MQL4和MQL5编程文章

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

在创建交易策略时，我们需要测试多种多样的保护性止损。这时，一个随着价格变动而动态调整止损位的想法浮现在我的脑海中。抛物线转向（Parabolic SAR）指标无疑是最佳选择。很难想到有比这更简单且视觉上更清晰的指标了。

凭借我们的利用 MQL5 创建可移动 GUI 的综合指南，令您的交易策略或实用程序焕发出呈现动态数据的力量。 深入了解图表事件的核心概念，并学习如何在同一图表上设计和实现简单、多个可移动的 GUI。 本文还探讨了往 GUI 上添加元素的过程，从而增强其功能和美观性。

运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。

在本文中，我们将讨论如何构建能够根据当前市场条件自主选择和更改交易策略的EA。我们将学习马尔可夫链（Markov Chains）以及它们如何帮助我们作为算法交易者。

掌握如何从网络向智能交易系统输入数据并非那么轻而易举。 如果不了解 MetaTrader 5 提供的所有可能性，就很难做到这一点。

数据分类对于算法交易者和程序员来说是至关重要的。 在本文中，我们将重点关注一种分类逻辑算法，它有帮于我们识别“确定或否定”、“上行或下行”、“做多或做空”。

我们系列中的一篇新文章，介绍如何通过最流行的技术指标创建简单的交易系统。 我们将学习一个新的加速（Accelerator）振荡器指标，我们将学习如何利用它来设计交易系统。

数据挖掘在数据科学家和交易者看来至关重要，因为很多时候，数据并非如我们想象的那么简单。 人类的肉眼无法理解数据集中的不显眼底层形态和关系，也许 K-means 算法可以帮助我们解决这个问题。 我们来发掘一下...

在本文中，我们将令系统更加可靠，来确保健壮和安全的使用。 实现所需健壮性的途径之一是尝试尽可能多地重用代码，从而能在不同情况下不断对其进行测试。 但这只是其中一种方式。 另一个是采用 OOP。

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。

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。

我们继续研究聚类方法。 在本文中，我们将创建一个新的 CKmeans 类来实现最常见的聚类方法之一：k-均值。 在测试期间，该模型成功地识别了大约 500 种形态。

在本文中，我们将开发一个“看看发生了什么”类型的图形订单系统。 请注意，我们这次不是从头开始，只不过我们将修改现有系统，在我们交易的资产图表上添加更多对象和事件。

最后，视觉系统将开始工作，尽管它尚未完工。 在此，我们将完成主要更改。 这只是它们当中很少一部份，但都是必要的。 嗯，整个工作将非常有趣。

强化学习的问题在于需要定义奖励函数。 它可能很复杂，或难以形式化。 为了定解这个问题，我们正在探索一些基于行动和基于环境的方式，无需明确的奖励函数即可学习技能。

今天，我们将针对市场分析构建《时序与交易》系统的第二部分。 在前一篇文章《时序与交易（I）》当中，我们讨论了一种替代的图表组织系统，该系统能够针对市场上执行的成交进行最快速的解释。

我们迈进更完整的图表上的直接订单系统。 在本文中，我将展示一种修复订单系统的方法，或者更确切地说，令其更直观。

几十年来，交易员们一直使用凯利准则公式来确定投资或赌注的最优资本配置比例，其目标是在最大化长期增长的同时，最小化破产风险。然而，对于个人交易者而言，盲目地依据单次回测的结果来遵循凯利准则往往是危险的，因为在实盘交易中，交易优势会随着时间的推移而减弱，并且过往业绩并不能保证未来的结果。在本文中，我将提出一种在 MetaTrader 5 平台中，为一个或多个智能交易系统进行风险分配的现实方法，该方法将融合来自 Python 的蒙特卡洛模拟结果。

随着人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是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。

这一次，我们的模型是由矩阵构建的，它更具灵活性，同时它允许我们构建更强大的模型，不仅可以处理五个独立变量，但凡我们保持在计算机的计算极限之内，它还可以处理更多变量，这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后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！

金融市场通常被静态划分为震荡市或趋势市两种模式。这种简化分类虽便于短期交易决策。然而，却与真实市场行为脱节。在本文中，我们将深入探讨市场如何精准地在这两种模式间切换，并利用这方面的认知提升算法交易策略的可靠性。

随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

在本文中，我将介绍一种创建自定义指标的方法，该方法利用标准库中的类 CCanvas 来完成绘图，并可查看图表属性以便坐标转换。 我将着手处理特殊的指标，其需要用透明度填充两条线之间的区域。

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。

强化学习中的一个关键问题是环境探索。 之前，我们已经见识到基于内在好奇心的研究方法。 今天我提议看看另一种算法：凭借分歧进行探索。

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。