MQL5.community的发展历史

卡尔曼滤波器是一种递归算法，在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测，这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器，涵盖其计算方法和实现方式。接下来，我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例，应用该滤波器。最后，我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线（MA）在外汇不同货币对上进行比较，开展各种统计分析。

与上一篇文章中所做的不同，这里我们将使用 EA 交易来测试选择选项。虽然这还不是最终的解决方案，但目前已经足够了。在本文的帮助下，您将能够理解如何实现一种可能的解决方案。

我们将考察使用 Python + MQL5 来离散价格的方法。在本文中，我将分享我开发 Python 函数库的实践经验，其以多种方式实现柱线形成 — 从经典的交易量和范围柱线，到更奇特的方法，如 Renko 和 Kagi。我们将研究三线突破蜡烛和范围柱线，分析它们的统计数据，并尝试定义如何将价格以离散化表示。

交易者常常因虚假信号而面临资金回撤，而等待确认信号又可能导致错失交易机会。本文介绍了一种三角交易策略，该策略利用白银兑美元（XAGUSD）和白银兑欧元（XAGEUR）的价格，以及欧元兑美元（EURUSD）的汇率，来过滤市场噪音。通过利用跨市场关系，交易者可以揭示隐藏的市场情绪，并实时优化交易入场点。

在本文中，我们将基于MQL5开发趋势盘整动量策略EA。我们将结合双移动平均线交叉与 RSI 和 CCI 动量过滤器来生成交易信号。我们还将对EA进行回测，以及为提升其在真实交易环境下的表现而进行的优化。

了解如何创建可导出的 EX5 函数，以高效查询和保存历史仓位数据。在本分步指南中，我们将通过开发检索最近平仓的关键属性的模块来扩展历史管理 EX5 库。这些属性包括净利润、交易持续时间、基于点的止损、止盈、利润值以及其他各种重要细节。

策略测试器允许您所做的不光是优化交易机器人的参数。我将展示如何在事后评估您账户的交易历史，并通过在测试器中更改持仓的止损来调整您的交易。