MQL5.community的发展历史

在本文中，我们将在MQL5中开发一款适用于亚洲盘突破策略的智能交易系统（EA），用来计算亚洲时段的高低价以及使用移动平均线（MA）进行趋势过滤。同时实现动态对象样式、用户自定义时间输入和完善的风险管理。最后演示回测与优化技术，进一步打磨策略表现。

支撑位与阻力位是预示潜在趋势反转和延续的关键价位。尽管识别这些价位颇具挑战性，但一旦精准定位，您便能从容应对市场波动。如需进一步辅助，请参阅本文介绍的四分位绘图工具，该工具可帮助您识别主要及次要支撑位与阻力位。

在本文中，我们将借助MQL5经济日历实现交易入场自动化，具体方法是应用用户自定义的筛选条件和时差偏移量来识别符合条件的新闻事件。我们通过对比预测值和前值，来确定是开立买入（BUY）单还是卖出（SELL）订单。动态倒计时器会显示距离新闻发布剩余的时间，并且在完成一笔交易后自动重置。

今天我们将开始第二阶段，研究市场回放/模拟系统。首先，我们将展示跨期订单的可能解决方案。我会向你展示解决方案，但它还不是最终的。这将是我们在不久的将来需要解决的一个问题的可能解决方案。

在本文中，我们将构建一个MQL5智能交易系统（EA），用于检测蝴蝶谐波形态。我们会识别关键转折点，并验证斐波那契（Fibonacci）水平以确认该形态。之后，我们会在图表上可视化该形态，并在得到确认时自动执行交易。

在今天的讨论中，我们将一同寻找一种算法程序，以最大限度地减少我们因盈利交易被止损而平仓的总次数。我们面临的问题极具挑战性，社区讨论中给出的大多数解决方案都缺乏既定且固定的规则。我们解决问题的算法方法提高了我们交易的盈利能力，并降低了我们的平均每笔交易亏损。然而，要完全过滤掉所有将被止损的交易，还需要进一步的改进，但我们的解决方案对任何人来说都是一个很好的初步尝试

本文讲述开发混合交易系统的经验，即结合经典技术分析与神经网络。作者从基本形态分析、神经网络结构、到交易决策背后的机制，提供了系统架构的详细分析，并分享了真实代码和实践观察。

采用技术指标分析价格行为是一种强有力的方法。这些指标通常突出显示反转和回调的关键水平，为揭示市场动态提供了宝贵的信息。在本文中，我们演示了如何开发一个使用抛物线转向（Parabolic SAR）指标生成信号的自动化交易程序。

也许这篇文章对新手程序员来说是最令人困惑的。事实上，在这里我将证明，并非所有函数和过程在同一代码中都有唯一的名称。是的，我们可以很容易地使用同名函数和过程 —— 这被称为重载。

加速器振荡指标是另一款比尔·威廉姆斯（Bill Williams）指标，它跟踪价格动量的加速，而不光是其速度。尽管很像我们在最近的一篇文章中回顾的动量（Awesome）振荡器，但它更专注于加速度，而不仅是速度，来寻求避免滞后效应。我们一如既往地验证我们可从中获得哪些形态，以及每种形态由向导汇编到智能交易系统后，在交易中具有的意义。

在本文中，我们将在 MQL5 中构建一个使用动态仓位缩放的网格交易EA。我们将涵盖策略设计、代码实现和回测过程。最后，我们将分享用于优化该自动化交易系统的关键方案和最佳实践。