MQL4和MQL5编程文章

什么是帧分析器（Frames Analyzer）？ 这是适用于任意智能系统的一个插件模块，在策略测试器中、以及测试器之外进行参数优化期间，该工具在参数优化完成后立即读取测试创建的 MQD 文件、或数据库，并分析优化帧数据。 您能够与拥有帧分析器工具的其他用户共享这些优化结果，从而共同讨论结果。

在本文中，我将研究猴子优化算法（MA）。 这些动物克服困难障碍，并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。

梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法，尽管它的工作令人印象深刻，但它仍然被许多数据科学家误解，我们来看看有关它的全部。

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，我们将分享如何利用MQL5编程来精准定位市场关键价位——区分价格水平中的弱势与强势区域。我们将完整开发一个可用的支撑与阻力强度指标（SRSI）。

这篇文章是关于道义期望。 我们将看到在交易中运用它的若干示例，以及在它的帮助下可以达成的结果。

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。

我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中，我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是，我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。

约瑟夫·傅里叶（Joseph Fourier）引入的傅里叶变换是将复杂的数据波分解构为简单分量波的一种方法。 此功能对交易者来说可能更机敏，本文将对此进行关注。

基于机器学习的交易机器人开发：详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库，并结合MetaTrader 5平台来实现。

本文从振荡指标类开始研究标准指标，我们将创建现成的模板，用于EA中——声明和设置参数、指标初始化和去初始化，以及从EA中的指标缓冲区接收数据和信号。

如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据？ 互联网上有很多网站，提供海量信息。 您需要知道的是，在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。

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）。

回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 所谓的回归衡量度则是用来评估回归模型的预测准确性。

这些先进的梯度提升决策树技术提供了卓越的性能和灵活性，使其成为金融建模和算法交易的理想选择。了解如何利用这些工具来优化您的交易策略、提高预测准确性，并在金融市场中获得竞争优势。

我们将会令订单系统更加灵活。 在此，我们将研究代码的修改，令其更加灵活，而这也让我们能够更快地修改持仓破位价。

我们继续研究无监督学习算法。 这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。

在本文中，我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时，强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中，我们将讨论运用离散傅里叶变换（dft）在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。

开盘区间突破（ORB）策略基于这样一种理念：市场开盘后不久确立的初始交易区间，反映了买卖双方就价格价值达成共识的重要水平。通过识别突破某一特定区间上方或下方的走势，交易者可以把握随之而来的市场契机——当市场方向愈发明朗时，这种契机往往会进一步显现。本文将探讨三种源自康克瑞图姆集团（Concretum Group）改良的ORB策略。

我们已经经历了很长一段路，并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此，我建议为先前创建的代码创建文档，并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。