有关MQL5交易系统自动化的文章

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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

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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
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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。
构建新兴的社交技术, 第二部分: 编制 MQL5 的 REST 客户端
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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。
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基于改进的十字星(Doji)烛条形态识别指标的交易策略

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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。
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构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(I)

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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。
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!

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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!
学习如何基于 Stochastic 设计交易系统
学习如何基于 Stochastic 设计交易系统

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在本文中,我们继续我们的研究系列 — 这次,我们将学习如何基于最流行的技术指标之一 Stochastic 振荡器指标设计交易系统。
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从市场里选择智能交易系统的正确途径

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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。
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

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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。
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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 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

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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。
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MQL5集成:Python

MQL5集成:Python

Python是一种广为人知且流行的语言,具有许多功能,尤其是在金融、数据科学、人工智能和机器学习领域。Python也是一种强大的工具,可以在交易中发挥作用。MQL5允许我们将这种强大的语言作为集成工具,以高效地实现我们的目标。在本文中,我们将在了解一些Python的基本信息后,分享如何在MQL5中使用Python作为集成工具。
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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。
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。
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

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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。
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)

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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>
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

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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。
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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。
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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。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)
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在本文中,作者继续分析最简单的交易系统的实现算法,并介绍以图表方式将回溯测试中的优化结果记录到一个 html 文件中。本文对于交易新手和 EA 编写新手很有帮助。
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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)。
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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。
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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。
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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。
工作必须继续,再次讨论锯齿形调整浪
工作必须继续,再次讨论锯齿形调整浪

工作必须继续,再次讨论锯齿形调整浪

关于一个显而易见但仍不合标准的锯齿形调整浪构成方法,以及其所产生的结果:多帧分形锯齿形调整浪指标,它表示在单个工作时间范围 (TF) 上基于三个较大波动所构建的锯齿形调整浪。在整个过程中,较大的 TF 的时间范围可能也不符合标准,介于 M5 到 MN1 之间。
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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。
在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价
在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价

在交易中应用 OLAP(第 3 部分):为开发交易策略而分析报价

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。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十三部分):基准交易类 - 基准类,有效参数验证
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十三部分):基准交易类 - 基准类,有效参数验证

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第 二十三部分):基准交易类 - 基准类,有效参数验证

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。
MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件
MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件

MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件

MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 用户最近得到了成为“信号提供方”并赚取更多收益的机会。现在,您可以利用新组件,在您的网站、博客或社交网络上展示您的成功交易了。使用组件的好处显而易见:它们会提高“信号提供方”的受欢迎程度、树立其作为成功交易者的声名,并吸引到新的“订阅者”。在其它网站上放置这些组件的所有交易者,也都享受到了上述好处。
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从头开始开发智能交易系统(第 10 部分):访问自定义指标

从头开始开发智能交易系统(第 10 部分):访问自定义指标

如何在智能交易系统中直接访问自定义指标? 一款交易 EA 仅在能够使用自定义指标的情况下才是真正有用;否则,它只是一组代码和指令而已。
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基于MQL5的订单剥头皮交易系统

基于MQL5的订单剥头皮交易系统

这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略,并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标,通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力,但同时也突显了需要进一步优化的必要性,尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者,但在实际部署之前,需要进行彻底的测试和深入理解。
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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。
最新的改革
最新的改革

最新的改革

看一看您的交易终端。您能看到哪些价格展示方式?柱、烛形图和线条。我们追求的是时间和价格,但却只能由价格获利。那么,分析市场时,我们能否只关注价格呢?本文会针对点数图("圈圈叉叉")提出一种算法和脚本 - 已将各种各样的价格模式考虑在内,而其实际应用亦于提供的建议中列出。
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神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法

在之前的文章中,我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中,我提议着眼于自适应学习方法,该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。