第 45 页 —— 算法交易文章 —— 指南与示例

本文根据《订购指标时如何准备需求规范》一文中描述的规范样本之一展示之字折线 (ZigZag) 指标的开发。该指标利用振荡器所定义的极值来构建。它能够采用五种振荡器之一: WPR，CCI，Chaikin，RSI 或 Stochastic 振荡器。

这是处理和分析优化结果想法的续篇，这一次，我们的目标是选择100个最佳的优化结果并且在图形用户界面(GUI)表格中显示它们。用户将可以在优化结果中选择一行而在独立的图表中得到多交易品种余额和回撤图。

使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一，它略微弱于梯度 boosting，这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统，它会根据与市场的交互经验来做出决策。

MQL 编程语言允许实现交易策略的模块化开发概念。本文展示由单独编译的文件开发多模块组合的智能交易系统示例。

ZUP - 通用之字折线 (ZigZag) 与 Pesavento 形态。搜索形态

ZUP 指标允许搜索多个已知形态，其参数已经设置。这些参数可以根据您的要求进行编辑。您还可以使用 ZUP 图形界面创建新形态并将其参数保存到文件中。之后，您可以快速检查这些新形态是否可以在图表中找到。

当做交易决定时，我们经常必须在多个时段分析图表，同时，这些图表常常包含着图形对象，把相同的对象应用到所有图表中会不大方便，在本文中，我提出了一种自动克隆将要显示在图表中对象的方法。

本文提供了一个 MQL 应用程序示例，其图形界面具有多元品种余额图，以及基于最后测试结果的资金回撤图。

本文研究利用贝叶斯优化深度神经网络 (DNN) 超参数，获取各种训练变体的可能性。比较不同训练变体中最优超参数 DNN 的分类品质。 DNN 最优超参数的有效性的深度已在前瞻性测试中得以验证。改善分类品质的可能方向也已确定。

本文将经典的 MQL5 指标访问方法与 MQL4 风格的替代方法进行比较。研究若干种 MQL4 风格的指标访问方法: 带有和未带有指标句柄缓存。还会研究分析 MQL5 核心内部的指标句柄。

本文详细介绍了如何在 CAppDialog 类的基础上创建面板，以及如何在面板上增加控件。它描述了面板的结构和框架，显示了对象的继承关系。从这篇文章中，您还可以学习到事件是怎样处理的以及它们是怎样在独立的控件之间传递的。另外还有实例演示了如何编辑面板参数，例如大小和背景颜色。

本文采用图形界面实现 MQL 应用程序来扩展可视化的优化过程。图形界面采用 EasyAndFast 函数库的最新版本。许多用户可能会问为什么他们在 MQL 应用程序中需要图形界面。本文为交易者展示了众多实用情况之一。

交易者生活窍门: 利用 defines (#define) 融合 ForEach

对于那些仍然使用 MQL4 编程且不想切换到 MQL5 的人来说, 本文是一个过渡步骤。我们继续寻找以 MQL4 风格编写代码的机会。这一次, 我们将研究 #define 预处理器的宏替代。

大多数情况下, 开发交易系统的第一步是创建技术指标, 以便识别有价值的市场行为形态。专业开发的指标可以从自由职业服务板块订购。从本文中, 您将学习如何创建一份适当的需求规范, 这将有助于您更快地获得所需的指标。

本文基于拉尔夫·文斯 (Ralph Vince) 的 "资金管理中的数学"。它所提供的经验和参数方法描述, 可用于查询交易手数的最优规模。本文还介绍了基于这些方法实现 MQL5 向导的交易模块。

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。

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。

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。

本文将介绍创建自定义策略测试器和自定义优化通关分析器的方法。阅读之后, 您将了解数学计算模式, 和所谓分帧机制如何工作, 如何准备和加载用于计算的自定义数据, 以及如何使用有效的算法将它们压缩。对于那些打算在智能系统中存储自定义信息感兴趣的人来说, 这篇文章会很有趣。

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。

在本文中, 我们将完成测试交易货币对篮子时可能检测到的形态。在此, 我们会跟踪货币对中每支货币彼此相对的走势形态, 并展示其测试结果。

在金融市场上进行交易是与各种风险相关的，这些风险在交易系统的算法中都应当被考虑到。降低这样的风险是在交易中获利的最重要的任务。

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。

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。

这篇文章在之前文章部分思路上作开发，并且做进一步的探讨。它描述了收益分布和绘图中的问题，并且做了统计学上的研究。

这篇文章处理的是夜间交易的概念，以及使用 MQL5 来实现它们的交易策略。我们会进行测试并得出相应的结论。

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。