MQL5 秘籍之：OCO订单
MQL5 秘籍之：OCO订单
任何交易者的交易活动都会包含各种交易机制和内在联系，包括订单之间的关系。本文提出一种处理OCO订单的解决方案。将广泛采用标准类库来实现，同时也会新建一些数据类型。
处理时间（第一部分）：基础
处理时间（第一部分）：基础
能够简化和澄清时间、经纪商时移、以及夏季或冬季变更的时间处理函数和代码片段。 准确的时序也许是交易中的一个关键因素。 在当前钟点，伦敦或纽约的证券交易所是否已经或尚未开市，外汇交易的交易时间何时开始和结束？ 对于一名实况手工交易者来说，这不算是个大问题。
MetaTrader 5 中的出价/要价（Bid/Ask）点差分析
MetaTrader 5 中的出价/要价（Bid/Ask）点差分析
一款能为您报告经纪商平台出价/要价（Bid/Ask）水平的指标。 现在我们可以利用 MT5 的即时报价数据来分析近期的历史真实平均买卖点差是多少。 您不需要查看当前点差，因为若您同时显示出价和要价指示线时，该值已出示。
针对交易的组合数学和概率论（第三部分）：第一个数学模型
针对交易的组合数学和概率论（第三部分）：第一个数学模型
早前所研讨主题的逻辑延续，即针对交易任务开发多功能数学模型。 在本文中，我将从头开始讲述与分形数学模型开发相关的整个过程。 这个模型应成为一个重要的构建模块，且其是多功能和通用的。 它将为我们遵循该思路深入开发奠定理论基础。
如何准备 MetaTrader 5 报价用于其他应用程序
如何准备 MetaTrader 5 报价用于其他应用程序
本文介绍创建目录、复制数据、归档、使用 Market Watch（市场报价）或常用列表中的交易品种以及错误处理等示例。实际上，所有这些元素可集中在一个以用户定义格式归档数据的脚本中。
自适应算法(第三部分): 放弃优化
自适应算法(第三部分): 放弃优化
如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数，就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测，它应该确定知道。
利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式
利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式
本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型，并讨论了这种方法的有效性。现在，只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易，就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。
直推和主动机器学习中的梯度提升
直推和主动机器学习中的梯度提升
在本文中，我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法，并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用，并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机（SVM）的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）提出的。
开发自适应算法 (第二部分): 提高效率
开发自适应算法 (第二部分): 提高效率
在本文中，我将通过改进先前创建的算法的灵活性来继续本主题的开发。随着分析窗口中烛形数量的增加，或烛形超额阈值百分比的增加，算法变得更加稳定。我不得不做出妥协，并设置一个更大的样本量进行分析或更大的烛形超额百分比。
开发自适应算法（第一部分）：寻找基本模式
开发自适应算法（第一部分）：寻找基本模式
在接下来的系列文章中，我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发，以及如何将这些情况系统化，用逻辑描述它们，并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始，这个算法将逐渐获得理论，并发展成一个非常复杂的项目。
使用电子表格建立交易策略
使用电子表格建立交易策略
本文介绍了使用电子表格（Excel、Calc、Google）分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。
外汇交易的基础数学
外汇交易的基础数学
本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点，并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题，同时展示一个简单指标的开发。
开发交易算法的科学方法
开发交易算法的科学方法
本文探讨了开发交易算法的方法，即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式，并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。
自定义品种（符号）：实践基础
自定义品种（符号）：实践基础
本文专门介绍了程序化生成自定义品种（符号），这些自定义品种可用来演示一些显示报价的流行方法。 它描述的是一种建议的微创智能交易系统改编方案，可用在派生的自定义品种图表上，如同真实品种一样。 MQL 源代码随附于文后。
什么是趋势，行情结构是基于趋势还是横盘？
什么是趋势，行情结构是基于趋势还是横盘？
交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。
利用外部应用程序进行加密
利用外部应用程序进行加密
在本文中，我们研究在 MetaTrader 和外部应用程序中进行对象加密/解密。 我们的目的是判断以相同初始数据获得相同结果的条件。
如何订阅交易信号
如何订阅交易信号
信号服务推广了可用于 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 平台的社群交易。该服务已集成在交易平台之中, 并且允许任何人轻松地跟单专业操盘手的交易。从数千信号提供者当中任意选择, 只需数次点击即可订阅，之后操盘手的交易将被复制到您的帐户。
快捷手动交易工具箱：基本功能
快捷手动交易工具箱：基本功能
如今，众多交易者切换至自动交易系统，这类系统可能需要附加设置，或是能够完全自动化并准备就绪。 然而，有相当一部分交易者更喜欢以旧有方式进行手动交易。 在本文中，我们将创建快速手动交易工具箱，用热键来一键执行典型交易操作。
手工图表和交易工具包（第一部分）。 准备：结构描述和助手类
手工图表和交易工具包（第一部分）。 准备：结构描述和助手类
这是该系列的第一篇文章，我将在其中讲述一个工具箱，该工具箱可通过键盘快捷键来手工图表图形应用。 这非常方便：按一个键，然后出现趋势线，再按另一个键 — 将创建具有必要参数的斐波那契扇形。 也可以切换时间帧，重新排列图层或从图表中删除所有对象。
开发轴心均值振荡器：一款新颖的累积移动平均线指标
开发轴心均值振荡器：一款新颖的累积移动平均线指标
本文介绍轴心均值振荡器（PMO），它是累积移动平均线（CMA）的一种实现，作为一款 MetaTrader 平台的交易指标。 特别是，我们首先引入数据轴心均值（PM）作为时间序列的常规化指数，该指数计算任意数据点位和 CMA 之间的分值。 然后，我们依据两个 PM 信号均值之间的差值构建 PMO。 报告还针对 EURUSD 品种还进行了一些初步实验，测试拟议指标的有效性，从而为将来的研究和改进留出了足够的空间。
一个为莫斯科交易所期货开发的点差策略实例
一个为莫斯科交易所期货开发的点差策略实例
MetaTrader 5 可以开发和测试同时交易多种金融资产的交易机器人。其内建的策略测试器能够自动从经纪商的服务器中下载所需的订单时刻历史，并会考虑到账户的合约规范，所以开发人员不用做任何人工工作。这可以使交易环境条件的重建能够简单和可靠，包括乃至不同交易品种中订单来临之间毫秒级的间隔。在本文中，我们将演示在两种莫斯科交易所期货上开发和测试一种点差策略。
如何降低交易者的风险
如何降低交易者的风险
在金融市场上进行交易是与各种风险相关的，这些风险在交易系统的算法中都应当被考虑到。降低这样的风险是在交易中获利的最重要的任务。
基于成交历史的交易播放器
基于成交历史的交易播放器
交易播放器。仅仅五个字，无需解释。一个带有按钮的小对话框出现在您的脑海中。按一个按钮 - 它开始播放，移动控制杆 - 播放速度改变。事实上，它非常类似。在本文中，我想展示我编写的以几乎与实时交易完全相同的方式播放交易历史的程序。本文使用指标和管理图表来介绍 OOP 的某些细节。