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我不是专业的程序员。 正因如此，对于我来说，要进行交易系统开发，“由简入繁”是最最重要的原则。 那么，对我来说，怎样才算是简单呢？ 首先，是创建系统过程的可视化，及其工作的逻辑。 还有，手写代码要尽可能地少。 在本文中，我将尝试根据 Matlab 软件包完成交易系统的创建和测试，然后再编写一个 MetaTrader 5 “EA 交易”。而测试过程会采用 MetaTrader 5 的历史数据。
即使你借助MQL5的云计算网络来进行优化工作，仍就需要消耗大量的计算机资源。本文由我对MetaTrader 5策略测试器一些简单的改进想所法组成。这些想法来自于MQL社区的相关技术文档、论坛和文章。
亲爱的读者，您好！本文中，我们会试着为您解释并向您呈现可以如何轻松快速地掌握创建EA交易、使用指标等等原则的要领。本文面向初学者，所以不会包含任何难懂或晦涩的示例。
本文是对创建算法的原则以及交易系统的元素的总结和系统化。本文讨论EA 交易算法的设计。我们将以CExpertAdvisor类作为示例进行探讨，该类可用于轻松快捷地开发交易系统。
本文旨在使用 MetaTrader 5 提供用于发布预测的即用型解决方案。它涵盖各种各样的想法：从使用针对发布 MetaTrader 声明的专业网站，到几乎不需要任何 Web 编程经验就可搭建自己的网站，再到与允许很多读者加入并关注预测的社交网络微博服务的集成，无所不包。在此处提供的所有解决方案都是百分百免费的，并且能够由具备电子邮件和 FTP 服务基本知识的任何人所搭建。使用相同的技术来提供专业托管和商业性交易预测服务也毫无问题。
找到交易系统的规则，再于“EA 交易”中进行编程，任务就完成一半了。随着交易结果的累积，您需要通过某种方式纠正“EA 交易”的操作。本文讲述一种方法，通过创建平衡曲线斜率的测量反馈，改善“EA 交易”的性能。
是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂，或是与此相反，太简单？来试试 NeuroPro。它是免费的，并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。
市场价格是缺乏需求和供应之间的稳定平衡而形成的，反之，又取决于各种各样的经济、政治和心理因素。这些因素的性质以及影响原因所存在的差异，使得直接考虑所有因素非常困难。本文提出一种依据精心设计的回归模型预测市场价格的尝试。
在本文中，笔者将讨论利用亲自开发的遗传算法进行的进化计算。笔者将通过示例说明算法的功能，并为算法的使用提供实用性的建议。
本文研究宏观经济统计数据的多元还原分析应用程序。同时也以 EURUSD 货币对为例，洞察统计数据的评估，对于汇率波动的影响。这种评估可以自动分析基本面，使得交易新手也可运用。
我们知道一个市场周期的概率密度函数 (PDF) 并不会让我们想到高斯分布，而是一种正弦波的概率密度函数，并且大多数指标假定市场周期的概率密度函数为高斯分布，我们需要一种方式来纠正。解决方法是使用费歇尔变换。费歇尔变换将任何波形的概率密度函数转换为近似的高斯分布。本文介绍费歇尔变换和逆费歇尔变换的算法以及它们在交易中的应用。介绍和评估了一个基于逆费歇尔变换的专有交易模块。
本文介绍了在应用统计中使用的随机变量的概率分布（正态分布、对数正态分布、二项分布、逻辑分布、指数分布、柯西分配、学生 t 分布、拉普拉斯分布、泊松分布、双曲线正割分布、贝塔分布和伽玛分布）。它还介绍用于处理这些分布的类。
在本文中，我们将开发用于 CFTC 报告分析的工具。我们将解决下述问题：开发可直接使用委员会提供的数据文件的 CFTC 报告数据而无需进行中间处理和转换的指标。此外，该指标可用于不同目的：作为指标绘制数据、处理其他指标中的数据、在脚本中用于自动分析、在“EA 交易”的交易策略中使用。
对某个序列的统计参数进行估计非常重要，因为大多数数学模型和方法均基于不同的假设。例如，正态分布规律或离差值（或其他参数）就是这样。因此，在分析和预测时间序列时，我们需要一个简单方便的工具，用于快速清晰地估计主要统计参数。本文简要说明了一个随机序列的最简单统计参数，以及其可视分析的几种方法。本文还说明了如何在 MQL5 中实现这些方法，以及使用 Gnuplot 应用程序对计算结果进行可视化的方法。
有很多指标可用于确定一个交易系统的效率和盈利能力。但是，交易者始终会将任何系统推向一个新的崩溃测试。本文讲述基于效率指标的统计如何用于 MetaTrader 5 平台。它包含一个类，该类用于将成交统计解释转变成与 S.V. Bulashev 所著《Statistika dlya traderov（面向交易者的统计）》一书不冲突的一种解释。它还包括一个用于优化的自定义函数示例。
您的家用电脑是几核的？优化一项交易策略，您可以运用多少计算机？我们在此展示如何利用MQL5云网络，点击鼠标即可获取遍及全球的计算能力，并通过这种方式加速计算。每过去一年，时间就是金钱这句话都会成为更被热议的话题，我们不能承受重要运算几十小时甚或几天的等候。
MetaTrader 5 通过EA交易程序和MQL5编程语言使我们可以在内嵌的策略测试器中模拟自动交易，这种模拟称为EA交易程序的测试，它可以在实现中用多线程优化，也可以在多个设备中同步进行。为了提供完整的测试，我们需要基于可用的分钟历史来生成订单。本文提供了这种算法的详细描述，即在MetaTrader 5客户终端中怎样通过历史生成这些订单。
本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。