Daoyi_Martin 道一自动马丁交易及平仓面板工具发布

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资源摘要信息: "Daoyi_Martin 道一半自动马丁交易工具_马丁_平仓面板_mt4.zip" 是一款针对MetaTrader 4 (MT4) 平台设计的自动化交易工具。马丁格尔策略(Martingale strategy)是一种常见的交易策略,主要应用于赌博或金融市场中,它通过在亏损后增加下一次投资的金额来希望在下一次能够回本并盈利。然而,它是一种风险极高的交易策略,因其需要巨大的资本作为支撑,且在连续亏损时可能导致巨大的损失。 此工具的命名中包含了“道一半自动马丁交易工具”,这意味着该软件可能具备自动化的马丁格尔交易功能,并结合了用户自定义的部分操作。用户可以根据自己的策略和判断来执行部分交易操作,而交易工具则负责执行马丁格尔策略相关的部分,如自动计算并调整下单数量等。这类工具通常用于外汇、期货、股票等金融产品交易中。 文件名中的“平仓面板”部分表明,该工具还集成了一个平仓功能模块,用户可以利用此功能面板来管理其持有的交易头寸,包括但不限于一键平仓、按比例平仓等操作。这有助于用户更加灵活和快速地管理其交易风险。 由于该工具适用于MT4平台,它可能包含了以下几个关键的知识点: 1. MT4平台介绍:MT4是全球外汇交易者广泛使用的交易平台之一,由MetaQuotes软件公司开发。它提供了交易图表、技术分析工具、自动交易、信号订阅等功能。 2. 马丁格尔策略原理:马丁格尔策略是一种依靠资本积累以期在下一次交易中覆盖损失的策略。它通常在连续亏损时加倍投资,因此在理论上,只要资本足够,最终会覆盖所有损失并获得利润。 3. 自动交易工具的使用:自动交易工具可以依照预设的条件和规则自动进行交易操作,包括下单、修改、平仓等。这类工具可以大幅提高交易效率,但需要谨慎设置,以避免因错误或不合适的策略造成严重损失。 4. 风险管理:在使用马丁格尔策略时,风险管理尤为关键。由于该策略风险较高,因此必须对资金管理、仓位控制和止损止盈等进行周密的规划。 5. 平仓操作的自动化:自动化平仓功能可以快速结束交易,锁定利润或减少损失。在外汇市场中,由于市场波动剧烈,快速的平仓功能对于风险管理至关重要。 6. 编程和脚本知识:MT4平台支持使用MQL4编程语言编写自己的交易脚本。对于“道一半自动马丁交易工具”,用户可能需要具备一定的编程背景知识来理解其工作原理以及进行个性化定制。 7. 交易心理和策略制定:成功使用马丁格尔策略不仅需要掌握相关的技术知识,还需要有坚强的心理素质和合理的资金管理策略。这要求交易者在实践中不断学习和调整。 由于文件为压缩格式,无法直接窥探内部的具体功能和运作细节,用户需要解压后才能深入了解该工具的具体使用方法和效果。在使用之前,建议交易者充分测试并理解其功能,以及熟练掌握相关的知识,避免因盲目使用导致不必要的损失。

function [num,Period, Frequency, Density, CL95]=spectrum(x,mLAG) %%% function for power spectral analysis % usage: [num,Period, Frequency, density, cl95]=spectrum(x,mLAG) % Gong Daoyi 2003.12 xLEN=length(x); SER=x;N=xLEN;mLAGWK=mLAG;mLEN=N;J=mLAG;J1=J+1; %c calculating auto-connection coefficient A=0.0; C=0.; for I=1:N A=A+SER(I);end % I A=A/N; for I=1:N SER(I)=SER(I)-A; C=C+SER(I).^2; end % I C=C/N; for L=1:J CC(L)=0.0; for I=1:N-L CC(L)=CC(L)+SER(I)*SER(I+L); end %I CC(L)=CC(L)./(N-L); CC(L)=CC(L)/C; end %L C=1.0; %c estimating rude power spectra SPE(1)=0.0; for L=1:J-1 SPE(1)=SPE(1)+CC(L); end %L SPE(1)=SPE(1)./J+(C+CC(J))./(2*J); for L=1:J-1 % DO 210 L=1,J-1 SPE(L+1)=0.; for I=1:J-1 SPE(L+1)=SPE(L+1)+CC(I)*cos(pi*L*I/J); end % I SPE(L+1)=2*SPE(L+1)./J+C./J+(-1).^L*CC(J)./J; end % 210 L SPE(J1)=0.0; for I=1:J-1 SPE(J1)=SPE(J1)+(-1).^I*CC(J); end %I SPE(J1)=SPE(J1)/J+(C+(-1).^J*CC(J))/(2*J); %c smoothing power spectra PS(1)=.54*SPE(1)+.46*SPE(2); for L=2:J PS(L)=.23*SPE(L-1)+.54*SPE(L)+.23*SPE(L+1); end %L PS(J1)=.46*SPE(J)+.54*SPE(J1); %c statistical significence of PS W=0.0; for L=1:J-1 W=W+SPE(L+1); end %L W=W/J+(SPE(1)+SPE(J1))/(2*J); if (J > fix(N/2)) W=2.57*W; end if(J == fix(N/2)) W=2.49*W; end if(J < fix(N/2) & J > fix(N/3)) W=2.323*W; end if (J == fix(N/3)) W=2.157*W; end if (J < fix(N/3)) W=1.979*W; end %c the red noice examination for L=1:J1 SK(L)=W*(1-CC(1).^2)/(1+CC(1).^2-2*CC(1)*cos(3.14159*(L-1)/J)); end % L if (CC(1) > 0 & CC(1) >= CC(2) ) %c the white noice examination else for L=1:J1 SK(L)=W; end %L end % if %c calculating the length of cycle T(1)=NaN; for L=2:J1 T(L)=(2.0*J)/(L*1.0-1.0); end % L num=1:J+1;num=num(:)-1; Period=T(:); Frequency=1./T(:); Density=PS(:); CL95=SK(:);

2023-06-01 上传