MQL4和MQL5编程文章

这是初学者系列的延续。本文将介绍如何创建常量和变量、写入日期、颜色和其他有用的数据。我们将学习如何创建枚举，如一周中的天数或线条样式（实线、虚线等）。变量和表达式是编程的基础。它们肯定存在于99%以上的程序中，因此理解它们至关重要。因此，如果你是编程新手，这篇文章会对你非常有用。所需的编程知识水平：非常基础，在我上一篇文章（见开头的链接）的范围内。

第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换，将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火（SIA）。

在本文中，我们将回顾多交易品种、多周期指标中指标缓冲区的结构，并在图表上组织这些指标的彩色缓冲区的显示。

本文讨论在 Python 中实现井字游戏中的自动移动，并与 MQL5 函数和单元测试集成。目标是通过在 MQL5 中进行测试，提高游戏的互动性并确保系统的可靠性。本文内容包括游戏逻辑开发、集成和实际测试，最后将介绍动态游戏环境和强大集成系统的创建。

模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）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。

使用准备好的训练数据集中的数据对模型进行离线训练，这种方法虽然有一定的优势，但其不利的一面是，环境信息被大大压缩到训练数据集的大小。这反过来又限制了探索的可能性。在本文中，我们将探讨一种方法，这种方法可以用尽可能多样化的数据来填充训练数据集。

通过我们的 MQL5 编程新手指南，进入算法交易的迷人领域。在揭开自动化交易世界的神秘面纱之际，让我们探索支持MetaTrader 5 的语言 MQL5 的精髓。从了解基础知识到迈出编码的第一步，本文是您即使没有编程背景也能释放算法交易潜力的关键。加入我们的旅程，在令人兴奋的 MQL5 世界里，体验简单与复杂的结合吧。

如果我们想从机器学习这些先进技术中获得任何价值，那么很难解释和理解为什么我们的模型偏离我们的期望至关重要。如果对模型内部工作原理的没有全面了解，我们可能无法发现破坏模型性能的错误，我们可能会在无法预测的参照特征上浪费时间，从长远来看，我们有可能没有充分利用这些模型的功能。幸运的是，有一个复杂且维护良好的多合一解决方案，令我们能够准确地看到我们的模型在引擎盖下正在做什么。

在这篇文章中，我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前，由于缺乏 "坚实的基础"，我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读，我想强调的是，如果你不理解这篇文章，你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。

在本文中，我们将讨论在前面讨论过的所有算法中最有争议的算法 - 差分进化算法（Differential Evolution，DE）。

文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。

在了解了设计模式适用于 MQL5 和其他编程语言，并且对于开发人员开发可扩展、可靠的应用程序有多么重要之后，我们将在本文中继续介绍设计模式。我们将学习另一种类型的设计模式，即结构模式，了解如何利用我们所拥有的类组成更大的结构来设计系统。

“K-均值”聚类采用数据点分组的方式，该过程最初侧重于数据集的宏观视图，使用随机生成的聚类质心，然后放大并调整这些质心，从而准确表示数据集。我们将对此进行研究，并开拓一些它的用例。

本文中的多币种 EA 是一款智能交易系统或交易机器人，可以仅从一个品种图表中交易（开单、平单和管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（对）。在本文中，我们将用到来自两个指标的信号，在本例中为凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带®。

文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。

在本文中，我们将继续讨论收集数据至训练集之中的方法。显然，学习过程需要与环境不断互动。不过，状况可能会有所不同。

感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。

本文提出了使用机器学习创建 EA 交易的方法。

止损（stop loss）和止盈（take profit）对交易结果有重大影响。本文将介绍几种寻找最佳止损单价格的方法。

在本文中，我们将领略一个有趣的算法，它是在监督和强化学习方法的交叉点上构建的。

在向前迈进之前，我们需要解决几个问题。这些实际上并不是必需的修正，而是对类的管理和使用方式的改进。原因是系统内的某些相互作用导致了故障的发生。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们，但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理，例如，当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时，程序就会崩溃。

在本文中，我们将完成构建的第一阶段。虽然这部分内容很快就能完成，但我将介绍之前没有讨论过的细节。我将解释一些许多人不理解的问题。你知道为什么要按 Shift 或 Ctrl 键吗？

本文中的多币种 EA 是智能交易系统或交易机器人，能从一个品种的图表里交易（开单、平单、及管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（货币对）。这次我们只会用到 1 个指标，即多时间帧或单一时间帧中的三角移动平均线。

据前几篇文章中所执行测试的结果，我们得出的结论是，训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中，我们将熟悉一种相当简单，但有效的方法来选择轨迹，并据其训练模型。

我们将继续讨论决策转换器方法系列。从上一篇文章中，我们已经注意到，训练这些方法架构下的转换器是一项相当复杂的任务，需要一个大型标记数据集进行训练。在本文中，我们将观看到一种使用未标记轨迹进行初步模型训练的算法。

若干交易员同事发送电子邮件或评论了如何基于经纪商提供的名称里带有前缀和/或后缀的品种使用此多币种 EA，以及如何在该多币种 EA 上实现交易时区或交易时段。