在之前的文章中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第九部分中,我们开始改进 MQL4 的库类。 在此,我们将继续改进函数库,确保其与 MQL4 的完全兼容。

市场研究和分析有多种不同的方法,主要是技术分析和基础分析。在技术分析中,交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数,包括价格、数量等。在基本面分析中,交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法,并在此基础上研究了交易策略。

本文论述如何创建多维数据(OLAP - 在线分析处理)的在线分析框架,以及如何在 MQL 中实现此框架,还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。

有关金融数据分形行为的研究表明,在经济时间序列看似混乱的行为背后,存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态,从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中,能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标,具有一定的实用价值。

交易者可能希望安排一次邮寄活动,以维持与其他交易者、订户、客户或朋友的业务关系。此外,可能需要发送屏幕截图、日志或报告。这些任务可能不是最经常出现的任务,但是拥有这样的特性显然是一个优势。本文讨论同时使用几个Google服务,在C#上开发适当的程序集,并将其与MQL工具集成。
本文尝试阐述在算法交易领域中将理论与实践相结合。 有关创建交易系统的大多数讨论都与依据历史柱线和其上应用的各种指标有关联。 这是覆盖率最高的领域,因此我们不会再过多涉及。 柱线体现出非常人工的实体; 因此,我们将使用更接近原始数据的东西,即价格的即时报价。

市场研究和分析有多种不同的方法,主要是技术分析和基础分析。在技术分析中,交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数,包括价格、数量等。在基本面分析中,交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法,并在此基础上研究了交易策略。

分数型差分的应用范围足够广泛。 例如,差分序列通常作为机器学习算法的输入。 问题是,必须在机器学习模型可识别的前提下,显示相应历史阶段的新数据。 在本文中,我们将研究时间序列差分的原始方法。 本文还包含基于所接收差分序列的交易系统自我优化示例。

有关金融数据分形行为的研究表明,在经济时间序列看似混乱的行为背后,存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态,从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中,能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标,具有一定的实用价值。

在本文中,我们将创建一个EA交易,用于基于风险值自动进行入场手数的计算。此外,EA交易将能够以止损的比率来自动设置获利,也就是说,它可以根据任何选择的比率计算获利,例如3比1、4比1或任何其他选择的值。
在之前的文章中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第八部分中,我们实现了跟踪订单和持仓修改事件的类。 在此,我们将令其与 MQL4 完全兼容来,极大改进函数库。
在之前的文章中,我们已着手创建一个大型跨平台函数库,简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第七部分中,我们加入了 StopLimit 订单激活跟踪,以及准备了其它涉及订单和持仓事件的跟踪功能。 在本文中,我们将开发用于跟踪订单和持仓修改事件的类。

在本文中,我们将开发一个网格EA,用于在一个范围内的趋势方向上进行交易。这样,此EA主要适用于外汇和大宗商品市场,根据测试,我们的网格EA 自2018年以来显示盈利,不幸的是,这在2014-2018年期间并非如此。