MQL4和MQL5编程文章

学习面向对象的编程范式，及其在 MQL5 代码中的应用。这是第二篇文章，更深入地讲解面向对象编程的规范，并通过一个实际示例提供上手经验。您将学习如何运用 EMA 指标，和烛条价格数据，将我们早期开发的过程化价格行为智能系统转换为面向对象的代码。

本文提供了一个使用因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在MQL5中实现复杂交易系统的全面指南。文章涵盖了这些方法的理论背景，详细解释了交易算法中的关键函数，并提供了实现的示例代码。

在本文中，我们将重新考虑密码锁，将它们从安全机制转变为解决复杂优化问题的工具。让我们探索密码锁的世界，不再将其视为简单的安全装置，而是作为优化问题新方法的灵感来源。我们将创建一整群“锁”，其中每把锁都代表问题的一个独特解决方案。然后，我们将开发一种算法来“破解”这些锁，并从机器学习到交易系统开发等多个领域中找到最优解。

我们将研究一种市场趋势分析新方法，基于市场微观结构的三维可视化、及张量分析。

在本系列文章中，我们探讨了如何构建能够自主适应动态市场条件的EA。今天的文章中，我们将尝试调整一个深度神经网络以适应Deriv的合成市场。

本文详细介绍如何利用第一篇开发的状态检测器，构建一个自适应的智能交易系统（MarketRegimeEA）。该系统能够根据趋势、震荡或高波动市场，自动切换交易策略与风险参数。文中涵盖了实用的参数优化、状态过渡处理以及多时间周期指标的应用。

在本文中，我将介绍如何制作一个简单的面板，以便直接从图表中更改指标设置，以及需要对指标进行哪些更改以连接该面板。本文面向 MQL5 的新手用户。

本文提出了使用机器学习创建 EA 交易的方法。

市场结构反转检测智能交易系统（EA） 是您洞察市场情绪变化的得力助手，能够实时监控市场结构的潜在反转信号。该工具通过基于平均真实波幅（ATR）的动态阈值，精准识别市场结构的反转点，并在图表上以清晰的可视化指标标记每一处更高低点和更低高点。依托MQL5的极速执行能力与高度灵活的API接口，该工具提供实时动态分析，可以自动调整显示效果，确保图表清晰易读，并提供实时数据仪表板，实时统计反转次数与时间分布。此外，还支持自定义声音警报和移动端推送通知，确保关键信号无遗漏，通过将原始价格波动转化为可执行的交易策略，帮助您在瞬息万变的市场中抢占先机。

在本文中，我们在 MQL5 中创建一个 EA 交易，以使用机器人向 Telegram 发送消息。我们设置必要的参数，包括机器人的 API 令牌和聊天 ID，然后通过执行 HTTP POST 请求来传递消息。之后，我们将处理响应以确保成功传达，并排除故障时出现的任何问题。这确保我们能够通过创建的机器人将消息从 MQL5 发送到 Telegram。

本文介绍了一种用于训练前馈神经网络的莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法的实现。与Python的scikit-learn库中的算法进行性能比较分析。初步探讨更简便的学习方法，如梯度下降、带动量的梯度下降和随机梯度下降。

本文将介绍如何在MQL5中开发一个基于相对强弱指数（RSI）生成交易信号的多层级区域恢复（反转）系统（Multi-Level Zone Recovery System）。该系统通过动态数组结构管理多个信号实例，使区域恢复逻辑能够同时处理多重交易信号。通过这种设计，我们展示了如何在保持代码可扩展性和健壮性的前提下，有效应对复杂的交易管理场景。

在本文中，我们将运用纯粹的价格行为分析方法，在MQL5平台上实现订单块的自动化检测。我们将界定订单块的定义，实现其检测功能，并集成自动化交易执行系统。最后，我们通过回测来评估该策略的表现。

攻击角度是一个经常被引用的指标，其陡峭程度被认为与当前趋势的强度密切相关。让我们来看一下通常如何使用和理解该指标，并探讨在测量时是否可以做出一些改变，以优化那些将其纳入交易系统的应用效果。

ADX 是一些交易者用来衡量主流趋势强度的另一个相对热门的技术指标。作为其它两个指标的组合，它体现为振荡器，在本文中我们借助 MQL5 向导汇编、及其支持类，来探索其形态。

在本文中，我们将探讨网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略，并阐述如何在MQL5中实现该策略的自动化，同时配备一个动态仪表盘以提供实时交易分析。我们将详细介绍该策略基于网格的马丁格尔逻辑以及风险管理功能。此外，我们还将指导如何进行回测和部署，以确保策略的稳健表现。

在这篇文章中，我们探索了弹性网络回归的实际实现，以最大限度地减少过拟合，同时自动将有用的预测因子与那些预测能力很小的预测因子区分开来。

本文将搭建一套伦敦时段突破交易系统，可识别伦敦开盘前区间的突破机会，并支持自定义交易类型、风险参数来挂入挂单。系统内置移动止损、盈亏比、最大回撤限制等功能，同时配备控制面板，可实时监控与管理交易。

在今天的讨论中，我们将一同寻找一种算法程序，以最大限度地减少我们因盈利交易被止损而平仓的总次数。我们面临的问题极具挑战性，社区讨论中给出的大多数解决方案都缺乏既定且固定的规则。我们解决问题的算法方法提高了我们交易的盈利能力，并降低了我们的平均每笔交易亏损。然而，要完全过滤掉所有将被止损的交易，还需要进一步的改进，但我们的解决方案对任何人来说都是一个很好的初步尝试

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。

蒙特卡洛是我们正在研究的第四种不同的强化学习算法，目的是探索它在向导汇编智能交易系统中的实现。尽管它锚定在随机抽样，但它提供了我们可以利用的多种模拟方法。

本文讨论了基于随机游走原理的随机扩散搜索（Stochastic Diffusion Search，SDS）算法，它是一种非常强大和高效的优化算法。该算法允许在复杂的多维空间中找到最优解，同时具有高收敛速度和避免局部极值的能力。

作为价格行为分析领域最强大的工具之一，指标看板（Metrics Board）旨在通过一键操作简化市场分析流程，实时提供关键市场指标数据。每个功能按钮均对应特定的功能，无论是分析高/低趋势、交易量还是其他关键指标。该工具能在您最需要的时候提供精准、实时的数据。让我们通过本文更深入地了解它的功能。

我向大家介绍我的新种群优化算法——血液遗传优化算法（Blood Inheritance Optimization，BIO），该算法的灵感源自人类血型遗传系统。在该算法中，每个解都有其自身的“血型”，这一血型决定了其进化方式。正如自然界中，孩子的血型是依据特定规则遗传而来，在BIO算法中，新解通过一套遗传与变异机制来获取自身特性。

我们从梳理当前状况开始，因为我们尚未以最好的方式开始。 如果我们现在不这样做，我们很快就会遇到麻烦。

本文探讨了量化在树模型构建中的理论应用，并展示了使用 CatBoost 实现的量化方法。不使用复杂的数学方程。

ATR 振荡指标是一款非常流行的指标，权当波动率代表，尤其是在交易量数据稀缺的外汇市场当中。我们以形态为基础来验证这一点，就如我们对先前指标所做那样，并分享策略和测试报告，致谢 MQL5 向导库的类和汇编。

在本文中，我们将开始稳固整个系统，若无，则我们可能无法进行后续步骤。

我们继续讨论解决连续动作空间问题的强化学习算法。在本文中，我将讲演软性扮演者-评论者（SAC）算法。SAC 的主要优点是拥有查找最佳策略的能力，不仅令预期回报最大化，而且拥有最大化的动作熵（多样性）。