有关MQL5交易系统自动化的文章

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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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神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

在上一篇文章中,我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样,它也有其优点和缺点。 在其原始实现中,自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。
最新的改革
最新的改革

最新的改革

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。
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从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)

从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)

我们继续实现新的订单系统。 创建这样的一个系统需要熟练地掌握 MQL5,以及了解 MetaTrader 5 平台的实际工作方式,及其提供的资源。
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配对交易

配对交易

在这篇文章中,我们将探讨配对交易(pair trading),即它的原理是什么,以及它的实际应用是否有前景。我们还将尝试创建一个配对交易策略。
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在 Linux 上利用 C++ 多线程支持开发 MetaTrader 5 概念验证 DLL

在 Linux 上利用 C++ 多线程支持开发 MetaTrader 5 概念验证 DLL

我们将开始探索如何仅基于 Linux 系统开发 MetaTrader 5 平台的步骤和工作流程,其中最终产品能在 Windows 和 Linux 系统上无缝运行。 我们将了解 Wine 和 Mingw;两者都是制作跨平台开发任务的基本工具。 特别是 Mingw 的线程实现(POSIX 和 Win32),我们在选择追随哪一个时需要仔细考虑。 然后,我们构建一个能在 MQL5 代码中所用的概念验证 DLL,最后比较两种线程实现的性能。 这一切都是为了您的基金能进一步扩张自己。 阅读本文后,您应该可以轻松地在 Linux 上构建 MT 相关工具。
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学习如何基于 MFI 设计交易系统

学习如何基于 MFI 设计交易系统

这篇新文章出自我们的系列文章,是有关基于最流行的技术指标设计交易系统,它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数(MFI)。 我们将详细学习它,利用 MQL5 开发一个简单的交易系统,并在 MetaTrader 5 中执行它。
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在MQL5中创建交互式图形用户界面(第1部分):制作面板

在MQL5中创建交互式图形用户界面(第1部分):制作面板

本文探讨了使用MetaQuotes Language 5(MQL5)设计和实施图形用户界面(GUI)面板的基本步骤。自定义实用面板通过简化常见任务并可视化重要的交易信息,增强了交易中的用户交互。通过创建自定义面板,交易者可以优化其工作流程,并在交易操作中节省时间。
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通过配对交易中的均值回归进行统计套利:用数学战胜市场

通过配对交易中的均值回归进行统计套利:用数学战胜市场

本文描述了投资组合层面的统计套利基础知识。其目标是帮助没有深厚数学知识的读者理解统计套利的原则,并提出一个概念性的起点框架。文章包含一个可运行的智能交易系统(EA)、一些关于其一年回测的笔记,以及用于复现实验的相应回测配置设置(.ini 文件)。
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模式搜索的暴力方法

模式搜索的暴力方法

在本文中,我们将搜索市场模式,根据确定的模式创建 EA 交易,并检查这些模式,如果它们保持有效的话,保持有效的时间有多少。
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直推和主动机器学习中的梯度提升

直推和主动机器学习中的梯度提升

在本文中,我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法,并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用,并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机(SVM)的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克(Vladimir Vapnik)提出的。
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从头开始开发智能交易系统(第 18 部分):新订单系统 (I)

从头开始开发智能交易系统(第 18 部分):新订单系统 (I)

这是新订单系统的第一部分。 自从我们在文章中开始打造这个 EA 以来,它已经历了各种变化和改进,同时保持了相同的图表订单系统模型。
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从头开始开发智能交易系统(第 25 部分):提供系统健壮性(II)

从头开始开发智能交易系统(第 25 部分):提供系统健壮性(II)

在本文中,我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此,请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠,我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。
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神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块

神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块

我们继续研究强化学习算法。 到目前为止,我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策,从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而,这种方式人为因素相当大。 在实践中,动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中,我们将领略一种模型训练算法,该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。
扩充策略构建器功能
扩充策略构建器功能

扩充策略构建器功能

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。
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一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)

一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)

有很多人不知道如何编程,但他们很有创造力,亦有杰出的想法。 然而,由于缺乏编程知识,他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易,就如同它是一个 IDE。
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MQL5自动化交易策略(第十一部分):开发多层级网格交易系统

MQL5自动化交易策略(第十一部分):开发多层级网格交易系统

在本文中,我们将使用MQL5开发一款多层级网格交易系统EA,重点探讨网格交易策略背后的架构与算法设计。我们将研究多层网格逻辑的实现方式以及应对不同市场状况的风险管理技术。最后,我们将提供详尽的解释和实用技巧,指导您完成自动化交易系统的构建、测试与优化。
DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合
DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种,因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中,我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上,这将是一个常规列表,基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。
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神经网络变得轻松(第二十部分):自动编码器

神经网络变得轻松(第二十部分):自动编码器

我们继续研究无监督学习算法。 一些读者可能对最近发表的与神经网络主题的相关性有疑问。 在这篇新文章中,我们回到了对神经网络的研究。
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MQL5 简介(第 8 部分):初学者构建 EA 交易系统指南(二)

MQL5 简介(第 8 部分):初学者构建 EA 交易系统指南(二)

本文解决了MQL5论坛中常见的初学者问题,并演示了实用的解决方案。学习执行基本任务,如买卖、获取烛形价格以及管理自动交易方面,如交易限额、交易期限和盈亏阈值。获取分步指导,以增强您对 MQL5 中这些概念的理解和实现。
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神经网络实验(第 6 部分):自给自足的价格预测工具 — 感知器

神经网络实验(第 6 部分):自给自足的价格预测工具 — 感知器

本文提供了一个的示例,运用感知器作为自给自足的价格预测工具,展示其一般概念和最简单的已制备智能系统,然后是其优化结果。
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十六部分):所有用到的品种周期的时间序列对象
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十六部分):所有用到的品种周期的时间序列对象

DoEasy 函数库中的时间序列(第三十六部分):所有用到的品种周期的时间序列对象

在本文中我们将探讨,把每个用到的品种周期的柱形对象列表合并到单一品种时间序列对象之中。 因此,每个品种均含一个对象,存储所有已用到品种时间序列周期的列表。
MQL5 信号的优势
MQL5 信号的优势

MQL5 信号的优势

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。
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从头开始开发智能交易系统(第 12 部分):时序与交易(I)

从头开始开发智能交易系统(第 12 部分):时序与交易(I)

今天,我们将创建时序与交易,从而快速解读订单流程。 这是我们构建系统的第一部分。 在下一篇文章中,我们将补全该系统缺失的信息。 为了实现这一新功能,我们需要在智能交易系统代码中添加一些新的内容。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

加入我们的《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》系列的第 III 部分,我们将探索将交互式 GUI 集成到 MQL5 中的可移动交易仪表板之中。本文建立在第 I 部分和第 II 部分的基础上,指导读者将静态交易仪表板转换为动态、可移动的。
MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩
MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩

MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩

又过了一个季度,我们已决定统计MetaTrader 应用商店的业绩 - MetaTrader平台最大的交易机器人和技术指标商店。 直至报告季度末期,有500多名开发者已经将他们的1200个产品放入MetaTrader 应用商店。
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学习如何基于标准偏差设计交易系统

学习如何基于标准偏差设计交易系统

此为我们该系列中的一篇新文章,介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中,我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。
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神经网络变得轻松(第三十二部分):分布式 Q-学习

神经网络变得轻松(第三十二部分):分布式 Q-学习

我们在本系列的早期文章中领略了 Q-学习方法。 此方法均化每次操作的奖励。 2017 年出现了两篇论文,在研究奖励分配函数时展现出了极大的成功。 我们来研究运用这种技术解决我们问题的可能性。
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从头开始开发智能交易系统(第 28 部分):面向未来((III)

从头开始开发智能交易系统(第 28 部分):面向未来((III)

我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成,但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统,可令相同的票据系统更快、更高效。
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使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA

使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA

在本文中,我们将通过MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA。该EA将根据抛物线SAR指标识别出的趋势进行交易。
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构建自动运行的 EA(第 14 部分):自动化(VI)

构建自动运行的 EA(第 14 部分):自动化(VI)

在本文中,我们将把本系列中的所有知识付诸实践。 我们最终将建立一个 100% 自动化和功能性的系统。 但在此之前,我们仍然需要学习最后一个细节。
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构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(II)

构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(II)

如果您无法控制其调度表,则自动化就意味着毫无意义。 没有工人能够一天 24 小时高效工作。 然而,许多人认为自动化系统理所当然地每天 24 小时运行。 但为 EA 设置工作时间范围总是有好处的。 在本文中,我们将研究如何正确设置这样的时间范围。
我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易
我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易

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。
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开发多币种 EA 交易(第 3 部分):架构修改

开发多币种 EA 交易(第 3 部分):架构修改

我们在开发多币种 EA 方面已经取得了一些进展,该 EA 有几个并行工作的策略。考虑到所积累的经验,让我们回顾一下我们解决方案的架构,并尝试在我们走得太远之前对其进行改进吧。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 01 部分):首次实验(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 01 部分):首次实验(I)

如何创建一个系统,让我们在闭市后也能研究市场,甚至模拟市场情况? 在此,我们将开始一系列新的文章,在其中我们将应对这个主题。
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帧分析器(Frames Analyzer)工具带来的时间片交易魔法

帧分析器(Frames Analyzer)工具带来的时间片交易魔法

什么是帧分析器(Frames Analyzer)? 这是适用于任意智能系统的一个插件模块,在策略测试器中、以及测试器之外进行参数优化期间,该工具在参数优化完成后立即读取测试创建的 MQD 文件、或数据库,并分析优化帧数据。 您能够与拥有帧分析器工具的其他用户共享这些优化结果,从而共同讨论结果。
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如何将“聪明钱”概念(OB)与斐波那契指标相结合,实现最优进场策略

如何将“聪明钱”概念(OB)与斐波那契指标相结合,实现最优进场策略

SMC(订单块)是机构交易者发起大规模买入或卖出的关键区域。当价格出现显著波动后,借助斐波那契数字可识别从近期波段高点至波段低点的潜在回撤,从而锁定最佳进场位。
DoEasy 函数库中的其他类(第六十六部分):MQL5.com 信号集合类
DoEasy 函数库中的其他类(第六十六部分):MQL5.com 信号集合类

DoEasy 函数库中的其他类(第六十六部分):MQL5.com 信号集合类

在本文中,我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类,拥有能够管理信号的函数。 此外,我将改进“市场深度”快照对象类,来显示 DOM 的总买卖量。
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威廉·江恩(William Gann)方法(第二部分):创建江恩宫格指标

威廉·江恩(William Gann)方法(第二部分):创建江恩宫格指标

我们将基于“江恩九宫格”创建一个指标,该指标通过时间和价格方格构建而成。我们将提供指标代码,并在平台上针对不同的时间区间,对该指标进行测试。
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开发Python交易机器人(第三部分):实现基于模型的交易算法

开发Python交易机器人(第三部分):实现基于模型的交易算法

让我们继续阅读关于使用Python和MQL5开发交易机器人系列的文章。在本文中,我们将用Python中创建一个交易算法。
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数据科学与机器学习(第 06 部分):梯度下降

数据科学与机器学习(第 06 部分):梯度下降

梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法,尽管它的工作令人印象深刻,但它仍然被许多数据科学家误解,我们来看看有关它的全部。