有关MQL5交易系统自动化的文章

信号服务推广了可用于 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 平台的社群交易。该服务已集成在交易平台之中, 并且允许任何人轻松地跟单专业操盘手的交易。从数千信号提供者当中任意选择, 只需数次点击即可订阅，之后操盘手的交易将被复制到您的帐户。

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。

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与别处相比，在 MQL5 应用商店购买交易机器人有一个明显的优势 - 其提供的自动化系统，可直接在 MetaTrader 5 终端内接受完整测试。购买前，EA 交易可以、也应该在内置的策略测试程序中，以所有不利的模式谨慎运行，从而对此系统有一个全面的认识。

使用 MQL5 的“EA 交易”编程很简单，您可以轻松学会。我们在本分步指南中向您指出了基于开发的交易策略编写简单的“EA 交易”所需的基本步骤。“EA 交易”的结构、内置技术指标和交易函数的使用、调试模式的详细内容以及策略测试程序的使用将在本文中一一论及。

我们为 macOS 上的 MetaTrader 5 交易平台提供了专用的安装程序。它是一个功能齐全的向导，允许您以本机方式安装应用程序。安装程序执行所有必需的步骤：它识别您的系统，下载并安装最新的 Wine 版本，对其进行配置，然后在其中安装 MetaTrader。所有步骤都在自动模式下完成，您可以在安装后立即开始使用平台。

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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。

交易账户监控提供了关于所有已完成交易的详细报告。所有的交易统计数据都是自动收集的，并以易于理解的图形和图表形式提供给您。

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本文探讨横盘时交易的优缺点。 本文中创建并测试了十种基于在通道内跟踪价格走势的策略。 每种策略都配有过滤机制，旨在避免入场的假信号。

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。

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 Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。

在本文中，我们将深入研究马丁格尔（翻倍加仓）系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易，以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易，则必须考虑这一事实。

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。

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。

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。

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。

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。

如何正确书写规格要求?当订购EA交易或指标时，什么是能从程序员那里期望得到的，什么是不能期望得到的?如何保持一个对话框，要特别注意什么时刻?本文给出这些以及其他许多对很多人来说并不那么显而易见的问题的答案。

在本文中我们将探讨在交易中使用 Heiken-Ashi 指标的问题。依据此指标考虑了一个简单的交易系统，并编写了一个 MQL5 EA 交易程序。依据标准类库中的类实施交易操作。复核后的交易策略的测试结果以历史记录为基础，并使用内建的 MetaTrader 5 策略测试程序获得，也在本文中提供。

本文研究利用贝叶斯优化深度神经网络 (DNN) 超参数，获取各种训练变体的可能性。 比较不同训练变体中最优超参数 DNN 的分类品质。 DNN 最优超参数的有效性的深度已在前瞻性测试中得以验证。 改善分类品质的可能方向也已确定。

本文针对各种指标的常规背离及其成效进行了严格查验。 此外，它还包含用于提升分析准确性的过滤选项，并提供非标准解决方案的功能描述。 结果就是，我们将创建一个解决技术任务的新工具。

有多种多样的交易策略，它们中的一些要寻找趋势，而其它的一些会定义价格波动的范围而在其中进行交易。有没有可能把这两种方法组合到一起来增加获利呢?

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。

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。

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。

MQL5 自由职业者是一项在线服务，开发人员可以通过这项服务为交易员客户创建交易应用程序而获得收入。该服务自 2010 年起成功运营，迄今已完成超过 10 万个项目，总价值达 700 万美元。我们可以看到，这里涉及到大量资金。

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本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法，并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果，以及后期处理参数。

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。

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。

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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。

本文基于拉尔夫·文斯 (Ralph Vince) 的 "资金管理中的数学"。 它所提供的经验和参数方法描述, 可用于查询交易手数的最优规模。 本文还介绍了基于这些方法实现 MQL5 向导的交易模块。

在这篇文章中，我们将会学习反向马丁格尔技术，并且将会了解是否值得使用它，以及它是否有助于提高您的交易策略。我们将会创建一个 EA 交易来在历史数据上运行， 检查哪个指标是最适合于反向交易技术的 。我们还将验证是否可以不使用任何指标，以独立的交易系统来使用它。另外，我们还将验证反向交易是否可以把一个亏损系统转变为盈利的系统。