MQL4和MQL5编程文章

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。

在本文中，我们将学习如何让 MetaTrader 5 平台谈话。 我们如何才能让 EA 更有趣呢？ 金融市场交易往往过于无聊和单调，但我们能够令这项工作少些无趣。 请注意，对于那些经历过上瘾等问题的人来说，这个项目可能是危险的。 然而，在一般情况下，它只会让事情聊胜于无。

在上一篇文章中，我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到，我们的主题往上更进一步。 但是，您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗？

本文简要介绍了ALGLIB 3.19数值分析库、它的应用以及可以提高金融数据分析效率的新算法。

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。

在本文中，我们要看看另一种强化学习方式。 它被称为条件导向目标强化学习（GCRL）。 按这种方式，代理者经过训练，可以在特定场景中达成不同的目标。

本文讲述了服务的多功能性 — 不需要绑定图的 MQL5 程序。 我还会重点介绍服务与其它 MQL5 程序的区别，并强调开发人员使用服务的细微差别。 作为示例，为读者提供了各种任务，涵盖了可以作为服务实现的各种功能。

本文探讨了一种将线性判别分析（LDA）与布林带相结合的交易策略，利用对市场区域的分类预测来生成战略性入场信号。

本文讲述在 MQL5 中利用矩阵来应用反向传播算法的理论和实践。 它还提供了现成的类，以及脚本、指标和智能交易系统的示例。

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。

让我们继续开发多币种 EA，让多个策略并行工作。让我们尝试将与市场开仓相关的所有工作从策略级转移到管理策略的 EA 级。这些策略本身只进行虚拟交易，并不建立市场仓位。

您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。

在本文中，我们将介绍另一个基于波动率的指标——蔡金波动率（Chaikin Volatility）。在了解到蔡金波动率的使用方法和构建方式之后，我们将学习如何构建自定义指标。我们将分享一些可用的简单策略，并对其进行测试，以了解哪个策略更优。

与线性回归不同，多项式回归是一种很灵活的模型，旨在更好地执行线性回归模型无法处理的任务，我们来找出如何在 MQL5 中制作多项式模型，并据其做出积极东西。

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。

在本文中，我将研究流行的粒子群优化（PSO）算法。 之前，我们曾讨论过优化算法的重要特征，如收敛性、收敛率、稳定性、可伸缩性，并开发了一个测试台，并研究了最简单的 RNG 算法。

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。

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。

本文讨论 Go-Explore 算法覆盖长周期训练的运用，因为随着训练时间的增加，随机动作选择策略也许不会导致可盈利验算。

我们已设法开发了一套以逼真和可访问的方式来实现市场回放的系统。 现在，我们继续我们的项目，并添加数据，从而提升回放行为。

本文提出了一种新型元启发式算法——混沌博弈优化算法（CGO），该算法在处理高维问题时展现出独特的保持高效率的能力。与大多数优化算法不同，CGO在问题规模扩大时不仅不会降低性能，有时甚至还会提升性能，这便是其关键特性。

MQL5中EA自优化的分步指南。我们将涵盖稳健的优化逻辑、参数选择的最佳实践，以及如何通过回测重构策略。此外，还将讨论诸如分步优化等高级方法，以增强您的交易方法。

本文中的多币种智能交易系统是智能交易系统或交易机器人，它仅在一个品种图表上就能交易（开单、平单、和管理订单，例如：尾随停损和止盈）超过 1 个交易品种对。这次我们只用 1 个指标，即抛物线 SAR 或 iSAR， 将其应用在 PERIOD_M15 到 PERIOD_D1 的多个时间帧。

鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。

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®。

在这篇文章中，我将展示改进的第一部分，这些改进不仅使我能够使MetaTrader 4和5交易的整个自动化链闭环，而且还可以做一些更有趣的事情。从现在起，这个解决方案使我能够完全自动化创建EA和优化，并最大限度地降低寻找有效交易配置的劳动力成本。