MetaTrader 進階程式設計寶典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　「外匯市場24小時交易時間不間斷！
　　敏銳觀察力，EA工具來輔助您！」

　　外匯市場貨幣對品種繁多，交易時間24小時不間斷，不管您是經驗豐富的投資人還是初入市場的新手除瞭要有敏銳的觀察力之外，仍需要工具來輔助您進行決策，而利用電腦程式來進行交易的EA(Expert Advisors)對於個人或者是大型的全球投資機構來說更是一大利器。

　　本書在技術上除瞭延續瞭前兩冊的程式語法，以更深入的教學來代領讀者走入EA的殿堂。除瞭給予投資人不同的課題來思考，也解釋瞭一些投資人較為疑惑的對沖交易(Hedging)抑或是海龜交易法則等實用語法；除瞭這些之外，還加上一些更實用的語法來呼應前兩冊的EA相關應用。最後，希望本書簡單易懂的概念和實戰特例，能使讀者戰勝外匯市場。

 

《量化交易策略構建與實戰》 深入解析金融市場底層邏輯，從數據挖掘到高頻交易的全麵指南 在瞬息萬變的現代金融市場中，傳統的基於直覺和經驗的交易方法正逐漸被量化、係統化的策略所取代。《量化交易策略構建與實戰》 是一本專為希望掌握從基礎理論到高級實戰應用的交易者、金融工程師和數據科學專業人士量身打造的深度技術手冊。本書旨在填補理論知識與實際市場操作之間的鴻溝，提供一套完整、可操作的量化交易係統構建框架。 本書結構清晰，邏輯嚴密，內容涵蓋瞭量化交易的整個生命周期：從市場數據的獲取與清洗，到阿爾法（Alpha）因子的挖掘與構建，再到風險管理和策略的實盤部署與績效評估。我們不關注任何特定交易平颱的操作細節，而是專注於那些具有普遍適用性和深遠影響力的核心量化理念與技術。 第一部分：量化基礎與數據工程 本部分為構建穩健量化係統的基石。我們首先探討金融時間序列數據的特性，包括其非平穩性、長程依賴性以及噪聲的復雜性。隨後，我們將深入探討數據獲取、預處理和特徵工程的關鍵技術。 1. 金融數據深度解析： 探討不同類型數據的適用性（如Tick數據、逐筆成交數據、分鍾/日綫數據），及其在不同頻率策略中的優缺點。重點解析清洗高頻數據時需要處理的“錯誤數據”、“缺失數據”和“異常數據”的有效方法，如基於統計模型的時間序列插值技術。 2. 統計學與計量經濟學基礎迴顧： 雖然本書是實戰導嚮，但紮實的理論基礎不可或缺。我們簡要迴顧瞭適用於金融建模的關鍵工具，包括協整檢驗（Cointegration）、單位根檢驗（Unit Root Tests）以及GARCH族模型在波動率預測中的應用。特彆強調瞭金融時間序列分析中“多重比較問題”（Multiple Testing Problem）的嚴重性及其應對策略。 3. 投資組閤理論的現代視角： 超越經典的馬科維茨均值-方差模型，本書深入探討瞭因子模型（Factor Models）的構建，如Fama-French三因子及多因子模型。我們詳細闡述如何使用主成分分析（PCA）或獨立成分分析（ICA）來識彆市場中潛在的、未被明確定義的風險因子。 第二部分：阿爾法因子挖掘與模型構建 量化交易的核心在於發現和利用市場中的“微小且短暫的不平衡性”，即阿爾法因子。本部分將重點介紹如何係統性地、可重復地生成和測試這些因子。 4. 因子生成的藝術與科學： 本書提齣瞭一個係統的因子生成框架，涵蓋瞭基於價格動量、交易量、市場微觀結構以及基本麵信息的因子構建方法。我們將詳細介紹如何通過變換（如對數、標準化、排序）來提高原始數據的預測能力，以及如何運用技術指標的組閤效應來生成復閤因子。 5. 因子有效性檢驗與篩選： 發現因子隻是第一步，證明其有效性纔是關鍵。我們詳盡介紹瞭因子有效性檢驗的統計陷阱，如“數據挖掘偏差”（Data Snooping Bias）和“幸存者偏差”（Survivorship Bias）。書中詳細闡述瞭基於信息係數（IC）、等級相關係數（Rank Correlation）以及夏普比率（Sharpe Ratio）的因子篩選流程，並強調瞭因子穩定性和樣本外（Out-of-Sample）迴測的重要性。 6. 機器學習在因子發現中的應用： 探討如何利用監督學習（如隨機森林、梯度提升機）和非監督學習（如聚類分析）來發現因子間的非綫性關係。重點討論瞭特徵選擇技術（如Lasso迴歸）在因子維度縮減中的作用，以及如何構建具有時間衰減特性的因子組閤。 第三部分：策略構建與風險管理 一個好的因子模型需要轉化為一個可執行、可盈利的交易策略，並輔以嚴格的風險控製。 7. 交易成本的精細化建模： 在高頻和中頻交易中，交易成本往往是侵蝕利潤的主要因素。本書詳細分析瞭滑點（Slippage）、傭金和衝擊成本（Market Impact Cost）的量化模型。我們介紹瞭如何根據預期的成交量和市場流動性動態調整最優下單量和執行速度的算法。 8. 投資組閤構建與優化： 超越傳統的最小化風險（MVP）方法，本書側重於風險平價（Risk Parity）、風險貢獻度（Risk Contribution）優化，以及基於夏普比率最大化的動態權重調整方法。我們將介紹如何處理約束條件（如最大持倉限製、行業集中度限製）下的二次規劃問題求解。 9. 嚴謹的風險管理框架： 風險管理是量化交易的生命綫。本部分深入探討瞭不同維度的風險指標，包括最大迴撤（Max Drawdown）、波動率調整後的風險指標（如Calmar Ratio），以及極端尾部風險的評估。詳細介紹瞭壓力測試（Stress Testing）和情景分析（Scenario Analysis）在策略風險敞口評估中的應用，特彆是如何模擬“黑天鵝”事件對策略組閤的影響。 第四部分：績效評估與係統部署 策略的最終價值體現在其實盤錶現和係統的可靠性上。 10. 樣本內與樣本外績效評估： 強調如何設計公平、無偏的樣本外測試集。書中提供瞭關於如何解讀迴測報告中各項關鍵指標的指南，例如，如何區分由因子信號驅動的超額收益與單純的運氣成分。 11. 交易執行與係統架構： 討論瞭構建低延遲交易係統的基本要素，包括網絡延遲優化、數據源同步和訂單路由機製。雖然不涉及特定編程語言的底層實現，但重點在於對係統穩定性和可擴展性的設計考量，例如如何實現故障轉移（Failover）和交易日誌審計機製。 12. 策略的生命周期管理： 成功的量化投資是動態調整的過程。本書最後探討瞭如何建立一個反饋循環機製，定期評估策略的“阿爾法衰減”（Alpha Decay）現象，並在必要時自動觸發策略的重新校準或退役流程，確保係統能夠持續適應市場結構的變化。 目標讀者： 本書適閤擁有紮實的統計學和編程基礎，緻力於將理論知識轉化為可盈利交易係統的量化分析師、資深交易員，以及金融工程專業的學生和從業者。掌握本書內容，意味著您將具備構建一套獨立、穩健、可自我迭代的量化交易係統的核心能力。

Chapter 1 控單模版
 
Chapter 2 控單方法
2.1 流程控製
2.2 訂單操作
2.3 有效交易時間段函數
2.4 限製EA有效期限
2.5 密碼認證
2.6 持倉單的精確識彆
 
Chapter 3 交易信號
3.1 不同時間週期取值
3.2 自定義指標取值
3.3 判斷指標交叉函數
3.4 控製有效交易時間函數
3.5 多指標信號疊加
3.6 一個標準的模版範例
 
Chapter 4 螢幕標註
4.1 直接顯示
4.2 建立“物件”概念
4.3 顯示特殊符號
4.4 螢幕定位顯示標簽模組
4.5 k綫定位顯示文本模組
4.6 K綫兩點間連綫模組
4.7 水平綫、垂直綫模組
 
Chapter 5 單位轉換
5.1 開倉量整形
5.2 金額轉手數
5.3 訂單利潤轉點數
5.4 按資金比例計算開倉量
 
Chapter 6 K綫形態
6.1 K綫形態定義及函數調用
6.2 範例：計算高低區間
 
Chapter 7 常用工具
7.1 [指標]交易平颱基本資訊
7.2 [指標]持倉單狀態
7.3 [指標]曆史交易迴顧
7.4 [指標]各大交易所交易時間
7.5 [EA]提取字串中的數位
 
Chapter 8 EA之路
8.1 奇怪的現象很正常
8.2 正常的現象很奇怪
8.3 EA是工具
8.4 不是什麼人都適閤編程
 
Chapter 9 附件：EA實訓課程
9.1 查看基本資訊
9.2 蠟燭時間及序列
9.3 開倉與平倉
9.4 移動止損
9.5 多訂單識彆
9.6 曆史訂單及持倉單統計
9.7 圖形化顯示交易指標
9.8 十字星蠟燭連綫指標
9.9 資金流嚮指標
9.10 網格對沖交易
 
Chapter 10 訂單交易規則
 
Chapter 11 網格交易
11.1 基本模型
11.2 移動網格
11.3 實用對策
11.4 對策綜述
 
Chapter 12 指標共振策略
12.1 均綫指標共振
12.2 疊加布林指標
12.3 指標共振方法
12.4 自定義共振指標
12.5 共振指標操盤策略
12.6 操盤EA
12.7 總結
 
Chapter 13 海龜交易法則
13.1 “海龜”正名
13.2 海龜法則概覽
13.3 海歸法則精髓
13.4 海龜範例程式碼
 
Chapter 14 對沖交易
14.1 對沖交易與對沖基金
14.2 對沖交易操作方法
14.3 對沖交易範例
 
Chapter 15 關聯貨幣交易
15.1 關聯貨幣概念
15.2 關聯貨幣速查錶
15.3 關聯係數演算法
15.4 計算關聯係數程式
 
Chapter 16 外匯監管與交易平颱
16.1 外匯監管
16.2 美國全國期貨協會NFA
16.3 美國商品期貨交易委員會CFTC
16.4 美國證券交易委員會SEC
16.5 加拿大金融消費者保護局FCAC
16.6 英國金融服務管理局FSA
16.7 德國聯邦金融監管局BaFin
16.8 荷蘭金融市場管理局AFM
16.9 瑞士金融市場監督管理局FINMA
16.10 波蘭金融監管局PFSA
16.11 西班牙國傢證券市場委員會CNMV
16.12 匈牙利金融監管局HFSA
16.13 日本金融廳FSA
16.14 香港證券及期貨事務監察委員會SFC
16.15 新加坡金融監管局MAS
16.16 中國銀行業監督管理委員會CBRC
16.17 澳大利亞證券和投資委員會ASIC
16.18 紐西蘭金融市場管理局FMA
16.19 埃及金融監管局EFSA
16.20 部分有監管的交易平颱
16.21 無監管的交易平颱
 
Chapter 17 網路資源
17.1 財經日曆
17.2 雲交易
17.3 總結
 

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀過的，關於MetaTrader編程最實用、最有價值的一本。我是一名正在努力提升自己交易技術，並希望通過量化交易來獲得更穩定收益的投資者。過去，我嘗試過很多不同的交易方法，但總感覺缺乏一個係統性的框架來支撐我的交易決策。這本書的齣現，恰好填補瞭這個空白。 它不僅僅是講解MQL語言的語法，更重要的是，它提供瞭一種全新的思考交易問題的方式。書中關於風險管理和資金管理的程式化實現，讓我意識到，一個成功的交易係統，不僅僅要有盈利的策略，更要有嚴格的風險控製機製。我特彆喜歡書中關於“止損位優化”和“動態倉位調整”的講解，這些都是在實盤交易中至關重要的環節。我正在將書中介紹的一些算法應用到我的EA中，希望能夠打造一個更加穩健和智能的交易係統。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對我來說，絕對是開啓瞭MetaTrader編程的新篇章。我過去在學習MQL語言的時候，很多時候是靠著論壇上的零散信息和自己摸索，走瞭不少彎路。這本書的係統性，讓我感覺就像有瞭一個經驗豐富的老前輩在旁邊手把手地教我。我尤其欣賞它在講解過程中，不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”。 例如，書中對內存管理和性能優化的論述，讓我深刻體會到，一個高效的EA不僅僅是功能上的完善，更關乎程式碼的執行效率。很多時候，我們編寫的EA可能在迴測時錶現不錯，但實盤運行時卻因為性能問題導緻延遲，錯過最佳交易時機。這本書提供瞭很多實用的優化技巧，比如如何避免不必要的計算，如何有效地利用全局變量和局部變量，以及如何使用數組和列錶來提高數據處理的速度。這些都是在實際交易中能直接帶來效益的知識，太寶貴瞭！

评分☆☆☆☆☆

我真的沒想到，在颱灣市麵上能找到這樣一本，深入淺齣講解MetaTrader進階程式設計的寶典。我本身是一名在外匯交易領域摸爬滾打瞭幾年，雖然基礎的EA（Expert Advisor）編寫我還能應付，但總感覺在策略的深度和效率上，還有很大的提升空間。這本書的齣現，簡直就是及時雨！我特彆喜歡它在講解過程中，那種循序漸進的邏輯，不會一開始就拋齣一些高深的理論，而是從一些你可能在日常操作中遇到但又不知道如何解決的痛點切入，然後一步步引齣背後的原理和實現方法。 比如，書中對訂單管理機製的詳細剖析，讓我對止損、止盈、掛單等操作有瞭全新的認識。過去我隻知道怎麼調用函數，現在我能理解不同類型掛單的細微差彆，以及如何在復雜的市場環境下，通過程式碼來優化這些訂單的行為，以最大化利潤和控製風險。它還講解瞭很多關於時間序列分析和模式識彆的技巧，這對於那些想要開發基於技術指標的復雜交易策略的人來說，簡直是無價之寶。我正在嘗試將書中介紹的一些機器學習算法應用到我的策略中，目前看來效果相當不錯。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校大學生，主修金融工程，一直對量化交易和算法交易非常感興趣。在接觸到MetaTrader這個平颱後，我一直在尋找能夠幫助我深入學習編程的書籍。這本書《MetaTrader 進階程式設計寶典》是我目前為止，找到的最適閤我的教材。 書中的內容非常豐富，從基礎的MQL語法到高級的算法應用，都有詳細的講解。我特彆喜歡書中關於“事件驅動編程”和“多綫程處理”的章節，這些內容對於開發高性能的EA非常重要。而且，作者在講解過程中，還引用瞭大量的實例，讓我能夠更好地理解抽象的編程概念。我正在嘗試將書中的一些案例，應用到我自己的畢業設計中，希望能夠做齣一個具有實際應用價值的量化交易係統。這本書不僅提升瞭我的編程技能，更讓我對金融市場的理解有瞭更深的層次。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到這本書的時候，對“進階”這兩個字有點打怵。我擔心它會太過於理論化，讀起來枯燥乏味。但事實證明，我的顧慮是多餘的。這本書的作者，非常懂得如何將復雜的編程概念，用生動易懂的方式呈現齣來。它不是那種堆砌術語的書，而是真正站在讀者的角度，去思考讀者在學習過程中可能會遇到的睏難，並提前給齣解決方案。 我最喜歡的是書中關於非綫性動態係統和混沌理論在金融市場應用的部分。雖然聽起來很高端，但作者通過一些非常直觀的比喻和圖錶，將這些深奧的理論與交易策略的製定巧妙地結閤起來。我過去一直覺得，金融市場存在很多無法解釋的隨機性，但這本書讓我開始思考，在這些隨機性背後，是否隱藏著一些我們尚未發掘的規律。我正在嘗試用書中的思路，開發一些能夠捕捉市場微觀結構變化的指標，希望能獲得一些意想不到的交易信號。