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为 MetaTrader 5 创建自定义新闻递送
为 MetaTrader 5 创建自定义新闻递送
在本文中, 我们将探讨创建灵活新闻递送的可能性, 可提供更多新闻类型和来源方面的选项。 本文将介绍如何将 Web API 与 MetaTrader 5 终端集成。
可控优化: 模拟退火
可控优化: 模拟退火
MetaTrader 5 交易平台中的策略测试器只提供两种优化选项: 参数完整搜索和遗传算法。 本文提出了一种交易策略优化的新方法 — 模拟退火。 该方法的算法, 其实现和集成到任何智能交易系统的方方面面均加以考虑。 开发出的算法已在移动平均 EA 上进行了测试。
交易员生存技巧: 由指标制作的快餐
交易员生存技巧: 由指标制作的快餐
如果您刚刚切换到 MQL5, 那么本文将会很有用处。首先, 以正常的 MQL4 风格访问指标数据和序列已经完成。其次, 以 MQL5 实现这些整体上更简单。所有函数都尽可能地清晰, 并且非常适合单步调试。
自动构造支撑和阻力线
自动构造支撑和阻力线
本文阐述如何使用价格图表的局部顶/底自动构造支撑/阻力线。利用著名的之字折线 (ZigZag) 指标来定义这些极点值。
自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题
自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题
本文描述利用 Kohonen 映射进行操作的技术。本主题对那些在他们的项目中运用 Kohonen 映射进行市场研究时遇到困难的 MQL4/MQL5 初级程序员和经验丰富的程序员都有益处。
通道突破形态
通道突破形态
价格趋势形成的价格通道可在金融产品的图表上观察到。突破当前通道是强趋势的反转信号之一。在本文中, 我推荐一种查找此类信号的自动处理方法, 并观察通道突破形态是否可用来创建交易策略。
自动选择有 "钱途" 的信号
自动选择有 "钱途" 的信号
本文将致力于分析 MetaTrader 5 平台的交易信号, 从而能够在用户账户里自动执行交易操作。此外，文章还研究了工具的开发，它有助于从终端当中直接搜索潜在地有 "钱途" 的交易信号。
动量弹球交易策略
动量弹球交易策略
在这篇文章中，我们会继续探讨根据 Linda B. Raschke 和 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)”一书中描述的交易策略来书写代码，这一次我们将研究动量弹球系统(Momentum Pinball system): 我们会描述创建两个指标，交易机器人和一个其中的信号模块。
用于 MQL5 向导的 NRTR 指标和交易模块
用于 MQL5 向导的 NRTR 指标和交易模块
在本文中, 我们将分析 NRTR 指标, 并基于此指标创建一个交易系统。我们将会开发一个交易信号模块, 此模块可用来创建基于 NRTR 与附加趋势确认指标相结合的策略。
运用 R-平方 评估策略余额曲线的品质
运用 R-平方 评估策略余额曲线的品质
本文介绍如何构建自定义优化标准 R-平方。这一准则可用来评估一个策略的余额曲线的品质, 并选择增长最平滑和稳定的策略。这项工作讨论其构建原理, 以及用于评估属性和衡量品质的统计方法。
将入场信息解析到指标
将入场信息解析到指标
交易者的生活中会出现不同的状况。经常地, 成功交易的历史令我们能够复现策略, 而查看亏损历史, 让我们尝试开发和改进新的策略。在这两种情况下, 我们要将交易与已知指标进行比较。本文推荐了一批拿交易与数个指标进行比较的方法。
利用卡尔曼 (Kalman) 滤波器预测价格方向
利用卡尔曼 (Kalman) 滤波器预测价格方向
为了成功交易, 我们几乎总是需要指标来把主要价格走势与噪音波动剥离。在本文中, 我们考察最有前途的数字滤波器之一, 卡尔曼滤波器。本文将介绍如何绘制和使用滤波器。
三角套利
三角套利
本文讨论流行的交易方法 - 三角套利。在此我们尽可能详细地分析该主题, 研究策略的正、负两方面, 并开发即用的智能交易系统代码。
使用非托管导出将 C# 代码运用到 MQL5
使用非托管导出将 C# 代码运用到 MQL5
在本文中，我介绍了在 MQL5 代码和托管 C# 代码之间进行互动的不同方法。我还提供了几个例子来说明如何针对 C# 封送 MQL5 结构以及如何在 MQL5 脚本中调用导出的 DLL 函数。我相信提供的例子能用作以后研究用托管代码编写 DLL 的基础。本文也为 MetaTrader 使用已经在 C# 中实施了的多个库打开了大门。
OpenCL：从朴素到更具深度的编程
OpenCL：从朴素到更具深度的编程
本文要重点讲述的是一些优化能力，但至少要对 OpenCL 内核借以执行的基本硬件多少有些了解，才能启动这些能力。获取的数据远非最高值，但即便是这样，也建议充分利用现有资源（由该终端开发人员实施的 OpenCL API 不允许控制对于优化而言很重要的一些参数 - 尤其是工作组的大小），通过主机程序执行获得的增益是非常可观的。
使用带 ENCOG 机器学习框架的 MetaTrader 5 指标进行时间序列预测
使用带 ENCOG 机器学习框架的 MetaTrader 5 指标进行时间序列预测
本文介绍如何将 MetaTrader 5 连接到 ENCOG - 高级神经网络和机器学习框架。它包含一个基于标准技术指标的简单神经网络指标和一个基于神经指标的 EA 交易的描述和实施。本文还附带了所有源代码、编译后的二进制文件、DLL 和一个可仿效的经过训练的网络。
一个用于通过 Google Chart API 构建图表的库
一个用于通过 Google Chart API 构建图表的库
构建各种类型的图表是分析市场情形及测试交易系统的一个基本部分。通常，为了构建一个精致的图表，必须将数据输出到一个文件，然后在 MS Excel 等应用程序中使用该文件。这样并不是非常方便，并且使我们无法动态更新数据。Google Charts API 通过向服务器发送特别请求，提供了在线创建图表的方式。在本文中，我们将尝试让创建此类请求和从 Google 服务器获得图表的过程实现自动化。
非广延统计分布结构化分析的本征坐标法应用
非广延统计分布结构化分析的本征坐标法应用
应用统计的主要问题是接受统计假设的问题。长期以来它被视为一个无法解决的问题。随着本征坐标法的出现，这种情形出现了改变。它是对信号进行结构化研究的一款优秀且强大的工具，使用现代应用统计方法，能够精准预测可能的走势。本文着重于此方法的具体运用并以 MQL5 语言编程。它还使用 Hilhorst 和 Schehr 介绍的分布作为一个例子，处理函数识别问题。
在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第一部分
在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲, 第一部分
本文描述了一种新的方法来进行仓位对冲，并在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 的用户之间就此事的争辩划清界线。用通俗地语言描述可靠的对冲算法，并用简单图表和图例示意。本文专述新的 HedgeTerminal (对冲终端) 面板, 实质上是用于 MetaTrader 5 的全功能交易终端。使用 HedgeTerminal 和它提供的虚拟化交易, 仓位管理与 MetaTrader 4 的方式类似。
针对市场分析的数据库的具体应用
针对市场分析的数据库的具体应用
处理数据成为现代软件的主要任务 - 独立应用程序和网络应用程序都是如此。为解决此问题而创建了专业软件。这些软件被称为数据库管理系统 (DBMS)，能够针对它们的计算机存储和处理对数据进行构建、系统化和组织。对于交易，大多数分析师并不在他们的工作中使用数据库。但是对于一些任务，必须使用此类解决方案。本文提供了一个在客户端-服务器和文件-服务器架构中都能将数据保存到数据库或从数据库加载数据的指标例子。
作为创建自动化交易系统新方法的自动机编程
作为创建自动化交易系统新方法的自动机编程
本文会让我们以一种全新的视角，来进行 MQL4 与 MQL5 中 EA、指标及脚本的开发。将来，此编程范式会逐渐变成 EA 实施领域所有交易者的基本标准。利用这种自动机编程范式，MQL5 和 MetaTrader 5 开发人员也就具备了某种程度上创建新语言 - MQL6 - 和新平台 - MetaTrader 6 的能力。
在 MetaTrader 5 中使用自组织特征映射（Kohonen 映射）
在 MetaTrader 5 中使用自组织特征映射（Kohonen 映射）
自组织特征映射（Kohonen 映射）最有趣的方面是，其在不受监督的情况下就可学会对数据进行分类。就其基本形式而言，该映射能够生成输入数据的一个类似映射（聚类）。可使用 SOM 映射实现高维数据的分类和可视化。在本文中，我们将讨论 Kohonen 映射的几个简单应用。
如何使用 UML 工具开发 EA 交易
如何使用 UML 工具开发 EA 交易
本文讨论使用 UML 图形语言创建 EA 交易，该语言用于建立面向对象软件系统的可视化模型。此方法的主要优点是实现了建模过程的可视化。本文以一个例子说明如何使用 Software Ideas Modeler 建立一个 EA 交易的结构和属性的模型。
使用MetaTrader 5作为MetaTrader 4的信号提供者
使用MetaTrader 5作为MetaTrader 4的信号提供者
分析并通过技术实例说明怎样在MetaTrader 5平台上做交易分析而在MetaTrader 4上做交易。本文将展示如何在您的MetaTrader 5上创建简单的信号提供者，并且把它连接到多个客户端，甚至包括运行MetaTrader 4的客户端。而且您也可以发现怎样在您的真实MetaTrader 4账户中跟随自动交易锦标赛的选手。
统计分布在交易者工作中的作用
统计分布在交易者工作中的作用
本文是我的《用 MQL5 表示统计概率分布》一文的续篇，该文介绍了处理某些理论统计分布的类。现在，我们已经有了理论基础，我建议我们应直接进入实际数据集，并尝试据此基础获得某些信息。
依据价格相关性的统计数据过滤信号
依据价格相关性的统计数据过滤信号
在过去的价格行为和其将来的趋势之间是否有任何相关性？为什么今天的价格重复以前的每日运行特征呢？统计能用于预测价格动态吗？有一个答案，并且是积极的答案。如果您有任何疑问，则本文正好为您释疑解惑。我将告诉您如何用 MQL5 为一个交易系统创建一个有效的过滤器，展现价格变动中有趣的图形。
先进的自适应指标理论及在 MQL5 中的实施
先进的自适应指标理论及在 MQL5 中的实施
本文要讲述的是高级自适应指标及其在 MQL5 中的实施：自适应周期性指标、自适应重心及自适应 RVI。所有指标的最初出处都在 John F. Ehlers 编著的《股票与期货控制分析》一书中。
使用伪模板替代 C++ 模板
使用伪模板替代 C++ 模板
本文说明了一种不使用模板但保持它们固有的编程风格的编程方式。文章讨论使用自定义方法实施模板的问题，并且附带了一个现成的脚本以依据指定的模板创建代码。
分析指标统计参数
分析指标统计参数
这种技术分析广泛应用于各个指标，从而更清楚地显示基本报价，并允许交易者执行分析和预测市场价格变动。非常明显，除非我们可以解决初始报价转换以及所得结果可信度的相关问题，否则使用这些指标没什么意义，更不用说将其应用于交易系统的创建了。我们会在本文中讲述，得出这样一个结论，是经过严格推理的。
OpenCL：并行世界的桥梁
OpenCL：并行世界的桥梁
2012 年 1 月末，从事 MetaTrader 5 开发业务的软件开发公司宣布 MQL5 可向 OpenCL 提供原生支持。本文通过一个示例说明了 MQL5 环境下 OpenCL 的编程基础知识，并列举了几个示例，讲述了为提高运行速度所做的朴素优化。
小型趋势指标、中型趋势指标和主要趋势指标
小型趋势指标、中型趋势指标和主要趋势指标
本文基于 James Hyerczyk 所著《形态-价格-时间：甘氏理论在交易系统里的运用》一书中的某些理念，旨在探讨以指标和 《EA 交易》;形式进行自动化交易和分析的可能性。本文不敢自称内容详尽，在此我们只是探讨模型 - 甘氏理论的第一部分。
使用指数平滑法进行时间序列预测（续）
使用指数平滑法进行时间序列预测（续）
本文力求升级此前创建的指标，并简要讲述了利用自助法与分位数评估预测置信区间的一种方法。如此一来，我们便会获得将用于评估预测准确性的预测指标和脚本。
用 MQL5 向导创建您自己的 EA 交易
用 MQL5 向导创建您自己的 EA 交易
编程语言知识不再是创建自动交易的一个先决条件。以前，缺乏编程技能是实现自己的交易策略的不可逾越的障碍，但是随着 MQL5 向导的出现，这种情况迅速改变了。交易新手能够不再因为缺乏编程经验而担心 - 使用让您能够生成 EA 代码的新向导，编程经验不再是必不可少的了。
基于预定义的风险和风险/回报比建立互动式半自动拖放“EA 交易”
基于预定义的风险和风险/回报比建立互动式半自动拖放“EA 交易”
部分交易人员选择自动执行所有交易，而另外一些交易人员基于多个指标的输出混合使用自动和手动交易。作为后者中的一员，我需要一个互动式工具以直接从图表动态地评估风险和回报价格水平。本文将介绍通过预定义的资产净值风险和风险/回报比实施互动式半自动“EA 交易”的方法。“EA 交易”风险、风险/回报和手数参数可于运行时期间在 EA 面板上更改。