MQL5 编程示例的文章

在今天的讨论中，我们探讨了多时间框架分析的策略，以确定我们的人工智能（AI）模型在哪个时间框架上表现最优。分析结果表明，在欧元兑美元（EURUSD）货币对上，月度和小时时间框架生成的模型具有相对较低的误差率。我们利用这一优势，开发了一个交易算法，该算法在月度时间框架上进行人工智能预测，并在小时时间框架上执行交易。

在这篇文章中，我们介绍了几种被称为夏普比率（Sharpe ratio）替代品的风险回报标准的实现，并检查了假设的权益曲线以分析其特征。

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。

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）。

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。

本文继续针对初学者的系列文章。在这里我们将讨论开发 EA 交易的基本原则。我们将创建两个 EA：第一个 EA 不使用指标进行交易，使用挂单，第二个 EA 将基于标准 MA 指标，以当前价格开仓。在这里，我假设你不再是一个完全的初学者，并且对前几篇文章中的材料有相对较好的掌握。

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。

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。

了解如何在 MQL5 代码或项目中导入和使用 EX5 库。在这篇续文中，我们将通过向现有库中添加更多仓位管理功能并创建两个 EA 交易系统来扩展 EX5 库。第一个例子将使用可变指数动态平均（Variable Index Dynamic Average，VIDYA）技术指标来开发追踪止损交易策略 EA 交易，而第二个例子将利用交易面板来监控、开仓、平仓和修改仓位。这两个例子将演示如何使用和实现升级后的 EX5 仓位管理库。

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。

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。

本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统（Micro-AIS） - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型，和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。

本文讨论了为 MetaTrader 5 创建一个消息接口，旨在帮助系统管理员在平台内直接与其他交易者进行沟通。MQL5 最近与社交平台的整合使得信号能够通过不同渠道快速广播。想象一下，只需点击“是”或“否”就能确认发送信号。继续阅读以了解更多信息。

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。

本项目旨在利用 MQL5 程序算法为 MetaTrader 5 开发一套全面的分析工具。这些工具包括脚本、指标、人工智能模型以及EA，能够自动地进行市场分析。在某些情况下，这些工具能够完全无需人工干预地进行高级分析，并将预测结果发送到相应的平台。绝不会错过任何机会。请与我一同探索构建一套强大的自定义市场分析工具箱。我们将从开发一个简单的 MQL5 程序开始，我将其命名为“图表投影仪”。

本文探讨了一种用于自动化交易的EA的开发，该EA结合了技术分析和深度学习预测。

在本文中，我们将了解如何仅使用 Metatrader 5在任何 EA 交易上基于修改的分时数据进行置换测试。

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。

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。

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。

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。