有关 MQL5 交易系统自动化的文章
阅读 交易系统 文章，拓宽核心思路。了解如何使用蜡烛条图表的统计方法和形态，如何过滤信号以及何处使用信号机指标。
该 MQL5 向导将帮助您 创建无需编程的机器人 以便快速检验您的交易思路。使用向导来学习有关的 遗传算法。
交易货币对篮子时出现的测试形态。第 I 部
我们开始测试形态, 并尝试有关交易货币对篮子的文章中所描述的方法。我们看看在实践中如何应用超卖/超买等级的突破形态。
使用贝叶斯分类和基于奇异频谱分析的指标预测市场走势
本文研究建立高效交易的推荐制系统的思想和方法, 结合了贝叶斯定理基础之上的重要机器学习方法, 以及奇异频谱分析 (SSA) 的预测能力。
DiNapoli 交易系统
本文详述一款由 Joe DiNapoli 开发的基于菲波纳奇等级的交易系统。文中将会解释系统蕴含的思路和主要概念, 并提供了一款简单的指标作为例子, 便于更清晰地理解。
运用人工智能实现的 Thomas DeMark 次序 (TD SEQUENTIAL)
在本文中, 我将告诉您如何把一个非常著名的策略与神经网络合并以便成功交易。这就是运用人工智能系统实现的 Thomas DeMark 次序策略。仅应用了策略的第一部分, 使用设置和交汇信号。
利用 Donchian 通道进行交易
在本文中, 我们开发并测试若干种基于 Donchian 通道和各种指标滤波器的策略。我们还对其操作进行了比较分析。
10 款趋势策略的比较分析
本文简要概述了十款趋势跟随策略, 及其测试结果和比较分析。基于所获结果, 我们得到相关趋势跟随交易之优缺点的一般性结论。
交易货币篮子时可用的形态第二部分
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。
一个为莫斯科交易所期货开发的点差策略实例
MetaTrader 5 可以开发和测试同时交易多种金融资产的交易机器人。其内建的策略测试器能够自动从经纪商的服务器中下载所需的订单时刻历史，并会考虑到账户的合约规范，所以开发人员不用做任何人工工作。这可以使交易环境条件的重建能够简单和可靠，包括乃至不同交易品种中订单来临之间毫秒级的间隔。在本文中，我们将演示在两种莫斯科交易所期货上开发和测试一种点差策略。
交易货币篮子时可用的形态
跟随我们以前关于货币篮子交易原理的文章, 这里我们将分析交易者可以检测的形态。我们还将研究每种形态的优点和缺点, 并就其使用提供一些建议。基于威廉姆斯振荡器的指标将用作分析工具。
80-20 交易策略
本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
海龟汤和海龟汤升级版的改进
本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading...
神经网络: 智能交易系统自我优化
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
评估信号的最简单方式: 交易活动, 回撤/负载, 和 MFE/MAE 分布图表
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。
交易员之活学活用: "平静" 优化或绘制交易分布
分析交易历史, 并依据仓位的入场时间以 HTML 形式绘制交易结果的分布图表。图表显示三个部分 - 按小时, 按周内天数和按月份。
如何在 MetaTrader 5 里快速开发并调试交易策略
自动剥头皮系统理所当然地被认为是算法交易的巅峰, 但同时它们的代码也最难编写。在本文中, 我们将介绍如何使用内置调试工具并基于接收的瞬时报价分析来构建策略, 以及可视测试。开发入场和离场规则, 往往需要经历多年的手工交易。但借助 MetaTrader 5, 您可以在真实历史数据的基础上快速测试任何策略。
EA交易的自我优化: 进化与遗传算法
本文涵盖的内容是提出了进化算法主要原则，以及它们的特点和多样性。我们将使用一个简单的EA交易作为实例来做实验，来展示如何通过优化使我们的交易系统获益，我们将探讨在软件程序中实现遗传、进化以及其它类型的优化，并且在优化交易系统的预测器集合与参数时提供示例程序。
在真实分时基础上测试交易策略
本文所提供的是一个简单策略以三种模式进行测试的结果: "1 分钟 OHLC", "每笔分时" 和使用实际历史数据的 "基于真实分时的每笔分时"。
通用智能交易系统:组合交易及管理策略组合(第四章)
在最后一篇关于CStrategy交易引擎的系列文章中，我们将考虑多个交易算法同时运行，学习如何从XML文件加载策略，并将给出一个简单的面板，用于从可执行模块中选择EA，并管理它们的交易模式。
通用EA:自定义策略和辅助交易类(第三章)
在本文中，我们将继续分析CStrategy交易引擎的算法。这系列文章的第三篇包含如何使用这种方法开发特定的交易策略样例的详细分析。需特别关注辅助算法— 智能交易日志系统以及使用索引方式（Close[1]，Open[0]等）访问数据。
通用智能交易系统：事件模型和交易策略原型(第二章)
本文是通用智能交易模型系列文章的又一篇。这一部分详细介绍了基于数据集中处理的原始事件模型，并考虑了交易引擎CStrategy基类的结构。
使用比尔威廉姆系统的交易信号模块
本文描述了比尔威廉姆交易系统的规则，开发一个在图表上搜索和标记该系统模式的MQL5应用程序模块，根据找到的模式进行交易，并且也展示了在各种交易品种上的测试结果。
区域方法
"区域方法(area method)"交易系统的运行是基于对RSI震荡指标读取的一种较为少见的解释。使区域方法可视化的指标，以及使用此系统交易的EA交易，在这里都会详细讨论。本文还提供了关于EA交易在各种交易品种，时段和区域数值中测试的详细发现。
通用智能交易系统：交易策略的模式(第一章)
任何一个智能交易系统（EA）的开发人员，无论编程技能如何，每天都面临着同样的交易目标和算法问题的困扰，即应该如何建立一个可靠的交易系统。本文介绍CStrategy交易引擎，它可以给出这些任务的解决方案，并且向用户提供一种用于描述自定义交易思想的简便机制。
MetaTrader 5 已具备锁仓账户系统
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。
纺锤形图表指标
本文介绍纺锤形图表的绘制及其在交易策略和智能交易系统中的应用。首先我们讨论图表的展现，绘制记忆和日本蜡烛图的关系。其次我们分析下指标在MQL5语言中的实现源代码。最后我们测试基于该指标和由此构建的交易策略的EA。
市场理论
逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场，像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则，即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链，来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。
在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第二部分
本文描述了一种新的方法来进行仓位对冲, 并在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 的用户之间就此事的争辩划清界线。这是: "在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲" 第一部分的延续。在第二部分里, 我们讨论自定义 EA 与 HedgeTerminalAPI 的集成, 其作为特别的可视化程序库,...
用随机森林预测趋势
本文使用Rattle包自动进行模式识别，来预测外汇市场的多头和空头。本文对初学者和有经验的交易者都适用。
使用MQL4和MQL5绘制基于分形指标的趋势线
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。
使用面向对象的方法来编写EA的模式
本文介绍一种使用MQL5语言来编写多模式自动交易程序的方法。每一种模式都使用面向对象的方法来实现。不仅给出不同模式下类的层次结构，还给出用于测试的类的实例。多模式自动交易程序以MQL5语言实现，它应该考虑EA的每一种执行模式。创建用于确定EA模式的函数和枚举值。
MQL5.com 自由职业: 开发者的收入来源 (信息图)
值此 MQL5 自由职业服务的第四个生日, 我们准备了一幅信息图来展示其自创生来的整体服务成果。让数据本身说话: 迄今已总计执行了超过 10000 笔订单, 价值约 $600,000, 有 3000 余客户和 300 余开发者已经在使用此服务。
让开发者为交易者进行服务?
算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。
液态图表
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。
视频教程: MetaTrader 的信号服务
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。
为何在 MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 上的虚拟托管优于一般的 VPS
虚拟托管云网络是专为 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 平台研发的，并拥有许多本地解决方案。获得我们的 24 小时免费服务 - 现在即可测试一台虚拟服务器。
构建三线突破图表指标
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。
构建新兴的社交技术, 第一部分: 发布您的 MetaTrader 5 信号
今天我们将学习如何将 MetaTrader 5 终端与 Twitter（推特） 链接，以便发布您的 EA 交易信号。我们将用 PHP 开发一个基于 REST web 服务的社交决策支持系统。此想法来自于自动交易的特定概念，称为电脑辅助交易。我们希望通过人工交易者的认知能力来过滤这些交易信号，否则 EA 会自动在市场上下单。
构建新兴的社交技术, 第二部分: 编制 MQL5 的 REST 客户端
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。
我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易
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。
在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置
自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000 个任务进行了支付。并且交易员与开发者的行动正在持续增长！