已发布文章 "交易货币篮子时可用的形态"。
跟随我们以前关于货币篮子交易原理的文章, 这里我们将分析交易者可以检测的形态。我们还将研究每种形态的优点和缺点, 并就其使用提供一些建议。基于威廉姆斯振荡器的指标将用作分析工具。
2017.02.02
2017.01.31
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本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
之字转向指标(ZigZag)是在 MetaTrader 5 用户中最流行的指标之一，本文分析了创建各种版本的之字转向指标的可能性，结果是一个可以使用各种方法扩展其功能的通用指标，它对EA交易和其他指标的开发会非常有用。
2017.01.30
已发布文章 "如何构建和使用 MetaTrader 4的策略测试器来测试二元期权策略"。
使用市场上的 Binary-Options-Strategy-Tester(二元期权策略测试器)来构建和在 MetaTrader 4的策略测试器中测试二元期权(Binary Options)策略的教学文章。
2017.01.29
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之字转向指标(ZigZag)是在 MetaTrader 5 用户中最流行的指标之一，本文分析了创建各种版本的之字转向指标的可能性，结果是一个可以使用各种方法扩展其功能的通用指标，它对EA交易和其他指标的开发会非常有用。
本文描述了创建基于终端中所有震荡指标的通用指标的过程，并且指标中还带有自身的图形界面。该图形界面(GUI)使用户可以简单快速地直接在图表窗口中修改每个震荡指标的设置(不需要打开它的属性), 以及比较它们的数值和为特定的任务选取最佳的选项。
本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
2017.01.27
已发布文章 "直方图形式的统计分布, 无需指标缓冲区和数组"。
本文讨论当绘制市场条件的统计分布直方图时利用图形存储器的可能性, 而无需指标缓冲区和数组。描述了样本直方图的细节, 并展示了 MQL5 图形对象的 "隐藏" 功能。
2017.01.24
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本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
2017.01.22
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之字转向指标(ZigZag)是在 MetaTrader 5 用户中最流行的指标之一，本文分析了创建各种版本的之字转向指标的可能性，结果是一个可以使用各种方法扩展其功能的通用指标，它对EA交易和其他指标的开发会非常有用。
本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
2017.01.19
已发布文章 "图形界面 X: 文本编辑框, 图片滑块和简单控件 (构建 5)"。
本文研究新的控件: 文本编辑框, 图片滑块, 以及其它的简单控件: 文本标签和图片。函数库正在持续增长, 并引入了一些其它的新控件, 以前创建的那些也有所改进。
2017.01.18
多于 600 篇文章已发布在网站
2017.01.18
已发布文章 "带有图形用户界面的通用震荡指标"。
本文描述了创建基于终端中所有震荡指标的通用指标的过程，并且指标中还带有自身的图形界面。该图形界面(GUI)使用户可以简单快速地直接在图表窗口中修改每个震荡指标的设置(不需要打开它的属性), 以及比较它们的数值和为特定的任务选取最佳的选项。
2017.01.17
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本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
2017.01.15
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本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
之字转向指标(ZigZag)是在 MetaTrader 5 用户中最流行的指标之一，本文分析了创建各种版本的之字转向指标的可能性，结果是一个可以使用各种方法扩展其功能的通用指标，它对EA交易和其他指标的开发会非常有用。
2017.01.10
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本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
2017.01.09
已发布文章 "通用的之字转向指标"。
之字转向指标(ZigZag)是在 MetaTrader 5 用户中最流行的指标之一，本文分析了创建各种版本的之字转向指标的可能性，结果是一个可以使用各种方法扩展其功能的通用指标，它对EA交易和其他指标的开发会非常有用。
2017.01.08
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本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
2017.01.03
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本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
2017.01.01
本周阅读最多文章
本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
2016.12.29
已发布文章 "80-20 交易策略"。
本文介绍用于分析 '80-20' 交易策略而开发的工具 (指标和智能交易系统)。交易策略规则取自 "街头智能。高概率短线交易策略" 作者: Linda Raschke 和 Laurence Connors。我们将使用 MQL5 语言正实现策略规则, 并在最近的行情历史上测试基于策略的指标和智能交易系统。
2016.12.27
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.12.25
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本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
2016.12.23
已发布文章 "交易员生存诀窍: 若干测试的比较报告"。
本文应对在四种不同的金融工具上同时启动智能交易系统测试。四个测试报告的最终比较在表格中提供, 类似于在线商店中陈列商品。附送礼包是为每个品种自动创建分布图表。
2016.12.20
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.12.18
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2016.12.15
已发布文章 "海龟汤和海龟汤升级版的改进"。
本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
2016.12.13
本月阅读最多文章
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.12.12
已发布文章 "图形界面 X: 标准图表控件 (集成编译 4)"。
这一次我们将研究标准图表控件。它可以创建具有同步水平滚动功能的子图表数组。此外, 我们将继续优化库代码以降低 CPU 负载。
2016.12.11
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.12.09
已发布文章 "MQL5 编程基础: 终端中的全局变量"。
终端中的全局变量为开发复杂而可靠的EA交易提供了一种方便的工具，如果您掌握了全局变量，您就会发现在使用MQL5开发EA交易的时候它们是必不可少的。
2016.12.06
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.12.04
本周阅读最多文章
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.11.29
本月阅读最多文章
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.11.27
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.11.22
本月阅读最多文章
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.11.20
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.11.15
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MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果？我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
2016.11.13
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.11.08
本月阅读最多文章
MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果？我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
2016.11.06
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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.11.01
本月阅读最多文章
MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果？我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
本文揭示 Erik L. Nayman 如何基于 "交易员小百科" 来创建 "绳索" 指标。此指标通过计算覆盖指定周期时间的牛熊数值来显示趋势方向。本文还包含指标创建和计算的原理以及例程代码。其它涉及的主题包括建立基于指标的智能交易程序, 和外部参数的优化。
2016.10.30
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MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果？我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
2016.10.25
本月阅读最多文章
在 MQL5 标准库里存在的一些控件被证明在 MQL4 版本的跨平台智能交易程序里十分有用。本文涉及令某些 MQL5 标准库的控件与 MQL4 编译器兼容的方法。
本文揭示 Erik L. Nayman 如何基于 "交易员小百科" 来创建 "绳索" 指标。此指标通过计算覆盖指定周期时间的牛熊数值来显示趋势方向。本文还包含指标创建和计算的原理以及例程代码。其它涉及的主题包括建立基于指标的智能交易程序, 和外部参数的优化。
2016.10.23
本周阅读最多文章
MQL5 对决 QLUA - 为什么在 MQL5 中交易操作速度快达 28 倍?
您可曾想过您的订单是如何迅速传递到交易所, 它的执行速度如何, 而您的终端需要多久才能收到操作结果？我们已经准备好一场交易操作执行速度的比对, 因为从未有人测量过使用 MQL5 和 QLUA 应用时的这些数值。
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 在处理交易请求时使用不同的约定。本文讨论使用类对象来表达由服务器处理的交易的可能性, 目的是让跨平台智能交易程序可以无视交易平台版本和使用模式均可工作。
本文揭示了投资组合交易及其在外汇市场中的应用。研究几种简单的投资组合数学模型。本文包含在 MetaTrader4 中的实际投资交易组合的实施例子: 投资组合指标和半自动化智能交易程序。交易策略的元素, 还针对它们的优点和缺陷进行了说明。
2016.10.21
已发布文章 "图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 3)"。
在本文中，我们介绍下个版本的简单快速开发库(版本 3)，它修改了一些缺陷，并且加入了新的功能，文章中有更加详细的内容。
2016.10.21
已发布文章 "图形界面 X: 简单快速开发库的更新 (版本 2)"。
自从之前的系列文章发布以后，简单快速开发库(Easy And Fast library)又增加了一些新的功能。库的结构和代码经过部分优化后部分减少了CPU的负载，很多控件类中的一些重复方法被转移到 CElement 基类中。
2016.10.21
已发布文章 "神经网络: 智能交易系统自我优化"。
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
2016.10.18
本月阅读最多文章
在 MQL5 标准库里存在的一些控件被证明在 MQL4 版本的跨平台智能交易程序里十分有用。本文涉及令某些 MQL5 标准库的控件与 MQL4 编译器兼容的方法。
本文揭示 Erik L. Nayman 如何基于 "交易员小百科" 来创建 "绳索" 指标。此指标通过计算覆盖指定周期时间的牛熊数值来显示趋势方向。本文还包含指标创建和计算的原理以及例程代码。其它涉及的主题包括建立基于指标的智能交易程序, 和外部参数的优化。
2016.10.18
多于 590 篇文章已发布在网站
2016.10.18
已发布文章 "图形界面 IX: 进度条和线形图表控件 (第二章)"。
第九部份的第二章致力于开发进度条和线形图表控件。与以往一样，会提供详细的实例展示如何在自定义的MQL应用程序中使用这些控件。
2016.10.18
已发布文章 "MQL5 中的统计分布 - 充分利用 R 并使其更快"。
本文讨论使用 R 语言实现的处理基本统计分布的函数。这些包括柯西, 威布尔, 正态, 对数正态, 逻辑斯谛, 指数, 均匀, γ 分布, 中心和非中心 β, 卡方, 费舍尔 F-分布, 学生 t-分布, 以及离散二项式和负二项式分布, 几何, 超几何和泊松分布。这些函数还用于计算理论分布力矩, 可评估真实分布到建模的一致性程度。