQL5 为一个交易系统创建一个有效的过滤器，展现价格变动中有趣的图形。

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。

长时间以来，支持向量机一直被应用于生物信息学和应用数学等领域，以评估复杂数据集以及提取可用于数据分类的有用模式。本文会研究何为支持向量机、它们的工作方式，以及为什么说它们在提取复杂模式时非常有用。之后，我们再研究如何将其应用于市场，并发挥交易建议的潜在作用。本文将提供使用支持向量机学习工具的有效示例，让读者能够试验自己的交易。

MetaTrader 5 最近引入了交易信号服务，允许交易者复制任何信号提供者的交易操作。用户可以于其账户选择任何信号、执行订阅并复制所有交易记录。而信号提供者可以设定其订阅价格，并从其订阅者每月收取固定的费用。

本文会让我们以一种全新的视角，来进行 MQL4 与 MQL5 中 EA、指标及脚本的开发。将来，此编程范式会逐渐变成 EA 实施领域所有交易者的基本标准。利用这种自动机编程范式，MQL5 和 MetaTrader 5 开发人员也就具备了某种程度上创建新语言 - MQL6 - 和新平台 - MetaTrader 6 的能力。

本文中，我想举一个例子说明交易者的程序会是什么样子，以及如果从头到始学习 MQL5，9 个月内能达到什么程度。这个例子还会显示出对于一个交易者而言，这样一种程序在占用价格图表最小空间的同时，其功能多样性与信息翔实性如何。而且，我们也会看出，可以通过何种方式，得到颜色多样、清晰明快且对于用户而言直观明确的交易信息面板。以及许许多多的其它功能...

在《Dr. Tradelove...》一文中，我们创建了一个可独立优化某预先选定交易系统的 EA 交易。而且，我们还决定创建一个不仅能够优化构成 EA 的交易系统参数、而且可以在多个交易系统中选择最优的 EA 交易。我们来看看，它会带来些什么...

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。

市场价格是缺乏需求和供应之间的稳定平衡而形成的，反之，又取决于各种各样的经济、政治和心理因素。这些因素的性质以及影响原因所存在的差异，使得直接考虑所有因素非常困难。本文提出一种依据精心设计的回归模型预测市场价格的尝试。

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。

本文基于 James Hyerczyk 所著《形态-价格-时间：甘氏理论在交易系统里的运用》一书中的某些理念，旨在探讨以指标和 《EA 交易》;形式进行自动化交易和分析的可能性。本文不敢自称内容详尽，在此我们只是探讨模型 - 甘氏理论的第一部分。

看一看您的交易终端。您能看到哪些价格展示方式？柱、烛形图和线条。我们追求的是时间和价格，但却只能由价格获利。那么，分析市场时，我们能否只关注价格呢？本文会针对点数图（"圈圈叉叉"）提出一种算法和脚本 - 已将各种各样的价格模式考虑在内，而其实际应用亦于提供的建议中列出。

在 2011 年年初，我们发布了 MQL5 向导的第一个版本。这一新的应用程序为自动生成交易机器人提供了简单方便的工具。任何 MetaTrader 5 用户都能创建自定义的EA 交易，他们甚至无需知道如何以 MQL5 编程。

本文介绍了用于分析、自相关分析尤其是条件方差分析的计量经济学方法。本文介绍的方法有何益处？使用非线性 GARCH 模型可以从数学角度正式表示分析序列并为指定步骤数建立预测。

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。

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。

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。

在本文中，我们将讨论指标的喷发 - 一种市场研究的新方法。喷发的计算基于不同指标的相交：在每次价格跳动后，将出现越来越多的带不同颜色和各种形状的点。它们形成了众多的集群，如星云、云团、轨迹、直线、弧线等。这些形状有助于发现影响市场价格变动的无形的跳跃力和驱动力。