不理解 MetaTrader 5 交易系统的机制，就不能创建一个强大的交易机器人。客户端从交易服务器接收有关持仓、订单和成交的信息。要使用 MQL5 正确处理这些数据，必须充分理解 MQL5程序和客户端之间的相互作用。 本文介绍 MQL5 Wizard 升级版的新功能。修改后的信号架构允许基于各种市场情形的组合创建交易机器人。本文所载的例子说明了交互式创建一个 EA 交易程序的过程。 MetaTrader 5 客户端提供了各种机会来优化 EA 交易的参数。除了策略测试程序中包含的优化标准以外，开发人员还有机会创建自己的标准。这样一来，EA 交易的测试和优化便具有了无限的可能性。本文介绍了创建此类标准的实用方法，既适用于复杂标准，也适用于简单标准。 本文介绍了莫斯科交易所衍生产品市场的交易定价和结算理论的特性。这是一篇综合性的文章，面向那些想在衍生品市场中获取他们第一次交易经验的初学者，以及那些正在考虑通过中央交换平台进行交易的经验丰富的外汇交易者。 让我们现在来塑造本文第一部分介绍过的，基于 PHP 的 Twitter （推特）。我们正在组装 SDSS 的不同部分。有关客户端的系统体系结构, 我们借助 MQL5 新提供的 WebRequest() 函数, 通过 HTTP 发送交易信号。 我们继续测试形态并尝试在文章中描述的交易货币对篮子的方法。让我们探讨在实际应用中是否可能使用组合 WPR 图与移动平均交叉的形态，如果答案是可以，我们应当考虑适当的使用方法。 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。
交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在，您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。 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。 在前两篇文章之中，我们讨论了 Merrill （美林）形态针对各种数据类型的应用。 并开发了一款应用程序来测试提出的思路。 在本文中，我们将继续策略构建器的工作，来提高其效率，并实现新的功能。 目前，最大的自动交易应用程序成品商店可提供13,970个产品。它包含4,800个EA、6,500个指标、2,400个实用工具以及其他解决方案。在这种情况下，差不多有一半的应用程序（6,000）可供租用。此外，产品总数的1/4产品（3,800）可以免费下载。 在前一篇文章中，我们研究了如何将 Merill（梅里尔）形态应用于各种数据，例如货币品种图表上的价格，以及标准 MetaTrader 5 指标值：ATR，WPR，CCI，RSI，等等。 现在，我们尝试基于 Merill 形态创建策略构造集合。 交易者可能希望安排一次邮寄活动，以维持与其他交易者、订户、客户或朋友的业务关系。此外，可能需要发送屏幕截图、日志或报告。这些任务可能不是最经常出现的任务，但是拥有这样的特性显然是一个优势。本文讨论同时使用几个Google服务，在C#上开发适当的程序集，并将其与MQL工具集成。 在本文中，我们将创建一个EA交易，用于基于风险值自动进行入场手数的计算。此外，EA交易将能够以止损的比率来自动设置获利，也就是说，它可以根据任何选择的比率计算获利，例如3比1、4比1或任何其他选择的值。 在本文中，我们将开发一个网格EA，用于在一个范围内的趋势方向上进行交易。这样，此EA主要适用于外汇和大宗商品市场，根据测试，我们的网格EA 自2018年以来显示盈利，不幸的是，这在2014-2018年期间并非如此。 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。 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。 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。 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，我们将深入研究马丁格尔（翻倍加仓）系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易，以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易，则必须考虑这一事实。 这是专门讨论逆转交易策略系列文章的最后一篇。 在此我们将尝试解决导致之前文章中测试结果不稳定的问题。 我们还将开发和测试可在任何市场中运用的逆转策略手动交易算法。 这篇文章详细讨论了跳空缺口 — 前一时间段的收盘价和后一时间段的开盘价之间的较大差距, 以及对日柱方向的预测。还探讨了通过系统DLL使用 GetOpenFileName 函数的问题。 使用限价订单来替代传统的止盈是论坛讨论的长期话题。 这种方法的优点是什么？如何在您的交易中实施？ 在本文中，我将向您介绍我对此主题的看法。 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 。 本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法，并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果，以及后期处理参数。 交易账户监控提供了关于所有已完成交易的详细报告。所有的交易统计数据都是自动收集的，并以易于理解的图形和图表形式提供给您。 该小工具为网站提供了一个详细的发布时间表，列出了全球大型经济体的500个指标及指数。因此，除了主要的网站内容之外，交易者还能够迅速收到关于所有重要事件的最新消息及其解释和图表。 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。 本文是专门讨论货币对篮子交易系列的总结。 在此，我们测试剩余的形态，并讨论在实际交易中如何应用整体方法。 入场和离场，搜索形态并分析它们，组合指标的复杂应用，这些均有研究。 我们继续构建融合。 这次，之前创建的融合袋将辅以可训练的合并器 — 深度神经网络。 一个神经网络在修剪后合并了 7 个最佳融合输出。 第二个将融合的所有 500 个输出作为输入，修剪并合并它们。 神经网络将使用 Python 的 keras/TensorFlow 软件包构建。 该软件包的功能也会简要介绍。 还会进行测试并比较装型融合和堆叠融合的分类品质。 本文讨论了用引导聚合结构构建并训练神经网络融合的方法。 它还确定了构成融合的各独立神经网络分类器的超参数优化的特性。 本文中所创建的神经网络融合的品质将与该系列前一篇文章中获得的优化神经网络的品质进行比较。 已考虑到进一步提高融合分类品质的可能性。 本文展示了一个可视化的策略构建工具，它演示了任何用户如何不必编程就能创建交易机器人和相关工具。创建出的 EA 交易是完整功能的，并且可以在策略测试器中测试，通过云计算来优化或者实时运行于图表之上。 本文将研究 darch 软件包的新功能 (v.0.12.0)。它包含具有不同数据类型, 不同结构和训练顺序的深度神经网络训练的描述。培训结果也包括在内。 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。 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。 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。 本文研究使用 MQL5 标准工具依据迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行实际交易的智能交易系统变种。对其性能进行了测试并得出结论。 
