MQL4和MQL5编程文章

在各种条件下杂草的惊人生存能力已演化成强大优化算法的思路。 IWO 是以前审阅过的算法中最好的算法之一。

在本系列文章中，我会采用实验和非标准方法来开发一个可盈利的交易系统，并检查神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 则可作为近乎自给自足的工具。

在本文中，我将研究蝙蝠算法（BA），它在平滑函数上表现出良好的收敛性。

这是我们关于学习如何基于流行技术指标设计交易系统系列的一篇新文章，将介绍鳄嘴（Gator）振荡器技术指标，以及如何通过简单的策略创建交易系统。

马尔可夫（Markov）链是一个强大的数学工具，能够针对包括金融在内的各个领域的时间序列数据进行建模和预测。 在金融时间序列建模和预测中，马尔可夫链通常用于模拟金融资产随时间的演变，例如股票价格或汇率。 马尔可夫链模型的主要优点之一是其简单性和易用性。

在本文中，我将研究萤火虫算法（FA）优化方法。 致谢优化修订，该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。

岭回归是一种简单的技术，可降低模型复杂度，并防止简单线性回归可能导致的过度拟合。

矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。

鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。

我们继续研究强化学习算法。 到目前为止，我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策，从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而，这种方式人为因素相当大。 在实践中，动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中，我们将领略一种模型训练算法，该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。

本文讲述了服务的多功能性 — 不需要绑定图的 MQL5 程序。 我还会重点介绍服务与其它 MQL5 程序的区别，并强调开发人员使用服务的细微差别。 作为示例，为读者提供了各种任务，涵盖了可以作为服务实现的各种功能。

我将研究的下一个算法是 Levy 飞行正在使用的杜鹃搜索优化。 这是最新的优化算法之一，也是排行榜的新领导者。

我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一，具有许多变量的平滑函数。

我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中，我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中，我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中，我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中，我们采用了一个先验分布知识，并训练了另一个。 在本文中，我们将研究一种算法，其允许模型针对两种分布进行训练。

在本文中，我将尝试研究一些构建非线性指标的方法，并探索其在交易中的用处。 MetaTrader 交易平台中有相当多的指标采用非线性方式。

我们继续研究分布式 Q-学习。 今天我们将从另一个角度来看待这种方式。 我们将研究使用分位数回归来解决价格预测任务的可能性。

在本文中，您将发现利用 MQL5 处理最重要的指示线（如趋势线、支撑线和阻力线）的方法。

今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。

这是一种惰性算法，它不是基于训练数据集学习，而是以存储数据集替代，并在给定新样本时立即采取行动。 尽管它很简单，但它能用于各种实际应用。