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。
本篇举例描述一个用 MQL5 实现的 Renko 制图指标。这个指标的修改,将它从经典图表中区分开来。它在指标窗口或主窗口两者中都可以构建。此外,此处还有 ZigZag 指标。您可以找到一些图表实现的例子。
我们继续开发多行文本框控件。这次我们的任务是实现一个自动的文字回卷, 以防发生文本框宽度溢出, 或者如果出现机会, 将文本逆卷到上一行。
本文研究建立高效交易的推荐制系统的思想和方法, 结合了贝叶斯定理基础之上的重要机器学习方法, 以及奇异频谱分析 (SSA) 的预测能力。
本文描述的是,根据轴点-反转水平而发送信号的类的开发和实现。这个类可以通过使用标准库来构建策略,还探讨了通过增加过滤器来加强轴点策略。
比尔·沃尔夫 (Bill Wolfe) 提出的图形化方法可以检测到一种形态, 根据此形态可以找到入场的时刻和方向, 并且还有益于预测价格应达到的目标, 以及达到目标的时间。本文介绍如何根据之字折线创建一个指标, 之字折线将搜索沃尔夫波形, 并根据此指标进行简单的智能交易。
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。
在滑动窗口中执行计算时, 环形缓存是排布数据最简单和最有效的方式。本文描述其算法, 并展示它如何简化滑动窗口中的计算, 以令其更有效率。