有关MQL5交易系统自动化的文章

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阅读 交易系统 文章,拓宽核心思路。了解如何使用蜡烛条图表的统计方法和形态,如何过滤信号以及何处使用信号机指标。

该 MQL5 向导将帮助您 创建无需编程的机器人 以便快速检验您的交易思路。使用向导来学习有关的 遗传算法

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MQL5中的范畴论(第20部分):自我注意的迂回与转换

MQL5中的范畴论(第20部分):自我注意的迂回与转换

我们暂时离开我们的系列文章,考虑一下 chatGPT 中的部分算法。有没有从自然变换中借鉴的相似之处或概念?我们尝试用信号类格式的代码,在一篇有趣的文章中回答这些和其他问题。
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MQL5 中的范畴论 (第 17 部分):函子与幺半群

MQL5 中的范畴论 (第 17 部分):函子与幺半群

本文是我们系列文章的最后一篇,将函子作为一个主题来讨论,且把幺半群作为一个范畴来重新审视。幺半群已在我们的系列中多次讲述,于此配合多层感知器帮助确定持仓规模。
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神经网络变得轻松(第五十四部分):利用随机编码器(RE3)进行高效研究

神经网络变得轻松(第五十四部分):利用随机编码器(RE3)进行高效研究

无论何时我们研究强化学习方法时,我们都会面对有效探索环境的问题。解决这个问题通常会导致算法更复杂性,以及训练额外模型。在本文中,我们将看看解决此问题的替代方法。
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MQL5中的范畴论(第19部分):自然性四边形归纳法

MQL5中的范畴论(第19部分):自然性四边形归纳法

我们继续通过探讨自然性四边形归纳法来研究自然变换。对于使用MQL5向导构建的EA交易来说,对多货币实现的轻微限制意味着我们正在通过脚本展示我们的数据分类能力。所考虑的主要应用是价格变化分类及其预测。
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MQL5中的范畴论(第18部分):自然性四边形

MQL5中的范畴论(第18部分):自然性四边形

本文通过介绍自然变换这一主题中的一个关键支柱,继续我们的范畴理论系列。我们研究看似复杂的定义,然后深入研究本系列“面包和黄油”的示例和应用程序;波动性预测。
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MQL5 中的范畴论 (第 16 部分):多层感知器函子

MQL5 中的范畴论 (第 16 部分):多层感知器函子

本文是我们系列文章的第 16 篇,继续考察函子以及如何使用人工神经网络实现它们。我们偏离了迄今为止在该系列中所采用的方式,这涉及预测波动率,并尝试实现自定义信号类来设置入仓和出仓信号。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。
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神经网络变得轻松(第五十三部分):奖励分解

神经网络变得轻松(第五十三部分):奖励分解

我们已经不止一次地讨论过正确选择奖励函数的重要性,我们通过为单独动作添加奖励或惩罚来刺激代理者的预期行为。但是关于由代理者解密我们的信号的问题仍旧悬而未决。在本文中,我们将探讨将单独信号传输至已训练代理者时的奖励分解。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 23 部分):外汇(IV)

开发回放系统 — 市场模拟(第 23 部分):外汇(IV)

现在,创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式,如果在转换过程中出现问题,我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间,在图表上放置 1-分钟柱线的代码,也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之,负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般,我们获得的系统就能更好的维护和改进。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

加入我们的《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》系列的第 III 部分,我们将探索将交互式 GUI 集成到 MQL5 中的可移动交易仪表板之中。本文建立在第 I 部分和第 II 部分的基础上,指导读者将静态交易仪表板转换为动态、可移动的。
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神经网络变得轻松(第五十二部分):研究乐观情绪和分布校正

神经网络变得轻松(第五十二部分):研究乐观情绪和分布校正

由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练,故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本,这会降低整个模型的训练效率。在本文中,我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。
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在MQL5中置换价格柱

在MQL5中置换价格柱

在这篇文章中,我们提出了一种置换价格柱的算法,并详细说明了如何使用置换测试来识别策略性能被编造来欺骗 EA 交易的潜在买家的情况。
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神经网络变得轻松(第五十一部分):行为-指引的扮演者-评论者(BAC)

神经网络变得轻松(第五十一部分):行为-指引的扮演者-评论者(BAC)

最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法,该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡,但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式,能适用于随机模型和确定性模型两者。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 22 部分):外汇(III)

开发回放系统 — 市场模拟(第 22 部分):外汇(III)

虽然这是关于这个主题的第三篇文章,但我必须为那些还不了解股票市场和外汇市场之间区别的人解释一下:最大的区别在于,在外汇中没有、或者更确切地说,我们得不到交易过程中有关一些实际发生关键处的信息。
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了解如何在MQL5中处理日期和时间

了解如何在MQL5中处理日期和时间

这是一篇关于一个新的重要话题的新文章,这个话题是关于日期和时间的。作为交易工具的交易员或程序员,了解如何很好、有效地处理日期和时间这两个方面至关重要。因此,我将分享一些重要信息,关于我们如何处理日期和时间,以便顺利、简单地创建有效的交易工具。
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将您自己的LLM集成到EA中(第1部分):硬件和环境部署

将您自己的LLM集成到EA中(第1部分):硬件和环境部署

随着人工智能的快速发展,大型语言模型(LLM)成为人工智能的重要组成部分,因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说,很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调,在本地部署,然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
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掌握ONNX:MQL5交易者的游戏规则改变者

掌握ONNX:MQL5交易者的游戏规则改变者

深入ONNX的世界,这是一种用于交换机器学习模型的强大的开放标准格式。了解利用ONNX如何彻底改变MQL5中的算法交易,使交易员能够无缝集成尖端的人工智能模型,并将其策略提升到新的高度。揭开跨平台兼容性的秘密,学习如何在您的MQL5交易活动中释放ONNX的全部潜力。通过这篇掌握ONNX的全面指南提升您的交易游戏
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开发回放系统 — 市场模拟(第 21 部分):外汇(II)

开发回放系统 — 市场模拟(第 21 部分):外汇(II)

我们将继续构建一个在外汇市场工作的系统。为了解决这个问题,我们必须在加载以前的柱线之前首先声明加载跳价。这解决了问题,但同时迫使用户遵循配置文件中的某些结构,就个人而言,这对我来说没有多大意义。原因是,通过设计一个负责分析和执行配置文件中内容的程序,我们可以允许用户按任何顺序声明他需要的元素。
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神经网络变得轻松(第五十部分):软性扮演者-评价者(模型优化)

神经网络变得轻松(第五十部分):软性扮演者-评价者(模型优化)

在上一篇文章中,我们实现了软性扮演者-评论者算法,但未能训练出一个可盈利的模型。在此,我们将优化先前创建的模型,以期获得所需的结果。
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暴力方式搜素形态(第 V 部分):全新视角

暴力方式搜素形态(第 V 部分):全新视角

在这篇文章中,我将展示一种完全不同的方式进行算法交易,我经历了很长一段时间后才最终遇到它。当然,这一切所作所为全靠我的暴力程序,其经历了许多更改,令其能够并发解决若干问题。尽管如此,这篇文章明面上仍然比较笼统和尽可能简单,这就是为什么它也适合那些对暴力一无所知的人。
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价格走势模型及其主要规定。(第 3 部分):计算股票证券博弈的最优参数

价格走势模型及其主要规定。(第 3 部分):计算股票证券博弈的最优参数

在作者基于概率论开发的工程方式框架内,找到了开立盈利仓位的条件,并计算了最优(利润最大化)止盈和止损值。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 20 部分):外汇(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 20 部分):外汇(I)

本文的最初目标不是涵盖外汇交易的所有可能性,而更是出于适配系统,如此您就至少可以执行一次市场回放。我们把模拟留待其它时刻。不过,如果我们没有跳价而仅有柱线的话,稍加努力,我们就可以模拟外汇市场中可能发生的交易。直到我们研究如何适配模拟器之前,情况一直如此。不经修改就尝试在系统内处理外汇数据会导致一系列错误。
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配对交易

配对交易

在这篇文章中,我们将探讨配对交易(pair trading),即它的原理是什么,以及它的实际应用是否有前景。我们还将尝试创建一个配对交易策略。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 19 部分):必要的调整

开发回放系统 — 市场模拟(第 19 部分):必要的调整

在此,我们要做好准备,如此当我们需要往代码里添加新函数时,就能顺滑轻松地发生。当前代码还不能涵盖或处理那些显著推进过程所必需的事情。我们需要将所有东西都结构化,以便能够以最小的工作量实现某些事情。如果我们正确地做好所有事情,我们就能得到一个真正通用的系统,可以轻松地适应任何需要处理的状况。
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神经网络变得轻松(第四十九部分):软性扮演者-评价者

神经网络变得轻松(第四十九部分):软性扮演者-评价者

我们继续讨论解决连续动作空间问题的强化学习算法。在本文中,我将讲演软性扮演者-评论者(SAC)算法。SAC 的主要优点是拥有查找最佳策略的能力,不仅令预期回报最大化,而且拥有最大化的动作熵(多样性)。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)

依靠我们的以 MQL5 创建可移动 GUI 的深度指南,在您的交易策略和实用程序中解锁动态数据表达的潜力。深入研究面向对象编程的基本原理,并探索如何在同一图表上轻松高效地设计和实现单个或多个可移动 GUI。
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了解使用MQL5下单

了解使用MQL5下单

在创建任何交易系统时,我们都需要有效地处理一项任务。这项任务是下单,或者让创建的交易系统自动处理订单,因为它在任何交易系统中都至关重要。因此,您将在本文中找到您需要了解的关于这项任务的大多数主题,以有效地创建您的交易系统。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 18 部分):跳价和更多跳价(II)

开发回放系统 — 市场模拟(第 18 部分):跳价和更多跳价(II)

显然,目前的衡量度与创建 1-分钟柱线的理想时间相距甚远。这是我们要率先解决的一件事。解决同步问题并不困难。也许这看起来很难,但实际上却很简单。在上一篇文章中,我们没有进行所需的调整,因为它的目的是解释如何把图表上创建 1-分钟柱线的跳价数据转移至市场观察窗口。
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软件开发和 MQL5 中的设计范式(第一部分):创建范式

软件开发和 MQL5 中的设计范式(第一部分):创建范式

有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法,就可助您有效地创建软件,并贯彻 DRY(不要重复自己)的概念。在这种境况下,设计范式的主题就非常好用,因为它们为恰当描述过,且重复的问题提供了解决方案。
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测试不同的移动平均类型以了解它们的洞察力

测试不同的移动平均类型以了解它们的洞察力

我们都知道移动平均指标对很多交易者的重要性。还有其他移动平均线类型在交易中也很有用,我们将在本文中确定这些类型,并将它们中的每一种与最流行的简单移动平均线进行简单比较,看看哪一种可以显示出最好的结果。
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神经网络变得轻松(第四十八部分):降低 Q-函数高估的方法

神经网络变得轻松(第四十八部分):降低 Q-函数高估的方法

在上一篇文章中,我们概述了 DDPG 方法,它允许在连续动作空间中训练模型。然而,与其它 Q-学习方法一样,DDPG 容易高估 Q-函数的数值。这个问题往往会造成训练代理者时选择次优策略。在本文中,我们将研究一些克服上述问题的方式。
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MQL5 中的范畴论 (第 12 部分):秩序(Orders)

MQL5 中的范畴论 (第 12 部分):秩序(Orders)

本文是范畴论系列文章之以 MQL5 实现图论的部分,深入研讨秩序(Orders)。我们通过研究两种主要的秩序类型,实测秩序论的概念如何支持幺半群集合,从而为交易决策提供信息。
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RSI深三步交易技巧

RSI深三步交易技巧

在MetaTrader 5中展示RSI深三步交易技术。本文基于一系列新的研究,这些研究展示了一些基于RSI的交易技术,RSI是一种技术分析指标,用于衡量股票、货币或商品等证券的强度和动量。
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您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息

您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息

使用任何编程语言的任何程序都有特定的结构。在本文中,您将通过了解MQL5程序结构每个部分的编程基础知识来学习MQL5计划结构的重要部分,这些基础知识在创建可在MetaTrader 5中执行的MQL5交易系统或交易工具时非常有用。
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MQL5 中的范畴论 (第 11 部分):图论

MQL5 中的范畴论 (第 11 部分):图论

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的续篇。于此,我们验证在开发交易系统的平仓策略时,图论如何与幺半群和其它数据结构集成。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 17 部分):跳价和更多跳价(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 17 部分):跳价和更多跳价(I)

于此,我们将见识到如何实现一些非常有趣的东西,但同时也会因某些可能十分令人困惑的关键点而极其困难。可能发生的最糟糕的事情是,一些自诩专业人士的交易者却对这些概念在资本市场中的重要性一无所知。好吧,尽管我们在这里专注于编程,但理解市场交易中涉及的一些问题,对于我们将要实现的内容至关重要。
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通过应用程序了解MQL5中的函数

通过应用程序了解MQL5中的函数

函数在任何编程语言中都是至关重要的东西,它有助于开发人员应用(DRY)的概念,这意味着不要重复自己,还有许多其他好处。在本文中,您将找到更多关于函数的信息,以及我们如何使用简单的应用程序在MQL5中创建自己的函数,这些应用程序可以在任何系统中使用或调用。您必须在不使事情复杂化的情况下丰富您的交易系统。
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了解 MQL5 面向对象编程(OOP)

了解 MQL5 面向对象编程(OOP)

作为开发人员,我们需要学习如何在创建和开发软件时,无需重复代码做到可重用、且灵活,尤其是当我们拥有不同行为的不同对象时。这可以利用面向对象的编程技术和原则来顺滑地达到。在本文中,我们将介绍 MQL5 面向对象编程的基础知识,以便了解如何在我们的软件中利用这一关键主题的原则和实践。
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神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

在本文中,我们扩展了代理者的任务范围。训练过程将包括一些资金和风险管理等方面,这是任何交易策略不可或缺的部分。
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重新审视一种旧时的趋势交易策略:两个随机振荡指标,一个移动平均指标和斐波那契线

重新审视一种旧时的趋势交易策略:两个随机振荡指标,一个移动平均指标和斐波那契线

旧时的交易策略本文介绍了一种纯技术型的趋势跟踪策略。该策略纯粹是技术性的,使用一些技术指标和工具来传递信号和目标。该策略的组成部分如下:一个周期数为14的随机振荡指标,一个周期数为5的随机振荡指标,一个周期数为200的移动平均指标,一个斐波那契投影工具(用于设定目标)。