有关MQL5交易系统自动化的文章

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。

从本文开始，我们将开发一种功能，允许用户在特定条件下利用延后请求进行交易，举例来说，当达到特定时间限制、超出指定利润或由止损平仓时。

本文研讨季节性特征的扩展研究：自相关热点图和散点图。 本文之目的是展示“市场记忆”的季节性，它通过任意顺序增量的最大相关性来表达。

在上一篇文章中，我们遵照函数库对象的一般概念创建了相对应的延后请求对象类。 本次，我们将着手允许管理延后请求对象的类。

在之前的文章里，我们检验了延后交易请求的概念。 实际上，延后请求是由特定条件执行的正常交易订单。 在本文中，我们会创建完整的延后请求对象类 — 基准请求对象及其后代。

这是有关延后请求概念的第三篇文章。 我们将创建平仓、删除挂单、修改持仓和挂单参数等方法来完成延后交易请求的测试。

在本文中，我们将继续开发交易请求，实现下挂单，并剔除检测到的交易类操作缺陷。

在本文中，我们将在订单和仓位的魔幻数字中存储一些数据，并开始实现延后请求。 为了验证这一概念，我们在收到服务器错误并需要等待与重复发送请求时，创建第一个测试延后请求来开仓。

在本文中，我们将利用箱形图（Boxplot）观察金融时间序列的季节性特征。 每个单独的箱形图（或箱须图）都能直观地展现数值如何沿数据集的分布。 不要把箱形图与烛条图混淆，尽管它们在外观上可能相似。

交易订单发送到服务器之后，我们需要检查错误代码，或未出现错误。 在本文中，我们将研究处理交易服务器返回的错误，并着手创建延后交易请求。

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。

在本文中，我们关注无效交易订单参数的处理程序，并改进交易事件类。 现今，所有交易事件（单个和在一次即时报价内同时发生的）均将在程序中正确定义。

在本文中，我们继续开发交易类，实现错误交易订单参数值的监控，以及交易事件的语音。

在本系列的前几篇文章中，我们尝试了各种方法来创建或多或少能够盈利的网格智能交易系统。 现在，我们将会尝试通过多元化来提高 EA 的盈利能力。 我们的终极目标是每年赚取 100％ 的利润，而最大回撤不超过 20％。

在前一篇文章中，我们研究了如何将 Merill（梅里尔）形态应用于各种数据，例如货币品种图表上的价格，以及标准 MetaTrader 5 指标值：ATR，WPR，CCI，RSI，等等。 现在，我们尝试基于 Merill 形态创建策略构造集合。

在本文中，我们将着手开函数发库基准交易类，并在其第一个版本中加入进行交易操作的权限初始验证。 此外，我们还将略微扩展基准交易类的功能和内容。

在本文中，我们将着手开发新的函数库部分 - 交易类。 此外，我们将研究开发一套统合 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台的基准交易对象。 当向服务器发送请求时，即意味着传递给这种交易对象的交易请求参数已被验证和校正。

本文讨论如何将数据存储在程序的源代码之中，并从中创建音频和图形文件。 在开发应用程序时，我们经常需要音频和图像。 MQL 语言拥有运用此类数据的若干种方法。

在本文中，我们将研究显示文本的消息类。 目前，我们有众多的不同消息。 是时候重新编排它们的存储、俄/英语言翻译成其他语言、以及显示消息的方法。 此外，最好引入便利的方法来向函数库中添加新语言，并在它们之间快速切换。

本文介绍轴心均值振荡器（PMO），它是累积移动平均线（CMA）的一种实现，作为一款 MetaTrader 平台的交易指标。 特别是，我们首先引入数据轴心均值（PM）作为时间序列的常规化指数，该指数计算任意数据点位和 CMA 之间的分值。 然后，我们依据两个 PM 信号均值之间的差值构建 PMO。 报告还针对 EURUSD 品种还进行了一些初步实验，测试拟议指标的有效性，从而为将来的研究和改进留出了足够的空间。

本文将帐户对象的操作安置于任意函数库对象的新基准对象之上，改进了 CBaseObj 基准对象，并测试了设置跟踪参数，以及接收任意函数库对象事件。

在本文中，我们将完成所有函数库对象的基准对象开发，以便任何基于此函数库的对象都能够与用户进行交互。 例如，用户将能够设置开仓时可接受的点差大小，和预警价位，当点差达到该数值，或价格触及预警价位时，来自品种对象的事件将被一并发送到监听此信号的程序。

本文论述利用第三方控件的简易 HTML 代码解析库。 特别是，它涵盖了诸多访问数据的可能性，甚至有些用往常的 GET 和 POST 请求都无法检索。 我们将选择一个页面不太大的网站，并尝试从该网站获取感兴趣的数据。

在本文中，我们将为所有函数库的对象创建一个新的基类，在其所有衍生类中加入事件功能，并基于新的基类开发用来跟踪品种集合事件的类。 我们还将修改帐户和帐户事件类，以便开发新的基本对象功能。

在本文中，我们将研究基于上一篇文章中所开发的抽象品种对象来创建品种集合。 抽象品种的后代会阐明品种数据，并在程序中定义基本品种对象属性的可用性。 此类品种对象应按其隶属的分组关系加以区分。

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。

在本文中，我们将研究美林形态的模型，并尝试评估它们与当前行情的相关性。 为此，我们将开发一种工具来测试形态，并将其模型应用在各种数据类型，例如收盘价、最高价和最低价，以及震荡指标。

在本文中，我们将创建品种对象类，该类将成为创建品种集合的基本对象。 该类可令我们获取必要品种的数据，以便进一步进行分析和比较。

本文研究如何处理帐户事件，跟踪影响自动交易的重要帐户属性变化。 在开发帐户对象集合时，我们已在上一篇文章中实现了一些跟踪帐户事件的功能。

上篇文章中，我们在函数库中为 MQL4 定义了平仓事件，并删除了若干未使用的订单属性。 在此，我们将研究创建 Account 对象，开发帐户对象的集合，并筹备跟踪帐户事件的功能。

在本文中，我们将尝试开发尽可能最好的基于网格的 EA 交易。像往常一样，这将是一个跨平台的EA，能够与 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5一起工作。第一个 EA 已经足够好了，只是它在很长一段时间内不能盈利。第二个EA在几年之内可能有效,不幸的是，在最大回撤低于50%的条件下, 它每年无法产生超过50%的利润。

我们继续大型跨平台函数库的开发，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第十部分中，我们重启与 MQL4 函数库兼容性的工作，并定义了开仓和激活挂单的事件。 在本文中，我们将定义平仓事件，并剔除未使用的订单属性。