MQL4和MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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交易中的混沌理论(第二部分):深入探索

交易中的混沌理论(第二部分):深入探索

我们继续深入探讨金融市场的混沌理论,这一次我将考虑其对货币和其他资产分析的适用性。
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神经网络变得轻松(第五十三部分):奖励分解

神经网络变得轻松(第五十三部分):奖励分解

我们已经不止一次地讨论过正确选择奖励函数的重要性,我们通过为单独动作添加奖励或惩罚来刺激代理者的预期行为。但是关于由代理者解密我们的信号的问题仍旧悬而未决。在本文中,我们将探讨将单独信号传输至已训练代理者时的奖励分解。
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神经网络变得简单(第 60 部分):在线决策转换器(ODT)

神经网络变得简单(第 60 部分):在线决策转换器(ODT)

最近两篇文章专门介绍了决策转换器方法,其在期望奖励的自回归模型境况下针对动作序列进行建模。在本文中,我们将研究该方法的另一种优化算法。
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群体优化算法:带电系统搜索(CSS)算法

群体优化算法:带电系统搜索(CSS)算法

在本文中,我们将探讨另一种受无生命自然启发的优化算法--带电系统搜索(Charged System Search,CSS)算法。本文旨在介绍一种基于物理和力学原理的新的优化算法。
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MQL5 中的范畴论 (第 10 部分):幺半群组

MQL5 中的范畴论 (第 10 部分):幺半群组

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在此,我们将”幺半群-组“视为常规化幺半群集的一种手段,令它们在更广泛的幺半群集和数据类型中更具可比性。
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神经网络变得简单(第 70 部分):封闭式政策改进运算器(CFPI)

神经网络变得简单(第 70 部分):封闭式政策改进运算器(CFPI)

在本文中,我们将领略一种算法,其使用封闭式政策改进运算器来优化离线模式下的智能体动作。
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将 ML 模型与策略测试器集成(第 3 部分):CSV(II)文件管理

将 ML 模型与策略测试器集成(第 3 部分):CSV(II)文件管理

这篇资料提供了以 MQL5 创建类,从而高效管理 CSV 文件的完整指南。 我们将看到打开、写入、读取、和转换数据等方法的实现。 我们还将研究如何使用它们来存储和访问信息。 此外,我们将讨论使用该类的限制和最重要的方面。 本文对于那些想要学习如何在 MQL5 中处理 CSV 文件的人来说是一个宝贵的资源。
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MQL5 中的定量分析:实现有前途的算法

MQL5 中的定量分析:实现有前途的算法

我们将分析什么是定量分析,以及主要参与者如何运用定量分析的问题。我们将用 MQL5 语言创建一种定量分析算法。
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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

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。
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在MQL5中实现基于抛物线转向指标(Parabolic SAR)和简单移动平均线(SMA)的快速交易策略算法

在MQL5中实现基于抛物线转向指标(Parabolic SAR)和简单移动平均线(SMA)的快速交易策略算法

在本文中,我们将在MQL5中开发一个快速交易EA,利用抛物线SAR和简单移动平均线(SMA)指标来创建一个响应迅速的交易策略。我们详细介绍了该策略的实施过程,包括指标的使用、信号的生成以及测试和优化过程。
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在MQL5中置换价格柱

在MQL5中置换价格柱

在这篇文章中,我们提出了一种置换价格柱的算法,并详细说明了如何使用置换测试来识别策略性能被编造来欺骗 EA 交易的潜在买家的情况。
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开发回放系统(第 63 部分):玩转服务(四)

开发回放系统(第 63 部分):玩转服务(四)

在本文中,我们将最终解决一分钟柱形上的分时报价模拟问题,以便它们能够与真实分时报价共存。这将帮助我们避免将来出现问题。此处提供的材料仅用于教育目的。在任何情况下,除了学习和掌握所提出的概念外,都不应出于任何目的使用此应用程序。
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交易中的神经网络:状态空间模型

交易中的神经网络:状态空间模型

到目前为止,我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过,在处理长序列时,它们或许效率低下。在本文中,我们将领略一种替代方向,即基于状态空间模型的时间序列预测。
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MQL5中的范畴论(第21部分):使用LDA的自然变换

MQL5中的范畴论(第21部分):使用LDA的自然变换

这篇文章是我们系列的第21篇,继续研究自然变换以及如何使用线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)来实现它们。我们以信号类格式展示了它的应用程序,就像在前一篇文章中一样。
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使用PatchTST机器学习算法预测未来24小时的价格走势

使用PatchTST机器学习算法预测未来24小时的价格走势

在本文中,我们将应用2023年发布的一种相对复杂的神经网络算法——PatchTST,来预测未来24小时的价格走势。我们将使用官方仓库的代码,并对其进行一些微小的修改,训练一个针对EURUSD(欧元兑美元)的模型,然后在Python和MQL5环境中应用该模型进行未来预测。
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数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货

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。
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DoEasy. 控件 (第 18 部分): TabControl 中滚动选项卡的功能

DoEasy. 控件 (第 18 部分): TabControl 中滚动选项卡的功能

在本文中,我将在 TabControl WinForms 对象中放置滚动标题控件的按钮,以防标题栏不适配控件的尺寸。 此外,我还将实现单击裁剪过的选项卡标题时,标题栏的平移。
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矩阵分解基础知识

矩阵分解基础知识

由于这里的目标是教学,我们将尽可能简单地进行。也就是说,我们将只实现所需的功能:矩阵乘法。今天您将看到,这足以模拟矩阵标量乘法。许多人在使用矩阵分解实现代码时遇到的最大困难是:与标量分解不同,在标量分解中,几乎所有情况下因子的顺序都不会改变结果,但使用矩阵时情况并非如此。
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开发多币种 EA 交易系统(第 14 部分):风险管理器的适应性交易量变化

开发多币种 EA 交易系统(第 14 部分):风险管理器的适应性交易量变化

之前开发的风险管理器仅包含基本功能,让我们试着探讨其可能的开发方式,使我们能够在不干扰交易策略逻辑的情况下改善交易结果。
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群体优化算法:思维进化计算(MEC)算法

群体优化算法:思维进化计算(MEC)算法

本文探讨了MEC家族的算法,称为简单思维进化计算(Simple Mind Evolutionary Computation, Simple-MEC,SMEC)算法。该算法以其思想之美和易于实现而著称。
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如何使用MQL5的控件类创建交互式仪表板/面板(第一部分):设置面板

如何使用MQL5的控件类创建交互式仪表板/面板(第一部分):设置面板

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。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 21 部分):外汇(II)

开发回放系统 — 市场模拟(第 21 部分):外汇(II)

我们将继续构建一个在外汇市场工作的系统。为了解决这个问题,我们必须在加载以前的柱线之前首先声明加载跳价。这解决了问题,但同时迫使用户遵循配置文件中的某些结构,就个人而言,这对我来说没有多大意义。原因是,通过设计一个负责分析和执行配置文件中内容的程序,我们可以允许用户按任何顺序声明他需要的元素。
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使用PSAR、Heiken Ashi和深度学习进行交易

使用PSAR、Heiken Ashi和深度学习进行交易

本项目探索深度学习与技术分析的融合,用于在外汇市场测试交易策略。使用Python脚本进行快速实验,结合ONNX模型和传统指标(如PSAR、SMA和RSI)来预测欧元/美元(EUR/USD )的走势。之后,MQL5脚本将此策略引入实时环境,利用历史数据和技术分析帮助交易者做出明智的交易决策。回测结果表明,该策略秉持保守且稳健的运作理念,始终将风险管控置于首位,追求持续稳定的收益增长模式,摒弃激进逐利的行为。
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MQL5 交易工具包(第 1 部分):开发仓位管理 EX5 库

MQL5 交易工具包(第 1 部分):开发仓位管理 EX5 库

了解如何创建面向开发人员的工具包,使用 MQL5 管理各种仓位操作。在本文中,我将演示如何创建一个函数库 (ex5),以执行从简单到高级的仓位管理操作,包括自动处理和报告使用 MQL5 处理仓位管理任务时出现的各种错误。
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软件开发和 MQL5 中的设计范式(第一部分):创建范式

软件开发和 MQL5 中的设计范式(第一部分):创建范式

有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法,就可助您有效地创建软件,并贯彻 DRY(不要重复自己)的概念。在这种境况下,设计范式的主题就非常好用,因为它们为恰当描述过,且重复的问题提供了解决方案。
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比尔·威廉姆斯策略(或结合其他指标和预测)

比尔·威廉姆斯策略(或结合其他指标和预测)

在这篇文章中,我们将探讨比尔·威廉姆斯的一个著名策略,对其进行讨论,并尝试通过其他指标和预测来改进这一策略。
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开发多币种 EA 交易(第 7 部分):根据前向时间段选择组

开发多币种 EA 交易(第 7 部分):根据前向时间段选择组

在此之前,我们曾对一组交易策略实例的选择进行过评估,目的是改进它们的联合运行结果,但这只是在对单个实例进行优化的同一时间段进行的。让我们拭目以待在前向时间段会发生什么。
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如何在MQL5的EA中实现自优化

如何在MQL5的EA中实现自优化

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。
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软件开发和 MQL5 中的设计范式(第 3 部分):行为范式 1

软件开发和 MQL5 中的设计范式(第 3 部分):行为范式 1

来自设计范式文献的一篇新文章,我们将看到类型其一,即行为范式,从而理解我们如何有效地在所创建对象之间构建通信方法。通过完成这些行为范式,我们就能够理解创建和构建可重用、可扩展、经过测试的软件。
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获取市场优势的秘诀(第二部分):预测技术指标

获取市场优势的秘诀(第二部分):预测技术指标

你知道吗?与预测交易标的的基础价格相比,我们预测某些技术指标时能获得更高的准确性。加入我们,一起探索如何利用这一想法来制定更好的交易策略。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 20 部分):外汇(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 20 部分):外汇(I)

本文的最初目标不是涵盖外汇交易的所有可能性,而更是出于适配系统,如此您就至少可以执行一次市场回放。我们把模拟留待其它时刻。不过,如果我们没有跳价而仅有柱线的话,稍加努力,我们就可以模拟外汇市场中可能发生的交易。直到我们研究如何适配模拟器之前,情况一直如此。不经修改就尝试在系统内处理外汇数据会导致一系列错误。
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构建K线图趋势约束模型(第一部分):针对EA和技术指标

构建K线图趋势约束模型(第一部分):针对EA和技术指标

本文面向初学者和专业的MQL5开发者。它提供了一段代码,用于定义并限制信号生成指标仅在较长的时间框架的趋势中运行。通过这种方式,交易者可以通过融入更广泛的市场视角来增强他们的策略,从而可能产生更稳健和可靠的交易信号。
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种群优化算法:社群进化(ESG)

种群优化算法:社群进化(ESG)

我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例,我们将查看新的自定义算法 — 社群进化(ESG)。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势,并检查其在优化问题中的表现。
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用Python重塑经典策略:移动平均线交叉

用Python重塑经典策略:移动平均线交叉

在本文中,我们重新审视了经典的移动平均线交叉策略,以评估其当前的有效性。鉴于该策略自诞生以来已经过去了很长时间,我们探索了人工智能可能为其带来的潜在增强效果。通过融入人工智能技术,我们旨在利用高级的预测能力来潜在地优化交易的入场和出场点,适应不断变化的市场条件,并与传统方法相比提高整体表现。
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DoEasy. 控件 (第 23 部分): 改进 TabControl 和 SplitContainer WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 23 部分): 改进 TabControl 和 SplitContainer WinForms 对象

在本文中,我将添加与 WinForms 对象工作区域边界相关的新鼠标事件,并修复 TabControl 和 SplitContainer 控件功能中的一些瑕疵。
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威廉·甘恩(William Gann)方法(第一部分):创建甘恩角度指标

威廉·甘恩(William Gann)方法(第一部分):创建甘恩角度指标

甘恩理论的精髓是什么?甘恩角度是如何构建的?我们将为MetaTrader 5创建甘恩角度指标。
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MQL5 中的范畴论 (第 13 部分):数据库制程的日历事件

MQL5 中的范畴论 (第 13 部分):数据库制程的日历事件

本文在 MQL5 中遵循范畴论实现秩序,研究如何在 MQL5 中结合数据库制程进行分类。我们介绍了当辨别交易相关的文本(字符串)信息时,如何把数据库制程概念与范畴论相结合。日历事件是焦点。
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开发多币种 EA 交易(第 4 部分):虚拟挂单和保存状态

开发多币种 EA 交易(第 4 部分):虚拟挂单和保存状态

在开始开发多币种 EA 后,我们已经取得了一些成果,并成功地进行了多次代码改进迭代。但是,我们的 EA 无法处理挂单,也无法在终端重启后恢复运行。让我们添加这些功能。
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重塑经典策略(第四部分):标普500指数与美国国债

重塑经典策略(第四部分):标普500指数与美国国债

在本系列文章中,我们使用现代算法分析经典交易策略,以确定是否可以利用人工智能改进这些策略。在今天的文章中,我们将重新审视一种利用标普500指数与美国国债之间关系的经典交易方法。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 27 部分):智能交易系统项目 — C_Mouse 类

开发回放系统 — 市场模拟(第 27 部分):智能交易系统项目 — C_Mouse 类

在本文中,我们将实现 C_Mouse 类。它提供了最高级别的编程能力。不过,说到高级或低级编程语言,并不是在代码中包含污言秽语或行话。它有其它含义。当我们谈论高级或低级编程时,我们意指对于其他程序员来说理解代码是多么容易或困难。