索罗斯都要用的 MetaTrader 进阶篇：程式员赚钱出头天！ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　外汇市场货币对品种繁多，交易时间24小时不间断，不管您是经验丰富的投资人还是初入市场的新手除了要有敏锐的观察力之外，仍需要工具来辅助您进行决策，而利用电脑程式来进行交易的EA(Expert Advisors)对于个人或者是大型的全球投资机构来说更是一大利器。

　　本书在技术上除了延续了前两册的程式语法，以更深入的教学来代领读者走入EA的殿堂。除了给予投资人不同的课题来思考，也解释了一些投资人较为疑惑的对沖交易(Hedging)抑或是海龟交易法则等实用语法；除了这些之外，还加上一些更实用的语法来唿应前两册的EA相关应用。最后，希望本书简单易懂的概念和实战特例，能使读者战胜外汇市场。
 

《量化交易的奥秘：从零到精通的实战指南》 一本深入剖析现代金融市场交易策略、技术分析与量化模型构建的权威读物。 在波涛汹涌的金融市场中，信息与速度构成了制胜的关键。本书旨在为那些渴望超越传统交易范式、迈向系统化、数据驱动型投资的读者，提供一条清晰、可操作的学习路径。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论叙述，转而聚焦于实战中的应用、工具的选择以及策略的迭代优化。 本书将市场交易的复杂性拆解为几个核心模块：市场结构理解、技术指标的深度挖掘、策略的编程实现、回测与风险管理，以及高级算法的部署。 第一部分：金融市场的底层逻辑与数据驱动思维 任何成功的交易系统都建立在对市场运行机制的深刻洞察之上。本部分将带领读者跳出K线图表本身，深入理解驱动价格变动的宏观经济因素、市场微观结构（如订单簿、流动性特征）以及不同资产类别的特性差异。 市场结构的重塑： 详细解析了现代交易所和做市商如何影响价格发现过程，探讨了高频交易（HFT）对中低频策略的潜在影响，以及如何利用这些信息进行策略筛选。我们将研究不同市场参与者（如机构、零售交易者、算法）的行为模式，并讨论如何通过识别“市场噪音”与“真实信号”来优化数据输入。 数据获取与清洗的艺术： 量化交易的起点是高质量的数据。本章将详尽介绍如何获取不同粒度的数据（Tick级、分钟级、日线级），以及不同数据源的可靠性验证。重点阐述数据清洗的关键步骤：处理缺失值、异常值检测、时间序列对齐（特别是跨市场、跨时区数据），以及如何有效利用Python的Pandas库进行高效的数据预处理，确保后续模型训练的基础稳固。 技术指标的“再发现”： 许多基础技术指标已被滥用。本书将超越MACD和RSI的简单参数设置，探讨这些指标背后的数学原理及其在不同市场环境下的适用性边界。我们引入了更复杂的时频分析工具，例如小波变换（Wavelet Analysis），用以在不同时间尺度上捕捉潜在的周期性规律，并提供将传统指标转化为可编程因子（Factor）的方法。 第二部分：策略构建的编程实践与工具链 理论必须通过代码转化为实际的交易信号。本部分将专注于将量化思想转化为可执行的交易逻辑，并介绍构建高效交易系统的技术栈。 编程语言的选择与效率考量： 虽然Python是量化研究的基石，但我们也会探讨在需要极致速度的场景下（如信号生成或策略执行的最后阶段），何时需要引入C++或Rust进行性能优化。重点讲解Python中用于科学计算的核心库（NumPy, SciPy, Pandas）的向量化操作技巧，以避免低效的循环。 策略框架的搭建： 介绍如何设计一个模块化的交易框架。一个稳健的框架应包含：数据接入模块、信号生成模块、风险控制模块、以及执行模块。我们将详细演示如何使用开源的事件驱动（Event-Driven）架构来模拟真实交易环境，确保策略逻辑的清晰与可追溯性。 从启发式到模型驱动： 本章将区分基于规则的启发式策略和基于统计模型的策略。读者将学习如何从零开始构建一个简单的均值回归（Mean Reversion）或动量（Momentum）策略的代码原型，并掌握如何使用条件判断、时间序列函数来精确定义开平仓的逻辑边界。 第三部分：回测的科学性与风险量化 一个“看起来很美”的策略，在回测阶段如果处理不当，很容易产生误导性的结果。本部分强调回测的严谨性，旨在避免“过度拟合”和“未来函数”陷阱。 回测环境的真实性复现： 深入讨论滑点（Slippage）、交易成本（Commissions）对策略净值曲线的真实影响。我们将构建一个能够准确模拟交易延迟和市场冲击成本的自定义回测引擎。此外，前视偏差（Look-Ahead Bias）的识别与消除是本章的重中之重，讲解如何确保数据仅在发生时间点之前被使用。 绩效评估指标的深度解读： 仅仅查看总回报率是远远不够的。本书详细解析了夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Max Drawdown）及其修正值，以及更高级的风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）在量化评估中的应用。我们将展示如何通过这些指标来量化策略的稳定性和风险暴露程度。 稳健性测试与敏感性分析： 策略必须能够在未见过的市场状态下生存。介绍如何进行蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来测试策略在随机市场条件下的表现，以及如何通过系统地改变关键参数（如持仓周期、头寸大小）来评估策略的参数敏感性，从而建立更具鲁棒性的系统。 第四部分：高级量化技术与实战部署 本部分面向有一定基础的读者，引入更复杂的统计工具和机器学习方法，并探讨策略从测试环境到实盘运行的过渡。 因子模型的构建与应用： 探讨如何利用多因素模型（如Fama-French模型或自定义的多因子框架）来解释和预测资产回报。读者将学习如何构建正交化因子，以分离市场风险和特定因子风险，并利用因子暴露度进行投资组合的优化配置。 机器学习在信号生成中的角色： 讨论如何将监督学习（如随机森林、梯度提升）应用于预测短期价格方向，以及非监督学习（如聚类分析）用于识别市场状态。强调数据特征工程（Feature Engineering）在提升模型性能中的决定性作用，以及如何利用时间序列交叉验证来应对机器学习模型在金融时间序列中的固有挑战。 实盘部署与监控： 策略上线不是终点，而是新的开始。本章提供了一个从本地服务器到云端部署（AWS/Azure/GCP）的路线图。讨论如何设置低延迟的订单路由系统，以及构建实时监控仪表板，用于追踪策略的实时绩效、系统健康状态和异常事件（如网络中断、数据流停止）的报警机制。 结论：持续进化的交易者 金融市场是一个永不停歇的竞技场，成功依赖于持续学习和适应能力。本书不仅提供了一套工具和方法论，更强调一种严谨的、科学的思考方式。掌握本书内容，意味着您将能够独立地设计、测试、优化并部署属于自己的量化交易系统，从而在不断变化的金融环境中找到属于自己的竞争优势。

Chapter 1　控单模版

Chapter 2　控单方法
2.1　流程控制
2.2　订单操作
2.3　有效交易时间段函数
2.4　限制EA有效期限
2.5　密码认证
2.6　持仓单的精确识别

Chapter 3　交易信号
3.1　不同时间週期取值
3.2　自定义指标取值
3.3　判断指标交叉函数
3.4　控制有效交易时间函数
3.5　多指标信号叠加
3.6　一个标准的模版范例

Chapter 4　萤幕标註
4.1　直接显示
4.2　建立“物件”概念
4.3　显示特殊符号
4.4　萤幕定位显示标签模组
4.5　k线定位显示文本模组
4.6　K线两点间连线模组
4.7　水平线、垂直线模组

Chapter 5　单位转换
5.1　开仓量整形
5.2　金额转手数
5.3　订单利润转点数
5.4　按资金比例计算开仓量

Chapter 6　K线形态
6.1　K线形态定义及函数调用
6.2　范例：计算高低区间

Chapter 7　常用工具
7.1　[指标]交易平台基本资讯
7.2　[指标]持仓单状态
7.3　[指标]历史交易回顾
7.4　[指标]各大交易所交易时间
7.5　[EA]提取字串中的数位

Chapter 8　EA之路
8.1　奇怪的现象很正常
8.2　正常的现象很奇怪
8.3　EA是工具
8.4　不是什么人都适合编程

Chapter 9　附件：EA实训课程
9.1　查看基本资讯
9.2　蜡烛时间及序列
9.3　开仓与平仓
9.4　移动止损
9.5　多订单识别
9.6　历史订单及持仓单统计
9.7　图形化显示交易指标
9.8　十字星蜡烛连线指标
9.9　资金流向指标
9.10　网格对沖交易

Chapter 10　订单交易规则

Chapter 11　网格交易
11.1　基本模型
11.2　移动网格
11.3　实用对策
11.4　对策综述

Chapter 12　指标共振策略
12.1　均线指标共振
12.2　叠加布林指标
12.3　指标共振方法
12.4　自定义共振指标
12.5　共振指标操盘策略
12.6　操盘EA
12.7　总结

Chapter 13　海龟交易法则
13.1　“海龟”正名
13.2　海龟法则概览
13.3　海归法则精髓
13.4　海龟范例程式码

Chapter 14　对沖交易
14.1　对沖交易与对沖基金
14.2　对沖交易操作方法
14.3　对沖交易范例

Chapter 15　关联货币交易
15.1　关联货币概念
15.2　关联货币速查表
15.3　关联系数演算法
15.4　计算关联系数程式

Chapter 16　外汇监管与交易平台
16.1　外汇监管
16.2　美国全国期货协会NFA
16.3　美国商品期货交易委员会CFTC
16.4　美国证券交易委员会SEC
16.5　加拿大金融消费者保护局FCAC
16.6　英国金融服务管理局FSA
16.7　德国联邦金融监管局BaFin
16.8　荷兰金融市场管理局AFM
16.9　瑞士金融市场监督管理局FINMA
16.10　波兰金融监管局PFSA
16.11　西班牙国家证券市场委员会CNMV
16.12　匈牙利金融监管局HFSA
16.13　日本金融厅FSA
16.14　香港证券及期货事务监察委员会SFC
16.15　新加坡金融监管局MAS
16.16　中国银行业监督管理委员会CBRC
16.17　澳大利亚证券和投资委员会ASIC
16.18　纽西兰金融市场管理局FMA
16.19　埃及金融监管局EFSA
16.20　部分有监管的交易平台
16.21　无监管的交易平台

Chapter 17　网路资源
17.1　财经日历
17.2　云交易
17.3　总结
 

评分☆☆☆☆☆

近来，我一直想深入研究 MetaTrader 平台的交易程式化。市面上关于这个话题的书籍其实不少，但很多都只停留在表层，讲的是一些基础的策略编写，对于有一定基础的交易者来说，这些内容显得不够深入，也难以真正帮助我们在激烈的市场竞争中脱颖而出。《索罗斯都要用的 MetaTrader 进阶篇：程式员赚钱出头天！》这个书名，光是“进阶篇”三个字就立刻吸引了我的注意。我希望这本书能够真正触及到程式交易的核心，提供一些能够带来实际效益的进阶技巧。提到“索罗斯”，更是让我对书中内容充满了期待，毕竟他作为一代投资大师，其思想和策略无疑是宝贵的财富。我希望能在这本书中找到关于如何构建更复杂、更智能的交易系统的指导，比如如何整合多种技术指标，如何运用机器学习的思想来优化交易策略，甚至是如何进行压力测试和鲁棒性检验，确保策略在不同的市场环境下都能有效运行。我很想知道，书中会不会分享一些经过实战检验的、真正有价值的程式化交易范例，能够帮助像我一样渴望在交易领域取得突破的“程式员”们，找到属于自己的赚钱之道。

评分☆☆☆☆☆

我一直对交易自动化和量化交易充满好奇，但又觉得市面上很多教材都过于学术化，或者内容过于陈旧。直到我看到《索罗斯都要用的 MetaTrader 进阶篇：程式员赚钱出头天！》这本书，我感觉我找到了我一直以来在寻找的东西。《索罗斯都要用的》这句话，瞬间就勾起了我极大的兴趣，仿佛书中蕴含着顶尖操盘手的秘密武器。《进阶篇》更是让我确信，这本书不是泛泛而谈，而是能够带领我深入理解 MetaTrader 平台及其背后的程式交易逻辑。我一直相信，作为一名“程式员”，我们在逻辑思维和代码实现方面具有天然的优势，如果能够将这种优势运用到金融交易领域，那绝对是事半功倍。我希望这本书能够详细讲解如何在 MetaTrader 中编写高效、稳定的交易程式。我会特别关注书中对于策略设计、参数优化、风险管理以及如何应对市场突发情况的讲解。我期待这本书能够提供一些实操性极强的案例，让我能够通过学习和模仿，快速提升自己的程式交易能力，最终在金融市场中实现“赚钱出头天”的梦想。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些关于量化交易的书籍，但很多都涉及非常高深的数学模型，对我来说有点难以消化。这次看到《索罗斯都要用的 MetaTrader 进阶篇：程式员赚钱出头天！》这个书名，感觉特别接地气，而且“程式员”这个定位，让我觉得这本书更贴近我的实际情况。我虽然不是专门的程式员，但对编程有基础的了解，而且一直对 MetaTrader 这个交易平台很感兴趣，总觉得它背后隐藏着巨大的潜力。这本书的名字里提到了“索罗斯”，这本身就很有吸引力，让人联想到顶尖的交易者是如何思考和操作的。我非常期待这本书能够以一种更直观、更易懂的方式，讲解如何利用 MetaTrader 来实现程式化交易。我想了解，如何在 MQL 语言中实现复杂的交易逻辑？书中会不会讲解一些高级的指标编写技巧，比如自定义指标或者将多个指标组合使用？更重要的是，我希望这本书能提供一些关于风险控制的策略，毕竟在交易中，保住本金才是最重要的。不知道这本书会不会分享一些实用的经验，让我在实际操作中少走弯路，真正做到“出头天”。

评分☆☆☆☆☆

哇，光看书名《索罗斯都要用的 MetaTrader 进阶篇：程式员赚钱出头天！》，我就知道这绝对是我的菜！最近在股票市场摸爬滚打，虽然也有赚到一些，但总感觉效率不高，而且常常是凭感觉操作，风险也挺大的。听朋友说，很多成功的交易员都离不开程式交易，而且 MetaTrader 又是最主流的平台之一。这本书的名字又那么霸气，提到索罗斯，顿时感觉里面一定藏着不少秘诀。我本身是电脑工程背景，对程式设计不陌生，所以对“程式员赚钱出头天”这句话特别有感触。我一直觉得，如果能把程式的逻辑和交易结合起来，那绝对是一个事半功倍的武器。我非常期待在这本书里能学到如何利用 MetaTrader 编写交易策略，并且理解其中的精髓，而不是仅仅停留在表面。我想知道，到底该怎么分析市场数据，找到有效的交易信号？如何将这些信号转化为可以自动执行的程式码？更重要的是，这本书会不会讲解一些实用的进阶技巧，比如如何优化策略、如何进行回测，甚至是如何处理滑点、如何控制风险等等。这些都是我在实际操作中遇到的瓶颈。我希望这本书能给我带来更系统、更深入的指导，让我不再只是一个“跟风者”，而是能真正成为一个有能力、有策略的“操盘手”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最近真的对交易程式化越来越感兴趣了。市面上关于 MetaTrader 的书不少，但大多都停留在基础教学，讲怎么看图、怎么下单，对我们这种想进一步提升的来说，实在是“隔靴搔痒”。《索罗斯都要用的 MetaTrader 进阶篇：程式员赚钱出头天！》这个书名一出来，我就眼前一亮。看到“进阶篇”三个字，就知道这不是一本随便拿来糊弄人的书。我一直觉得，要想在金融市场真正赚到钱，光靠人脑的分析是远远不够的，尤其是在高频交易或者复杂的市场环境下。程式化交易能帮助我们克服人性的弱点，比如贪婪和恐惧，并且能够24小时不间断地执行策略。这本书提到“程式员赚钱出头天”，这简直说到我心坎里了！我本身就是程式员，对这方面有天然的优势，如果能把我的技术应用到交易上，那绝对是一条康庄大道。我迫不及待地想知道，这本书会不会教我如何从零开始构建自己的交易系统？会不会讲解一些经典的交易算法，比如趋势跟踪、均值回归等等？还有，我特别关心如何进行有效的策略回测和优化，以及如何避免过度优化导致的历史数据拟合。希望这本书能提供一些实用的范例代码，让我能够看得懂、学得会、用得上。