有关MQL5交易系统自动化的文章

今天的文章为中级 MQL5 编程人员讲解如何通过轻松实施所谓的幂的技术从他们的线性交易系统（固定手数）中获利更多。这是因为结果资产净值曲线呈抛物线形式，以几何级数或指数增长。具体而言，我们将实施一个由 Ralph Vince 开发的固定分数仓位大小的实际 MQL5 变体。

在互联网上很轻松就能找到许多策略，它们也会为您提供大量各式各样的建议。我们则会采取一种专业的方法，基于不同大陆不同时区，深入策略创建的过程。

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。

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。

我将继续采用最少的必要功能来充实算法，并测试结果。 其获利能力十分低下，但文章展示的全自动盈利交易的模型，是在不同的行情基本面及完全不同的金融产品上进行。

为了开发出一种参与“2010 年自动交易锦标赛”的“EA 交易”，我们使用一个即用的“EA 交易”模板。 即便是 MQL5 程序员初哥也能胜任此任务，因为您策略的基类、函数和模板都已经开发完毕。 编写少量的代码来实现您的交易理念就足够了。

也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。

本文探讨了开发交易算法的方法，即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式，并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。

两年前，在 "The Last Crusade - 最新的改革" 我们回顾了一个相当有趣但目前没有被广泛使用的显示市场信息的方法 - 点数图。现在，我建议您尝试写一个基于检测点数图范式的自动交易。

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。

金融市场中资产的多样化是一个非常旧的概念，并且始终吸引着新入门的交易者。在本文中，作者提出了一个最简单的方法用以构建一个多货币 EA 交易程序，以便对这种方向的交易策略提供一个初步介绍。

我们可以毫不费力地找到测试的圣杯，然而，要摆脱它却困难得多。 本文重点介绍 Expert Advisor 操作参数的选择，以及在最大限度利用终端性能和最大限度减少终端用户负载的情况下对优化和测试结果进行自动化分组处理。

本文旨在处理开发和使用 Expert Advisor 过程中出现的最常见的错误。还将介绍一个安全的自动交易系统的示例。

在本文中，我们将展示 botbrains.app 的功能 — 一款无代码开发交易机器人的平台。 若要创建一款交易机器人，您无需编写任何代码 — 只需将必要的模块拖放到规划图上，设置它们的参数，并在它们之间建立连接。

本文主要讲述使用 EViews 软件对 EURUSD 的先行预测以及使用 EViews 语言程序对预测结果进行的进一步评估。 此预测采用回归模型，通过专为 MetaTrader 4 开发的 Expert Advisor 进行评估。

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。

使用本文介绍的简单概念，负责在 MQL4 中开发自动交易系统的人员能够通过缩短代码来简化现有交易系统以及缩短开发新系统所需的时间。

本文介绍最简单交易系统的实现算法。本文对交易新手和 EA 编写者比较有帮助。

今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾，我建议允许手工操作 EA 是合适的，至少在一段时间内。

文章比较了使用基因演算方法和简单搜索获取的智能交易的时间和结果。

使用柱和日本蜡烛图显示价格信息的传统方法的主要缺点是受到时间周期的限制。 这些方法在创建的时候可能是最好的，但如今市场变动有时过于迅速，用这种方式在图表上显示的价格不能及时反映新的变动。 本文所提到的价格图表显示方法没有这个缺点，并且提供了非常熟悉的布局。

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。

本文证实了, 构造一个随意的交易系统, 它只是进行一系列的建仓和平仓而不论现实情况如何 - 价格以及当前每个订单的盈利/亏损, 而它和传统的"提醒"交易系统结果差别并不大. 我们会给出一个这样基本交易系统的典型实现.

本文会从一种理论性交易概念的构想，到编制一个在经验世界中实现这一概念的 MQL5 EA 交易，为您讲解如何从头建立一个面向对象的 EA 交易。依本人看，边做边学是取得成功的一种可靠方法。所以，我会拿出一个实用的例子，让您明白如何才能整理自己的想法，并最终完成外汇自动交易代码。和您一起遵守“面向对象”原则，也是我的目标之一。

MetaTrader 4交易平台自动交易锦标赛将迎来第三届。现今锦标赛已经成为大家所期待一年一度的交流盛会。 但竞赛对于参赛者是残酷的。这就是我们想要讲述的。

本文介绍了没有跳空柱形图表的实现.

"区域方法(area method)"交易系统的运行是基于对RSI震荡指标读取的一种较为少见的解释。使区域方法可视化的指标，以及使用此系统交易的EA交易，在这里都会详细讨论。本文还提供了关于EA交易在各种交易品种，时段和区域数值中测试的详细发现。

大部分自动化交易系统开发员会使用某种形式的交易信号过滤。 在本文中，我们将探索带通滤波和 Expert Advisor 离散滤波器的创造和实施，以提高自动交易系统的特性。

作为神经网络主题的延续，我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中，我们将研究这种网络在金融市场中的应用。

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。

是否能够基于烛台方向的再现趋势，在一天内的特定时间预测市场在即将到来的一小段时间内的市场行为？ 即，是否可以在第一时间找出此类事件。 每个交易者可能都想过这个问题。 本文的目的是尝试基于烛台在特定时间间隔内的统计再现来预测市场行为。

这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。

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。