MQL4和MQL5编程文章

在本文中，我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此，为了明白今天的讲义，有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发，我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则，您也许对此处将要讲解的内容不明所以。

在本文中，我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型，并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型，以进行深度学习预测；而通过另一个脚本获取新闻标题，并使用人工智能技术量化情绪。

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。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。

今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。

现在，创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式，如果在转换过程中出现问题，我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间，在图表上放置 1-分钟柱线的代码，也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之，负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般，我们获得的系统就能更好的维护和改进。

我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力，就很难向前推进和改进系统。

今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。

今天，我们将继续开发订单系统。正如您将看到的，我们将大规模重用其他文章中已经展示的内容。尽管如此，你还是会在这篇文章中获得一点奖励。首先，我们将开发一个可以与真实交易服务器一起使用的系统，无论是从模拟账户还是从真实账户。我们将广泛使用MetaTrader 5平台，该平台将从一开始就为我们提供所有必要的支持。

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®。

新闻交易可能很复杂，令人难以招架，在本文中我们将介绍获取新闻数据的步骤。此外，我们还将了解MQL5经济数据日历及其提供的功能。

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。

此为我们系列中的一篇新文章，介绍如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将介绍如何基于 DeMarker 指标创建交易系统。

本文探讨了处理交易请求结构，即创建请求、将其发送到服务器之前的初步验证、服务器对交易请求的响应以及交易交易的结构。我们将创建简单方便的函数，将交易订单发送到服务器，并根据所讨论的内容，创建EA来通知交易事务。

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。

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，我将展示一种完全不同的方式进行算法交易，我经历了很长一段时间后才最终遇到它。当然，这一切所作所为全靠我的暴力程序，其经历了许多更改，令其能够并发解决若干问题。尽管如此，这篇文章明面上仍然比较笼统和尽可能简单，这就是为什么它也适合那些对暴力一无所知的人。

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。

GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。

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。

在本文中，我们将亲眼见证如何在简单地利用 MQL5 语言锁定指标，我们将以一种非常有趣和迷人的方式做到这一点。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。

无论何时我们研究强化学习方法时，我们都会面对有效探索环境的问题。解决这个问题通常会导致算法更复杂性，以及训练额外模型。在本文中，我们将看看解决此问题的替代方法。

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。