新文章 DoEasy 库中的其他类（第六十九部分）：图表对象集合类 已发布： 在本文里，我启动图表对象集合类的开发。 该类存储图表对象及其子窗口和指标的集合列表，从而提供操控任何选定图表及其子窗口的能力，亦或同时处理多个图表列表。 启动 EA 后，在日志中会显示 所创建图表对象集合对象 和 程序打开的图表 数据： Chart collection: - Main chart window EURUSD H4 ID: 131733844391938630 , HWND: 920114 , Subwindows: 1 - Main chart window GBPUSD H4 ID
标准库Trade.mqh 有一个函数bool PositionClosePartial(const ulong ticket,const double volume,const ulong deviation=ULONG_MAX); 建议增加参数comment 变成 PositionClosePartial(const ulong ticket,const double volume,const ulong deviation=ULONG_MAX， const string comment="" ); 要不然每次版本更新都要自己改代码。太麻烦了。。。。 增加comment
根据时间建仓和平仓，版本2: 本EA交易在一定的时间通过比较两个不同周期数的iMA指标来建仓和平仓。在指定的交易品种中，建立指定交易量的仓位。设置止损和获利。选择仓位类型：买入或者卖出。 作者： Vladimir Karputov
按时建仓和平仓: 按照一定的时间建仓和平仓。在指定的交易品种中，建立指定交易量的仓位。选择仓位类型：买入或者卖出。 作者： Vladimir Karputov
Exp_TimesDirection: 本 EA 交易根据时间在预先定义的时刻开启和关闭仓位。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 运用人工智能实现的 Thomas DeMark 次序 (TD SEQUENTIAL)已发布： 在本文中, 我将告诉您如何把一个非常著名的策略与神经网络合并以便成功交易。这就是运用人工智能系统实现的 Thomas DeMark 次序策略。仅应用了策略的第一部分, 使用设置和交汇信号。 请注意: 人工智能绝对可以嵌入任何交易策略, 甚至传统的均线交叉。在任何一种情况下, 决策时刻在任何策略中都是最重要的。关键点是分析每根柱线是一个乌托邦。所以, 有必要确定分析市场状况的柱线时刻。这恰恰是交易策略的意图所在。再者, 只要能收到信号, 分析方法也许是绝对任意的,...
按时间标记位置脚本 : 无论是进行策略分析，还是进行交易系统设计，时间是一个非常重要的参照因素，特别是在进行历史数据回溯验证的时候，如果想快速定位到某个时间点，就需要找到一个办法在行情图表上进行明显的标记，比如在什么时间点出现了亏损、什么时间点出现了盈利，使用按时间标记功能，就可以快速标记所有位置，便于统计、分析。在这个例子中，我们运用的是画竖线的方式，并区分不同颜色的线，来实现需求。 作者： Wen Tao Xiong
按价格标记位置脚本 : 价格是行情分析的重要参照因素，尤其是以支撑阻力位为核心的交易系统中，寻找合适的进场和出场价格位置是首要任务。那么按价格标记出这些参照位置就对分析、统计有实际意义。 作者： Wen Tao Xiong
六类挂单一键取消脚本 : MT5挂单类型有六种，能够很好地适应回调和突破场景，在一些突破策略交易系统中应用较多，当挂单条件不再有效的时候，就会涉及到挂单的取消操作。六种挂单应用说明如下： Buy Limit（回踩买入）：在当前价格下方，等待行情下跌到挂单位置触发买入单。 Sell Limit（回踩卖出）：在当前价格上方，等待行情上涨到挂单位置触发卖出单。 Buy Stop（突破买入）：在当前价格上方，等待行情上涨到挂单位置触发买入单。 Buy Stop（突破卖出）：在当前价格下方，等待行情下跌到挂单位置触发卖出单。 Buy Stop
DinapoliTargets:
操作逻辑如下: 一旦确定一个局部最大值\最小值, 将绘制几条水平线。白色是入场点, 跟随其方向的是目标。自然地, 第一目标最可能到达.... 红色线是停止线。
作者： John Smith
新文章 图形界面 V: 垂直与水平滚动条 (第一章)已发布：
我们仍然在讨论在MetaTrader环境下开发创建图形界面库的开发，在本系列第五部分的第一篇文章中，我们将开发用于创建垂直与水平滚动条的类。
滚动条控件
当列表视图和表格中的数据不能全部容纳在设计的区域中时，就需要在其中使用滚动条。滚动条的主要对象是用于每步移动数据的按钮和用于快速移动数据的滑动条，可以使用鼠标左键按住它然后进行拖动。
我们将使用五个图形对象构成滚动条。
主背景；滑动条区域的背景；两个用于按每步移动数据的按钮；用于快速移动数据的滑动条。
图 1. 滚动条控件的组成部分。
作者：Anatoli...
新文章 组合剥头皮：分析过去的交易来提升未来交易的成效 已发布： 本文所提供的技术讲述，旨在提高任何自动交易系统的有效性。 它简要解释了这个思路，以及它的基本原理、可能性和缺点。 想象一下：有一尊大炮（一套交易系统或算法）和 2 盒贝壳 — 其一是正面（盈利）交易，而另一个是负面（亏损）交易。 如果您瞄准它们射击，并研究战场上的弹坑，就会发现在整个射击历史中，一些正面交易永远不会落入负面的弹坑。 从观感上看，它可能如下所示： 图例 1 . 交易历史的数字领域 作者： Oleg Besedin
新文章 DoEasy 库中的其他类（第六十八部分）：图表窗口对象类和图表窗口中的指标对象类 已发布： 在本文中，我将继续开发图表对象类。 我将添加含有可用指标列表的图表窗口对象列表。 为了检查创建对象的性能，简单地打开任意三个图表。 在加载 EA 的图表上加入分形指标 + 添加指标窗口，例如，包含另一个指标的 DeMarker，譬如基于 DeMarker 数据的 AMA。 在第二个图表上，我将放置随机振荡器窗口；而第三个窗口将取消驻靠 (Alt+D 浮动小窗口)： 我将在日志中显示所有三个图表对象的简述，以及 EA 所在的当前图表的完整描述。 作者： Artyom Trishkin
新文章 DoEasy 库中的其他类（第六十七部分）：图表对象类 已发布： 在本文中，我将创建图表对象类（单个交易金融产品图表），并改进 MQL5 信号对象的集合类，以便在更新列表时也能为存储在集合中的每个信号对象更新其所有参数。 编译 EA，在终端中打开三个图表，并在其中第一个上启动 EA，同时在参数中初步指定“仅使用当前品种和时间帧”： 在第一次即时报价期间，EA 创建三个图表对象，并显示三个所创建图表对象的简述，以及有关各种函数库类初始化的消息： Chart window EURUSD H4 ID: 131733844391938630 , HWND: 918600 Chart
新文章 形态搜索的暴力强推方式（第四部分）：最小功能 已发布： 本文基于上一篇文章中设定的目标，提出了一个改进的暴力强推版本。 我将尝试尽可能广泛地涵盖这个主题，并以该方法获取的设置来运行智能交易系统。 本文还附有一个新的程序版本。 许多自动交易系统的问题在于它们过度训练，及历史拟合。 创建一个令人印象深刻的系统，展现每月高达 1000% 的结果，这是有可能的。 但是这样的系统在现实中是行不通的。 交易系统的输入参数越多，EA 逻辑的可变性越大，这样的 EA 对历史的黏合就越强。 问题是我们有一个将报价转换为另一种数据格式的简单处理过程。 总有正向和逆向转换函数可以提供数据转换处理。
新文章 MVC 设计范式及其可能的应用 已发布： 本文讨论了一种流行的 MVC 范式，以及它运用在 MQL 程序中的可能性、优缺点。 这个思路是将现有代码拆分为三个独立的组件：模型、视图和控制器。 在本文中，我们将研究“经典 MVC”，没有任何复杂性或附加功能。 这个思路是将现有代码拆分为三个独立的组件：模型、视图和控制器。 根据 MVC 范式，这三个组件可以独立开发和维护。 每个组件都可由单独的开发团队开发，他们承担创建新版本，并修复错误。 显然，这可令整个项目的管理更加容易。 甚而，它能够帮助其他人理解代码。 我们来看看每个组件。 视图 。 视图负责信息的可视化呈现。
新文章 MQL5.community - 用户手册已发布：
如果你已经在本社区成功注册，那么你很可能会问：怎样在我发送的消息中插入图片？怎样格式化MQL5源代码？我的私信保存在哪？诸如此类的很多问题。本文我们为您准备了一些实用技巧，帮助你熟悉MQL5.community，并充分利用其提供的功能。
作者：MetaQuotes
新文章 神经网络变得轻松（第十三部分）：批次常规化 已发布： 在上一篇文章中，我们开始研究旨在提高神经网络训练品质的方法。 在本文中，我们将继续这个主题，并会研讨另一种方法 — 批次数据常规化。 在神经网络应用实践中运用了多种数据常规化方法。 然而，它们的作用均是为了令训练样本数据和神经网络隐藏层的输出保持在一定范围内，并具有某些样本统计特征，如方差和中位数。 这一点很重要，因为网络神经元在训练过程中利用线性变换将样本朝逆梯度偏移。 参考一个含有两个隐藏层的全连接感知器。 在前馈验算过程中，每一层都会生成一个特定的数据集，作为下一层的训练样本。 输出层的结果与参考数据进行比较。
新文章 DoEasy 函数库中的其他类（第六十六部分）：MQL5.com 信号集合类 已发布： 在本文中，我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类，拥有能够管理信号的函数。 此外，我将改进“市场深度”快照对象类，来显示 DOM 的总买卖量。 编译 EA 并在交易品种图表上启动它，同时初步设置在当前交易品种/时间帧上操作，并激活操控 MQL5.com 信号服务的交易信号的标志： 在 EA 设置窗口的通用选项卡中，选中“允许修改信号设置”： 否则，EA 将无法操控 MQL5.com 信号。 启动 EA 后，日志会显示有关创建信号集合成功的消息，及其简述： Collection of
新文章 SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵已发布： 交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在，您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。 在 MetaEditor 中调试 SQL 查询 如果代码不成功，则所有操纵数据库的函数都将返回错误代码。 如果您遵循以下四个简单规则，操纵它们不会引发任何问题： 调用 DatabaseFinalize() 之后，应销毁所有查询控柄； 完毕前应利用 DatabaseClose() 关闭数据库； 应检查查询执行的结果；
新文章 网格和马丁格尔交易系统中的机器学习。 您敢为其打赌吗？ 已发布： 本文介绍了应用于网格和马丁格尔交易的机器学习技术。 令人惊讶的是，这种方法在全球网络中难觅踪迹。 阅读过本文之后，您将能够创建自己的交易机器人。 测试应在机器人所训练的时间帧内进行。 在这种情况下，它是 H1。 可以采用开盘价对其进行测试，因为该机器人对于柱线开盘拥有明确的控制权。 不过，由于运用的是网格，因此可以选择 M1 OHLC 来获得更高的精度。 该特定的机器人已在以下周期内经历了训练： START_DATE = datetime ( 2020 , 5 , 1 ) TSTART_DATE = datetime (
新文章 开发交易算法的科学方法 已发布： 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。 测试时间为2018年1月1日至2020年7月28日，在M1时间段内，使用真实点模式进行。参数没有得到优化，因为我想说明的是，没有必要为每个货币对优化一个完全准备好的算法。我们将改变块大小，最小块大小和手数，努力使利润大大超过佣金。 图 7
新文章 实用且奇特的自动交易技术 已发布： 在本文中，我将演示一些非常有趣且实用的自动交易技术。 其中一些可能您很熟悉。 我将尝试覆盖最有趣的方法，并解释为什么它们值得使用。 此外，我将展示这些技术在实战中的适用性。 我们将创建智能交易系统，并依据历史报价来测试全部所述技术。 实际上，该技术不仅可用在马丁格尔之中，而且可以用在具有足够高频的任何其他交易策略当中。 在此示例中，我将利用基于余额回撤的量具。 因为考虑与余额有关的所有事情都更容易。 我们把余额表分为上升和下降部分。 两个相邻的区段形成一个半波。 随着交易数量趋于无限，半波的数量亦趋于无限。
新文章 自适应算法（第四部分）：附加功能和测试 已发布： 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。 在上一篇文章中，我演示了该算法如何生成开仓信号，并在若干尺度上同时分析，从而定义最大趋势尺度。 基本操作算法已讲述过了。 价格序列图表并非由一个尺度构成。 同一时刻在若干尺度上显示出趋势，而在其他尺度上则可能是横盘。 此功能应是为了获取盈利。 在此，趋势部分是片段，趋势持续概率超过 50％，而横盘部分，其趋势反转概率超过 50％。
DDE - Server:
导出 MQL5 实盘数据至 Excel (DDE)
作者： Alexander Piechotta
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