(2021-09-05 21:41)
之前写过两篇关于 TradingView
这个看盘软件的博文，有兴趣的朋友，可以登录新浪博客或微博后往前回看博文。这是第三篇博文，讲述在 TradingView 作策略复盘
(strategy backtest)，先上个 浦发银行 600000 的复盘截图：
想对 A 股作交易策略复盘，是许多交易者的期望。TradingView 有许多国家股市的股票行情数据，也包含 A股，在
TradingView 免费分享的交易策略库里任意先抓一个策略 “Trend Surfer -
Breakout”，然后像拉指标一样直接附加到 浦发银行 K线图表上，立刻就生成上图的复盘结果。
对 A股交易者而言，大部分交易者没有融券账户，所以关注做多的部分复盘结果即可。如同第二篇关于 TradingView
博文里提到的，TradingView 的自动交易策略，他们术语是叫 Strategy，在这个阶段只提供股票期货交易的 netting
模式，还无法适用保
(2021-05-24 20:01)
同花顺 神奇九转
指标是同花顺手机版内建机器人的信号条件之一，如果有用过这个手机看盘软件的朋友，应该都收过这个机器人弹出对自选股的指标信息。这个指标解说如下面同花顺手机版截屏：
如同上图同花顺说明的，原始指标来源就是 Thomas Demark 的 TD Sequential 指标。
个人将这个指标改写至 MT5 版，但仅显示第9数字并改为多空箭头，这样更容易识别。
下图是这个指标加载到个人几年前设计的 MT4/MT5 看盘沪深股市版的图表上，这支个股的最新 K
刚好今天出现向上箭头。
(2021-04-28 03:06)
标题有些夸大，不代表个人的看法，是从一个老外介绍 TradingView
这个看盘软件的文章标题借用过来。在个人之前的一篇介绍 Renko Chart
砖块图的其他选择博文时，曾经提到这个看盘软件，也的确有一些交易者是用 TradingView 来看 A股砖块图。下面截图上面的
TradingView 指标都是个人设计转写的指标：
可以下载客户端，或是直接用网页看盘，TradingView
的网页看盘相比其他看盘软件最大的特色是，网页上直接可以加载第三方指标，而不用受限于看盘软件自带的指标。网页版可以设计到如此完善，也的确是相当强大。
和一些国外看盘软件例如 MetaQuotes MT 系列或 TradeStation 或 MultiCharts
相比，TradingView
(2021-04-06 23:42)
先贴上指标分享链接：
1. MT5 华尔街抄底指标
是有标题党的嫌疑，其实是个人把 MT4 版的有名波段顶底信号指标 TrendWave 改写到的 MT5
版。是否有抓到每次波段的顶底，自然是不可能的，不过对于大部分行情的阶段顶底的信号概率还是不错的。
2. MT5 双线MACD指标
股票软件的 MACD 是双线版，MT5 的 MACD 是单线版，看不习惯没有关系，这个是个人依据股票软件双线版 MACD
转写到 MT5 的版本。这么有名的指标就不用解说了吧！
(2021-03-23 16:40)
标签：
mt4
mt5
成交量分布图
指标
|
分类：
MT4
|
先贴上指标分享链接，在下面微云链接里有个人设计的 MT4/MT5 版的 ‘成交量分布图’ 指标：
对于熟悉股票交易的朋友，应该都知道在大部分股票软件里有个地方可以看股票筹码分布的功能。分布最大的价格位置，常被视为支撑或压力位。
但对于 MT4/MT5 交易朋友来说，因 MT4/MT5
里面的商品成交量只是平台清算上手的成交量，并不能反应这个商品的完整成交量，例如欧元还有大部分的交易是在银行间完成的，也造成大部分
MT4/MT5 交易者习惯只参考行情价格而直接忽略成交量或成交量为基础的指标。不过对于 MT4/MT5
平台上的欧美股指商品而已，虽然是平台清算上手的成交量，但与欧美股指期货交易所的实际成交量，
(2021-03-08 11:21)
在 2015 年时，个人曾经设计过一些 MT4
跨周期指标放在某个交易论坛上分享，其中下载最多的就是跨周期变色均线的指标，这个周末从新对这些指标针对新版的 MT4
再作优化，分享于下面微云链接。
文件夹内有五个 MT4 指标，因为是指标，所以使用时请先保存于 MT4 菜单-》‘文件’-》“打开数据文件夹”-》然后切换到
/mql4/indicators/ 文件夹，也就是当前 MT4 的指标文件夹。
然后再到 MT4
的导航窗口，按右键选刷新，就可以在指标列表看到刚才保存的指标（或是重开MT4也可以），把要加载的指标拉到图表上。
在这五个跨周期的参数窗口，第一个 TimeFrame 参数可以选择要适用的周期，默认是 c
(2021-02-14 22:01)
接续上篇的 python 数据统计，大部分喜欢使用 ZigZag 指标的交易者都知道（如下图 GBPUSD H1 叠加
ZigZag 指标），这个指标是有未来性的，也就是随着行情突破前高前低，最后的指标线段是会重绘的。
但是这个未来性的指标还是具有参考价值的，从 ZigZag 指标源码里可以看的，在下图的 3 到 4
直接的线段是不会再改变的。
如果统计过去从 2017-2020 GBPUSD H1 ZigZag 的不再变动的线段长度，可以得到：
上涨线段最大长度为 846.0 pips (截图的输出单位是小点， point), 最小长
(2021-02-14 21:54)
pyhon 拥有完整的统计库例如 numpy, pandas, scipy，也可以调用 Google 的人工智能机器学习库
tensorflow，对于作数组统计分析或开发机器学习交易策略，有相当的优势。
mt5 的官方 python 库内部也是调用 numpy 来转换取得的 K 线数组，数组的格式是 K 线的 open
time, open price, high price, low price, close price, tick_volume,
spread, real_volume。既然 mt5 返回的是 numpy array，后续的数据分析沿用 numpy
丰富的数组处理函数来操作是更加便利。
先写一个简单 python 程序从 mt5 下载个别商品不同周期的 K 线数组，分别以每个月的 csv
档格式先保持于本地便于后续作数据分析。
再写一个简单的 python 统计分析程序，分析从 2017-2020 年过去4年 GBPUSD 1小时 K
的阴阳线比例：
(2021-02-14 21:53)
mt5 提供的官方 python 库，该具备的交易功能函数都提供了，如要仿制 mql5 的 OnTick OnTimer
这类事件触发机制的函数，也可以变相用一些处理方式来达成，所以在 python 上开发出与 mt5 ea 相近程度的 ea
是没有问题的。
实际运行用 python 写的 ea 跑了一两天，执行压力下单和平仓测试，整体还是稳定的。
对于想要在 mt5+python 发展 ea 的交易者，最大会立即遇到的困难是，mt5 现在还没有提供 python
可以调用 mt5 backtest 的接口，也就是在 python 上开发 ea 是无法在 mt5 上作复盘测试的，只能另外再找
python 的第三方 backtest 库再多写接口来达成。
复盘不是只有验证策略的有效性，也扮演调试策略参数的重要工作，所以复盘对于开发 ea 是相当重要的环节。
另外在执行速度上，mt5+python
(2019-08-02 15:32)
这些设计架构初始完成于2017年年中，直接连网获取股票期货行情显示在 MT4/MT5 上，不需要任何外挂程序，使用 MT4/MT5
ea 架构设计，行情价格和 K 线在开市期间及时自动刷新，股票K线周期支持 5/15/30/60分钟/日/周/月线。
MT4版 - 有 中国，美国，香港，台湾 股市 和 中国期货 不同版本
MT5版 - 仅设计 沪深股市 版本，因 MT5 使用人群远少于 MT4。
下面是不同版本的显示截图：中国沪深股市版（支持A股和场内交易ETF和最新科创版行情）
中国期货版：
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