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机器学习模型的变量评估和选择
机器学习模型的变量评估和选择
本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包，它们分别提供预测因子选择的新老方法。
初学者快速入门或简明指南
初学者快速入门或简明指南
亲爱的读者，您好！本文中，我们会试着为您解释并向您呈现可以如何轻松快速地掌握创建EA交易、使用指标等等原则的要领。本文面向初学者，所以不会包含任何难懂或晦涩的示例。
交易机器人的原型
交易机器人的原型
本文是对创建算法的原则以及交易系统的元素的总结和系统化。本文讨论EA 交易算法的设计。我们将以CExpertAdvisor类作为示例进行探讨，该类可用于轻松快捷地开发交易系统。
以MQL5 编写的EA 交易程序的测试与优化指南
以MQL5 编写的EA 交易程序的测试与优化指南
本文解释识别和解决代码错误的步进式过程以及EA交易程序输入参数的测试与优化的步骤。您将了解如何使用 MetaTrader 5 客户端的策略测试程序为您的 EA 交易程序寻找最佳交易品种和一组输入参数。
使用 EA 交易可视向导创建 EA 交易
使用 EA 交易可视向导创建 EA 交易
MetaTrader 5的EA交易可视向导提供一种高度直观的图形环境，带有一整套允许您在数分钟内完成EA交易设计的预定义交易代码块。EA交易可视向导的单击拖拽法允许您像使用铅笔和纸张一样，创建外汇交易策略与信号的可视化呈现。这些交易图表均通过Molanis的MQL5代码生成器自动进行分析，并将其转换为即用型EA交易。而互动式图形环境则会简化设计过程，且无需编写MQL5代码。
将您的线性交易系统提升为幂交易系统
将您的线性交易系统提升为幂交易系统
今天的文章为中级 MQL5 编程人员讲解如何通过轻松实施所谓的幂的技术从他们的线性交易系统（固定手数）中获利更多。这是因为结果资产净值曲线呈抛物线形式，以几何级数或指数增长。具体而言，我们将实施一个由 Ralph Vince 开发的固定分数仓位大小的实际 MQL5 变体。
跨平台的EA交易: 资金管理
跨平台的EA交易: 资金管理
本文讨论了跨平台EA交易中资金管理方法的实现，资金管理类是用于EA交易中下一次交易进场时进行交易的手数大小计算的。
使用信号指标的简单交易系统
使用信号指标的简单交易系统
如果我们完整地检查任何复杂的交易系统，就会发现它们都是基于一组简单的交易信号。因此，新手开发人员无需立即开始复杂算法的编写。本文讲述的是一套使用信号指标执行交易的交易系统示例。
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台的群组交易
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台的群组交易
什么是群组交易？这是一种交易者与投资者互惠互利的合作，成功的交易者凭此实现对于交易的监控，而潜在投资者亦借此机会，监控其表现并复制那些看起来较具前景的交易。
如何订购EA交易，并取得预期的结果
如何订购EA交易，并取得预期的结果
如何正确书写规格要求?当订购EA交易或指标时，什么是能从程序员那里期望得到的，什么是不能期望得到的?如何保持一个对话框，要特别注意什么时刻?本文给出这些以及其他许多对很多人来说并不那么显而易见的问题的答案。
在 MetaTrader 5 中实施多货币模式
在 MetaTrader 5 中实施多货币模式
长期以来，人们对多货币分析和多货币交易存在极大的兴趣。随着 MetaTrader 5 和 MQL5 编程语言的公开发行，实施完备的多货币体系成为可能。在本文中，针对多个交易品种，我们提出一种方法来分析和处理所有到来的价格变动。让我们将 USDx 美元指数的多货币 RSI 指标作为示例。
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5
是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂，或是与此相反，太简单？来试试 NeuroPro。它是免费的，并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。
跨平台的EA交易: 信号
跨平台的EA交易: 信号
本文讨论了 CSignal 和 CSignals 类，它们将用于创建跨平台的EA交易。它检验了MQL4和MQL5的区别，看它们在评估交易信号时需要怎样特别的数据，这样来确保写出的代码可以兼容两种编译器。
10 款趋势策略的比较分析
10 款趋势策略的比较分析
本文简要概述了十款趋势跟随策略, 及其测试结果和比较分析。基于所获结果, 我们得到相关趋势跟随交易之优缺点的一般性结论。
MQL5 酷客宝典 - 轴点交易信号
MQL5 酷客宝典 - 轴点交易信号
本文描述的是，根据轴点-反转水平而发送信号的类的开发和实现。这个类可以通过使用标准库来构建策略，还探讨了通过增加过滤器来加强轴点策略。
神经网络: 智能交易系统自我优化
神经网络: 智能交易系统自我优化
是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。
根据特定的价格变化自动侦测极值点
根据特定的价格变化自动侦测极值点
与图形模式相关的交易策略自动化需要能够在图表中搜索极值点以备进一步处理和解释，现有的工具并不能一直提供这种功能。本文中描述的方法可以在图表上找到极值点，这里讨论的工具在有趋势和平盘市场上都一样有效，取得的结果不会被所选时段很大影响，也不会只针对特定的缩放尺度。
EA 交易中采用OnTrade() 函数处理交易事件
EA 交易中采用OnTrade() 函数处理交易事件
MQL5提供了海量的创新，其中就包括使用各种类型的事件（计时器事件、交易事件、自定义事件等）。有了处理事件的能力，您就能够创建全新类型的自动与半自动交易程序。我们会在本文中一起学习交易事件，并针对OnTrade()函数编写一些处理交易事件的代码。
海龟汤和海龟汤升级版的改进
海龟汤和海龟汤升级版的改进
本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(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)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。
跨平台智能交易程序: 订单
跨平台智能交易程序: 订单
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 在处理交易请求时使用不同的约定。本文讨论使用类对象来表达由服务器处理的交易的可能性, 目的是让跨平台智能交易程序可以无视交易平台版本和使用模式均可工作。
MQL5 酷宝书 - 移动通道交易信号
MQL5 酷宝书 - 移动通道交易信号
本文描述的过程, 是开发和实现基于移动通道发送信号的类。每个信号版本均随带交易策略和测试结果。标准库的类用于创建派生类。
跨平台智能交易程序: 概论
跨平台智能交易程序: 概论
本文详细介绍了一种可以更快捷开发跨平台 EA 的方法。其所倡导的方法是将两个版本共享的功能整合到一个单独的类, 并将不兼容的功能分割到派生类。
创建一个人工交易助手
创建一个人工交易助手
近来，货币市场上的交易机器人已经大幅增加，它们执行着各种各样的策略和概念，然而，它们还都没有能够成功创造人工智能双赢、多赢的实例，所以，很多交易者还是进行人工交易。但是，即使对于这样的专家，还是可以为他们创建被称为机器人助手的交易面板。本文就是从头开始创建交易面板的一个实例。
从用户面板"动态"更改"EA 交易"参数
从用户面板"动态"更改"EA 交易"参数
本文提供了一个简短的示例，阐释可从用户面板控制其参数的“EA 交易”的实施。在“动态”更改参数时，“EA 交易”将从信息面板获得的值写入文件以从文件中进一步读取它们并相应地显示在面板上。本文面向手动交易或以半自动模式交易的交易人员。
第三代神经网络：深度网络
第三代神经网络：深度网络
本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。
关于策略优化的一些简单想法
关于策略优化的一些简单想法
即使你借助MQL5的云计算网络来进行优化工作，仍就需要消耗大量的计算机资源。本文由我对MetaTrader 5策略测试器一些简单的改进想所法组成。这些想法来自于MQL社区的相关技术文档、论坛和文章。
MQL5.com 自由职业: 开发者的收入来源 (信息图)
MQL5.com 自由职业: 开发者的收入来源 (信息图)
值此 MQL5 自由职业服务的第四个生日, 我们准备了一幅信息图来展示其自创生来的整体服务成果。让数据本身说话: 迄今已总计执行了超过 10000 笔订单, 价值约 $600,000, 有 3000 余客户和 300 余开发者已经在使用此服务。
如何快速创建一个"2010 年自动交易锦标赛"专用"EA 交易"
如何快速创建一个"2010 年自动交易锦标赛"专用"EA 交易"
为了开发出一种参与“2010 年自动交易锦标赛”的“EA 交易”，我们使用一个即用的“EA 交易”模板。 即便是 MQL5 程序员初哥也能胜任此任务，因为您策略的基类、函数和模板都已经开发完毕。 编写少量的代码来实现您的交易理念就足够了。
使用TesterWithdrawal() 函数模拟利润提取
使用TesterWithdrawal() 函数模拟利润提取
本文讲述的是用于交易系统风险评估的TesterWithDrawal()函数的用法，即运行期间提取一部分资产。此外，还会讲到此函数对于策略测试程序中资产净值减少的计算算法的作用。在优化您的EA交易的时候，就会用到此函数。
New Bar (新柱)事件处理程序
New Bar (新柱)事件处理程序
MQL5 编程语言处理问题的能力已达到一个全新的水平。即便是那些已有此类解决方案的任务，也因为面向对象编程而进阶到一个更高的水平。本文中，我们会举一个检查图表中新柱的特别简单的例子，而且，它已经转化成为一种相当强大且用途多样的工具。什么工具？到文中找答案吧。
MQL5 Cookbook - 以 MQL5 编写的多币种 EA，利用限价订单工作
MQL5 Cookbook - 以 MQL5 编写的多币种 EA，利用限价订单工作
这次，我们将要创建一款多币种 EA，交易算法基于限价订单 Buy Stop（高买） 和 Sell Stop（低卖）。本文讨论下列事项：在规定时间范围内进行交易，布置/修改/删除限价订单，检查最后一个持仓是否在止盈或止损位置平仓，以及在成交历史中控制每个品种。
在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置
在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置
自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000 个任务进行了支付。并且交易员与开发者的行动正在持续增长！
让开发者为交易者进行服务?
让开发者为交易者进行服务?
算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。
MQL5 细则手册：保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果
MQL5 细则手册：保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果
我们继续有关 MQL5 编程的系列文章。这一次，我们来看一看如何获得“EA 交易”参数优化期间传递的每个优化的结果。将完成实现，以确保如果外部参数中指定的条件得到满足，对应的传递值将被写入文件。除了测试值，我们还将保存带来这样的结果的参数。
针对初学者以 MQL5 编写“EA 交易”的分步指南
针对初学者以 MQL5 编写“EA 交易”的分步指南
使用 MQL5 的“EA 交易”编程很简单，您可以轻松学会。我们在本分步指南中向您指出了基于开发的交易策略编写简单的“EA 交易”所需的基本步骤。“EA 交易”的结构、内置技术指标和交易函数的使用、调试模式的详细内容以及策略测试程序的使用将在本文中一一论及。
统计套利交易策略
统计套利交易策略
防止未平正掉期率仓位出现意外价格变动的统计算法。本文介绍一种套利交易保护策略，这种策略能够补偿与未平仓位的方向相反的价格变动的潜在风险。