有关MQL5数据分析和统计的文章

本文涉及评估信号提供商的绩效。我们提供若干附加参数, 从不同于传统方法的独特角度突出显示了信号的交易结果。描述了正确管理和完美交易的概念。我们还使用所获得的结果, 编译多个信号源的投资组合来讨论最佳选择。

本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。

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。

本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。

已经研究过 7 种移动平均线 (MA), 并已开发了与它们协同工作的交易策略。在单一交易策略中测试和比较各种移动平均线的工作已经完成了, 结果展示了所有给定移动平均线应用的可比较性能特征。

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。

本文揭示了投资组合交易及其在外汇市场中的应用。研究几种简单的投资组合数学模型。本文包含在 MetaTrader4 中的实际投资交易组合的实施例子: 投资组合指标和半自动化智能交易程序。交易策略的元素, 还针对它们的优点和缺陷进行了说明。

使用市场上的 Binary-Options-Strategy-Tester(二元期权策略测试器)来构建和在 MetaTrader 4的策略测试器中测试二元期权(Binary Options)策略的教学文章。

本文介绍如何轻松在你的 MQL4 代码中使用神经网络，利用最佳的免费人工神经网络库 (FANN)，并在 MQL4 代码中采用多个神经网络。

全方位的数据处理需要大量工具，并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据，统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python，以及如何通过终端 API 接收报价。

本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包，它们分别提供预测因子选择的新老方法。

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。

检测行情是否处于横盘对于许多策略来说是至关必要的。我们使用高知名度的 ADX 来展示如何利用策略测试器, 不但可以根据我们的特殊目的来优化指标, 而且我们也能判断指标是否符合我们的需要, 得到横盘和趋势行情的均值, 这对于判断行情的止损和目标是十分重要的。

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。

本文旨在让读者熟悉经验模态分解 (EMD) 法。它是希尔伯特-黄 (Hilbert-Huang) 变换的基础部分，用于分析非静态和非线性过程产生的数据。本文还介绍此方法的一种可能软件实施，并简短地介绍有关其特性的考虑因素，并提供几个简单的运用例子。

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。

模糊逻辑扩展了我们的数理逻辑和集合论的界限。本文揭示了模糊逻辑的基本原理, 同时描述使用马丹尼型和关野型的两种推理系统。提供的例程将描述如何使用 MQL5 版本的模糊库来实现这两种类型的系统。

本文旨在让读者熟悉用于时间序列短期预测的指数平滑模型，此外还会探讨预测结果优化与评估相关的各种问题，并提供若干脚本与指标示例。当您首次接触基于指数平滑模型的预测原则时，阅读本文定会有所收益。

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。

在本文中, 我们将测试拉布谢尔(Labouchere)资金管理系统的统计学属性. 它可以看作是一种不那么激进的马丁格尔(Martingale), 因为它不是加倍下注, 而是提高一定的量下注.

本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。

迷你行情模拟器是一款设计用于在终端里部分模拟操作的指标。据推测, 它可以用来测试行情分析和交易的 "手动" 策略。

本文举例说明在交易中以 MQL4 手段运用模糊逻辑。以及描述如何使用 MQL4 版本的 FuzzyNet 函数库开发指标和智能交易系统。

在本文中，笔者将讨论利用亲自开发的遗传算法进行的进化计算。笔者将通过示例说明算法的功能，并为算法的使用提供实用性的建议。

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。

随机游走和实际的市场数据看起来非常类似，但是它有一些重要的特征。在本文中，我们将通过用掷硬币游戏进行模拟，讨论随机游走的特性。为了研究数据的特性，开发了趋势指标。

在分析海量交易策略，订购用于 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 终端以及各种 MetaTrader 网站的应用程序开发订单时，我得出了一个结论，就是所有这些貌似多样性，大多基于相同的基本函数，动作和数值有规律地出现在不同的程序当中。 在 DoEasy 跨平台函数库中的这一成效，可以轻松快捷地开发 МetaТrader 5 和 МetaТrader 4 应用程序。

本文彻底解释了赫斯特指数背后的思想, 以及其价值观和计算算法的含义。分析了多个金融市场片段, 并介绍了使用 MetaTrader 5 产品实现分形分析的方法。

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。

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。

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。

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。

交易者的生活中会出现不同的状况。经常地, 成功交易的历史令我们能够复现策略, 而查看亏损历史, 让我们尝试开发和改进新的策略。在这两种情况下, 我们要将交易与已知指标进行比较。本文推荐了一批拿交易与数个指标进行比较的方法。

本文中，我想举一个例子说明交易者的程序会是什么样子，以及如果从头到始学习 MQL5，9 个月内能达到什么程度。这个例子还会显示出对于一个交易者而言，这样一种程序在占用价格图表最小空间的同时，其功能多样性与信息翔实性如何。而且，我们也会看出，可以通过何种方式，得到颜色多样、清晰明快且对于用户而言直观明确的交易信息面板。以及许许多多的其它功能...

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。

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。

这篇文章在之前文章部分思路上作开发，并且做进一步的探讨。它描述了收益分布和绘图中的问题，并且做了统计学上的研究。

许多研究人员对于判定价格行为没有给予足够的重视。 与此同时，还使用各种复杂方法，而这些方法通常只是“黑盒子”，例如机器学习或神经网络。 在这种情况下显现出的最严重问题就是提交何种数据来训练特定模型。