已发布文章 "测试可视化:交易记录"。
本文描述了在可视化测试时便捷查看交易记录的可能性。
作者在本文中详述了一些提高指标对于可视化交易的信息价值的方法。作者分析了三色指标以及使用了其他时间框架内的数据构建的指标的实现方式,然后继续详述指标库,具体可参见文章 "延迟最小的有效平均算法:在指标中的使用"
本文介绍作者开发的更高质量的自定义平均函数:JJMASeries()、JurXSeries()、JLiteSeries()、ParMASeries()、LRMASeries()、T3Series()。本文还涉及在指标中应用上述函数。作者基于这些函数的使用引入一个丰富的指标库。
大多数交易者使用特定的程序保护其电脑。不幸的是,这些程序不仅保护电脑免于入侵、病毒和木马,同时还占用了相当多的资源。首先,这跟网络流量相关。网络流量完全由各种智能杀毒软件和防火墙控制。之所以写这篇文章,是因为交易者抱怨在使用 Outpost 防火墙时 MetaTrader 4 客户端太慢。我们决定使用 Kaspersky Antivirus 6.0 和 Outpost Firewall Pro 4.0 进行自己的研究。
目前,对基本因素的技术分析是分析证券市场的最重要的方法。作为证券市场价格动态的预测方法之一,技术分析有着大量的缺陷,导致了对其实际应用性的质疑。
本文中,我们将编写一个简单的库,用于构建 3D 图形及其在 Microsoft Excel 中的进一步浏览。我们将使用标准的 MQL4 选项准备和导出数据至 *.csv 文件。
重新报价是很多 Expert Advisor 的噩梦,尤其对于进入/退出交易条件非常敏感的 Expert Advisor。本文提供了一种检查 EA 对于重新报价稳定性的方法。
逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场,像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则,即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链,来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。
本文展示了如何利用市场深度 (DOM) 编程, 并介绍了 CMarketBook 类的操作原理, 它可扩展 MQL5 标准库的类, 并提供使用 DOM 的便利方法。
本文重点介绍机器学习模型中输入变量(预测因子)的选择,预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包,它们分别提供预测因子选择的新老方法。
MQL5 语言在不断进化, 持续地增加了用于处理数据的新特性. 正因为这些创新, 现在我们可以在不引入第三方DLL库的情况下, 只使用通常的MQL5工具就可以操作ZIP档案了. 本文专注于具体的实现, 并且提供了CZip类作为例子, 它是一个用于读取, 创建和修改ZIP档案的通用工具.
一幅金融市场上交易者的行为画像. 作者自己的菜单是来自于A.Elder的书 "怎样在股票交易中投机取胜" ("How to speculate on stock exchange and win").
逻辑上完整的市场理论应该包含所有品类的商品和服务市场,像外汇这种微观和宏观市场到目前为止还不包括其中。本文介阐释基于盈利分析的新市场理论的精髓。揭示了当前价格变化的运行机制和原则,即通过形成能对实际价格产生控制影响的虚拟价格链,来找到最优定价。市场趋势的形成和改变机制在这里将得到阐释。
文章涉及在 MetaTrader 4 程序中探明和指示支撑/阻力位。 方便又通用的指标基于简单的算法。 本文同时探讨了一个有用的主题,即创建能够在一个工作空间显示不同时间范围结果的简单指标。
本文描述了用于检测支撑/阻力位的简单脚本的创建过程。 由于面向的对象为初学者,你可以找到过程中每个步骤的详细解释。 然而,尽管脚本非常简单,本文对于高级交易者和MetaTrader 4 平台用户也非常有帮助。 其中包含了数据导出至表格格式、表格导入 Microsoft Excel 和绘制便于更加详细分析图表的示例。
您现在已经成为程序的幸运拥有者——该程序可以在几分钟内为您建立一套可盈利的自动交易系统(ATC),不得不说这听起来很诱人。 您需要做的只是输入想要的数值并按回车键。 此刻,赶紧测试您的自动交易系统并获取预期的收益吧。 成千上万人花费数千小时的时间开发了这套独特的自动交易客户端,从此将能一劳永逸,这听起来多少有些空洞。 一方面,这听起来的确有点不实际。 但是,我认为这个问题可以解决。
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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。
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本文介绍纺锤形图表的绘制及其在交易策略和智能交易系统中的应用。首先我们讨论图表的展现,绘制记忆和日本蜡烛图的关系。其次我们分析下指标在MQL5语言中的实现源代码。最后我们测试基于该指标和由此构建的交易策略的EA。
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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。
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一幅金融市场上交易者的行为画像. 作者自己的菜单是来自于A.Elder的书 "怎样在股票交易中投机取胜" ("How to speculate on stock exchange and win").
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本文讲述了使用非模拟器wine软件在Linux桌面系统上运行MetaTrader 4客户终端的详细设置步骤.
本文中我们将讲述编写一个简单而功能强大的制作html文件的实例, 在过程中我们会学习调整它们的显示, 以及如何在您的EA交易和脚本程序中轻松实现和使用它们.
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本文阐述了如何参考价格行为以及监控支撑位和阻力位来选择合适的入场时机。详细描述了一个交易系统如何有效结合两种交易策略。相应的MQL4代码可用于实现基于这些交易理念的EA策略。
本文证实了, 构造一个随意的交易系统, 它只是进行一系列的建仓和平仓而不论现实情况如何 - 价格以及当前每个订单的盈利/亏损, 而它和传统的"提醒"交易系统结果差别并不大. 我们会给出一个这样基本交易系统的典型实现.
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交易首先是对可能性的计算. 有一句谚语, 懒惰是进步的引擎, 这也揭示了指标以及交易系统被开发出来的原因. 绝大多数交易新手学习的都是"成型"的交易理论. 但是, 如果够幸运的话, 还有更多的没有被发现的市场奥秘和用于分析价格走向的工具, 例如那些还没有实现的技术指标或者数学和统计学工具包. 非常感谢比尔.威廉姆斯对市场运行理论的贡献. 虽然,也许现在休息是太早了些.
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本文阐述了如何参考价格行为以及监控支撑位和阻力位来选择合适的入场时机。详细描述了一个交易系统如何有效结合两种交易策略。相应的MQL4代码可用于实现基于这些交易理念的EA策略。
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