有关MQL5交易系统自动化的文章

icon

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

添加一个新的文章
最近 | 最佳
preview
构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(I)

构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(I)

尽管创建自动 EA 并非一项非常困难的任务,但在缺乏必要知识的情况下可能会犯许多错误。 在本文中,我们将研究如何构建初级自动化,其中包括创建一个触发器来激活盈亏平衡和尾随停止价位。
preview
从头开始开发智能交易系统(第 31 部分):面向未来((IV)

从头开始开发智能交易系统(第 31 部分):面向未来((IV)

我们继续从 EA 中删除单独的部件。 这是本系列中的最后一篇文章。 并且最后要移除的是声音系统。 如果您之前没有关注过这些文章系列,可能会有点困惑。
preview
构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction

构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction

在本文中,我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统,EA 就能更快地工作,如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十七部分):函数库对象之间的交互
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十七部分):函数库对象之间的交互

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第十七部分):函数库对象之间的交互

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。
preview
利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式

利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式

本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型,并讨论了这种方法的有效性。现在,只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易,就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。
preview
从市场里选择智能交易系统的正确途径

从市场里选择智能交易系统的正确途径

在本文中,我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法,从而明智地花钱,并从付出中获取盈利。 此外,读完本文之后,您会发现,即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。
preview
在莫斯科交易所(MOEX)里使用限价订单进行自动网格交易

在莫斯科交易所(MOEX)里使用限价订单进行自动网格交易

本文研究针对 MetaTrader 5 平台开发 MQL5 智能交易系统(EA),旨在能在 MOEX 上操作。 该 EA 采用网格策略,面向 MetaTrader 5 终端,并在 MOEX 上进行交易。 EA 包括了依据止损和止盈平仓,以及在某些市场条件下取消挂单。
preview
在 HarmonyOS NEXT 上安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序

在 HarmonyOS NEXT 上安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序

使用卓易通在 HarmonyOS NEXT 设备上轻松安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序。为您的手机或笔记本电脑提供详细的分步指南。
preview
基于改进的十字星(Doji)烛条形态识别指标的交易策略

基于改进的十字星(Doji)烛条形态识别指标的交易策略

基于元柱线的指标比之传统指标,能检测到的蜡烛更多。 我们来检查一下这能否在自动交易中提供真正的益处。
构建新兴的社交技术, 第二部分: 编制 MQL5 的 REST 客户端
构建新兴的社交技术, 第二部分: 编制 MQL5 的 REST 客户端

构建新兴的社交技术, 第二部分: 编制 MQL5 的 REST 客户端

让我们现在来塑造本文第一部分介绍过的,基于 PHP 的 Twitter (推特)。我们正在组装 SDSS 的不同部分。有关客户端的系统体系结构, 我们借助 MQL5 新提供的 WebRequest() 函数, 通过 HTTP 发送交易信号。
preview
一张图表上多个指标(第 04 部分):晋升为一款智能交易系统

一张图表上多个指标(第 04 部分):晋升为一款智能交易系统

在我之前的文章里,我已经解释了如何创建拥有多个子窗口的指标,在使用自定义指标时如此这般会变得很有趣。 这次,我们将看到如何为智能交易系统添加多个窗口。
源代码的跟踪、调试和结构分析
源代码的跟踪、调试和结构分析

源代码的跟踪、调试和结构分析

可以在没有很大困难的情况下解决创建执行代码的结构以及对其进行跟踪的整个复杂问题。由于 MQL5 语言的新功能 - 自动创建复杂类型的数据变量(结构和类)以及在超出局部范围时自动消失,这种可能性已经出现在 MetaTrader 5 中。本文提供对方法和现成工具的描述。
preview
改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 1 部分):制作一个简单的对冲 EA

改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 1 部分):制作一个简单的对冲 EA

我们将创建一个简单的对冲 EA,作为我们更高级的 Grid-Hedge EA 的基础,它将是经典网格和经典对冲策略的混合体。在本文结束时,您将知晓如何创建一个简单的对冲策略,并且您还将知晓人们对于该策略是否能真正 100% 盈利的说法。
使用 DeMark Sequential 和 Murray-Gann 水平分析图表
使用 DeMark Sequential 和 Murray-Gann 水平分析图表

使用 DeMark Sequential 和 Murray-Gann 水平分析图表

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。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十五部分):处理交易服务器返回的错误
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十五部分):处理交易服务器返回的错误

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十五部分):处理交易服务器返回的错误

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。
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)

基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)

在本文中,作者将提供各种方法来改进之前文章中所述的交易系统。本文适用于已有一些 Expert Advisor 编写经验的交易者。
MetaTrader 5 中的交易信号:PAMM 帐户的更佳选择!
MetaTrader 5 中的交易信号:PAMM 帐户的更佳选择!

MetaTrader 5 中的交易信号:PAMM 帐户的更佳选择!

我们很高兴地宣布,MetaTrader 5 现在有了交易信号,从而为投资人员和管理人员带来一款强大的工具。当您追踪成功交易人员的交易时,终端将自动在您的帐户中复制交易!
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十九部分):基于函数库的指标 - 准备数据和时间序列事件
DoEasy 函数库中的时间序列(第三十九部分):基于函数库的指标 - 准备数据和时间序列事件

DoEasy 函数库中的时间序列(第三十九部分):基于函数库的指标 - 准备数据和时间序列事件

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。
非标准自动交易
非标准自动交易

非标准自动交易

不进行深入市场分析便使用 MT4 平台成功且舒适地交易——这可能吗?这种交易可以在现实中实施吗?我想,是的。特别对于自动交易,更是如此!
preview
Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗?

Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗?

策略的组合可能会提供更好的机会,我们可以把指标和形态一起使用,或者更进一步,多个指标和形态一起,这样我们可以获得额外的确认因子。移动平均帮我们确认和驾驭趋势,它们是最为人所知的技术指标,这是因为它们的简单性和为分析增加价值的良好记录。
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十部分):基于函数库的指标 - 实时刷新数据
DoEasy 函数库中的时间序列(第四十部分):基于函数库的指标 - 实时刷新数据

DoEasy 函数库中的时间序列(第四十部分):基于函数库的指标 - 实时刷新数据

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。
preview
学习如何基于 OBV 设计交易系统

学习如何基于 OBV 设计交易系统

这是一篇新文章,将针对初学者继续我们的系列,介绍如何基于一些流行指标设计交易系统。 我们将学习一个新的指标,即能量潮(OBV),我们将学习如何使用并基于它来设计交易系统。
preview
复购算法:提高效率的数学模型

复购算法:提高效率的数学模型

在本文中,我们将使用复购算法来更深入地了解交易系统的效率,并开始研究使用数学和逻辑提高交易效率的一般原则,以及在使用任意交易系统方面应用更能提高效率的非标准方法。
preview
如何利用 MQL5 处理指示线

如何利用 MQL5 处理指示线

在本文中,您将发现利用 MQL5 处理最重要的指示线(如趋势线、支撑线和阻力线)的方法。
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台的群组交易
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台的群组交易

MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台的群组交易

什么是群组交易?这是一种交易者与投资者互惠互利的合作,成功的交易者凭此实现对于交易的监控,而潜在投资者亦借此机会,监控其表现并复制那些看起来较具前景的交易。
preview
学习如何基于鳄嘴(Gator)振荡器设计交易系统

学习如何基于鳄嘴(Gator)振荡器设计交易系统

这是我们关于学习如何基于流行技术指标设计交易系统系列的一篇新文章,将介绍鳄嘴(Gator)振荡器技术指标,以及如何通过简单的策略创建交易系统。
preview
学习如何基于比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的 MFI 设计交易系统

学习如何基于比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的 MFI 设计交易系统

这是该系列中的一篇新文章,我们将学习如何根据流行的技术指标设计交易系统。 这次我们将涵盖比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的市场促进指数(BW MFI)。
preview
神经网络实验(第 1 部分):重温几何学

神经网络实验(第 1 部分):重温几何学

在本文中,我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统,并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。
预测市场价格的通用回归模型(二):自然、技术和社会暂态函数
预测市场价格的通用回归模型(二):自然、技术和社会暂态函数

预测市场价格的通用回归模型(二):自然、技术和社会暂态函数

本文是前一篇文章的逻辑延续。 它彰显一个事实,即确认第一篇文章的结论。 这些事实在该书出版后的十年内就得以显露。 它们围绕着三个检测到的描述市场价格变化形态的动态暂态函数展开。
preview
数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树

数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树

决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树,并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。
preview
构建自动运行的 EA(第 12 部分):自动化(IV)

构建自动运行的 EA(第 12 部分):自动化(IV)

如果您认为自动化系统很简单,那么您可能并未完全理解创建它们需要什么。 在本文中,我们将谈谈杀死大量智能系统的问题。 不分青红皂白地触发订单是解决这个问题的可能方法。
使用TesterWithdrawal() 函数模拟利润提取
使用TesterWithdrawal() 函数模拟利润提取

使用TesterWithdrawal() 函数模拟利润提取

本文讲述的是用于交易系统风险评估的TesterWithDrawal()函数的用法,即运行期间提取一部分资产。此外,还会讲到此函数对于策略测试程序中资产净值减少的计算算法的作用。在优化您的EA交易的时候,就会用到此函数。
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)

基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)

在本文中,作者继续分析最简单的交易系统的实现算法,并介绍使用优化结果的一些相关细节。本文对于交易新手和 EA 编写新手很有帮助。</div>
preview
使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA

使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA

本文概述了如何创建一个基于价格突破震荡区间进行交易的EA。通过识别震荡区间并设定突破水平,交易者可以基于这一策略自动化其交易决策。该EA旨在为交易者提供明确的入场和出场点,同时避免虚假突破。
preview
学习如何基于奥森姆(Awesome)振荡器设计交易系统

学习如何基于奥森姆(Awesome)振荡器设计交易系统

在我们系列的这篇新文章中,我们将学习一种也许对我们的交易有用的新技术工具。 它是奥森姆(Awesome)振荡器((AO)指标。 我们将学习如何基于该指标设计交易系统。
preview
数据科学与机器学习(第 11 部分):朴素贝叶斯(Bayes),交易中的概率论

数据科学与机器学习(第 11 部分):朴素贝叶斯(Bayes),交易中的概率论

概率交易就像走钢丝一样 — 它需要精确、平衡和对风险的敏锐理解。 在交易世界中,概率就是一切。 这是成功与失败、盈利与亏损的区别。 通过利用概率的力量,交易者可以做出明智的决策,有效地管理风险,并实现他们的财务目标。 故此,无论您是经验丰富的投资者还是交易新手,了解概率都是解锁您的交易潜能的关键。 在本文中,我们将探索令人兴奋的概率交易世界,并向您展示如何将您的交易博弈提升到一个新的水平。
preview
神经网络实验(第 2 部分):智能神经网络优化

神经网络实验(第 2 部分):智能神经网络优化

在本文中,我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统,并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话, MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。
preview
解密开盘区间突破(ORB)日内交易策略

解密开盘区间突破(ORB)日内交易策略

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。
preview
神经网络变得轻松(第二十七部分):深度 Q-学习(DQN)

神经网络变得轻松(第二十七部分):深度 Q-学习(DQN)

我们继续研究强化学习。 在本文中,我们将与深度 Q-学习方法打交道。 DeepMind 团队曾运用这种方法创建了一个模型,在玩 Atari 电脑游戏时其表现优于人类。 我认为评估该技术来解决交易问题的可能性将会很有益处。