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本文着重于财经日历的编程特性，并研究创建一个类来简化访问日历属性和接收事件值。 运用 CFTC（商品期货交易委员会）的非商业净持仓规则来开发指标作为一个实际例子。
隐藏 .ex5 文件中类/函数的实施细节，会让您能够同其他开发人员共享自己的专有算法，设立共同项目并在网络中宣传它们。而且，在 MetaQuotes 团队不遗余力地引入直接继承 ex5 库类可能性的同时，我们现在就要付诸实施了。
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。
MQL5网站上有大量高质量的信号，学习他们是拓宽思路和提高自己很好的途径。 信号的交易记录可以下载，以csv文件格式保存 下来，但观看这些文本信息是很困难的。 Signal Analyzer有2种使用模式： 1. 可以导入下载下来的csv文件，并将他们在 MT5的图表窗口中显示出每条交易记录。 2. 设置好参数后，使用策略测试器进行历史文件回测。 *** SignalAnalyzer 使用方法如下： *** 1. 从MQL5网站下载csv格式的交易记录。 *** 2. 将下载的csv文件放入MT5终端公共文件夹的Files文件夹中。 *** 3. 启动MetaTrader 5 终端，打开需要分析货币对的图表。 *** 4. 将 'SignalAnalyzer' 附加的图表上，设置如下参数： *** 1) file name: csv 文件名称，如12345.positions.csv。 *** 2) symbol filter: 需要分析的货币对名称，如EURUSD（留空表示当前货币对）。 *** 3)
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。
这是 "Another MQL5 OOP"（另一个 MQL5 OOP 类）一文的续篇，该文向您展示了如何从头建立一个简单的面向对象的 EA 交易程序并向您提供了有关面向对象编程的某些提示。今天，我向您展示开发一个能够依据新闻进行交易的 EA 所需的技术基础。我的目标是继续向您提供有关面向对象编程的理念，同时也在这个系列的文章中涵盖新的主题——处理文件系统。
