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。
2017.01.09
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
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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。
2016.12.12
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
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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。
2016.11.29
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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。
2016.11.27
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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
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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。
2016.11.20
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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
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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。
2016.11.06
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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
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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。
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
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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
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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。
2016.10.18
已发布文章 "评估信号的最简单方式: 交易活动, 回撤/负载, 和 MFE/MAE 分布图表"。
订阅者经常通过分析信号在提供者账户里的总增长来搜索适当的信号, 这不是个坏主意。然而, 分析特定交易策略的潜在风险也很重要。在本文中, 我们将展示一种基于其绩效值来评估交易信号的简单有效方法。
2016.10.18
已发布文章 "图形界面 IX: 颜色选择器控件 (第一章)"。
从本文开始，我们来到了致力于在 MetaTrader 交易终端中创建图形界面系列文章的第九部份。它有两章，包含了新的控件和接口，例如颜色选择器，颜色按钮，进度条和线性图表等。
2016.10.18
已发布文章 "采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制"。
本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。
2016.10.16
本周阅读最多文章
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。
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。
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。
2016.10.13
已发布文章 "图形界面 VIII: 文件导航器控件 (第三章)"。
在系列文章第八部分前面的章节中，我们的库加入了几个类用于开发鼠标指针，日历和树形视图，本文介绍的是文件导航器控件，可以用作MQL应用程序图形界面的一部分。
2016.10.11
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近来，货币市场上的交易机器人已经大幅增加，它们执行着各种各样的策略和概念，然而，它们还都没有能够成功创造人工智能双赢、多赢的实例，所以，很多交易者还是进行人工交易。但是，即使对于这样的专家，还是可以为他们创建被称为机器人助手的交易面板。本文就是从头开始创建交易面板的一个实例。
本文涵盖的内容是提出了进化算法主要原则，以及它们的特点和多样性。我们将使用一个简单的EA交易作为实例来做实验，来展示如何通过优化使我们的交易系统获益，我们将探讨在软件程序中实现遗传、进化以及其它类型的优化，并且在优化交易系统的预测器集合与参数时提供示例程序。
2016.10.11
已发布文章 "在外汇市场中货币篮子的运作"。
本文论述了如何将货币对分组 (篮子), 以及如何使用某些指标来获取它们的有关状态数据 (例如, 超买和超卖), 以及如何在交易中应用此数据。
2016.10.11
已发布文章 "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。
2016.10.11
已发布文章 "交易员之活学活用: "平静" 优化或绘制交易分布"。
分析交易历史, 并依据仓位的入场时间以 HTML 形式绘制交易结果的分布图表。图表显示三个部分 - 按小时, 按周内天数和按月份。
2016.10.11
已发布文章 "图形界面 VIII: 树形视图控件 (第二章)"。
图形界面第八部分前面的章节中介绍了静态与下拉日历元件，第二章将集中介绍一个同样复杂的元件 — 树形视图(tree view), 它在每个用于创建图形界面的完整开发库中都会包含。本文中实现的树形视图包含了多种灵活的设置和模式，使得这个控件元件易于调整以满足您的需求。
2016.10.09
本周阅读最多文章
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。
自动剥头皮系统理所当然地被认为是算法交易的巅峰, 但同时它们的代码也最难编写。在本文中, 我们将介绍如何使用内置调试工具并基于接收的瞬时报价分析来构建策略, 以及可视测试。开发入场和离场规则, 往往需要经历多年的手工交易。但借助 MetaTrader 5, 您可以在真实历史数据的基础上快速测试任何策略。
2016.10.07
已发布文章 "在 MetaTrader 4 中的投资组合交易"。
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。
2016.10.07
已发布文章 "跨平台智能交易程序: 订单"。
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。