第 19 页 —— 交易系统的算法交易文章

在本文中，我们将学习一款可在交易中运用的新技术工具，作为我们学习如何设计简单交易系统系列的延续。这次我们将选取另一个流行的技术指标：平均真实范围（ATR）。

今天，我们要将更多资源加入 EA。这篇有趣的文章可以提供一些展示信息的新思路和方法。与此同时，它能帮助修复项目中的小缺陷。

今天，我们将针对市场分析构建《时序与交易》系统的第二部分。在前一篇文章《时序与交易（I）》当中，我们讨论了一种替代的图表组织系统，该系统能够针对市场上执行的成交进行最快速的解释。

在本文中，我们将继续有关基于最流行指标设计交易系统的系列文章，这次我们将讨论平均方向指数（ADX）指标。我们将详细学习该指标，从而能够更好地理解它，并将学习如何在简单策略里运用它。通过深入学习，我们可以获得更多的认知，可以更好地运用它。

在本文中，我们继续我们的研究系列 — 这次，我们将学习如何基于最流行的技术指标之一 Stochastic 振荡器指标设计交易系统。

数据分类对于算法交易者和程序员来说是至关重要的。在本文中，我们将重点关注一种分类逻辑算法，它有帮于我们识别“确定或否定”、“上行或下行”、“做多或做空”。

今天，我们将创建时序与交易，从而快速解读订单流程。这是我们构建系统的第一部分。在下一篇文章中，我们将补全该系统缺失的信息。为了实现这一新功能，我们需要在智能交易系统代码中添加一些新的内容。

在本文中，我们将创建一个交叉订单系统。有一种类型的资产让交易员的生涯变得非常困难 — 那就是期货合约。但为什么令他们的职业生涯变得如此困难？

在本文中，将从我们的系列文章中挖掘一个新工具：我们将学习如何基于最流行的技术指标之一“移动平均收敛/发散（MACD）”设计交易系统。

如何在智能交易系统中直接访问自定义指标？一款交易 EA 仅在能够使用自定义指标的情况下才是真正有用；否则，它只是一组代码和指令而已。

查看这些有用的资料选集，它们可以辅助交易者提高他们的算法交易知识。简约算法时代正在成为过去，如果不运用机器学习技术和神经网络，成功变得越来越困难。

来自我们的《学习如何设计交易系统》系列的新篇章中，我将介绍商品通道指数（CCI），解释其细节，并与您分享如何基于此指标创建交易系统。

从头开始开发智能交易系统（第 7 部分）：添加价格成交量（Volume）指标（I）

这是目前最强力的指标之一。任何满怀信心尝试交易的人都必须在他们的图表上拥有这个指标。最常用的指标都是那些喜欢在交易时“读磁带”的人所采用。此外，而该指标则是那些交易时仅依据价格动作的人会采用。

一张图表上的多个指标（第 06 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（II）

在我的前一篇文章中，我向您展示了如何利用 MetaTrader 5 对象创建图表交易，从而将平台转变为 RAD 系统。该系统运行良好，可以肯定的是，许多读者也许已经考虑过创建一个函数库，令其能够在拟议的系统中扩展功能。有基于此，就有可能开发一款更直观的智能交易系统，其界面更友好、更易于使用。

我们作为交易员，现在是时候基于数字所言来培训我们的系统，并自行制定决策了。尽管我们的眼睛看不到，但我们的勇气让我们相信，这是世界前进的方向，所以，让我们顶着波浪的方向移动。

在本文中，我将与您分享一个在交易领域最流行和最常用的指标，即 RSI。您将学到如何基于该指标设计交易系统。

在我上一篇文章中，我曾提到了判断价格走势的重要性。在本文中，我将分享最重要的概念和指标之一，即动量指标。我还将分享如何基于这个动量指标设计一款交易系统。

在本文中，我将与您分享一种如何进行波带交易的方法。这一次，我们将研究轨道线（Envelopes），并将看到创建一款基于轨道线的策略是多么容易。

一张图表上的多个指标（第 05 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（I）

有很多人不知道如何编程，但他们很有创造力，亦有杰出的想法。然而，由于缺乏编程知识，他们无法实现这些想法。我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易，就如同它是一个 IDE。

在我之前的文章里，我已经解释了如何创建拥有多个子窗口的指标，在使用自定义指标时如此这般会变得很有趣。这次，我们将看到如何为智能交易系统添加多个窗口。

本文研究了若干种移动平均指标的应用方法。每种方法涉及到的曲线分析，都配有思想实现的可视化指标。在大多数情况下，这里展示的所有思路均属于它们尊敬的作者。我唯一的任务就是把它们归纳起来，令您看到其主要作用，并希望做出更合理的交易决策。 MQL5 熟练程度 — 基本。

在本文中，我们将学习布林带，这是交易界最流行的指标之一。我们将研究技术分析，并看看如何设计一款基于布林带（Bollinger Bands）指标的算法交易系统。

本文是前一篇文章中所讨论主题的延续和完善：MQL 程序中的 MVC 范式。在本文中，我们将研究范式的三个组件之间可能的相互作用的示意图。

有众多策略可依据任何规则过滤生成的信号，甚至可采用本文自身所讨论的移动平均值。因此，本文的目的是与大家分享一些移动平均线策略，以及如何设计一款算法交易系统。

本文在介绍了 MQL5 的一些基础知识之后，通过设计一个简单的算法交易系统，向初学者展示了如何运用 MQL 的基础知识设计他们的算法交易系统（智能交易系统）

投资回报率是投资者和萌新交易员用来分析交易绩效的最明显指标。专业交易者会采用更可靠的工具来分析策略，比如夏普（Sharpe）比率和索蒂诺（Sortino）比率等。

在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。

在本文中，我们将讨论如何做到最少编程来开发一款交易机器人。

运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”，可以创建非常贴合数学符号本意的代码。运用这些方法，您可以避免创建嵌套循环，或在计算中分心记忆正确的数组索引。因此，矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。

在交易中，止损是资金管理采用的主要工具。有效利用止损、获利回吐和成交量可以使交易者在交易中更加一致，总体上更加有利可图。尽管止损是一个极好的工具，但在运用中也会遇到一些挑战。最主要的是止损猎杀（stop-loss hunt）。本文展望如何降低交易中的猎杀，并与经典的止损用例进行比较，从而判定其盈利能力。