mt4ea编程入门教程

时间: 2023-11-17 18:08:47 浏览: 60
当然可以!下面是一个简单的MT4 EA编程入门教程: 1. 安装MetaEditor:首先,确保你已经安装了MetaTrader 4(MT4)平台。然后,在MT4中,选择“工具”>“MetaQuotes语言编辑器”(或按下F4键),打开MetaEditor。 2. 创建新的Expert Advisor(EA):在MetaEditor中,选择“文件”>“新建”>“Expert Advisor”,或使用快捷键Ctrl+N。这将打开一个新的源代码窗口。 3. 编写EA代码:在源代码窗口中,你可以编写自己的EA代码。MetaQuotes语言(MQL)是一种类似C的编程语言,用于编写MT4 EA。你可以使用各种函数和指令来定义交易逻辑、执行操作等。 以下是一个简单的示例代码,用于在MT4中创建一个基本的移动止损EA: ```c //+------------------------------------------------------------------+ //| MyEA.mq4 | //| Copyright 2021, YourName | //| https://www.yourwebsite.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2021, YourName" #property link "https://www.yourwebsite.com" // 输入参数 extern double StopLoss = 100.0; //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert initialization function | //+------------------------------------------------------------------+ int init() { return (0); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert deinitialization function | //+------------------------------------------------------------------+ int deinit() { return (0); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert tick function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { // 获取当前价格 double currentPrice = MarketInfo(Symbol(), MODE_BID); // 设置止损价格 double stopLossPrice = currentPrice - StopLoss * Point; // 设置止损订单 int ticket = OrderSend(Symbol(), OP_SELL, 0.1, currentPrice, 0, stopLossPrice, 0, "MyEA", MagicNumber, 0, Red); if (ticket < 0) { Print("无法设置止损订单!错误代码:", GetLastError()); } } ``` 4. 编译和安装EA:在MetaEditor中,选择“文件”>“编译”(或按下F7键)来编译你的EA代码。如果没有错误,你将在底部的“日志”选项卡中看到“编译成功”的消息。然后,你可以将EA安装到MT4平台中。 5. 在MT4上测试EA:打开MT4平台,选择你要运行EA的图表。然后,从“导航器”窗口中的“专家顾问”部分中拖动你的EA到图表上。确保已启用自动交易,并在需要的时候调整EA的输入参数。 这只是一个入门级的教程,帮助你了解如何编写和安装MT4 EA。如果你想深入学习MT4 EA编程,建议阅读更多相关文档和教程,学习更多高级的概念和技术。祝你编程愉快!

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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