MQL4和MQL5编程文章

在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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如何基于HTML和CSV报表可视化多币种交易历史

自推出以来,MetaTrader 5提供了多货币测试选项,也许交易者经常使用这个功能。然而,这种功能并不是万能的。本文介绍了几种基于HTML和CSV交易历史报告的图表图形绘制程序,多货币交易可以在多个子窗口以及使用动态切换命令的一个窗口中并行分析。

研究烛条分析技术(第四部分):形态分析器的更新和补充

本文论述了形态分析器(Pattern Analyzer)应用程序的新版本。 此版本修复了已发现错误并提供了一些新功能,还改进了用户界面。 在新版本的开发过程中参考了上一篇文章中的意见和建议。 最终的应用程序会在本文中进行说明。

开发一个跨平台网格 EA

在本文中,我们将学习如何创建在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 中都能工作的 EA 交易。为此,我们将开发一个 EA 构建的订单网格,网格是指将多个限价订单置于当前价格之上,同时将相同数量的限价订单置于当前价格之下的 EA 交易。

10 分钟掌握 MQL5 的 DLL(第二部分):使用 Visual Studio 2017 创建

初版文章依然具有其相关性,因此如果您对此主题感兴趣,请务必阅读第一篇文章。 从初版起已经过了很久时间,而当前的 Visual Studio 2017 具有全新的界面。 MetaTrader 5 平台也拥有了诸多新功能。 本文提供了开发 DLL 项目各个阶段的描述,以及如何设置 DLL 并与 MetaTrader 5 工具进行交互。

在 MetaTrader 5 中使用 MATLAB 2018 的计算功能

在2015年升级了 MATLAB 包之后,有必要考虑一种现代的创建 DLL 库的方法。本文利用样本预测指标,说明了在目前使用的64位平台上关联 MetaTrader 5 和 MATLAB 的特点。通过探讨连接 MATLAB 的整个过程,MQL5 开发人员将能够更快地创建具有高级计算能力的应用程序,从而避免“陷阱”。

用于轻松快速开发 MetaTrader 程序的函数库(第三部分)。 市价订单和仓位的集合,搜索和排序

在第一部分中,我们曾创建了一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 再者,我们实现了历史订单和成交的集合。 我们的下一步是创建一个类,用来针对订单、成交和仓位的集合进行选择和排序。 我们将实现名为引擎(Engine)的基准函数库对象,并向函数库中添加市价订单和仓位的集合。

作为技术分析工具的 MTF 指标

大多数交易者都同意,当前的市场状态分析从评估更高的图表时间框架开始。该分析向下执行,以缩短执行交易的时间范围。这种分析方法似乎是成功交易的专业方法的强制性部分。在本文中,我们将讨论多时间段指标及其创建方法,并提供MQL5代码示例。除了对优缺点进行综合评价外,我们还将提出一种采用MTF模式的新指标方法。

使用CSS选择器从HTML页面提取结构化数据

本文描述了一种通用的基于CSS选择器的HTML文档数据分析和转换方法。交易报告、测试报告、您最喜欢的经济日历、公共信号、账户监控和其他在线报价源将直接从MQL获得。

从网络中获取债券收益率数据

自动收集利率数据以提高EA交易的效率。

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第二部分)。 历史订单和成交的集合

在第一部分中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们创建了 COrder 抽象对象,它是一个基础对象,用于存储历史订单和成交的数据,以及市价订单和仓位。 现在,我们将开发在集合中存储帐户历史数据的所有必要对象。

研究烛条分析技术(第三部分):用于形态操作的函数库

本文的目的是创建一个自定义工具,令用户能够接收和使用前面所讨论形态的整体信息数组。 我们将创建一个形态相关的函数库,您可以在自己的指标、交易面板、智能交易系统等等应用中运用它们。

轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第一部分)。 概念,数据管理和首期成果

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。

基于 .Net 框架和 C# 为 EA 交易和指标开发图形界面

本文介绍了一种使用 Visual Studio 创建图形窗口的简单而快速的方法,并随后将其集成到专家顾问的MQL代码中。本文面向非专业读者,不需要了解C#和.NET技术。

交易策略的色彩优化

在本文中,我们将进行一个实验:我们将使用颜色优化结果。颜色由三个参数决定:红色、绿色和蓝色(RGB)的级别。还有其他的颜色编码方法,它们也使用三个参数。因此,可以将三个测试参数转换为一种颜色,它直观地表示值,阅读本文以了解这种表示是否有用。

MetaTrader 5 与 Python 的集成:接收和发送数据

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。

利用MQL进行MQL解析

本文描述了用于解析基于MQL的源代码的预处理器、扫描器和解析器,MQL 的实现在附件中。

研究烛条分析技术(第二部分):自动搜索新形态

在前一篇文章中,我们分析了从多种现有烛条样式中选择出的 14 种形态。 由于不可能逐一分析所有形态,所以找到了另一种解决方案。 新系统根据已知的烛条类型搜索和测试新的烛条形态。

ZigZag (之字折线) 的力量(第二部分)。 接收、处理和显示数据的示例

在本文的第一部分当中,我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此,我将展示如何基于这些工具开发指标,并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充,本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。

研究烛条分析技术(第一部分):检查现存形态

在本文中,我们将研讨流行的烛条形态,并尝试探索它们在当今市场中是否仍然相关和有效。 烛条分析出现在 20 多年前,从此后变得非常流行。 众多交易者认为日本烛条是最方便、易懂的资产价格可视化形式。

ZigZag(之字折线)的力量(第一部分)。 开发指标基类

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。

相关性在交易中的实际应用

在本文中,我们将分析变量之间相关性的概念,以及相关系数的计算方法及其在交易中的实际应用。相关性是两个或多个随机变量之间的统计关系(或可以被视为具有某种可接受精度的随机量)。一个或多个变量的变化导致其他相关变量的系统变化。

以马丁格尔(翻倍加仓)为基础的长线交易策略

在本文中,我们将深入研究马丁格尔(翻倍加仓)系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易,以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易,则必须考虑这一事实。

MеtaTrader5 图表上的水平示意图

水平示意图在终端图表上并不常见,但在很多任务中仍然会用到它们,例如在开发显示特定周期的交易量或价格分布的指标时,当创建各种版本的市场深度时。 本文研究构建和管理水平示意图作为图形基元的数组。

蒙特卡罗方法在强化学习中的应用

在本文中,我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中,我们考虑了随机决策森林算法,并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA,概述了这种方法的主要优点(交易算法的开发简单和“培训”速度快)。强化学习(RL)可以很容易地融入到任何交易EA中,并加速其优化。

在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预测

在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上,我们建立了优化EA参数的分析和选择系统,并探讨了时间序列的预测。在第一部分中,我们修正和改进了公开的神经网络类,增加了必要的算法。现在,是时候在实际应用中使用它们了。

使用 MQL5 和 MQL4 开发的选择与导航工具: 增加自动模式搜索和显示侦测到的交易品种

在本文中, 我们继续扩展用于收集和在交易品种之间导航工具的功能。这一次,我们将创建新的选项卡,只显示满足一些必需参数的交易品种,并且研究如何根据所需的挑选规则简单添加自定义选项卡。

利用 HTML 报告分析交易结果

MetaTrader 5 平台具有保存交易报告,以及智能交易系统测试和优化报告的功能。 交易和测试报告可以按照两种格式保存:XLSX 和 HTML,而优化报告可以保存为 XML。 在本文中,我们将研究 HTML 测试报告,XML 优化报告和 HTML 交易历史报告。

分离策略在趋势和盘整条件下的优化

本文探讨了在分离在不同市场条件下的优化方法,分离优化意味着分别为上涨趋势和下跌趋势分别定义交易系统的最佳参数. 为了减少错误信号的影响,提高盈利能力,系统变得灵活,这意味着它们有一些特定的设置或输入数据,这是合理的,因为市场行为不断变化。

在算法交易中 Kohonen 神经网络的实际应用。 第 I 部分 工具

本文依据之前发表文献中所介绍的思路,开发在 MetaTrader 5 中运用 Kohonen 映像。 改进并强化的类提供了解决应用程序任务的工具。

利用 MQL5 和 MQL4 实现的选择和导航实用程序:添加"homework"选项卡并保存图形对象

在本文中,我们打算扩展先前创建的实用程序功能,添加用于选择所需品种的选项卡。 我们还将学习如何保存我们在特定品种图表上创建的图形对象,这样我们就不必再次创建它们。 此外,我们将发掘如何仅使用已操控经指定网站初步遴选的品种。

如何在 MetaTrader 5 中创建并测试自定义 MOEX(莫斯科证券交易所) 品种

本文介绍运用 MQL5 语言创建自定义兑换品种。 特别是,它研究使用来自流行的 Finam 网站的兑换报价。 本文中研究的另一个选项是在创建自定义品种时可以使用任意格式的文本文件。 这允许使用任何金融品种和数据源。 创建自定义品种之后,我们可以使用 MetaTrader 5 策略测试器的所有功能来测试兑换品种的交易算法。

将概率论应用于缺口交易

在本文中,我们将应用概率论和数理统计方法来创建并测试交易策略。 我们还将利用价格和随机漫游之间的差值来寻找最佳交易风险。 事实证明,如果价格表现为零漂移随机漫游(没有方向趋势),那么盈利交易是不可能的。

运用 MQL5 和 MQL4 开发品种选择和导航实用程序

经验丰富的交易者非常清楚交易中最劳神的事情并非开单和跟踪持仓,而是选择交易品种并寻找入场点。 在本文中,我们将开发一款 EA,可为您简化依据经纪商所提供交易产品搜索入场点的任务。

使用 OpenCL 测试烛形形态

这篇文章描述了在"一分钟OHLC"模式下实现 OpenCL 烛形形态测试器的算法。我们还将把它的速度与内建的策略测试器在快速和慢速优化模式下做比较。

自己动手开发多线程异步 MQL5 WebRequest

本文介绍了一个可以在 MQL5 中提高 HTTP 请求操作效率的开发库。它在另外的线程中实现 WebRequest 在非阻塞模式下的执行,并且可以用于辅助图表和EA交易,交换自定义事件以及读取共享资源。也提供了源代码。

逆转:正规化入场点并开发手动交易算法

这是专门讨论逆转交易策略系列文章的最后一篇。 在此我们将尝试解决导致之前文章中测试结果不稳定的问题。 我们还将开发和测试可在任何市场中运用的逆转策略手动交易算法。

逆转形态:测试头肩形态

本文是前一篇名为“逆转形态:测试双顶/双底形态”的后续文章。 现在我们将会看到另一个著名的逆转形态,称为头肩,比较两种形态的交易效率,并尝试将它们合并成为单一的交易系统。

反向交易: 减少最大回撤以及在其它市场上测试

在这篇文章中, 我们继续致力于反向交易技巧。我们将会尝试减少最大余额回撤,直到对之前探讨的交易工具可以接受的水平。我们将会看看这样是否将会减少利润,我们还将在其它市场中检验反转方法的运行,包括股票、商品、指数、ETF和农产品市场。注意,本文包含了很多图片!

逆转形态:测试双顶/双底形态

交易者经常寻找趋势逆转点,因为在趋势新形成的最初阶段价格走势具有最大潜力。 因此,在技术分析中考虑了各种逆转形态。 双顶/双底是最著名和最常用的形态之一。 本文提出了程序检测形态的方法。 它还测试了形态在历史数据上的盈利能力。

跳空缺口 - 是能够获利的策略还是五五开?

这篇文章详细讨论了跳空缺口 — 前一时间段的收盘价和后一时间段的开盘价之间的较大差距, 以及对日柱方向的预测。还探讨了通过系统DLL使用 GetOpenFileName 函数的问题。