第 18 页 —— 示例的算法交易文章

交易机器人的主要优势在于能够在远程 VPS 服务器上每天 24 小时不间断工作。但有时候有必要干预它们的工作，而此刻可能无法直接访问服务器。是否可以遥控管理 EA？本文提出了一种通过外部命令控制 EA 的选项。

MetaTrader 5 是一个多资产平台，此外，它还支持不同的仓位管理系统。这种功能为实现和创建交易思路提供了更加广泛的选择，在本文中，我们将讨论在锁仓模式下处理和计算仓位属性的方法。这篇文章包含了一个派生类，以及展示如何取得和处理锁仓仓位属性的实例。

本文详述了基于多头力度（Bulls Power），空头力度（Bears Power）和均线指标（EMA - 指数平均）的 Elder-Ray 交易系统。 Alexander Elder 在他的著作“为生活而交易”中描述了这个系统。

基于 CGraphic 用于分析数据数组(时间序列)之间相互关联的 PairPlot 图

在技术分析中比较几个时间序列是一种很常用的任务，需要合适的工具。在本文中，我提出开发一种用于图形化分析的工具，可以侦测两个或者多个时间序列之间的相互关联。

本文讨论基于实际交易量并使用 CopyTicks() 和 CopyTicksRange() 函数开发股票指标的算法。还描述了开发此类指标的一些细微环节，以及它们在实时和策略测试器中的操作。

当开发交易算法时，我们经常遇到这样一个难题：如何确定趋势/盘整从哪里开始和结束?在本文中，我们尝试创建一个通用指标，在其中我们会尝试组合几种不同类型策略的信号。在 EA 交易中，我们将尝试尽可能简化取得交易信号的过程，并将给出一个把几个指标组合为一的实例。

本文研讨自定义交易历史的评估方法。并为下载和分析历史记录编写了两个类。第一个收集交易历史并将其表述为汇总表格。第二个是处理统计数据: 它计算众多变量并构建图表，以便更有效地评估交易结果。

这是展示开发用于人工交易的多交易品种信号 EA 文章的第二部分，我们已经创建了图形界面，现在是时候把它与程序功能相关联了。

整合基于MQL的EA交易和数据库 (SQL Server, .NET 和 C#)

本文描述了如何把操作 Microsoft SQL Server 数据库的功能加到基于 MQL 语言的 EA 交易中，它使用了从一个DLL(动态链接库)中引入函数的方法。这个 DLL 是使用 Microsoft .NET 平台和 C# 语言创建的。本文中使用的方法只要做少许调整，就可以用于使用 MQL4 开发的 EA 交易中。

在这篇文章中，我们继续开发用于操作优化结果的 MQL 应用程序，这一次，我们将会展示如何在通过图形界面指定了其它标准、在优化参数之后生成最佳结果的表格。

您是否正在运用自己的策略进行交易？如果您的系统规则可以描述为正规的软件算法，那么最好将交易委托给自动智能系统。机器人不需要睡觉或食物，也不会受到人类弱点的影响。在本文中，我们将展示如何在自由职业服务版块订购交易机器人时创建需求规范。

把指标代码移动到 EA 交易中可能有多种原因，怎样评估这种方法的优缺点呢?本文描述了在 EA 交易中实现指标代码，还进行了几个实验来评估 EA 交易运行的速度。

改进面板：增加透明化、改变背景色以及继承于 CAppDialog/CWndClient

在这篇文章中，我们继续研究 CAppDialog 的使用。现在我们将会学习如何设置对话框的背景、边框和抬头的颜色。另外，这篇文章还提供了有关在图表中拖曳应用程序窗口时，如何增加透明化它的分步描述。我们还将探讨，怎样创建 CAppDialog 或者 CWndClient 的子类来分析如何操作控件的新特点。最后，我们将从新的角度回顾新项目。

交易信号服务正在突飞猛进地发展。将我们的资金托付给信号提供者，我们希望尽量减少资金亏损的风险。那么如何在这个交易信号的森林中解开拼图呢？如何发现能赚取盈利的产品？本文提出创建一种工具，可在品种图表中直观地分析交易信号的交易历史。

尽管很多交易者还是倾向于人工交易，但是很难完全避免一些重复性操作的自动化。这篇文章展示了一个实例，为人工交易开发一个多交易品种信号的 EA 交易。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。