MQL4和MQL5编程文章

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。

RSI 是一款流行的动量震荡指标，衡量证券近期价格变化的速度和规模，从而评估证券价格中被高估和低估的情况。这些对速度和幅度的洞察是定义反转点的关键。我们将这个振荡器放入另一个自定义信号类中工作，并验证其信号的一些特征。不过，我们先从总结我们之前在布林带的内容开始。

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计初衷是通过有效捕捉数据中的长期依赖关系，并解决传统RNN存在的梯度消失问题，从而实现对时序数据的高效建模。本文将系统阐述如何利用LSTM进行未来趋势预测，进而提升趋势跟踪策略的实战表现。具体内容涵盖这些模块：LSTM关键概念介绍与发展契机、从MetaTrader 5平台提取数据、在Python中构建并训练模型、将机器学习模型嵌入MQL5中、基于统计回测的结果分析与改进方向。

了解如何使用 RSI、MA 和随机震荡指标等多种指标在 MQL5 中开发 EA 交易来检测隐藏的看涨和看跌背离。学习实施有效的风险管理并通过详细的示例和完整注释的源代码实现交易自动化，以达到教育目的！

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。

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。

随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

判断市场方向或许相对简单，但把握入场时机却颇具挑战。作为“价格行为分析工具包开发”系列文章的一部分，我很高兴再为大家介绍一款能够提供入场点、止盈水平和止损设置位置的工具。为实现这一目标，我们采用了MQL5编程语言。让我们在本文中深入探讨每一步。

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。

理解个体在众多不同领域的行为很重要，但大多数方法只专注其中一项任务（理解、噪声消除、或预测），这会降低它们在现实中的有效性。在本文中，我们将领略一个可以适配解决各种问题的模型。

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。

加入我们的讨论，了解如何利用人工智能（AI）优化您的仓位规模和订单数量，以最大化您的投资组合回报。我们将展示如何通过算法识别一个最优的投资组合，并根据您的回报预期或风险承受能力来调整投资组合。在本次讨论中，我们将使用SciPy库和MQL5语言，利用所拥有的全部数据创建一个最优且多样化的投资组合。

在上一篇文章中，我们领略了决策变换器。但是，外汇市场复杂的随机环境不允许我们充分发挥所提议方法的潜能。在本文中，我将讲述一种算法，旨在提高在随机环境中的性能。

轻量级时间序列预测模型使用最少的参数数量实现高性能。这反过来减少了计算资源的消耗并加快了决策速度。尽管是轻量级的，这些模型实现了与更复杂模型相当的预测质量。

本文探讨了通过将技术分析原理与 LSTM 神经网络架构相结合，基于交易量分析来改进价格预测准确性的可能性。文章特别关注异常交易量的检测与解读、聚类方法的使用，以及基于交易量的特征创建及其在机器学习背景下的定义。

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。

在本文中，我们会探讨卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在股票市场预测中的动态集成。借力 CNN 提取形态的能力，以及 RNN 的精练度，来处理序列数据。我们看看这个强大的组合如何强化交易算法的准确性和效率。

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。

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。

ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具，尽管它非常出色，但要想充分发挥其作用，就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中，我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题，以及如何处理这些问题。

交易者常常因虚假信号而面临资金回撤，而等待确认信号又可能导致错失交易机会。本文介绍了一种三角交易策略，该策略利用白银兑美元（XAGUSD）和白银兑欧元（XAGEUR）的价格，以及欧元兑美元（EURUSD）的汇率，来过滤市场噪音。通过利用跨市场关系，交易者可以揭示隐藏的市场情绪，并实时优化交易入场点。

到目前为止，我们已经探讨了仅在标准策略测试器中启动顺序程序以优化 EA 的自动化。但是，如果我们想在两次启动之间使用其他方法对获得的数据进行一些处理呢？我们将尝试添加创建由用 Python 编写的程序执行的新优化阶段的功能。

本文将介绍如何将 MetaTrader 5 与 Discord 服务器集成，以便能从任何地方实时接收交易通知。我们将了解如何配置平台和 Discord，以启用向 Discord 发送警报的功能。我们还将讨论在使用 WebRequests 和 webhook 实现此类警报解决方案时可能引发的安全问题。

学习如何在你希望交易的市场中占据先机，无论你目前的交易水平如何。

大多数现代多模态时间序列预测方法都采用了独立通道方式。这忽略了同一时间序列不同通道的天然依赖性。巧妙地运用两种方式（独立通道和混合通道），是提高模型性能的关键。

本文继续探讨预测即将到来的价格走势的主题。我邀请您领略多未来变换器架构。其主要思路是把未来的多模态分布分解为若干个单模态分布，这样就可以有效地模拟场景中个体之间互动的各种模态。

该文章探讨了相关性分析中的经典工具。文章重点介绍了皮尔逊卡方独立性检验和相关比率的理论背景概述，以及它们的实际应用。

在本文中，您将学习如何基于订单簿交易量（市场深度）开发订单块（Order Blocks）指标，并使用缓冲区对其进行优化以提高准确性。这结束了项目的当前阶段，并为下一阶段做准备，下一阶段将包括实施风险管理类和使用指标生成的信号的交易机器人。

在今天的讨论中，我们使用了圣路易斯联邦储备银行（St. Louis Federal Reserve）提供的关于广义美元指数以及其他一系列宏观经济指标的可替代日数据，来预测欧元兑美元（EURUSD）未来的汇率。遗憾的是，尽管数据似乎具有近乎完美的相关性，但我们在模型准确性方面未能实现任何实质性提升，这可能暗示投资者最好采用常规的市场价格数据。

我们将分析芝加哥期权交易所（CBOE）整理的替代数据，以提高我们的深度神经网络在预测XAUEUR货币对时的准确性。