今天我们将学习如何将 MetaTrader 5 终端与 Twitter（推特） 链接，以便发布您的 EA 交易信号。我们将用 PHP 开发一个基于 REST web 服务的社交决策支持系统。此想法来自于自动交易的特定概念，称为电脑辅助交易。我们希望通过人工交易者的认知能力来过滤这些交易信号，否则 EA 会自动在市场上下单。 本文研究从所需的标签标记开始自动为 MQL5 代码创建文档。它还提供了如何使用、如何正确配置 Doxygen 软件, 以及如何以不同格式接收结果 (包括 html, HtmlHelp 和 PDF) 的说明。 得益于 MQL5 为编程人员提供的一套非常完整的函数集和面向对象 API，他们可以在 MetaTrader 环境中大展身手。然而，Web 技术如今是用途极为广泛的工具，可以在一些情形中提供帮助：当您需要完成一些非常具体的工作；希望用一些不同的东西给您的客户留下深刻印象；或仅仅是您没有足够的时间来掌握 MT5 标准库的特定部分。今天的练习引导您完成有关如何在创建令人惊叹的技术组合的同时，管理您的开发时间的实例。 在研究交易逻辑时, 图形形式的直观表达是非常重要的。科学界中流行的一些编程语言 (如 R 和 Python) 拥有可视化的特殊 "plot (绘图)" 功能。它能够以直观方式绘制线, 点分布和直方图。在 MQL5 中, 您可以使用 CGraphics 类完成相同的操作。 当前，有相当数量的方式可以对交易账户进行轻松的远程监视：移动终端、推送通知、ICQ 。但都需要互联网连接。本文描述了“EA 交易”的创建程序，即使在移动互联网不可用的情况下，其也允许您通过电话或短信与交易终端保持联系。 许多开发人员面临同样的问题 - 如何在不使用不安全 DLL 的情况下到达交易端沙箱。一种最简单和最安全的方法是使用作为普通文件操作的标准命名管道。它们允许您组织程序之间的处理器间客户端-服务器通信。看一下包括服务器、客户端、其间的数据交换以及性能基准在内的 C++ 和 MQL5 实例。 MQL5 编程语言主要针对自动化交易系统的创建以及复杂的技术分析工具。除此之外，它还允许我们创建有趣的信息系统以跟踪市场情况，并实现了与交易者的回路连接。本文会讲述 MQL5标准库的各个组件，并向大家展示它们为达各自目的的实际应用示例。还会呈示一个使用 Google Chart API 创建图表的例子。 在本文中，技术指标被视为数字滤波器。本文对数字滤波器的操作原理和基本特性进行了说明。同时，本文还涉及在 MetaTrader 5 终端中接收滤波器内核以及与建立一个频谱分析程序一文中提出的现成频谱分析程序集成等实用方法。本文将典型数字滤波器的脉冲和频谱特性用作示例。 本文介绍 MQL5-RPC 框架，该框架使来自 MQL5 的远程过程调用成为可能。它以 XML-RPC 基础、MQL5 实施开始，接着提供两个实际运用例子。第一个例子使用外部网络服务，第二个例子是一个用于简单 XML-RPC 2011 年自动交易锦标赛分析程序服务的客户端。如果您对如何实施和实时分析来自 2011 年自动交易锦标赛的不同统计数据感兴趣，则本文正好适合您。 大多数开发人员都需要保证其代码的安全性。本文就会讲到 MQL5 软件的几种不同的保护方式 - 其中涉及到的是赋予 MQL5 脚本、EA 交易和指标许可能力的方法。包括密码保护、钥匙生成器、账户许可、时限评估以及采用 MQL5-RPC 调用的远程保护。 现今很难找到一台没有安装 Web 浏览器的计算机。长久一来，浏览器一直在进化和改进。本文讨论依据从 MetaTrader 5 客户端获得的信息，以简单和安全的方式创建图表，以在浏览器显示它们。 本文描述 MQL5 标准库扩展, 可以使用 MQL5 向导接收来自包含模块的价格, 创建 EA, 下单, 止损和止盈。这种方法不会对模块的应用数量有任何额外的限制，亦不会在联合工作中导致冲突。 在本文中，我们将继续学习使用 HTTP 请求处理互联网和与服务器进行信息交换的原则。它介绍了 CMqlNet 类的新函数、从表单发送信息的方法、使用 POST 请求发送文件的方法以及使用 Cookie 在您登录网站时进行身份验证。 如果 MQL5 语言的功能性不足以完成任务，MQL5 程序员不得不诉诸于其他工具。他们必须转向其他编程语言并创建中间 DLL。MQL5 可提供各种数据类型并将它们传递至 API，但遗憾的是，MQL5 无法解决从收到的指针提取数据的相关问题。在本文中，我们将循规蹈矩，说明交换和使用复杂数据类型的简单机制。 本文描述了通过HTTP请求来操作网络，以及使用一个中间服务器进行终端间数据交互的方法。引入一个MqlNet类库，在MQL5环境中操作因特网上的资源。监视不同经纪商的报价，在终端内和其他交易者进行信息交流，在互联网上查找信息——这些是本文将介绍的一些例子。 本文说明在 Delphi 编程环境中使用流行编程语言 ObjectPascal 创建 DLL 模块的机制。本文提供的材料主要针对初学者而设计，这些初学者面临因为连接外部 DLL 模块而突破了嵌入式编程语言 MQL5 边界的问题。 作为一名开发人员，MQL5 标准库让您的工作变得更加容易。然而，它无法实现世界上所有开发人员的全部需求，所以，如果您觉得您需要更多的自定义程序，您可以对标准库进行进一步的扩展。本文指导您完成将 MetaQuotes 的峰谷技术指标集成至标准库。我们从 MetaQuotes 的设计理念获得启发以实现我们的目标。 本文描述开发一个在 MQL 与 MySQL 之间的接口。它讨论了现有的可行解决方案，并采用更便捷的途径来实现与数据库协同工作的链接库。本文包括功能的详尽描述，接口结构，例程，以及一些使用 MySQL 时的特性。作为软件解决方案，本文附件中包含了用于 MQL4 和 MQL5 语言的动态库，文档和脚本例程。 正则表达式 (regular expression) 是通过应用特定的规则来处理文本的一种特殊语言, 也简称为 regex 或 regexp。在本文中, 我们将要展示如何利用 RegularExpressions 库的 MQL5 版本来处理交易报告, 以及使用它处理之后的优化结果。 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。这是: "在 MetaTrader 5 里使用 HedgeTerminal (对冲终端) 面板进行双向交易和仓位对冲" 第一部分的延续。在第二部分里, 我们讨论自定义 EA 与 HedgeTerminalAPI 的集成, 其作为特别的可视化程序库, 设计用于在一个舒适的软件环境里作为工具进行便利的双向交易仓位管理。 本文是一系列有关深层神经网络的延续文章。在此, 我们将研究选择样本 (消除噪声), 降低输入数据的维度, 并在数据准备期间将数据集合划分为训练/验证/测试集合, 以便训练神经网络。 在 MQL5 中使用面向对象方法这一做法，极大简化了多币种/多系统/多时间表 EA 交易的创建过程。不妨想象一下单个 EA 交易采用多个交易策略、使用一切可用工具以及利用所有可能的时间表进行交易的情形！此外，EA 交易还方便使用测试程序进行测试，并且对于所有策略而言，该交易包含了一个或多个资金管理工作系统。 本文的目的，是那些打算在他们的项目中使用 SQL 的开发者。它解释了 SQLite 的功能和优势。本文不需要特别的 SQLite 函数知识, 当然对 SQL 的最小理解将是有益的。 本文主要介绍 CExpertAdvisor 和 CExpertAdvisors 类, 它们是本系列文章中所述跨平台智能交易系统里用到的所有组件的容器。 本文讨论如何在跨平台智能交易系统中设置自定义停止价位。它还讨论了一种紧密相关的方法, 即随着时间的推移, 定义停止位的演化。 本文讨论智能交易系统中停止价位的实现, 以便在两个平台 Metatrader 4 和 Metatrader 5 之间兼容。 云技术正在变得越来越流行，现在，我们可以选择付费或者免费的存储服务，有没有可能在交易中使用它们呢?本文提出了一种技术，可以使用云存储服务来进行终端之间的数据交换。 文章的第八部分包含了 CSymbol 类的描述, 它是一个特别的对象，可以访问任何交易资产。当在 EA 交易中使用时, 这个类提供了很多交易品种的属性，而简化了EA交易的编程，并扩展了它的功能。 本文涵盖的内容是提出了进化算法主要原则，以及它们的特点和多样性。我们将使用一个简单的EA交易作为实例来做实验，来展示如何通过优化使我们的交易系统获益，我们将探讨在软件程序中实现遗传、进化以及其它类型的优化，并且在优化交易系统的预测器集合与参数时提供示例程序。 本文为 MetaTrader 4 提供了简单的 MetaTrader 5 交易环境模拟器。模拟器实现了标准函数库的交易类的移植和调整。结果就是, MetaTrader 5 向导中生成的专家交易系统在 MetaTrader 4 中无需修改即可进行编译并执行。 有关深度神经网络系列的第二篇文章研究当准备模型训练的数据期间预测因子的变换和选择。 本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。 本文将要讨论为跨平台专家交易系统创建的订单管理器。订单管理器负责由专家系统建立的订单或仓位的入场和离场, 以及为所有两个版本保留这些交易的可用独立记录。 本文展示了如何利用市场深度 (DOM) 编程, 并介绍了 CMarketBook 类的操作原理, 它可扩展 MQL5 标准库的类, 并提供使用 DOM 的便利方法。 本文探讨如何实现跨平台智能交易系统的各种时间过滤方法。时间过滤器类负责检查给定时间是否处于特定时间配置设置的范围内。 如今，在MetaTrader 5的实盘帐户上进行交易是否可行？如何进行此类交易？本文不仅从理论上解答这些问题，同时还提供可用的源代码，让你能够把MetaTrader 5终端上的交易复制到MetaTrader 4。本文对EA交易的开发者和练习交易者都非常有用。 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。 本文介绍一种基于布局和容器来创建 GUI (图形用户界面) 的替代方法, 使用一个布局管理器 — CBox 类。类 CBox class 是一个辅助控件, 在 GUI 面板里充当一个基本控件的容器。它可令图形面板设计更加简便, 并且在某些场合, 减少编写代码时间。 可以在没有很大困难的情况下解决创建执行代码的结构以及对其进行跟踪的整个复杂问题。由于 MQL5 语言的新功能 - 自动创建复杂类型的数据变量（结构和类）以及在超出局部范围时自动消失，这种可能性已经出现在 MetaTrader 5 中。本文提供对方法和现成工具的描述。 我不是专业的程序员。 正因如此，对于我来说，要进行交易系统开发，“由简入繁”是最最重要的原则。 那么，对我来说，怎样才算是简单呢？ 首先，是创建系统过程的可视化，及其工作的逻辑。 还有，手写代码要尽可能地少。 在本文中，我将尝试根据 Matlab 软件包完成交易系统的创建和测试，然后再编写一个 MetaTrader 5 “EA 交易”。而测试过程会采用 MetaTrader 5 的历史数据。
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