MQL5 中的范畴论 (第 8 部分):幺半群(Monoids)
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期,我们引入幺半群作为域(集合),通过包含规则和幺元,将范畴论自其它数据分类方法分离开来。
神经网络变得简单(第 64 部分):保守加权行为克隆(CWBC)方法
据前几篇文章中所执行测试的结果,我们得出的结论是,训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中,我们将熟悉一种相当简单,但有效的方法来选择轨迹,并据其训练模型。
时间序列挖掘的数据标签(第3部分):使用标签数据的示例
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!
DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互,启动开发 TabControl WinForms 对象
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。
MQL5 简介(第 6 部分):MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中,我们将探讨其余的数组函数,揭开复杂概念的神秘面纱,让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数,提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧!
神经网络变得简单(第 68 部分):离线优先引导政策优化
自从第一篇专门讨论强化学习的文章以来,我们以某种方式触及了 2 个问题:探索环境和检定奖励函数。最近的文章曾专门讨论了离线学习中的探索问题。在本文中,我想向您介绍一种算法,其作者完全剔除了奖励函数。
种群优化算法:模拟各向同性退火(SIA)算法。第 II 部分
第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换,将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火(SIA)。
MetaTrader 5 和 R 进行算法交易新手指南
当我们揭开 R 和 MetaTrader 5 无缝结合的艺术面纱时,您将开始一场金融分析与算法交易的精彩探索。本文是您将 R 语言中的分析技巧与 MetaTrader 5 强大的交易功能连接起来的指南。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram
在本文中,我们创建了一个 MQL5-Telegram 集成 EA 交易,将移动平均线交叉信号发送到 Telegram。我们详细介绍了从移动平均线交叉生成交易信号的过程,在 MQL5 中实现必要的代码,并确保集成无缝工作。结果是系统可以直接向您的 Telegram 群聊提供实时交易提醒。
开发多币种 EA 交易(第 17 部分):为真实交易做进一步准备
目前,我们的 EA 使用数据库来获取交易策略单个实例的初始化字符串。然而,这个数据库相当大,包含许多实际 EA 操作不需要的信息。让我们尝试在不强制连接到数据库的情况下确保 EA 的功能。
数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货
众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过,在本文中,我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术,即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测,它令我们不仅能够预测明天的收盘价,还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测,交易者和数据科学家能够获得更深入的见解,并制定更明智的决策,从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
在MQL5中自动化交易策略(第5部分):开发自适应交叉RSI交易套件策略
在本文中,我们开发了自适应交叉RSI交易套件系统。该系统使用周期为14和50的移动平均线交叉来产生信号,并由一个周期为14的RSI过滤器进行确认。该系统包含一个交易日过滤器、带注释的信号箭头,以及一个用于监控的实时仪表盘。
这种方法确保了自动化交易中的精确性和适应性。
DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能
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。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 3 部分):添加交易品种、前缀和/或后缀、以及交易时段
若干交易员同事发送电子邮件或评论了如何基于经纪商提供的名称里带有前缀和/或后缀的品种使用此多币种 EA,以及如何在该多币种 EA 上实现交易时区或交易时段。
借助成交量精准洞悉交易动态:超越传统OHLC图表
一种将成交量分析与机器学习技术(特别是LSTM神经网络)相结合的算法交易系统。与主要关注价格波动的传统交易方法不同,该系统强调成交量模式及其衍生指标,以预测市场走势。该方法包含三个主要组成部分:成交量衍生指标分析(一阶和二阶导数)、基于LSTM的成交量模式预测,以及传统技术指标。
种群优化算法:鸟群算法(BSA)
本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法(BSA)。BSA中的个体采用不同的搜索策略,包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换,使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。
开发回放系统(第 37 部分):铺平道路 (一)
在这篇文章中,我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前,由于缺乏 "坚实的基础",我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读,我想强调的是,如果你不理解这篇文章,你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。
价格行为分析工具包开发(第七部分):信号脉冲智能交易系统(EA)
借助“信号脉冲(Signal Pulse)”这款MQL5智能交易系统(EA),释放多时间框架分析的潜力。该EA整合了布林带(Bollinger Bands)和随机震荡器(Stochastic Oscillator),以提供准确、高概率的交易信号。了解如何实施这一策略,并使用自定义箭头有效直观地显示买入和卖出机会。非常适合希望借助多时间框架的自动化分析来提升自身判断能力的交易者。
DoEasy 函数库中的图形(第九十五部分):复合图形对象控件
在本文中,我将研究管理复合图形对象的工具包 — 管理扩展标准图形对象的控件。 今天,我从复合图形对象重新定位的内容稍微离题 ,并实现图表上复合图形对象的变更事件处理。 此外,我将重点讲解管理复合图形对象的控件。
DoEasy 库中的其他类(第七十部分):扩展功能并自动更新图表对象集合
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。
开发回放系统 — 市场模拟(第 16 部分):新的类系统
我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长,如果现在不做,那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类,可协助实现此任务,但为此,我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中,我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。
神经网络变得简单(第 90 部分):时间序列的频率插值(FITS)
通过研究 FEDformer 方法,我们打开了时间序列频域表述的大门。在这篇新文章中,我们将继续一开始的主题。我们将研究一种方法,据其我们不仅能进行分析,还可以预测特定区域的后续状态。
神经网络变得简单(第 71 部分):目标条件预测编码(GCPC)
在之前的文章中,我们讨论了决策转换器方法,以及从其衍生的若干种算法。我们测验了不同的目标设定方法。在测验期间,我们依据各种设定目标的方式进行操作。然而,该模型早期研究时验算过的轨迹,始终处于我们的关注范围之外。在这篇文章中。我想向您介绍一种填补此空白的方法。
DoEasy 函数库中的时间序列(第五十八部分):指标缓冲区数据的时间序列
关于操控时间序列的主题总结,诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类,如此即可在程序里利用函数库创建指标值,并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念,能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中,也可分别完成同样功能。
股票交易中的非线性回归模型
股票交易中的非线性回归模型:能否预测金融市场?让我们考虑创建一个用于预测欧元兑美元(EURUSD)汇率的模型,并基于此模型制作两个交易机器人——分别使用Python和MQL5语言。
DoEasy. 控件 (第 14 部分): 命名图形元素的新算法。 继续操控 TabControl WinForms 对象
在本文中,我将创建一个新算法来为构建自定义图形的所有图形元素命名,并继续开发 TabControl WinForms 对象。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 4 部分):三角移动平均线 — 指标信号
本文中的多币种 EA 是智能交易系统或交易机器人,能从一个品种的图表里交易(开单、平单、及管理订单,例如:尾随止损和止盈)多个品种(货币对)。这次我们只会用到 1 个指标,即多时间帧或单一时间帧中的三角移动平均线。
通过成交量洞察交易:趋势确认
增强型趋势确认技术结合了价格行为、成交量分析和机器学习,用以识别真实的市场行情。该技术要求价格突破和成交量激增(高于平均值50%)这两个条件同时满足以验证交易信号,同时使用一个LSTM神经网络进行附加确认。该系统采用基于ATR(平均真实波幅)的仓位调整和动态风险管理,使其能够适应不同的市场条件,同时过滤掉虚假信号。