MetaTrader 进阶程式设计宝典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　「外汇市场24小时交易时间不间断！
　　敏锐观察力，EA工具来辅助您！」

　　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。

 

《量化交易策略构建与实战》 深入解析金融市场底层逻辑，从数据挖掘到高频交易的全面指南 在瞬息万变的现代金融市场中，传统的基于直觉和经验的交易方法正逐渐被量化、系统化的策略所取代。《量化交易策略构建与实战》 是一本专为希望掌握从基础理论到高级实战应用的交易者、金融工程师和数据科学专业人士量身打造的深度技术手册。本书旨在填补理论知识与实际市场操作之间的鸿沟，提供一套完整、可操作的量化交易系统构建框架。 本书结构清晰，逻辑严密，内容涵盖了量化交易的整个生命周期：从市场数据的获取与清洗，到阿尔法（Alpha）因子的挖掘与构建，再到风险管理和策略的实盘部署与绩效评估。我们不关注任何特定交易平台的操作细节，而是专注于那些具有普遍适用性和深远影响力的核心量化理念与技术。 第一部分：量化基础与数据工程 本部分为构建稳健量化系统的基石。我们首先探讨金融时间序列数据的特性，包括其非平稳性、长程依赖性以及噪声的复杂性。随后，我们将深入探讨数据获取、预处理和特征工程的关键技术。 1. 金融数据深度解析： 探讨不同类型数据的适用性（如Tick数据、逐笔成交数据、分钟/日线数据），及其在不同频率策略中的优缺点。重点解析清洗高频数据时需要处理的“错误数据”、“缺失数据”和“异常数据”的有效方法，如基于统计模型的时间序列插值技术。 2. 统计学与计量经济学基础回顾： 虽然本书是实战导向，但扎实的理论基础不可或缺。我们简要回顾了适用于金融建模的关键工具，包括协整检验（Cointegration）、单位根检验（Unit Root Tests）以及GARCH族模型在波动率预测中的应用。特别强调了金融时间序列分析中“多重比较问题”（Multiple Testing Problem）的严重性及其应对策略。 3. 投资组合理论的现代视角： 超越经典的马科维茨均值-方差模型，本书深入探讨了因子模型（Factor Models）的构建，如Fama-French三因子及多因子模型。我们详细阐述如何使用主成分分析（PCA）或独立成分分析（ICA）来识别市场中潜在的、未被明确定义的风险因子。 第二部分：阿尔法因子挖掘与模型构建 量化交易的核心在于发现和利用市场中的“微小且短暂的不平衡性”，即阿尔法因子。本部分将重点介绍如何系统性地、可重复地生成和测试这些因子。 4. 因子生成的艺术与科学： 本书提出了一个系统的因子生成框架，涵盖了基于价格动量、交易量、市场微观结构以及基本面信息的因子构建方法。我们将详细介绍如何通过变换（如对数、标准化、排序）来提高原始数据的预测能力，以及如何运用技术指标的组合效应来生成复合因子。 5. 因子有效性检验与筛选： 发现因子只是第一步，证明其有效性才是关键。我们详尽介绍了因子有效性检验的统计陷阱，如“数据挖掘偏差”（Data Snooping Bias）和“幸存者偏差”（Survivorship Bias）。书中详细阐述了基于信息系数（IC）、等级相关系数（Rank Correlation）以及夏普比率（Sharpe Ratio）的因子筛选流程，并强调了因子稳定性和样本外（Out-of-Sample）回测的重要性。 6. 机器学习在因子发现中的应用： 探讨如何利用监督学习（如随机森林、梯度提升机）和非监督学习（如聚类分析）来发现因子间的非线性关系。重点讨论了特征选择技术（如Lasso回归）在因子维度缩减中的作用，以及如何构建具有时间衰减特性的因子组合。 第三部分：策略构建与风险管理 一个好的因子模型需要转化为一个可执行、可盈利的交易策略，并辅以严格的风险控制。 7. 交易成本的精细化建模： 在高频和中频交易中，交易成本往往是侵蚀利润的主要因素。本书详细分析了滑点（Slippage）、佣金和冲击成本（Market Impact Cost）的量化模型。我们介绍了如何根据预期的成交量和市场流动性动态调整最优下单量和执行速度的算法。 8. 投资组合构建与优化： 超越传统的最小化风险（MVP）方法，本书侧重于风险平价（Risk Parity）、风险贡献度（Risk Contribution）优化，以及基于夏普比率最大化的动态权重调整方法。我们将介绍如何处理约束条件（如最大持仓限制、行业集中度限制）下的二次规划问题求解。 9. 严谨的风险管理框架： 风险管理是量化交易的生命线。本部分深入探讨了不同维度的风险指标，包括最大回撤（Max Drawdown）、波动率调整后的风险指标（如Calmar Ratio），以及极端尾部风险的评估。详细介绍了压力测试（Stress Testing）和情景分析（Scenario Analysis）在策略风险敞口评估中的应用，特别是如何模拟“黑天鹅”事件对策略组合的影响。 第四部分：绩效评估与系统部署 策略的最终价值体现在其实盘表现和系统的可靠性上。 10. 样本内与样本外绩效评估： 强调如何设计公平、无偏的样本外测试集。书中提供了关于如何解读回测报告中各项关键指标的指南，例如，如何区分由因子信号驱动的超额收益与单纯的运气成分。 11. 交易执行与系统架构： 讨论了构建低延迟交易系统的基本要素，包括网络延迟优化、数据源同步和订单路由机制。虽然不涉及特定编程语言的底层实现，但重点在于对系统稳定性和可扩展性的设计考量，例如如何实现故障转移（Failover）和交易日志审计机制。 12. 策略的生命周期管理： 成功的量化投资是动态调整的过程。本书最后探讨了如何建立一个反馈循环机制，定期评估策略的“阿尔法衰减”（Alpha Decay）现象，并在必要时自动触发策略的重新校准或退役流程，确保系统能够持续适应市场结构的变化。 目标读者： 本书适合拥有扎实的统计学和编程基础，致力于将理论知识转化为可盈利交易系统的量化分析师、资深交易员，以及金融工程专业的学生和从业者。掌握本书内容，意味着您将具备构建一套独立、稳健、可自我迭代的量化交易系统的核心能力。

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☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我来说，绝对是开启了MetaTrader编程的新篇章。我过去在学习MQL语言的时候，很多时候是靠着论坛上的零散信息和自己摸索，走了不少弯路。这本书的系统性，让我感觉就像有了一个经验丰富的老前辈在旁边手把手地教我。我尤其欣赏它在讲解过程中，不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。 例如，书中对内存管理和性能优化的论述，让我深刻体会到，一个高效的EA不仅仅是功能上的完善，更关乎程式码的执行效率。很多时候，我们编写的EA可能在回测时表现不错，但实盘运行时却因为性能问题导致延迟，错过最佳交易时机。这本书提供了很多实用的优化技巧，比如如何避免不必要的计算，如何有效地利用全局变量和局部变量，以及如何使用数组和列表来提高数据处理的速度。这些都是在实际交易中能直接带来效益的知识，太宝贵了！

评分☆☆☆☆☆

我真的没想到，在台湾市面上能找到这样一本，深入浅出讲解MetaTrader进阶程式设计的宝典。我本身是一名在外汇交易领域摸爬滚打了几年，虽然基础的EA（Expert Advisor）编写我还能应付，但总感觉在策略的深度和效率上，还有很大的提升空间。这本书的出现，简直就是及时雨！我特别喜欢它在讲解过程中，那种循序渐进的逻辑，不会一开始就抛出一些高深的理论，而是从一些你可能在日常操作中遇到但又不知道如何解决的痛点切入，然后一步步引出背后的原理和实现方法。 比如，书中对订单管理机制的详细剖析，让我对止损、止盈、挂单等操作有了全新的认识。过去我只知道怎么调用函数，现在我能理解不同类型挂单的细微差别，以及如何在复杂的市场环境下，通过程式码来优化这些订单的行为，以最大化利润和控制风险。它还讲解了很多关于时间序列分析和模式识别的技巧，这对于那些想要开发基于技术指标的复杂交易策略的人来说，简直是无价之宝。我正在尝试将书中介绍的一些机器学习算法应用到我的策略中，目前看来效果相当不错。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过的，关于MetaTrader编程最实用、最有价值的一本。我是一名正在努力提升自己交易技术，并希望通过量化交易来获得更稳定收益的投资者。过去，我尝试过很多不同的交易方法，但总感觉缺乏一个系统性的框架来支撑我的交易决策。这本书的出现，恰好填补了这个空白。 它不仅仅是讲解MQL语言的语法，更重要的是，它提供了一种全新的思考交易问题的方式。书中关于风险管理和资金管理的程式化实现，让我意识到，一个成功的交易系统，不仅仅要有盈利的策略，更要有严格的风险控制机制。我特别喜欢书中关于“止损位优化”和“动态仓位调整”的讲解，这些都是在实盘交易中至关重要的环节。我正在将书中介绍的一些算法应用到我的EA中，希望能够打造一个更加稳健和智能的交易系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校大学生，主修金融工程，一直对量化交易和算法交易非常感兴趣。在接触到MetaTrader这个平台后，我一直在寻找能够帮助我深入学习编程的书籍。这本书《MetaTrader 进阶程式设计宝典》是我目前为止，找到的最适合我的教材。 书中的内容非常丰富，从基础的MQL语法到高级的算法应用，都有详细的讲解。我特别喜欢书中关于“事件驱动编程”和“多线程处理”的章节，这些内容对于开发高性能的EA非常重要。而且，作者在讲解过程中，还引用了大量的实例，让我能够更好地理解抽象的编程概念。我正在尝试将书中的一些案例，应用到我自己的毕业设计中，希望能够做出一个具有实际应用价值的量化交易系统。这本书不仅提升了我的编程技能，更让我对金融市场的理解有了更深的层次。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始拿到这本书的时候，对“进阶”这两个字有点打怵。我担心它会太过于理论化，读起来枯燥乏味。但事实证明，我的顾虑是多余的。这本书的作者，非常懂得如何将复杂的编程概念，用生动易懂的方式呈现出来。它不是那种堆砌术语的书，而是真正站在读者的角度，去思考读者在学习过程中可能会遇到的困难，并提前给出解决方案。 我最喜欢的是书中关于非线性动态系统和混沌理论在金融市场应用的部分。虽然听起来很高端，但作者通过一些非常直观的比喻和图表，将这些深奥的理论与交易策略的制定巧妙地结合起来。我过去一直觉得，金融市场存在很多无法解释的随机性，但这本书让我开始思考，在这些随机性背后，是否隐藏着一些我们尚未发掘的规律。我正在尝试用书中的思路，开发一些能够捕捉市场微观结构变化的指标，希望能获得一些意想不到的交易信号。