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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

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测试交易货币对篮子时出现的形态。第三部分

在本文中, 我们将完成测试交易货币对篮子时可能检测到的形态。在此, 我们会跟踪货币对中每支货币彼此相对的走势形态, 并展示其测试结果。

如何降低交易者的风险

在金融市场上进行交易是与各种风险相关的,这些风险在交易系统的算法中都应当被考虑到。降低这样的风险是在交易中获利的最重要的任务。

通道突破形态

价格趋势形成的价格通道可在金融产品的图表上观察到。突破当前通道是强趋势的反转信号之一。在本文中, 我推荐一种查找此类信号的自动处理方法, 并观察通道突破形态是否可用来创建交易策略。

在亚洲市场进行夜间交易: 如何保持盈利

这篇文章处理的是夜间交易的概念,以及使用 MQL5 来实现它们的交易策略。我们会进行测试并得出相应的结论。

动量弹球交易策略

在这篇文章中,我们会继续探讨根据 Linda B. Raschke 和 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 Strategies)”一书中描述的交易策略来书写代码,这一次我们将研究动量弹球系统(Momentum Pinball system):...

用于 MQL5 向导的 NRTR 指标和交易模块

在本文中, 我们将分析 NRTR 指标, 并基于此指标创建一个交易系统。我们将会开发一个交易信号模块, 此模块可用来创建基于 NRTR 与附加趋势确认指标相结合的策略。

测试当交易货币对篮子时出现的形态第二部分

我们继续测试形态并尝试在文章中描述的交易货币对篮子的方法。让我们探讨在实际应用中是否可能使用组合 WPR 图与移动平均交叉的形态,如果答案是可以,我们应当考虑适当的使用方法。

利用迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行交易

本文研究使用 MQL5 标准工具依据迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行实际交易的智能交易系统变种。对其性能进行了测试并得出结论。

利用解析入场点为指标的技术创建新的交易策略

本文提出了一种技术, 通过汇集一套独立的指标, 以及开发定制的入场信号, 帮助每个人创建定制的交易策略。

如何通过 MetaTrader 5 进行外部数字加密货币的交易

MQL5 功能中加入了新的特性 — 可以开发自定义交易品种和图表。本文使用了这个特性来探讨通过 MetaTrader 5 交易外部数字加密货币。

利用卡尔曼 (Kalman) 滤波器预测价格方向

为了成功交易, 我们几乎总是需要指标来把主要价格走势与噪音波动剥离。在本文中, 我们考察最有前途的数字滤波器之一, 卡尔曼滤波器。本文将介绍如何绘制和使用滤波器。

三角套利

本文讨论流行的交易方法 - 三角套利。在此我们尽可能详细地分析该主题, 研究策略的正、负两方面, 并开发即用的智能交易系统代码。

交易策略中的模糊逻辑

本文研究使用模糊函数库建立基于模糊逻辑的简单交易系统示例。结合提议的模糊逻辑、遗传算法和神经网络改进的系统变体。

解读经典与隐性背离的新途径

本文研究经典背离构造方法, 并提供了另外一种解读背离的方法。基于这种新的解释方法开发了交易策略。本文中也描述了这一策略。

自适应行情跟踪方法的实际评估

本文所述交易系统的不同寻常之处主要是使用数学工具分析股票报价。系统应用了数字滤波和离散时间序列的频谱估值。策略的理论层面已描述过, 并曾创建了一款测试智能交易系统。

TradeObjects: 基于 MetaTrader 图形对象的自动化交易

本文探讨基于图表线性标记创建自动交易系统的一种简单方法, 并提供了一款使用 MetaTrader 4/5 标准对象属性的现成智能交易系统, 可支持主要交易操作。

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。