MQL4和MQL5编程文章

在本文中，我们探索了在时间序列由数字滤波器在频域上进行表达的应用，如此即可提取也许对预测模型有用的独特特征。

在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中，深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制，全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支，解锁它们的潜力，从而强化您的交易决策。加入我们，以全新的视角审视决策树，并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。

本文研究创建一个抽象指标，其将进一步用作创建函数库标准指标和自定义指标对象的基类。

在本文中，我们扩展了代理者的任务范围。训练过程将包括一些资金和风险管理等方面，这是任何交易策略不可或缺的部分。

如何完美使用指标的原则，并不总是易于遵循。在市场行情较为平稳的情况下，指标可能会意外地给出不构成交易条件的信号，导致算法交易者错失交易机会。本文将提出一个潜在的解决方案，我们将讨论如何构建能够根据现有市场数据调整其交易规则的交易应用程序。

在本文中，我将修复和优化当鼠标光标移离 WinForms 对象后 WinForms 对象的外观处理，并启动开发 TabControl WinForms 对象。

在本文中，我将着手开发用于创建复合图形对象的功能。 该函数库将支持创建复合图形对象，允许这些对象含有任意层次的连接。 我将为这些对象的后续实现准备所有必要的类。

在这篇文章中，我们深入研究自举法技术的应用，作为评估自动化策略未来效能的一种手段。

在本文中，我们将使用MQL5的控件类创建一个交互式交易仪表板，旨在简化交易操作。该面板包含标题、用于交易、平仓和信息的导航按钮，以及用于执行交易和管理仓位的专用操作按钮。到文章结束时，你将拥有一个基础面板，为未来的扩展做好准备。

在本文中，我将继续开发 TabControl，并针对设置标题大小的所有模式，实现选项卡标题在控件所有四个侧边的排列：正常、固定、和靠右填充。

我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中，我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法，已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后，根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下，近似方法不应用于功用函数，而是应用于动作的直接政策（策略）。 其中一种方法是政策梯度。

在本文中，我将扩展图表对象的功能，并编排图表导航、创建屏幕截图、以及为图表保存和应用模板。 此外，我还将实现图表对象集合、其窗口和其内指标的自动更新。

本文探讨了量化在树模型构建中的实际应用。探讨了选择量化表和数据预处理的方法。没有使用复杂的数学方程。

在本文中，我将创建绑定到基准元素的从属控件。 开发任务将使用基准控件功能执行。 此外，我还会稍微修改一下图形元素阴影对象，因为把它应用于任何有阴影的对象时会遇到一些逻辑错误。