MQL5.com上的编程文章

本文研究针对 MetaTrader 5 平台开发 MQL5 智能交易系统（EA），旨在能在 MOEX 上操作。 该 EA 采用网格策略，面向 MetaTrader 5 终端，并在 MOEX 上进行交易。 EA 包括了依据止损和止盈平仓，以及在某些市场条件下取消挂单。

在本部分中，我们将继续讨论人工智能模型。 即，我们研究无监督学习算法。 我们已经讨论了众多聚类算法之一。 在本文中，我将分享一种解决与降维相关问题的方法。

这篇新文章出自我们的系列文章，是有关基于最流行的技术指标设计交易系统，它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数（MFI）。 我们将详细学习它，利用 MQL5 开发一个简单的交易系统，并在 MetaTrader 5 中执行它。

本文提供了数学上严格的价格运动和市场功能理论的基础。 到目前为止，我们还没有任何经过严格数学论证的价格走势理论。 取而代之的是，我们不得不基于经验假设进行处理，即价格在某种形态之后以某种方式移动。 当然，这些假设既没有得到统计数据的支持，也没有得到理论的支持。

这是新订单系统的第一部分。 自从我们在文章中开始打造这个 EA 以来，它已经历了各种变化和改进，同时保持了相同的图表订单系统模型。

在本文中，我将创建 WinForms 文本标签控件的对象类。 这样的对象能够将其容器放置在任何位置，而其自身的功能将重现 MS Visual Studio 文本标签的功能。 我们能够为欲显示的文本设置字体参数。

在本文中，我将尝试运用我们的逻辑模型，基于美国经济的基本面，来预测股市崩盘，我们将重点关注 NETFLIX 和苹果。利用 2019 年和 2020 年之前的股市崩盘，我们看看我们的模型在当前的厄运和低迷中会表现如何。

在这个小视频课程中，您将学习如何下载、安装和设置 MetaTrader 5，并实现自动交易。 您还将学习如何调整图表设置，和自动交易选项。 您将完成第一次回溯测试，在本课程结束时，您就会知道如何导入一个可以全天候自动交易的智能交易系统，而无需呆坐在屏幕前。

欢迎阅读本系列的新文章，了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一种新的技术指标，称为建仓/派发指标，并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。

在本文中，我们将继续研究如何从 web 获取数据，并在智能系统中使用它。 这次我们将着手开发一个替代系统。

在上一篇文章中，我们为数据聚类创建了一个类。 在本文中，我想分享在解决实际交易任务时应用所获结果会遇到的可能变体。

这一次，我们的模型是由矩阵构建的，它更具灵活性，同时它允许我们构建更强大的模型，不仅可以处理五个独立变量，但凡我们保持在计算机的计算极限之内，它还可以处理更多变量，这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。

在本文中，我将继续研究面板 WinForms 对象，并实现自动调整大小，以便适应位于面板内的 Dock 对象的常规大小。 此外，我将向品种函数库对象添加新属性。

本文提供了一个关于指标界面的新视角。 我将重点关注便利性。 多年以来，我尝试了几十种不同的交易策略，并测试过数百种不同的指标，我得出了一些结论，我想在本文中与大家分享。

这是一篇新文章，将针对初学者继续我们的系列，介绍如何基于一些流行指标设计交易系统。 我们将学习一个新的指标，即能量潮（OBV），我们将学习如何使用并基于它来设计交易系统。

我们继续研究聚类方法。 在本文中，我们将创建一个新的 CKmeans 类来实现最常见的聚类方法之一：k-均值。 在测试期间，该模型成功地识别了大约 500 种形态。

掌握如何从网络向智能交易系统输入数据并非那么轻而易举。 如果不了解 MetaTrader 5 提供的所有可能性，就很难做到这一点。

在我的课程中，大多数学生认为 MQL5 真的很难理解。 除此之外，他们还在寻找一种直接的方法来把一些过程自动化。 那么阅读本文中归纳的信息，就能立刻发现如何利用 MQL5 开始运作。 即使您以前从未接触过任何形式的编程。 即使您无法领会之前您所观察到的插图的情况下。

我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中，我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是，我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。

如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据？ 互联网上有很多网站，提供海量信息。 您需要知道的是，在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。

在本文中，我们将继续讲述如何基于最流行的指标设计交易系统。 在本文中，我们将详细学习抛物线 SAR 指标，以及如何运用一些简单的策略来设计用于 MetaTrader 5 的交易系统。

在本文中，我们将学习一款可在交易中运用的新技术工具，作为我们学习如何设计简单交易系统系列的延续。 这次我们将选取另一个流行的技术指标：平均真实范围（ATR）。

今天，我们要将更多资源加入 EA。 这篇有趣的文章可以提供一些展示信息的新思路和方法。 与此同时，它能帮助修复项目中的小缺陷。

今天，我们将针对市场分析构建《时序与交易》系统的第二部分。 在前一篇文章《时序与交易（I）》当中，我们讨论了一种替代的图表组织系统，该系统能够针对市场上执行的成交进行最快速的解释。

在本文中，我们将继续有关基于最流行指标设计交易系统的系列文章，这次我们将讨论平均方向指数（ADX）指标。 我们将详细学习该指标，从而能够更好地理解它，并将学习如何在简单策略里运用它。 通过深入学习，我们可以获得更多的认知，可以更好地运用它。

在本文中，我们继续我们的研究系列 — 这次，我们将学习如何基于最流行的技术指标之一 Stochastic 振荡器指标设计交易系统。

数据分类对于算法交易者和程序员来说是至关重要的。 在本文中，我们将重点关注一种分类逻辑算法，它有帮于我们识别“确定或否定”、“上行或下行”、“做多或做空”。

在本文中，我将创建所有函数库 WinForms 对象的基准对象，并开始实现面板 WinForms 对象的 AutoSize 属性 — 自动调整尺寸，从而适应对象内部内容。

今天，我们将创建时序与交易，从而快速解读订单流程。 这是我们构建系统的第一部分。 在下一篇文章中，我们将补全该系统缺失的信息。 为了实现这一新功能，我们需要在智能交易系统代码中添加一些新的内容。

在本文中，我们将创建一个交叉订单系统。 有一种类型的资产让交易员的生涯变得非常困难 — 那就是期货合约。 但为什么令他们的职业生涯变得如此困难？

在本文中，将从我们的系列文章中挖掘一个新工具：我们将学习如何基于最流行的技术指标之一“移动平均收敛/发散（MACD）”设计交易系统。

如何在智能交易系统中直接访问自定义指标？ 一款交易 EA 仅在能够使用自定义指标的情况下才是真正有用；否则，它只是一组代码和指令而已。