有关MQL5交易系统自动化的文章

我们邀请您来探索 FinAgent，一个多模态金融交易智代框架，设计用来分析反映市场动态和历史交易形态的各种数据。

模仿人类认知过程的层化记忆方式令复杂金融数据的处理、以及适配新信号成为可能，因此在动态市场中提升投资决策的有效性。

开盘区间突破（ORB）策略基于这样一种理念：市场开盘后不久确立的初始交易区间，反映了买卖双方就价格价值达成共识的重要水平。通过识别突破某一特定区间上方或下方的走势，交易者可以把握随之而来的市场契机——当市场方向愈发明朗时，这种契机往往会进一步显现。本文将探讨三种源自康克瑞图姆集团（Concretum Group）改良的ORB策略。

投资组合多元化与优化旨在将投资有策略地分散配置于多种资产之上，在最小化风险的同时，依据风险调整后的绩效指标挑选出最理想的资产组合，从而实现回报最大化。

在本文中，我们将讨论混合交易系统 StockFormer，其结合了预测编码和强化学习（RL）算法。该框架用到 3 个变换器分支，集成了多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，改进了原版的注意力模块，采用多头前馈模块，能够捕捉不同子空间中的多元化时间序列形态。

达瓦斯箱体突破策略由尼古拉斯·达瓦斯（Nicolas Darvas）提出，是一种技术交易方法：当股价突破预设的"箱体"区间上沿时，视为潜在买入信号，表明强劲的上升动能。本文将以该策略为例，探讨三种高级机器学习技术的应用。其中包括：利用机器学习模型直接生成交易信号（而非仅过滤交易）；采用连续型信号（而非离散型信号）；使用基于不同时间框架训练的模型进行交易验证。

在本文中，我们将开始创建 C_Orders 类，以便能够向交易服务器发送订单。我们将循序渐进地进行，目标是通过消息系统详细说明这一过程的具体实现方式。

在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASAAT，其用一组智代的融汇在不同数据尺度下对多模态时间序列进行交叉分析。今天我们将继续实现该框架方法的 MQL5 版本，并将这项工作带至逻辑完结。

了解如何在 MQL5 中构建自定义指标。采用基于项目的方法。本初学者指南涵盖指标缓冲区、属性和趋势可视化，让您一步一步地学习。

我们概述多智代自适应投资组合优化框架（MASAAT），其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代，分析价格序列和方向变化，能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。

本文介绍了辩证算法（DA），这是一种受辩证法哲学概念启发的新的全局优化方法。该算法利用了人口中独特的划分，将其分为投机思想者和实践思想者。测试表明，在低维问题上，性能令人印象深刻，高达 98%，整体效率为 57.95%。本文解释了这些度量，并详细描述了算法和不同类型函数的实验结果。

随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

本文将介绍一种结合MACD和RSI指标与统计方法的交易分层策略，通过MQL5实现动态自动化交易。我们将探讨这种级联式策略的架构设计，通过关键代码段详解其实现方式，并指导读者如何进行回测以优化策略表现。最后，我们将总结该策略的潜力，并为自动化交易的进一步优化奠定基础。

了解如何完成历史管理 EX5 库中最终模块的创建，重点关注负责处理最近取消的挂单的函数。这将为您提供使用 MQL5 有效检索和存储与已取消挂单相关的关键详细信息的工具。

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）。

探索在MQL5交易系统中优化内存使用的实用技巧。学习构建高效、稳定且运行速度快的智能交易系统（EA）和指标。我们将深入探究MQL5中内存的实际运作方式、致使系统运行变慢或出现故障的常见陷阱，以及——最为关键的是——如何解决这些问题。

在本文中，我们将自动化 MQL5 中的头肩形态。我们分析其架构，实现一个用于检测和交易该形态的 EA，并对结果进行回测。这个过程揭示了一个具有改进空间的实用交易算法。

拉里·康纳斯（Larry Connors）是知名交易员与量化交易领域权威作家，其最著名的成果之一是2周期相对强弱指数（RSI2）策略。该指标通过捕捉短期超买超卖信号，辅助判断市场反转时机。在本文中，我们将首先阐述研究契机，随后在MQL5中复现康纳斯的三大经典策略，并应用于标普500指数差价合约（CFD）的日内交易场景。

本文探讨了如何优化 RSI 的水平和周期，以获得更好的交易信号。我们介绍了估算最优 RSI 值的方法，并使用网格搜索和统计模型来自动选择周期。最后，我们在 MQL5 中实现了该解决方案，同时利用 Python 进行分析。我们的方法力求务实和直接，旨在以简单的方式帮助您解决潜在复杂的问题。

了解如何创建可导出函数的 EX5 模块，无缝查询和保存最近填写的挂单数据。在本全面的分步指南中，我们将通过开发专用和分隔的函数来检索最后填写的挂单的基本属性，从而增强历史管理 EX5 库。这些属性包括订单类型、设置时间、执行时间、填充类型以及有效管理和分析挂单交易历史所需的其他关键细节。

在本文中，我们将构建一个MQL5交易系统，可针对“聪明资金”（Smart Money）交易自动检测订单块。我们将阐述该策略的规则，在MQL5中实现其逻辑，并融入风险管理以实现有效的交易执行。最后，我们将对该系统进行回测，以评估其表现，并对其进行优化以获得最优结果。

为了取得进一步的进展，最好看看我们是否可以通过定期重新运行自动优化并生成新的 EA 来改进结果。关于使用参数优化的许多争论中的绊脚石是，在将盈利能力和回撤保持在指定水平的同时，所获得的参数在未来一段时间内可用于交易的时间有多长。有可能做到这一点吗？

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。

作为一名价格行为的观察者和交易者，我注意到当一个趋势得到多个时间周期的确认时，它通常会朝着该方向延续。可能不同的是趋势持续的时间，而这取决于您是哪种类型的交易者，无论是长期持仓还是从事剥头皮交易。您为确认所选的时间周期起着至关重要的作用。读这篇文章，了解一个快速、自动化的系统，只需点击一下按钮或通过定期更新，就能帮助您分析不同时间周期的整体趋势。

在前一篇文章中，我们介绍了一个名为“四分位绘图脚本”的简单脚本。现在，我们在此基础上更进一步，创建一个用于监控的智能交易系统（EA），以跟踪这些四分位水平，并对这些价位可能引发的市场反应进行监督。请随我们一同探索在本篇文章中开发区域检测工具的过程。

卡尔曼滤波器是一种递归算法，在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测，这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器，涵盖其计算方法和实现方式。接下来，我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例，应用该滤波器。最后，我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线（MA）在外汇不同货币对上进行比较，开展各种统计分析。

与上一篇文章中所做的不同，这里我们将使用 EA 交易来测试选择选项。虽然这还不是最终的解决方案，但目前已经足够了。在本文的帮助下，您将能够理解如何实现一种可能的解决方案。

我们将考察使用 Python + MQL5 来离散价格的方法。在本文中，我将分享我开发 Python 函数库的实践经验，其以多种方式实现柱线形成 — 从经典的交易量和范围柱线，到更奇特的方法，如 Renko 和 Kagi。我们将研究三线突破蜡烛和范围柱线，分析它们的统计数据，并尝试定义如何将价格以离散化表示。

交易者常常因虚假信号而面临资金回撤，而等待确认信号又可能导致错失交易机会。本文介绍了一种三角交易策略，该策略利用白银兑美元（XAGUSD）和白银兑欧元（XAGEUR）的价格，以及欧元兑美元（EURUSD）的汇率，来过滤市场噪音。通过利用跨市场关系，交易者可以揭示隐藏的市场情绪，并实时优化交易入场点。

在本文中，我们将基于MQL5开发趋势盘整动量策略EA。我们将结合双移动平均线交叉与 RSI 和 CCI 动量过滤器来生成交易信号。我们还将对EA进行回测，以及为提升其在真实交易环境下的表现而进行的优化。

了解如何创建可导出的 EX5 函数，以高效查询和保存历史仓位数据。在本分步指南中，我们将通过开发检索最近平仓的关键属性的模块来扩展历史管理 EX5 库。这些属性包括净利润、交易持续时间、基于点的止损、止盈、利润值以及其他各种重要细节。

在本文中，我们将在MQL5中开发一款适用于亚洲盘突破策略的智能交易系统（EA），用来计算亚洲时段的高低价以及使用移动平均线（MA）进行趋势过滤。同时实现动态对象样式、用户自定义时间输入和完善的风险管理。最后演示回测与优化技术，进一步打磨策略表现。

支撑位与阻力位是预示潜在趋势反转和延续的关键价位。尽管识别这些价位颇具挑战性，但一旦精准定位，您便能从容应对市场波动。如需进一步辅助，请参阅本文介绍的四分位绘图工具，该工具可帮助您识别主要及次要支撑位与阻力位。

在本文中，我们将借助MQL5经济日历实现交易入场自动化，具体方法是应用用户自定义的筛选条件和时差偏移量来识别符合条件的新闻事件。我们通过对比预测值和前值，来确定是开立买入（BUY）单还是卖出（SELL）订单。动态倒计时器会显示距离新闻发布剩余的时间，并且在完成一笔交易后自动重置。