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使用MetaTrader 5新的可能性

MQL5.com上的编程文章

已发布文章 "单一资产交易顺序中的风险评估"。

单一资产交易顺序中的风险评估

本文介绍在交易系统分析中使用概率论方法和数学统计。

已发布文章 "TradeObjects: 基于 MetaTrader 图形对象的自动化交易"。

TradeObjects: 基于 MetaTrader 图形对象的自动化交易

本文探讨基于图表线性标记创建自动交易系统的一种简单方法, 并提供了一款使用 MetaTrader 4/5 标准对象属性的现成智能交易系统, 可支持主要交易操作。

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旗形形态

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本文分析了以下的K线形态: 旗形, 三角旗形, 楔形,长方形,收敛三角型,扩张三角形。除了分析它们的相同点和不同点,我们还将创建指标用于在图表上侦测这些形态,还有一个测试指标用于快速评估它们的效果。

跨平台智能交易系统: 停止位

跨平台智能交易系统: 停止位

本文讨论智能交易系统中停止价位的实现, 以便在两个平台 Metatrader 4 和 Metatrader 5 之间兼容。

深度神经网络 (第 IV 部)。创建, 训练和测试神经网络模型

深度神经网络 (第 IV 部)。创建, 训练和测试神经网络模型

本文将研究 darch 软件包的新功能 (v.0.12.0)。它包含具有不同数据类型, 不同结构和训练顺序的深度神经网络训练的描述。培训结果也包括在内。

已发布文章 "跨平台智能交易系统: 停止位"。

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通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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文章的第八部分包含了 CSymbol 类的描述, 它是一个特别的对象,可以访问任何交易资产。当在 EA 交易中使用时, 这个类提供了很多交易品种的属性,而简化了EA交易的编程,并扩展了它的功能。

深度神经网络 (第 I 部)。准备数据

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本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。

旗形形态

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旗形形态

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在 MetaTrader 5 中创建和测试自定义交易品种

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创建自定义交易品种拓展了开发交易系统和金融市场分析的边界,现在,交易者可以在无限的金融资产工具上绘制图表和测试交易策略了。

如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

本文涉及评估信号提供商的绩效。我们提供若干附加参数, 从不同于传统方法的独特角度突出显示了信号的交易结果。描述了正确管理和完美交易的概念。我们还使用所获得的结果, 编译多个信号源的投资组合来讨论最佳选择。

已发布文章 "深度神经网络 (第 III 部)。样品选择和降维"。

深度神经网络 (第 III 部)。样品选择和降维

本文是一系列有关深层神经网络的延续文章。在此, 我们将研究选择样本 (消除噪声), 降低输入数据的维度, 并在数据准备期间将数据集合划分为训练/验证/测试集合, 以便训练神经网络。

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通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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交易货币对篮子时出现的测试形态。第 I 部

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我们开始测试形态, 并尝试有关交易货币对篮子的文章中所描述的方法。我们看看在实践中如何应用超卖/超买等级的突破形态。

跨平台智能交易系统: 时间过滤器

跨平台智能交易系统: 时间过滤器

本文探讨如何实现跨平台智能交易系统的各种时间过滤方法。时间过滤器类负责检查给定时间是否处于特定时间配置设置的范围内。

已发布文章 "使用云存储服务来进行终端之间的数据交换"。

使用云存储服务来进行终端之间的数据交换

云技术正在变得越来越流行,现在,我们可以选择付费或者免费的存储服务,有没有可能在交易中使用它们呢?本文提出了一种技术,可以使用云存储服务来进行终端之间的数据交换。

已发布文章 "图形界面 XI: 表格单元中的文本编辑框和组合框 (统合构建15)"。

图形界面 XI: 表格单元中的文本编辑框和组合框 (统合构建15)

在更新的函数库中, 表格控件 (CTable 类) 将补充新的选项。表格单元中的控件阵容得到扩展, 此次添加了文本编辑框和组合框。此外, 此次更新还引入了在运行时调整 MQL 应用程序窗口大小的功能。

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旗形形态

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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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跨平台的EA交易: 资金管理

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本文讨论了跨平台EA交易中资金管理方法的实现,资金管理类是用于EA交易中下一次交易进场时进行交易的手数大小计算的。

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已发布文章 "旗形形态"。

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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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已发布文章 "深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子"。

深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子

有关深度神经网络系列的第二篇文章研究当准备模型训练的数据期间预测因子的变换和选择。

已发布文章 "MetaTrader 5 中的自定义前瞻优化"。

MetaTrader 5 中的自定义前瞻优化

本文介绍使用 MQL 中实现的内置测试器和辅助函数库来准确模拟前瞻优化的方法。

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通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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跨平台的EA交易: 资金管理

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交易货币对篮子时出现的测试形态。第 I 部

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通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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深度神经网络 (第 I 部)。准备数据

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用于一组指标信号的朴素贝叶斯分类器

用于一组指标信号的朴素贝叶斯分类器

本文通过运用多个独立指标的信号, 分析贝叶斯公式在提高交易系统可靠性方面的应用。理论计算可由一款简单的通用 EA 进行验证, 配置为使用任意指标。

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跨平台的EA交易: 资金管理

跨平台的EA交易: 资金管理

本文讨论了跨平台EA交易中资金管理方法的实现,资金管理类是用于EA交易中下一次交易进场时进行交易的手数大小计算的。

通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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一个绘制支撑和阻力线的指标实例

一个绘制支撑和阻力线的指标实例

本文提供了一个例子,它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的,另外,它也包含了一个可以使用的指标,您将看到,创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。

已发布文章 "深度神经网络 (第 I 部)。准备数据"。

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通用EA交易: 访问交易品种的属性 (第8部分)

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交易货币对篮子时出现的测试形态。第 I 部

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跨平台智能交易系统: 时间过滤器

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跨平台的EA交易: 资金管理

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一个绘制支撑和阻力线的指标实例

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利用 CCanvas 的自定义指标和信息图

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本文研究结构更加复杂实现的新型指标。它还描述了如何开发伪 3D 指标类型和动态信息图。

已发布文章 "用于一组指标信号的朴素贝叶斯分类器"。

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交易货币篮子时可用的形态。第三部分

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本文是交易货币篮子时发生形态的终篇。它综合了趋势跟踪指标和标准图形结构的应用。

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跨平台的EA交易: 资金管理

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一个绘制支撑和阻力线的指标实例

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利用 CCanvas 的自定义指标和信息图

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本文研究结构更加复杂实现的新型指标。它还描述了如何开发伪 3D 指标类型和动态信息图。

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跨平台的EA交易: 资金管理

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交易货币篮子时可用的形态。第三部分

交易货币篮子时可用的形态。第三部分

本文是交易货币篮子时发生形态的终篇。它综合了趋势跟踪指标和标准图形结构的应用。

一个绘制支撑和阻力线的指标实例

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本文提供了一个例子,它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的,另外,它也包含了一个可以使用的指标,您将看到,创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。

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跨平台的EA交易: 资金管理

跨平台的EA交易: 资金管理

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一个绘制支撑和阻力线的指标实例

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使用贝叶斯分类和基于奇异频谱分析的指标预测市场走势

使用贝叶斯分类和基于奇异频谱分析的指标预测市场走势

本文研究建立高效交易的推荐制系统的思想和方法, 结合了贝叶斯定理基础之上的重要机器学习方法, 以及奇异频谱分析 (SSA) 的预测能力。

已发布文章 "图形界面 XI: 渲染控件 (统合构建14.2)"。

图形界面 XI: 渲染控件 (统合构建14.2)

在新版本的函数库中, 所有控件将在 OBJ_BITMAP_LABEL 类型的单独图形对象上绘制。我们还将继续描述代码的优化: 讨论函数库核心类的变化。

已发布文章 "交易中的夹角. 需要进一步的研究"。

交易中的夹角. 需要进一步的研究

在本文中,我们讨论的交易分析方法是,在 MetaTrader 4 终端中度量夹角。本文提供了一个大致的计划来使用夹角做趋势变化的分析,以及用于在交易中做夹角分析的实用的非标准方法。本文也提出了结论,这对交易是有帮助的。

多于 640 篇文章已发布在网站

已发布文章 "图形界面 XI: 重构函数库代码 (集成编译 14.1)"。

图形界面 XI: 重构函数库代码 (集成编译 14.1)

随着函数库的增长, 其代码必须重新优化以便减少其大小。本文中描述的函数库版本已变得更加面向对象。这令代码更容易学习。最新变化的详细描述将令读者能够根据自己的需求独立开发函数库。

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跨平台的EA交易: 资金管理

跨平台的EA交易: 资金管理

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利用 CCanvas 的自定义指标和信息图

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一个绘制支撑和阻力线的指标实例

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已发布文章 "交易货币篮子时可用的形态。第三部分"。

交易货币篮子时可用的形态。第三部分

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已发布文章 "基于 MQL5 源代码创建文档"。

基于 MQL5 源代码创建文档

本文研究从所需的标签标记开始自动为 MQL5 代码创建文档。它还提供了如何使用、如何正确配置 Doxygen 软件, 以及如何以不同格式接收结果 (包括 html, HtmlHelp 和 PDF) 的说明。

已发布文章 "排序方法并利用 MQL5 进行可视化"。

排序方法并利用 MQL5 进行可视化

Graphic.mqh 函数库以 MQL5 设计, 用来处理图形。本文提供了一个实际应用的例子, 并解释了排序的思路。这里描述排序的一般概念, 因为每种排序类型至少已经具有一篇单独的论文, 而有些排序类型更是详细研究的对象。

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跨平台的EA交易: 资金管理

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沃尔夫波形 (Wolfe Waves)

沃尔夫波形 (Wolfe Waves)

比尔·沃尔夫 (Bill Wolfe) 提出的图形化方法可以检测到一种形态, 根据此形态可以找到入场的时刻和方向, 并且还有益于预测价格应达到的目标, 以及达到目标的时间。本文介绍如何根据之字折线创建一个指标, 之字折线将搜索沃尔夫波形, 并根据此指标进行简单的智能交易。

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沃尔夫波形 (Wolfe Waves)

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利用 CCanvas 类开发自定义指标

利用 CCanvas 类开发自定义指标

本文利用 CCanvas 类的图形基元应对自定义图形指标的开发。

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沃尔夫波形 (Wolfe Waves)

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跨平台的EA交易: 资金管理

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使用贝叶斯分类和基于奇异频谱分析的指标预测市场走势

使用贝叶斯分类和基于奇异频谱分析的指标预测市场走势

本文研究建立高效交易的推荐制系统的思想和方法, 结合了贝叶斯定理基础之上的重要机器学习方法, 以及奇异频谱分析 (SSA) 的预测能力。

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沃尔夫波形 (Wolfe Waves)

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跨平台的EA交易: 信号

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本文讨论了 CSignal 和 CSignals 类,它们将用于创建跨平台的EA交易。它检验了MQL4和MQL5的区别,看它们在评估交易信号时需要怎样特别的数据,这样来确保写出的代码可以兼容两种编译器。

运用人工智能实现的 Thomas DeMark 次序 (TD SEQUENTIAL)

运用人工智能实现的 Thomas DeMark 次序 (TD SEQUENTIAL)

在本文中, 我将告诉您如何把一个非常著名的策略与神经网络合并以便成功交易。这就是运用人工智能系统实现的 Thomas DeMark 次序策略。仅应用了策略的第一部分, 使用设置和交汇信号。

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