MQL5.community 应用商店为 EA 交易开发人员提供了一个由成千上万潜在客户构成的、已经成型的市场。这里是销售交易机器人和技术指标的最佳去处！ 在《Dr. Tradelove...》一文中，我们创建了一个可独立优化某预先选定交易系统的 EA 交易。而且，我们还决定创建一个不仅能够优化构成 EA 的交易系统参数、而且可以在多个交易系统中选择最优的 EA 交易。我们来看看，它会带来些什么... 一年前，joo 在他的《遗传算法 － 很简单！》一文中向我们提供了一种用 MQL5 实施遗传算法的工具。现在，利用这个工具，我们将创建一个 EA 交易，该 EA 将依据某些边界条件对其自己的参数进行遗传优化。 如何正确书写规格要求?当订购EA交易或指标时，什么是能从程序员那里期望得到的，什么是不能期望得到的?如何保持一个对话框，要特别注意什么时刻?本文给出这些以及其他许多对很多人来说并不那么显而易见的问题的答案。 本文推荐一种由很多策略组成的自适应系统，每种策略执行其自己的虚拟交易操作。实际交易依据当时最赚钱策略的信号进行。归功于使用面向对象的方法、标准库中用于处理数据的类和交易类，系统的架构看起来很简单并且可扩展；现在，您可以轻松地创建和分析包含数以百计的交易策略的自适应系统。 有很多指标可用于确定一个交易系统的效率和盈利能力。但是，交易者始终会将任何系统推向一个新的崩溃测试。本文讲述基于效率指标的统计如何用于 MetaTrader 5 平台。它包含一个类，该类用于将成交统计解释转变成与 S.V. Bulashev 所著《Statistika dlya traderov（面向交易者的统计）》一书不冲突的一种解释。它还包括一个用于优化的自定义函数示例。 在本文中, 我将告诉您如何把一个非常著名的策略与神经网络合并以便成功交易。这就是运用人工智能系统实现的 Thomas DeMark 次序策略。仅应用了策略的第一部分, 使用设置和交汇信号。 在本文中, 我们开发并测试若干种基于 Donchian 通道和各种指标滤波器的策略。我们还对其操作进行了比较分析。 本文简要概述了十款趋势跟随策略, 及其测试结果和比较分析。基于所获结果, 我们得到相关趋势跟随交易之优缺点的一般性结论。 是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统？如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么？我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。 我们继续讨论，当交易货币篮子时交易者可以参考的形态。在这一部分中，我们将探讨当使用组合的趋势指标时构建的形态，会使用基于货币指数的指标作为分析工具。 跟随我们以前关于货币篮子交易原理的文章, 这里我们将分析交易者可以检测的形态。我们还将研究每种形态的优点和缺点, 并就其使用提供一些建议。基于威廉姆斯振荡器的指标将用作分析工具。 本文介绍纺锤形图表的绘制及其在交易策略和智能交易系统中的应用。首先我们讨论图表的展现，绘制记忆和日本蜡烛图的关系。其次我们分析下指标在MQL5语言中的实现源代码。最后我们测试基于该指标和由此构建的交易策略的EA。 虚拟托管云网络是专为 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 平台研发的，并拥有许多本地解决方案。获得我们的 24 小时免费服务 - 现在即可测试一台虚拟服务器。 本文介绍了来自琳达.布拉福德.瑞斯克(Linda Bradford Raschke)和劳伦斯.A.康纳斯(Laurence A. Connors)的《华尔街智慧:高胜算短线交易策略(Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies)》一书的两个交易策略，‘海龟汤’和‘海龟汤升级版’的原则规范。在书中描述的策略非常流行，但是有必要知道的是，作者是基于15年到20年的市场行为来开发它们的。 本文所提供的是一个简单策略以三种模式进行测试的结果: "1 分钟 OHLC", "每笔分时" 和使用实际历史数据的 "基于真实分时的每笔分时"。 仅有 15 分钟，这个视频教程解释了什么是 MetaTrader 的信号服务，并非常详细演示了如何订阅交易信号，以及如何成为服务的信号提供商。通过观看本教程，您将可以订阅任何交易信号，或者在我们的服务中发布并推广自己的信号。 在最后一篇关于CStrategy交易引擎的系列文章中，我们将考虑多个交易算法同时运行，学习如何从XML文件加载策略，并将给出一个简单的面板，用于从可执行模块中选择EA，并管理它们的交易模式。 本文是通用智能交易模型系列文章的又一篇。这一部分详细介绍了基于数据集中处理的原始事件模型，并考虑了交易引擎CStrategy基类的结构。 任何一个智能交易系统（EA）的开发人员，无论编程技能如何，每天都面临着同样的交易目标和算法问题的困扰，即应该如何建立一个可靠的交易系统。本文介绍CStrategy交易引擎，它可以给出这些任务的解决方案，并且向用户提供一种用于描述自定义交易思想的简便机制。 两年前，在 "The Last Crusade - 最新的改革" 我们回顾了一个相当有趣但目前没有被广泛使用的显示市场信息的方法 - 点数图。现在，我建议您尝试写一个基于检测点数图范式的自动交易。 Jeremy Scott，在MQL5.community 中他的昵称是Johnnypasado，因其在MQL5市场上出售产品而为人们所熟知。Jeremy已经赚了好几千美元，并且这一势头还在延续。我们决定和这个未来的百万富翁来个近距离接触，并为其他MQL5市场上的卖家提供些建议。 值此 MQL5 自由职业服务的第四个生日, 我们准备了一幅信息图来展示其自创生来的整体服务成果。让数据本身说话: 迄今已总计执行了超过 10000 笔订单, 价值约 $600,000, 有 3000 余客户和 300 余开发者已经在使用此服务。 我们很高兴地宣布，MetaTrader 5 现在有了交易信号，从而为投资人员和管理人员带来一款强大的工具。当您追踪成功交易人员的交易时，终端将自动在您的帐户中复制交易！ MetaTrader 5 最近引入了交易信号服务，允许交易者复制任何信号提供者的交易操作。用户可以于其账户选择任何信号、执行订阅并复制所有交易记录。而信号提供者可以设定其订阅价格，并从其订阅者每月收取固定的费用。 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 用户最近得到了成为“信号提供方”并赚取更多收益的机会。现在，您可以利用新组件，在您的网站、博客或社交网络上展示您的成功交易了。使用组件的好处显而易见：它们会提高“信号提供方”的受欢迎程度、树立其作为成功交易者的声名，并吸引到新的“订阅者”。在其它网站上放置这些组件的所有交易者，也都享受到了上述好处。 您是否希望在小时图表里看到本小时内第二和第十五分钟开盘的柱线？每分钟开盘价都在变化的重绘图表看上去会像什么样？依据这样的图表进行交易有何优势？您将在本文当中找到这些答案。 为了开发出一种参与“2010 年自动交易锦标赛”的“EA 交易”，我们使用一个即用的“EA 交易”模板。 即便是 MQL5 程序员初哥也能胜任此任务，因为您策略的基类、函数和模板都已经开发完毕。 编写少量的代码来实现您的交易理念就足够了。 本文讲述的是用于交易系统风险评估的TesterWithDrawal()函数的用法，即运行期间提取一部分资产。此外，还会讲到此函数对于策略测试程序中资产净值减少的计算算法的作用。在优化您的EA交易的时候，就会用到此函数。 自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000 个任务进行了支付。并且交易员与开发者的行动正在持续增长！ 算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。 使用 MQL5 的“EA 交易”编程很简单，您可以轻松学会。我们在本分步指南中向您指出了基于开发的交易策略编写简单的“EA 交易”所需的基本步骤。“EA 交易”的结构、内置技术指标和交易函数的使用、调试模式的详细内容以及策略测试程序的使用将在本文中一一论及。 防止未平正掉期率仓位出现意外价格变动的统计算法。本文介绍一种套利交易保护策略，这种策略能够补偿与未平仓位的方向相反的价格变动的潜在风险。 自创立以来，销售自动交易与技术指标的“MQL5 应用商店”已经吸引来了 250 多位开发者，他们发布了 580 款产品。对于那些已通过销售自己的产品获得丰厚利润的“MQL5 应用商店”卖家来讲，2013 年第一季度是相当成功的。 本文介绍交易理念的快速视觉检验方法。方法基于价格图表、信号指标和余额计算指标组合。我愿意分享我的交易理念探寻方法，以及用于快速检验这些理念的方法。 本文旨在研究带有不同的交易进入和采用跟踪止损的退出的算法盈利能力。待用的条目类型为随机进场与反向进场交易。止损订单用于跟踪止损与跟踪止盈。本文讲述的是年盈利能力约达30%的赚钱算法。 市场价格是缺乏需求和供应之间的稳定平衡而形成的，反之，又取决于各种各样的经济、政治和心理因素。这些因素的性质以及影响原因所存在的差异，使得直接考虑所有因素非常困难。本文提出一种依据精心设计的回归模型预测市场价格的尝试。 找到交易系统的规则，再于“EA 交易”中进行编程，任务就完成一半了。随着交易结果的累积，您需要通过某种方式纠正“EA 交易”的操作。本文讲述一种方法，通过创建平衡曲线斜率的测量反馈，改善“EA 交易”的性能。 本文阐述的是，在编写"EA 交易"的过程中，如何使用 MQL5 标准库交易类的主要功能，实现更改仓位与平仓、挂单的下达与删除，以及交易进行之前的预付款验证。我们还会演示可以如何使用交易类来获取订单与交易详情。 本文探讨了与指定交易品种和幻数有关的总持仓量的计算问题。所提议的方法仅请求交易历史记录的最少必要部分，在总持仓量等于零时查找最接近的时间，并用最新的交易进行计算。还考虑了客户端全局变量的处理。
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