有关MQL5交易系统自动化的文章

本文继续开发指标对象类及其集合。 为每个指标对象创建其描述和正确的集合类，从而实现无错存储，并从集合列表中获取指标对象。

Thomas DeMark Sequential (序列）擅长显示价格变动的平衡变化。如果我们把它的信号与水平指标例如 Murray 水平相结合，就更为明显。这篇文章主要是为初学者和那些仍然找不到他们的“圣杯”。我还将展示一些我在其他论坛上没有看到的构建水平的功能。因此，这篇文章可能对高级交易者也很有用。欢迎提出建议和合理批评。

这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。

本文研究基于基准抽象指标衍生对象类的创建。 这些对象所提供功能，可访问创建的指标 EA，收集和获取各种指标和价格数据的数值统计信息。 同样，创建指标对象集合，从中可以访问程序中创建的每个指标的属性和数据。

在这篇文章中，我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准，以及描述开发交易系统的最佳方法，并强调这个问题在外汇交易中的重要性。

本文研究创建一个抽象指标，其将进一步用作创建函数库标准指标和自定义指标对象的基类。

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。

在本文中，我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔，以及它们的共同点。此外，我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。

在本文中，研究创建多品种、多周期标准指标的“建仓/派发”。 略微改进指标依托的函数库类，以便从老旧的 MetaTrader 4 平台切换到 MetaTrader 5 时，基于该函数库开发的程序均可正常运行。

我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。

本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点，并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题，同时展示一个简单指标的开发。

在本文中，会完成多周期、多品种标准指标对象的开发。 以 Ichimoku Kinko Hyo 标准指标为例，分析复合自定义指标的创建，该指标含有辅助绘制缓冲区，可在图表上显示数据。

本文探讨了开发交易算法的方法，即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式，并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。

作为神经网络主题的延续，我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中，我们将研究这种网络在金融市场中的应用。

在第二篇文章中，我们将继续研究神经网络，并研究在智能交易系统当中调用我们所创建 CNet 类的示例。 我们将操控两个神经网络模型，它们在训练时间和预测准确性方面都表现出相似的结果。

交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。

在本文中，我们研究在 MetaTrader 和外部应用程序中进行对象加密/解密。 我们的目的是判断以相同初始数据获得相同结果的条件。

在本文中，我着手开发操控标准指标的方法，最终能够基于函数库类创建多品种、多周期的标准指标。 此外，我将在时间序列类中添加“跳过柱线”事件，并将函数库的预备函数移至 CEngine 类，从而消减主程序代码中的过多负载。

在本文中，我将继续改进指标缓冲区对象类，从而可在多品种模式下操作。 这为自定义程序中创建多品种、多周期指标提供了途径。 我会在计算缓冲区对象里添加缺失的功能，从而令我们可创建多品种、多周期的标准指标。

在本文中，我将着手改进指标缓冲区对象和集合类，从而可在多周期和多品种模式下操作。 我打算在当前品种图表上的任何时间帧内接收和显示数据缓冲区对象的操作。

在本文中，我们将研究神经网络与交易终端集成的主要方面，从而创建功能齐全的交易机器人。

在本文中，我们开始为 DoEasy 库开发指标缓冲区类。 我们将创建抽象缓冲区的基类，该基类将作为开发不同类型指标缓冲区的基础。

行情在一个月内下跌了 30％ 以上。 这似乎是测试基于网格和马丁格尔的智能交易系统的最佳时间。 本文是“创建跨平台网格 EA”系列的计划外延续。 当前行情为安排网格 EA 提供了疏解压力的机会。 因此，我们要把握这次机会，并测试我们的智能交易系统。

本文研究开发基于 DoEasy 库的简单多周期指标。 我们来改进时间序列类，从而能接收来自任何时间帧的数据，并在当前图表周期内显示。

本文讨论如何应用 DoEasy 库来创建多品种、多周期指标。 我们准备在指标中操控函数库类，并创建时间序列作为指标的数据源进行测试。 我们还将实现时间序列事件的创建和发送。

本文研究实时更新时间序列数据，并从所有品种的所有时间序列里发送有关“新柱线”事件的消息至控制程序图表，从而能够在自定义程序中处理这些事件。 “新即时报价”类用于判断是否需要更新非当前图表品种和周期的时间序列。

本文探讨开发针对程序中所有品种指定时间帧的时间序列集合。 我们将开发时间序列集合，为集合设置时间序列参数的方法，以及取用历史数据初始填充已开发的时间序列。

本文交流的是基于支持向量法，预测时间序列算法的理论和实际应用。 它还提议采用 MQL 来实现，并提供了测试指标和智能交易系统。 该技术尚未在 MQL 中实现。 但是首先，我们必须了解相关的数学知识。

大程序都是从小文件开始，然后随着您不断添加更多的函数和对象而增长。 大多数的机器人开发人员都采用包含文件来应对此问题。 然而，有一个更好的解决方案：在一个项目中开始开发任意交易应用程序。 这样做的原因有很多。

本文开始 DoEasy 函数库的新系列，与创建相关，从而简化和快速进行程序开发。 在当前文章中，我们将为函数库实现访问和操控品种时间序列数据的功能。 我们计划创建柱线（Bar）对象，来存储时间序列的主要和扩展的柱线数据，并将柱线对象置于时间序列列表之中，从而便于对象的搜索和排序。

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。

本文探讨运用经验分解模式（EMD）预测时间序列的理论和实际应用。 它提议以 MQL 实现此方法，并出示了测试指标和智能交易系统。

在本文中，我们将完成延后请求交易概念的论述，并创建删除挂单，以及在特定条件下修改挂单和持仓的功能。 由此，我们将拥有完整的功能，令我们能够开发简单的自定义策略，或者根据用户定义的条件激活 EA 行为逻辑。

我们继续开发利用延后请求进行交易的函数库功能。 我们已实现了发送开仓和下挂单的条件交易请求。 在本文中，我们将实现条件平仓 – 全部、部分和由逆向仓位平仓。

在本文中，我们将继续研讨在交易中运用 OLAP 技术。 我们会扩展前两篇文章中表述的功能。 这次我们将研究报价的操盘分析。 我们还将基于所汇集的历史数据，推导并检验交易策略的设想。 本文推介了基于柱线形态研究和自适应交易的智能交易系统。

我们继续功能开发，允许用户利用延后请求进行交易。 在本文中，我们将实现在特定条件下挂单的功能。