MQL4和MQL5编程文章

本文所见的主成分分析，是数据分析中的一种降维技术，文中还有如何配合本征值和向量来实现它。一如既往，我们瞄向的是开发一个可在 MQL5 向导中使用的原型专业信号类。

在本文中，我将为开发人员介绍一个非常重要的工具。如果您不熟悉 GIT，请阅读本文，以了解它是什么以及如何在 MQL5 中使用它。

在本文中，我愿向您介绍一种新的复杂时间序列预测方法，它和谐地结合了线性模型和转换器的优点。

我们将继续讨论训练轨迹预测模型的算法。在本文中，我们将领略一种称为 “AutoBots” 的方法。

抛物线止损和反转（PSAR） 是趋势确认、和趋势终结点的指标。因为它在识别趋势方面滞后，所以它的主要目的是为持仓定位尾随止损。然而，我们要探索它是否真的可以当作智能系统的交易信号，这要归功于由向导汇编智能系统的自定义信号类。

在本文中，我们通过引入自适应学习率机制来增强MQL5中的神经网络交易策略，以提高交易准确性。我们设计并实现了这一机制，随后对其性能进行测试。本文结尾总结了有关算法交易的优化见解。

在本文中，我们将详细探讨为开发专家顾问（EA）所准备的指标的相关内容。我们不仅会讨论如何对当前版本的指标进行进一步改进，以提升其准确性和功能，还会引入全新的功能来标记退出点，以弥补之前版本仅具备识别入场点功能的不足。

我们不再局限于仅在图表上查看分析后的指标，而是将视野拓展至更广阔的范畴，其中包括与Telegram的集成。这一增强功能使得重要结果能够通过Telegram应用程序直接发送至您的移动设备。请随我们一同在本篇文章中探索这一过程。

在本文的第一部分中，我们将深入化学反应的世界并发现一种新的优化方法！化学反应优化 (CRO，Chemical reaction optimization) 利用热力学定律得出的原理来实现有效的结果。我们将揭示分解、合成和其他化学过程的秘密，这些秘密成为了这种创新方法的基础。

在本文中，我们介绍了基于简单算术运算（加法、减法、乘法和除法）的算术优化算法（AOA）。这些基本的数学运算是为各种问题寻找最优解的基础。

我们将开发一个模块化交易系统，该系统结合了 Python 进行数据分析，并使用 MQL5 执行交易。四个独立模块并行监控市场的不同方面：成交量、套利、经济指标和风险，并使用包含400棵树的随机森林（ RandomForest ）。特别强调风险管理，因为即使是最先进的交易算法，如果没有适当的风险管理，也是毫无用处的。

探索支持向量机 (SVM，Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略，增强决策能力，并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具，帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。

接下来，我们将从头开始编写一个脚本，以简化交易订单截图的加载过程，便于分析交易入场点。所有关于单个交易的必要信息都将方便地显示在一个图表上，并且该图表具备绘制不同时间框架的能力。

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。

本文探讨了多元三维价格图表及其创建方法。我们还将探讨 3D 柱状图如何预测价格反转，以及 Python 和 MetaTrader 5 如何让我们实时绘制这些成交量柱状图。

在本文中，我们将介绍一个很少有人了解的重要话题：定制事件。危险。这些要素的优缺点。对于希望成为 MQL5 或其他语言专业程序员的人来说，本主题至关重要。在此，我们将重点介绍 MQL5 和 MetaTrader 5。

最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法，该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡，但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式，能适用于随机模型和确定性模型两者。

正确理解不同的想法可以让我们事半功倍。在本文中，我们将探讨为什么在服务与图表交互之前需要配置模板。此外，如果我们改进鼠标指标，这样我们就可以用它做更多的事情呢？

体验分步指南，创建自定义的 MQL5 版本 JSON 解析器，囊括对象和数组处理、错误检查、及序列化。通过这款灵活的解决方案，在 MetaTrader 5 中处理 JSON，获取桥接交易逻辑与结构化数据的实用见解。

在本文中，我提议从不同的角度看待构建交易策略的问题。我们不会预测未来的价格走势，但会尝试基于历史数据分析构建交易系统。

在三维K线上探索自动化交易的新世界。基于多维价格K线的交易机器人是什么样的？三维K线中的“黄色”簇群能否预测趋势反转？多维交易是什么样的？

在本文中，我们将会完结开发回放和模拟系统的第一阶段。尊敬的读者，有了这样的成就，我确认该系统已经达到了高级水平，为引入新功能铺平了道路。目标是进一步丰富该系统，将其转变为研究和开发市场分析的强力工具。

在本文中，我们将聚焦于实现按钮的响应，把静态的 MQL5 面板转变为一个交互式工具。我们将探讨如何自动化 GUI 组件的功能，确保它们能够恰当地响应用户的点击操作。最终，我们将建立一个动态界面，提升交互性和交易体验。

在改进了C_Mouse类之后，我们可以专注于创建一个类，该类旨在为我们的分析创建一个全新的框架。我们不会使用继承或多态性来创建这个新类。相反，我们将改变，或者更好地说，在价格线中添加新的对象。这就是我们在这篇文章中要做的。在下一节中，我们将研究如何更改分析。所有这些都将在不更改C_Mouse类的代码的情况下完成。实际上，使用继承或多态性会更容易实现这一点。然而，还有其他方法可以达到同样的结果。

通过详细的分步方法创建扩展的历史管理 EX5 库，学习如何使用 MQL5 检索、处理、分类、排序、分析和管理已平仓头寸、订单和交易历史。

交易时段伊始，市场方向往往晦暗不明，唯有价格突破开盘区间后，趋势才逐渐显现。本文将详解如何利用MQL5编写一款EA，自动识别与分析开盘区间突破，为日内交易提供精准、经得起数据验证的入场信号。

在本文中，我们将继续探讨模拟器开发的新阶段。 这次，我们会见到如何有效地创建随机游走类型的走势。 这种类型的走势非常引人入胜，因为它是构成资本市场上所发生一切的基础。 此外，我们将开始了解一些对于进行市场分析至关重要的概念。

在本文中，我们将看看上一篇文章中缺少的 DispatchMessage 代码是如何工作的。我们还会介绍下一篇文章的主题。因此，在继续下一个主题之前，了解这段代码的工作原理非常重要。此处提供的内容仅用于教育目的。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。

本文从详细的角度讨论了如何基于交易算法实现 EA 交易系统的创建。这有助于在 MQL5 中实现系统自动化，并控制每日回撤。