MQL4和MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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种群优化算法:灰狼优化器(GWO)

种群优化算法:灰狼优化器(GWO)

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。
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如何选择智能系统:拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则

如何选择智能系统:拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则

本文尝试回答这个问题:我们如何选择正确的智能系统? 哪些最适合我们的投资组合,我们如何过滤市场上提供的庞大交易机器人列表? 本文将介绍二十条明确而强大的准则来拒绝一款智能系统。 每条提出的准则都将得到很好的解释,从而帮助您做出更持久的决定,并为您建立一个更有前途的智能系统集合,从而赚取利润。
基于 CChartObject 类设计和实施新 GUI 组件
基于 CChartObject 类设计和实施新 GUI 组件

基于 CChartObject 类设计和实施新 GUI 组件

在我撰写了关于通过 GUI 界面实现半自动“EA 交易”的前作后,结果表明针对更复杂的指标和“EA 交易”,最好使用新的功能来改善界面。在熟悉 MQL5 标准库类后,我实施了一些新的组件。本文介绍新 MQL5 GUI 组件的设计和实施过程;这些组件可用于指标和“EA 交易”。本文中介绍的组件包括:CChartObjectSpinner、CChartObjectProgressBar 和 CChartObjectEditTable。
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数据科学与机器学习 — 神经网络(第 01 部分):前馈神经网络解密

数据科学与机器学习 — 神经网络(第 01 部分):前馈神经网络解密

许多人喜欢它们,但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中,我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知,解密其封闭大门背后的一切。
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模式搜索的暴力方法

模式搜索的暴力方法

在本文中,我们将搜索市场模式,根据确定的模式创建 EA 交易,并检查这些模式,如果它们保持有效的话,保持有效的时间有多少。
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MQL5 中的矩阵和向量操作

MQL5 中的矩阵和向量操作

MQL5 中引入了矩阵和向量,用于实现数学解决方案的高效操作。 新类型提供了内置方法,能够创建接近数学标记符号的简洁易懂的代码。 数组提供了广泛的功能,但在很多情况下,矩阵的效率要高得多。
MetaTrader市场概述(图表)
MetaTrader市场概述(图表)

MetaTrader市场概述(图表)

几周前我们发布了自由职业者服务的信息图表。我们也承诺将透露一些市场统计数据。现在,我们邀请您来检验我们已经收集的数据。
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重温默里(Murrey)系统

重温默里(Murrey)系统

图形价格分析系统在交易者中当之无愧地广受欢迎。 在本文中,我将讲述完整的默里(Murrey)系统,包括其著名的级别,以及其它一些评估当前价格位置,并据其做出交易决策的实用技术。
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创建一个行情卷播面板:改进版

创建一个行情卷播面板:改进版

您如何看待复查我们的行情卷播面板基本版的主意? 我们改进面板要做的第一件事就是能够添加图像,例如资产徽标或其它图像,从而用户可以迅速、轻松地识别所示品种。
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种群优化算法:人工蜂群(ABC)

种群优化算法:人工蜂群(ABC)

在本文中,我们将研究人工蜂群的算法,并用研究函数空间得到的新原理来补充我们的知识库。 在本文中,我将陈列我对经典算法版本的解释。
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神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)

在上一篇文章中,我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样,它也有其优点和缺点。 在其原始实现中,自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。
MetaEditor:模板作为支点
MetaEditor:模板作为支点

MetaEditor:模板作为支点

可一次性为 EA 编写完成所有准备工作并且这些准备工作可供以后持续使用,这对我们很多读者而言可能还有点陌生。
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艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术

艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术

艾伦·安德鲁斯(Alan Andrews)是现世代在交易领域最著名的“教育家”之一。 他的“草叉”几乎包含在所有现代报价分析程序当中。 但大多数交易者没机会用过此工具,甚至是其提供的一小部分。 此外,安德鲁斯最初的培训课程不仅包括对草叉的描述(尽管它仍然是主要工具),还包括其它一些有用的结构。 本文提供了对安德鲁斯在其原始课程中教授的奇妙图表分析方法的见解。 (流量焦虑用户)请当心,会有很多图像。
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使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA

使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA

本文概述了如何创建一个基于价格突破震荡区间进行交易的EA。通过识别震荡区间并设定突破水平,交易者可以基于这一策略自动化其交易决策。该EA旨在为交易者提供明确的入场和出场点,同时避免虚假突破。
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从头开始开发智能交易系统(第 18 部分):新订单系统 (I)

从头开始开发智能交易系统(第 18 部分):新订单系统 (I)

这是新订单系统的第一部分。 自从我们在文章中开始打造这个 EA 以来,它已经历了各种变化和改进,同时保持了相同的图表订单系统模型。
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学习如何基于 MFI 设计交易系统

学习如何基于 MFI 设计交易系统

这篇新文章出自我们的系列文章,是有关基于最流行的技术指标设计交易系统,它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数(MFI)。 我们将详细学习它,利用 MQL5 开发一个简单的交易系统,并在 MetaTrader 5 中执行它。
MQL5 中的电子表格
MQL5 中的电子表格

MQL5 中的电子表格

本文介绍在其第一个维度中包含不同类型的数据的动态二维数组的类。以表格的形式存储数据可方便地解决与安排、存储和操作不同类型的绑定信息相关的各种问题。实施表格处理功能性的类的源代码已附于本文。
扩充策略构建器功能
扩充策略构建器功能

扩充策略构建器功能

在前两篇文章之中,我们讨论了 Merrill (美林)形态针对各种数据类型的应用。 并开发了一款应用程序来测试提出的思路。 在本文中,我们将继续策略构建器的工作,来提高其效率,并实现新的功能。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 6 部分):两条 RSI 指标相互交叉

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 6 部分):两条 RSI 指标相互交叉

本文中的多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人,它利用两条 RSI 指标线的交叉,即与慢速 RSI 与快速 RSI 两线相交。
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学习如何基于建仓/派发(AD)设计交易系统

学习如何基于建仓/派发(AD)设计交易系统

欢迎阅读本系列的新文章,了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中,我们将学习一种新的技术指标,称为建仓/派发指标,并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。
DoEasy 函数库中的图形(第七十七部分):阴影对象类
DoEasy 函数库中的图形(第七十七部分):阴影对象类

DoEasy 函数库中的图形(第七十七部分):阴影对象类

在本文中,我将为阴影对象创建一个单独类,它是图形元素对象的衍生后代,并加入渐变填充对象背景的功能。
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一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)

一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)

有很多人不知道如何编程,但他们很有创造力,亦有杰出的想法。 然而,由于缺乏编程知识,他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易,就如同它是一个 IDE。
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从头开始开发智能交易系统(第 25 部分):提供系统健壮性(II)

从头开始开发智能交易系统(第 25 部分):提供系统健壮性(II)

在本文中,我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此,请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠,我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。
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从基础到中级:结构(二)

从基础到中级:结构(二)

在本文中,我们将尝试理解为什么像 MQL5 这样的编程语言有结构,为什么在某些情况下,结构是在函数和过程之间传递值的理想方式,而在其他情况下,它们可能不是最好的方式。
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MetaTrader 中的多机器人:从单图表中启动多个机器人

MetaTrader 中的多机器人:从单图表中启动多个机器人

在本文中,我将研究一个简单的模板,用来创建通用的 MetaTrader 机器人,该机器人可以在多个图表上使用,同时仅附加到一个图表,无需在每个单独的图表上为每个机器人实例进行配置。
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在一张图表上的多个指标(第 02 部分):首次实验

在一张图表上的多个指标(第 02 部分):首次实验

在前一篇文章“在一张图表上的多个指标”中,我介绍了如何在一张图表上加载多个指标的概念和基本知识。 在本文中,我将提供源代码,并对其进行详解。
信息的存储和阅览
信息的存储和阅览

信息的存储和阅览

本文介绍了信息存储和阅览的方便而高效的方法. 在这里探讨了终端标准记录文件和Comment()函数的替代方案.
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交易中的混沌理论(第一部分):简介、在金融市场中的应用和李亚普诺夫指数

交易中的混沌理论(第一部分):简介、在金融市场中的应用和李亚普诺夫指数

混沌理论可以应用于金融市场吗?在这篇文章中,我们将探讨传统混沌理论和混沌系统与比尔·威廉姆斯提出的概念有何不同。
DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合
DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种,因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中,我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上,这将是一个常规列表,基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。
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模式搜索的暴力算法(第三部分):新视野

模式搜索的暴力算法(第三部分):新视野

本文延续了暴力算法的主题,并在程序算法中引入了市场分析的新机会,从而加快了分析速度,提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。
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使用MQL5轻松创建图形面板

使用MQL5轻松创建图形面板

在这篇文章中,我们将为任何需要创建交易中最有价值和最有用的工具之一的人提供一个简单易行的指南,即简化和轻松执行交易任务的图形面板,这有助于节省时间,并在不受任何干扰的情况下更多地关注您的交易过程本身。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 05 部分):马尔可夫(Markov)链

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 05 部分):马尔可夫(Markov)链

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。
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DoEasy. 控件 (第 1 部分): 第一步

DoEasy. 控件 (第 1 部分): 第一步

本文开始延展话题,介绍如何利用 MQL5 仿照 Windows 窗体样式创建控件。 我感兴趣的第一个对象是创建面板(panel)类。 若是没有控件,那么管理就会变得越来越困难。 因此,我将仿照 Windows 窗体样式创建所有可能的控件。
技术分析: 使不可能成为可能!
技术分析: 使不可能成为可能!

技术分析: 使不可能成为可能!

本文回答了以下问题: 虽然备受质疑,为什么不可能会变为可能? 技术分析论证。
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神经网络实验(第 6 部分):自给自足的价格预测工具 — 感知器

神经网络实验(第 6 部分):自给自足的价格预测工具 — 感知器

本文提供了一个的示例,运用感知器作为自给自足的价格预测工具,展示其一般概念和最简单的已制备智能系统,然后是其优化结果。
如何实施你自己的优化标准
如何实施你自己的优化标准

如何实施你自己的优化标准

本文给出了一个为标准 Expert Advisor 准备的获利/亏损标准优化示例(结果返回文件) - 移动平均线。
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神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块

神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块

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。
MQL5 信号的优势
MQL5 信号的优势

MQL5 信号的优势

MetaTrader 5 最近引入了交易信号服务,允许交易者复制任何信号提供者的交易操作。用户可以于其账户选择任何信号、执行订阅并复制所有交易记录。而信号提供者可以设定其订阅价格,并从其订阅者每月收取固定的费用。
MQL5 Cookbook: 减少过度配合的影响以及处理报价缺失
MQL5 Cookbook: 减少过度配合的影响以及处理报价缺失

MQL5 Cookbook: 减少过度配合的影响以及处理报价缺失

无论您使用何种交易策略,总会有一个问题:怎样选择参数以保证未来的利润。本文提供了一个EA交易的实例,使您可以同时优化多个交易品种的参数,这种方法是未了减少参数的过度配合以及处理在研究中来自单个交易品种的数据不足的问题。
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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。