本文描述了用于解析基于MQL的源代码的预处理器、扫描器和解析器，MQL 的实现在附件中。 在本文中，我们将利用箱形图（Boxplot）观察金融时间序列的季节性特征。 每个单独的箱形图（或箱须图）都能直观地展现数值如何沿数据集的分布。 不要把箱形图与烛条图混淆，尽管它们在外观上可能相似。
这是第一篇致力于创建一套操控优化报告工具箱的文章，可从终端导入报告，并针对所获数据进行过滤和排序。 MetaTrader 5 允许下载优化结果，然而我们的目的是在优化报告中添加自己的数据。 在本文中，我们将完成所有函数库对象的基准对象开发，以便任何基于此函数库的对象都能够与用户进行交互。 例如，用户将能够设置开仓时可接受的点差大小，和预警价位，当点差达到该数值，或价格触及预警价位时，来自品种对象的事件将被一并发送到监听此信号的程序。 在本文中，我们将研究基于上一篇文章中所开发的抽象品种对象来创建品种集合。 抽象品种的后代会阐明品种数据，并在程序中定义基本品种对象属性的可用性。 此类品种对象应按其隶属的分组关系加以区分。 本文针对各种指标的常规背离及其成效进行了严格查验。 此外，它还包含用于提升分析准确性的过滤选项，并提供非标准解决方案的功能描述。 结果就是，我们将创建一个解决技术任务的新工具。 本文介绍运用 MQL5 语言创建自定义兑换品种。 特别是，它研究使用来自流行的 Finam 网站的兑换报价。 本文中研究的另一个选项是在创建自定义品种时可以使用任意格式的文本文件。 这允许使用任何金融品种和数据源。 创建自定义品种之后，我们可以使用 MetaTrader 5 策略测试器的所有功能来测试兑换品种的交易算法。 这篇文章是之前发表的关于创建优化管理图形界面的延续,本文探讨了附加组件的逻辑,将为 MetaTrader 5 终端创建一个包装器：它将使附加组件通过C#作为一个托管进程运行。此外，本文还探讨了对配置文件和安装文件的操作。应用逻辑分为两部分：第一部分描述了按下特定按键后调用的方法，第二部分描述了优化启动和管理。 在本文中，我们将创建品种对象类，该类将成为创建品种集合的基本对象。 该类可令我们获取必要品种的数据，以便进一步进行分析和比较。 本文研究如何处理帐户事件，跟踪影响自动交易的重要帐户属性变化。 在开发帐户对象集合时，我们已在上一篇文章中实现了一些跟踪帐户事件的功能。 上篇文章中，我们在函数库中为 MQL4 定义了平仓事件，并删除了若干未使用的订单属性。 在此，我们将研究创建 Account 对象，开发帐户对象的集合，并筹备跟踪帐户事件的功能。 我们继续大型跨平台函数库的开发，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第十部分中，我们重启与 MQL4 函数库兼容性的工作，并定义了开仓和激活挂单的事件。 在本文中，我们将定义平仓事件，并剔除未使用的订单属性。 本文描述了为MetaTrader终端创建扩展的过程，所讨论的解决方案有助于通过在其他终端中运行优化来自动化优化过程。关于这个话题，我们将再写几篇文章。扩展是使用C#语言和设计模式开发的，它还展示了通过开发自定义模块扩展终端功能的能力，以及使用首选程序的功能创建自定义图形用户界面的能力。 在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第九部分中，我们开始改进 MQL4 的库类。 在此，我们将继续改进函数库，确保其与 MQL4 的完全兼容。 本文尝试阐述在算法交易领域中将理论与实践相结合。 有关创建交易系统的大多数讨论都与依据历史柱线和其上应用的各种指标有关联。 这是覆盖率最高的领域，因此我们不会再过多涉及。 柱线体现出非常人工的实体; 因此，我们将使用更接近原始数据的东西，即价格的即时报价。 在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第八部分中，我们实现了跟踪订单和持仓修改事件的类。 在此，我们将令其与 MQL4 完全兼容来，极大改进函数库。 在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第七部分中，我们加入了 StopLimit 订单激活跟踪，以及准备了其它涉及订单和持仓事件的跟踪功能。 在本文中，我们将开发用于跟踪订单和持仓修改事件的类。 分数型差分的应用范围足够广泛。 例如，差分序列通常作为机器学习算法的输入。 问题是，必须在机器学习模型可识别的前提下，显示相应历史阶段的新数据。 在本文中，我们将研究时间序列差分的原始方法。 本文还包含基于所接收差分序列的交易系统自我优化示例。 有关金融数据分形行为的研究表明，在经济时间序列看似混乱的行为背后，存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态，从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中，能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标，具有一定的实用价值。 在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化了 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第六部分中，我们训导函数在净持结算账户上工作。 在此，我们将实现跟踪 StopLimit 订单激活，并准备跟踪修改订单和持仓事件的功能。 在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在本系列文章的第五部分中，我们创建了交易事件类和事件集合，从中将事件发送到 Engine 函数库的基础对象和控制程序图表。 在这部分中，我们将让函数工作在净结算账户上。 在本文中，我们会探讨为一个MQL程序创建一个交互式图形界面，该程序设计用于使用OLAP技术处理帐户历史和交易报告。为了获得视觉效果，我们将使用最大化和可伸缩的窗口、自适应布局的控件和用于显示图表的新控件。为了提供可视化功能，我们将实现一个GUI，其中沿着坐标轴选择变量，以及选择聚合函数、图表类型和排序选项。 本文论述如何创建多维数据（OLAP - 在线分析处理）的在线分析框架，以及如何在 MQL 中实现此框架，还有利用交易帐户历史数据在 MetaTrader 环境中应用此类分析的示例。 在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台上的程序开发。 在第四部分中，我们测试了在帐户上跟踪交易事件。 在本文中，我们将开发交易事件类，并将它们置于事件集合当中。 从那里，它们将被发送到 Engine （引擎）库的基准对象，并控制程序图表。 在本文中，我们将继续扩展实用程序的功能。这一次，我们将增加显示简化交易的数据的能力,特别是前一天的最高、最低价位，全年的最高、最低价位，开盘时间等。 在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们已拥有历史订单和成交集合，在场订单和仓位的集合，以及便捷选择和订单排序的类。 在这一部分中，我们将继续开发基础对象，并教导引擎（Engine）函数库跟踪帐户上的交易事件。 自推出以来，MetaTrader 5提供了多货币测试选项,也许交易者经常使用这个功能。然而，这种功能并不是万能的。本文介绍了几种基于HTML和CSV交易历史报告的图表图形绘制程序，多货币交易可以在多个子窗口以及使用动态切换命令的一个窗口中并行分析。 本文论述了形态分析器（Pattern Analyzer）应用程序的新版本。 此版本修复了已发现错误并提供了一些新功能，还改进了用户界面。 在新版本的开发过程中参考了上一篇文章中的意见和建议。 最终的应用程序会在本文中进行说明。 在2015年升级了 MATLAB 包之后，有必要考虑一种现代的创建 DLL 库的方法。本文利用样本预测指标，说明了在目前使用的64位平台上关联 MetaTrader 5 和 MATLAB 的特点。通过探讨连接 MATLAB 的整个过程，MQL5 开发人员将能够更快地创建具有高级计算能力的应用程序，从而避免“陷阱”。 在第一部分中，我们曾创建了一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 再者，我们实现了历史订单和成交的集合。 我们的下一步是创建一个类，用来针对订单、成交和仓位的集合进行选择和排序。 我们将实现名为引擎（Engine）的基准函数库对象，并向函数库中添加市价订单和仓位的集合。 大多数交易者都同意，当前的市场状态分析从评估更高的图表时间框架开始。该分析向下执行，以缩短执行交易的时间范围。这种分析方法似乎是成功交易的专业方法的强制性部分。在本文中，我们将讨论多时间段指标及其创建方法，并提供MQL5代码示例。除了对优缺点进行综合评价外，我们还将提出一种采用MTF模式的新指标方法。 本文描述了一种通用的基于CSS选择器的HTML文档数据分析和转换方法。交易报告、测试报告、您最喜欢的经济日历、公共信号、账户监控和其他在线报价源将直接从MQL获得。 在第一部分中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们创建了 COrder 抽象对象，它是一个基础对象，用于存储历史订单和成交的数据，以及市价订单和仓位。 现在，我们将开发在集合中存储帐户历史数据的所有必要对象。 在本文的第一部分当中，我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此，我将展示如何基于这些工具开发指标，并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充，本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。 在分析海量交易策略，订购用于 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 终端以及各种 MetaTrader 网站的应用程序开发订单时，我得出了一个结论，就是所有这些貌似多样性，大多基于相同的基本函数，动作和数值有规律地出现在不同的程序当中。 在 DoEasy 跨平台函数库中的这一成效，可以轻松快捷地开发 МetaТrader 5 和 МetaТrader 4 应用程序。 在本文中，我们将进行一个实验：我们将使用颜色优化结果。颜色由三个参数决定：红色、绿色和蓝色（RGB）的级别。还有其他的颜色编码方法，它们也使用三个参数。因此，可以将三个测试参数转换为一种颜色，它直观地表示值,阅读本文以了解这种表示是否有用。 全方位的数据处理需要大量工具，并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据，统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python，以及如何通过终端 API 接收报价。 本文探讨了在分离在不同市场条件下的优化方法,分离优化意味着分别为上涨趋势和下跌趋势分别定义交易系统的最佳参数. 为了减少错误信号的影响，提高盈利能力，系统变得灵活，这意味着它们有一些特定的设置或输入数据，这是合理的，因为市场行为不断变化。 许多研究人员对于判定价格行为没有给予足够的重视。 与此同时，还使用各种复杂方法，而这些方法通常只是“黑盒子”，例如机器学习或神经网络。 在这种情况下显现出的最严重问题就是提交何种数据来训练特定模型。 在本文中，我们将分析变量之间相关性的概念，以及相关系数的计算方法及其在交易中的实际应用。相关性是两个或多个随机变量之间的统计关系（或可以被视为具有某种可接受精度的随机量）。一个或多个变量的变化导致其他相关变量的系统变化。 
