
种群优化算法:模拟退火(SA)。第 1 部分
模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中,我们将对算法进行全面分析,并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火(SIA)算法。

重构经典策略(第五部分):基于USDZAR的多品种分析
在本系列文章中,我们重新审视经典策略,看看是否可以使用人工智能来改进这些策略。在今天的文章中,我们将研究一种使用一篮子具有相关性的金融产品来进行多品种分析的流行策略,我们将重点关注货币对 USDZAR。

重塑经典策略(第六部分):多时间框架分析
在这一系列文章中,我们重新审视经典策略,看看是否可以利用人工智能(AI)对其进行改进。在本文中,我们将研究流行的多时间框架分析策略,以判断该策略是否可以通过人工智能得到增强。

数据处理的分组方法:在MQL5中实现组合算法
在本文中,我们将继续探索数据处理家族分组算法,在MQL5中实现组合算法(Combinatorial Algorithm)及其优化版本——组合选择算法(Combinatorial Selective Algorithm)。

在 MQL5 中重新构想经典策略(第二部分):富时 100 指数(FTSE100)与英国国债(UK Gilts)
在本系列文章中,我们探索了流行的交易策略,并尝试使用人工智能(AI)对其进行改进。在今天的文章中,我们将重新审视基于股市与债市之间关系的经典交易策略。

开发回放系统(第 43 部分):Chart Trade 项目(II)
大多数想要或梦想学习编程的人实际上并不知道自己在做什么。他们的活动包括试图以某种方式创造事物。然而,编程并不是为了定制合适的解决方案。这样做会产生更多的问题而不是解决方案。在这里,我们将做一些更高级、更与众不同的事情。

开发回放系统(第 46 部分):Chart Trade 项目(五)
厌倦了浪费时间搜索应用程序工作所需的文件吗?在可执行文件中包含所有内容如何?这样,你就不用再去找东西了。我知道很多人都使用这种分发和存储形式,但还有一种更合适的方式。至少在可执行文件的分发和存储方面是这样。这里将介绍的方法非常有用,因为您可以将 MetaTrader 5 本身用作优秀的助手,也可以使用 MQL5。此外,它并不难理解。

MQL5 交易工具包(第 2 部分):扩展和实现仓位管理 EX5 库
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。

开发回放系统(第 38 部分):铺路(II)
许多认为自己是 MQL5 程序员的人,其实并不具备我在本文中将要概述的基础知识。许多人认为 MQL5 是一个有限的工具,但实际原因是他们尚未具备所需的知识。所以,如果您有啥不知道,不要为此感到羞愧。最好是因为不去请教而感到羞愧。简单地强制 MetaTrader 5 禁用指标重叠,并不能确保指标和智能系统之间的双向通信。我们离这个目标还很远,但指标在图表上没有重叠的事实给了我们一些信心。

从基础到中级:BREAK 和 CONTINUE 语句
在本文中,我们将学习如何在循环中使用 RETURN、BREAK 和 CONTINUE 语句。了解每个语句在循环执行流程中的作用对于处理更复杂的应用程序非常重要。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。

构建一个用于实现带约束条件的自定义最大值的通用优化公式(GOF)
在这篇文章中,我们将介绍一种在MetaTrader 5终端的设置选项卡中选择“自定义最大值”时,实现具有多个目标和约束的优化问题的方法。举例来说,优化问题可以是:最大化利润因子、净利润和恢复因子,同时满足以下条件:回撤小于10%,连续亏损次数少于5次,每周交易次数多于5次。

在MQL5中创建交易管理员面板(第三部分):扩展内置类以进行主题管理(II)
在本文的讨论中,我们将逐步扩展现有的对话框库,以纳入主题管理逻辑。此外,我们将把主题切换方法整合到管理员面板项目中使用的 CDialog、CEdit 和 CButton 类中。继续阅读,获取更多深入的了解。

开发回放系统(第 58 部分):重返服务工作
在回放/模拟器服务的开发和改进暂停之后,我们正在恢复该工作。现在我们已经放弃使用终端全局变量等资源,我们将不得不完全重组其中的一些部分。别担心,我们会详细解释这个过程,这样每个人都可以关注我们服务的发展。

头脑风暴优化算法(第一部分):聚类
在本文中,我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化(Brain Storm Optimization,简称BSO)。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下,找到多个最优解。此外,我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。

开发回放系统(第 49 部分):事情变得复杂 (一)
在本文中,我们将把问题复杂化。通过前面文章中展示的内容,我们将开始打开模板文件,以便用户可以使用自己的模板。不过,我将逐步进行修改,因为我还将改进指标,以减少 MetaTrader 5 的负载。

通过推送通知监控交易——一个MetaTrader 5服务的示例
在本文中,我们将探讨如何创建一个服务应用程序,用于向智能手机发送关于交易结果的通知。我们将学习如何处理标准库对象列表,以便根据所需属性组织对象的选择。

种群优化算法:改变概率分布的形状和位移,并基于智能头足类生物(SC)进行测试
本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验,会用到智能头足类生物(SC)测试算法,从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。

开发回放系统(第 34 部分):订单系统 (三)
在本文中,我们将完成构建的第一阶段。虽然这部分内容很快就能完成,但我将介绍之前没有讨论过的细节。我将解释一些许多人不理解的问题。你知道为什么要按 Shift 或 Ctrl 键吗?

重思经典策略(第八部分):基于美元兑加元(USDCAD)探讨外汇市场与贵金属
在本系列文章中,我们将重新审视一些广为人知的交易策略,看看是否能够利用人工智能(AI)来改进它们。请加入我们今天的讨论,一起测试贵金属与货币之间是否存在可靠的关系。

从基础到中级:操作符
在本文中,我们将介绍主要的操作符。虽然这个主题很容易理解,但在代码格式中包含数学表达式时,有一些要点非常重要。如果不充分了解这些细节,经验很少或没有经验的程序员最终会放弃尝试创建自己的解决方案。

在任何市场中获得优势(第五部分):联邦储备经济数据库(FRED)欧元兑美元( EURUSD)可替代数据
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。

Connexus入门(第一部分):如何使用WebRequest函数?
本文是‘Connexus’库开发系列的开篇之作,旨在为MQL5环境下的HTTP请求提供便利支持。该项目的目的是为终端用户提供这个机会,并展示如何使用这个辅助库。我打算尽可能地简化,以便于学习,从而为进一步开发提供可能性。

自适应社会行为优化(ASBO):Schwefel函数与Box-Muller方法
本文深入探讨了生物体的社会行为及其对新型数学模型——自适应社会行为优化(ASBO)创建的影响,为我们呈现了一个引人入胜的世界。我们将研究生物社会中观察到的领导、近邻和合作原则如何激发创新优化算法的开发。

开发回放系统(第 51 部分):事情变得复杂(三)
在本文中,我们将研究 MQL5 编程领域最困难的问题之一:如何正确获取图表 ID,以及为什么对象有时不会绘制在图表上。此处提供的材料仅用于教学目的,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。

使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别
在本文中,我们探讨了动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理,并在纯MQL5语言中展示其实现方法。

开发回放系统(第 57 部分):了解测试服务
需要注意的一点是:虽然服务代码没有包含在本文中,只会在下一篇文章中提供,但我会解释一下,因为我们将使用相同的代码作为我们实际开发的跳板。因此,请保持专注和耐心。等待下一篇文章,因为每一天都变得更加有趣。

种群优化算法:鲸鱼优化算法(WOA)
鲸鱼优化算法(WOA)是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法,即鲸鱼在猎物周围制造气泡,然后以螺旋运动的方式攻击猎物。

开发回放系统(第 61 部分):玩转服务(二)
在本文中,我们将研究使回放/模拟系统更高效、更安全地运行的修改。我也不会对那些想要充分利用这些类的人置之不理。此外,我们将探讨 MQL5 中的一个特定问题,即在使用类时降低代码性能,并解释如何解决它。

细菌趋化优化(BCO)
本文介绍了细菌趋化优化(Bacterial Chemotaxis Optimization,简称 BCO)算法的原始版本及其改进版本。我们将详细探讨所有不同之处,特别关注 BCOm 的新版本,该版本简化了细菌的移动机制,减少了对位置历史的依赖,并且使用了比原始版本计算量更小的数学方法。我们还将进行测试并总结结果。

开发回放系统(第 42 部分):图表交易项目(I)
我们来创建一些更有趣的东西。我不想毁掉惊喜,故此紧随本文以便更好地理解。自本系列开发回放/模拟器系统的最开始,我就一直说,我们的意图是按相同的方式使用 MetaTrader 5 平台,无论正在开发的系统中,亦或真实市场中。重点是要正确完成。没有人愿意在训练和学习时用一种工具,而在战斗时不得不换另一种工具。