有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。

本文面向初学者和专业的MQL5开发者。它提供了一段代码，用于定义并限制信号生成指标仅在较长的时间框架的趋势中运行。通过这种方式，交易者可以通过融入更广泛的市场视角来增强他们的策略，从而可能产生更稳健和可靠的交易信号。

在本文中，我们将尝试开发自己的交易策略。任何交易策略都必须以某种统计优势为基础。而且，这种优势应该长期存在。

这是上一篇研究社群概念文章的延续。本文使用迁徙和记忆算法探讨社群的演化。结果将有助于理解社区系统的演化，并将其应用于优化和寻找解。

在前面的部分中，我们正在开发的智能交易系统 (EA) 只能使用固定的仓位大小进行交易。这对于测试来说是可以接受的，但在真实账户交易时并不建议这样做。让我们能够使用可变的仓位大小进行交易。

不仅在 MQL5 编程中，在任何编程语言中，变量和数据类型都是非常重要的主题。MQL5 变量和数据类型可分为简单类型和高级类型。在这篇文章中，我们将识别并学习高级类型，因为我们在前一篇文章中已经提到过简单类型。

数字墙（Number Walls）是线性回移寄存器的一种变体，其通过检查收敛性来预筛选序列来达到可预测性。我们看看这些思路如何运用在 MQL5。

本文介绍了一种相当有效的多个体轨迹预测方法，其可适配各种环境条件。

本文探讨因果推理中的匹配问题。匹配用于比较数据集中的类似观察结果，这对于正确确定因果关系和消除偏见是必要的。作者解释了这如何有助于构建基于机器学习的交易系统，这些系统在没有经过训练的新数据上变得更加稳定。倾向性评分在因果推理中起着核心作用并被广泛应用。

我们将继续讨论训练轨迹预测模型的算法。在本文中，我们将领略一种称为 “AutoBots” 的方法。

在第 5 部分中探索 MQL5 数组的世界，该部分专为绝对初学者设计。本文简化了复杂的编码概念，重点在于清晰性和包容性。加入我们的学习者社区，在这里解决问题，分享知识！

在开始开发多币种 EA 后，我们已经取得了一些成果，并成功地进行了多次代码改进迭代。但是，我们的 EA 无法处理挂单，也无法在终端重启后恢复运行。让我们添加这些功能。

预测未来状态的品质在“目标条件预测编码”方法中扮演着重要角色，我们曾在上一篇文章中讨论过。在本文中，我想向您介绍一种算法，它可以显著提高随机环境（例如金融市场）中的预测品质。

在本文中，我们探讨了经典的网格策略，详解 MQL5 的智能交易系统的自动化，并初步分析回测结果。我们强调了该策略对高持有能力的需求，并概括了在未来分期分批优化距离、止盈和手数等关键参数的计划。该系列旨在提高交易策略效率，以及针对不同市场条件的适配性。

在我们的最新文章中揭开 MQL5 编程的秘密！深入了解结构、类和时间函数的基本要素，为您的编码之旅赋能。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，我们的指南都简化了复杂的概念，为掌握 MQL5 提供了宝贵的见解。提升你的编程技能，在算法交易领域保持领先！

我们在开发多币种 EA 方面已经取得了一些进展，该 EA 有几个并行工作的策略。考虑到所积累的经验，让我们回顾一下我们解决方案的架构，并尝试在我们走得太远之前对其进行改进吧。

文章讨论了使用优化算法即时查找最佳 EA 参数，以及交易操作和 EA 逻辑虚拟化的实际问题。这篇文章可作为在 EA 中实现优化算法的指导。

在本文中，我们将尝试使用金融市场中一个非常重要的概念 - 波动性 - 来构建交易系统。我们将在了解肯特纳通道（Keltner Channel）指标后提供一个基于该指标的交易系统，并介绍如何对其进行编码，以及如何根据简单的交易策略创建一个交易系统，然后在不同的资产上进行测试。

在之前的文章中，我们讨论了决策转换器方法，以及从其衍生的若干种算法。我们测验了不同的目标设定方法。在测验期间，我们依据各种设定目标的方式进行操作。然而，该模型早期研究时验算过的轨迹，始终处于我们的关注范围之外。在这篇文章中。我想向您介绍一种填补此空白的方法。

让我们继续开发多币种 EA，让多个策略并行工作。让我们尝试将与市场开仓相关的所有工作从策略级转移到管理策略的 EA 级。这些策略本身只进行虚拟交易，并不建立市场仓位。

在本文中，我们将领略一种算法，其使用封闭式政策改进运算器来优化离线模式下的智能体动作。

在本文中，我们将研究追踪止损在交易中的使用。我们将评估它的实用性和有效性以及如何使用它。追踪止损的效率很大程度上取决于价格波动和止损水平的选择。可以使用各种方法来设置止损。

在离线学习中，我们使用固定的数据集，这限制了环境多样性的覆盖范围。在学习过程中，我们的 Agent 能生成超出该数据集之外的动作。如果没有来自环境的反馈，我们如何判定针对该动作的估测是正确的？在训练数据集中维护 Agent 的政策成为确保训练可靠性的一个重要方面。这就是我们将在本文中讨论的内容。

自从第一篇专门讨论强化学习的文章以来，我们以某种方式触及了 2 个问题：探索环境和检定奖励函数。最近的文章曾专门讨论了离线学习中的探索问题。在本文中，我想向您介绍一种算法，其作者完全剔除了奖励函数。

交易策略是多种多样的，因此，或许可以采用几种策略并行运作，以分散风险，提高交易结果的稳定性。但是，如果每个策略都作为单独的 EA 交易来实现，那么在一个交易账户上管理它们的工作就会变得更加困难。为了解决这个问题，在一个 EA 中实现不同交易策略的操作是合理的。

本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需求有针对性地进行数据标注，可以使训练出来的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！

通过我们的 MQL5 系列第二部分，开启一段启迪心灵的旅程。这些文章不仅是教程，还是通往魔法世界的大门，在那里，编程新手和魔法师将团结在一起。是什么让这段旅程变得如此神奇？我们的 MQL5 系列第二部分以令人耳目一新的简洁性脱颖而出，使复杂的概念变得通俗易懂。与我们互动，我们会回答您的问题，确保您获得丰富和个性化的学习体验。让我们建立一个社区，让理解 MQL5 成为每个人的冒险。欢迎来到魔法世界！

我们将创建一个简单的对冲 EA，作为我们更高级的 Grid-Hedge EA 的基础，它将是经典网格和经典对冲策略的混合体。在本文结束时，您将知晓如何创建一个简单的对冲策略，并且您还将知晓人们对于该策略是否能真正 100% 盈利的说法。

了解编程范式及利用 MQL5 代码的应用。本文探讨了过程化编程的细节，并通过一个实际示例提供了实经验。您将学习如何利用 EMA 指标和烛条价格数据开发价格行为智能系统。额外，本文还介绍了函数化编程范式。

我们将分析什么是定量分析，以及主要参与者如何运用定量分析的问题。我们将用 MQL5 语言创建一种定量分析算法。

在本文中，我们将终结有关设计范式主题的系列文章，我们提到有三种类型的设计范式：创建型、结构型、和行为型。我们将终结行为类型的其余范式，其可以帮助设置对象之间的交互方法，令我们的代码更整洁。