MQL5 编程示例的文章

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访问海量文章以及代码实例集合,演示如何使用 MQL5 语言 为 MetaTrader 平台创建指标和交易机器人。源代码已附加在文章之中,因此您可以在 MetaEditor 中打开并运行它们,看看应用程序如何工作。

这些文章对那些刚开始探索自动交易的人,以及具有编程经验的职业交易员都极其有用。它们的特色不仅是例子,而且也蕴含着新的想法。

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HTTP和Connexus(第2部分):理解HTTP架构和库设计

HTTP和Connexus(第2部分):理解HTTP架构和库设计

本文探讨了HTTP协议的基础知识,涵盖了主要方法(GET、POST、PUT、DELETE)、状态码以及URL的结构。此外,还介绍了Conexus库的构建起点,以及CQueryParam和CURL类,这些类用于在HTTP请求中操作URL和查询参数。
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跨邻域搜索(ANS)

跨邻域搜索(ANS)

本文揭示了跨邻域搜索(ANS)算法的潜力,作为重要的一步,旨在开发灵活且智能的优化方法,使其能够在搜索空间中考虑问题的具体特性和环境的动态变化。
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使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别

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。
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自适应社会行为优化(ASBO):Schwefel函数与Box-Muller方法

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。
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从新手到专家:MQL5中的协作式调试指南

从新手到专家:MQL5中的协作式调试指南

问题解决法能为掌握复杂技能(如MQL5编程)构建高效路径。该方法让您在专注攻克问题的同时,潜移默化地提升技能水平。解决的难题越多,大脑积累的专业知识就越深厚。就我个人而言,调试是精通编程最有效的途径。本文将带你逐步梳理代码清理流程,并探讨将杂乱程序转化为简洁高效代码的核心技巧。阅读本文,洞悉其中的宝贵见解。
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开发回放系统(第 61 部分):玩转服务(二)

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。
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开发回放系统(第 57 部分):了解测试服务

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。
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开发回放系统(第 48 部分):了解服务的概念

开发回放系统(第 48 部分):了解服务的概念

学习些新知识怎么样?在本文中,您将了解如何将脚本转换为服务,以及为什么这样做很有用。
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特征向量和特征值:MetaTrader 5 中的探索性数据分析

特征向量和特征值:MetaTrader 5 中的探索性数据分析

在这篇文章中,我们将探索特征向量和特征值在探索性数据分析中的不同应用方式,以揭示数据中的独特关系。
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开发回放系统(第 51 部分):事情变得复杂(三)

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。
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种群优化算法:鲸鱼优化算法(WOA)

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。
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在MQL5中创建交易管理员面板(第三部分):通过视觉样式设计增强图形用户界面(1)

在MQL5中创建交易管理员面板(第三部分):通过视觉样式设计增强图形用户界面(1)

在本文中,我们将专注于使用MQL5为交易管理员面板的图形用户界面(GUI)进行视觉样式设计与优化。我们将探讨MQL5中可用的各种技术和功能,这些技术和功能允许对界面进行定制和优化,确保它既能满足交易者的需求,又能保持吸引人的外观。
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使用MQL5和Python构建自优化的EA(第四部分):模型堆叠

使用MQL5和Python构建自优化的EA(第四部分):模型堆叠

今天,我们将展示如何构建能够从自身错误中学习的AI驱动的交易应用程序。我们将展示一种称为堆叠(stacking)的技术,我们使用2个模型来做出1个预测。第一个模型通常是较弱的学习器,而第二个模型通常是更强大的模型,它学习较弱学习器的残差。我们的目标是创建一个模型集成,以期获得更高的准确性。
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细菌趋化优化(BCO)

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。
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价格行为分析工具包开发(第二部分):分析注释脚本

价格行为分析工具包开发(第二部分):分析注释脚本

秉承我们简化价格行为分析的核心理念,我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标(如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量),并在图表上自动生成可视化标记。
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让新闻交易轻松上手(第二部分):风险管理

让新闻交易轻松上手(第二部分):风险管理

在本文,我们将把继承引入到我们之前的代码和新代码中。我们将引入一种新的数据库设计以提高效率。此外,还将创建一个风险管理类来处理容量计算。
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在MQL5中创建交易管理员面板(第二部分):增强响应性和快速消息传递

在MQL5中创建交易管理员面板(第二部分):增强响应性和快速消息传递

在本文中,我们将增强之前创建过的管理面板的响应性。此外,我们还将探讨在交易信号背景下快速消息传递的重要性。
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Connexus中的正文(第四部分):添加HTTP请求正文

Connexus中的正文(第四部分):添加HTTP请求正文

在本文中,我们探讨了HTTP请求中的正文概念,这对于发送诸如JSON和纯文本之类的数据至关重要。我们讨论并解释了如何正确地使用正文,并结合适当的头部信息。此外,我们还介绍了Connexus库中的ChttpBody类,它将简化对请求正文的处理。
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开发回放系统(第 42 部分):图表交易项目(I)

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。
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开发回放系统(第 68 部分):取得正确的时间(一)

开发回放系统(第 68 部分):取得正确的时间(一)

今天,我们将继续努力,让鼠标指针告诉我们在流动性较低期间,一根柱形上还剩下多少时间。尽管乍一看似乎很简单,但实际上这项任务要困难得多。这涉及一些我们必须克服的障碍。因此,为了理解以下部分,您必须很好地理解子系列第一部分的材料。
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人工协作搜索算法 (ACS)

人工协作搜索算法 (ACS)

人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法,它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。
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开发回放系统(第 66 部分):玩转服务(七)

开发回放系统(第 66 部分):玩转服务(七)

在本文中,我们将实现第一个解决方案,该解决方案使我们能够确定何时在图表上出现新的柱形。此解决方案适用于各种情况。了解它的发展将有助于你掌握几个重要方面。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。
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神经网络变得简单(第 91 部分):频域预测(FreDF)

神经网络变得简单(第 91 部分):频域预测(FreDF)

我们继续探索时间序列在频域中的分析和预测。在本文中,我们将领略一种在频域中预测数据的新方法,它可被加到我们之前研究过的众多算法当中。
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群体算法的混合 -顺序结构和并行结构

群体算法的混合 -顺序结构和并行结构

在这里,我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型:策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。
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开发回放系统(第 50 部分):事情变得复杂 (二)

开发回放系统(第 50 部分):事情变得复杂 (二)

我们将解决图表 ID 问题,同时开始为用户提供使用个人模板对所需资产进行分析和模拟的能力。此处提供的材料仅用于教学目的,不应被视为除学习和掌握所提供概念以外的任何目的的应用。
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开发回放系统(第 54 部分):第一个模块的诞生

开发回放系统(第 54 部分):第一个模块的诞生

在本文中,我们将探讨如何将多个真正功能模块中的第一个组合在一起,用于回放/模拟器系统,这些模块也将用于其他用途。我们现在说的是鼠标模块。
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矩阵分解:更实用的建模

矩阵分解:更实用的建模

您可能没有注意到,矩阵建模有点奇怪,因为只指定了列,而不是行和列。在阅读执行矩阵分解的代码时,这看起来非常奇怪。如果您希望看到列出的行和列,那么在尝试分解时可能会感到困惑。此外,这种矩阵建模方法并不是最好的。这是因为当我们以这种方式对矩阵建模时,会遇到一些限制,迫使我们使用其他方法或函数,而如果以更合适的方式建模,这些方法或函数是不必要的。
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开发回放系统(第 62 部分):玩转服务(三)

开发回放系统(第 62 部分):玩转服务(三)

在本文中,我们将开始解决在使用真实数据时可能影响应用程序性能的分时报价过量问题。这种过量通常会干扰在相应窗口构建一分钟柱形所需的正确时间。
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开发回放系统(第 47 部分):Chart Trade 项目(六)

开发回放系统(第 47 部分):Chart Trade 项目(六)

最后,我们的 Chart Trade 指标开始与 EA 互动,以交互方式传输信息。因此,在本文中,我们将对该指标进行改进,使其功能足以与任何 EA 配合使用。这样,我们就可以访问 Chart Trade 指标,并像实际连接 EA 一样使用它。不过,我们将以比以前更有趣的方式来实现这一目标。
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开发回放系统(第 65 部分):玩转服务(六)

开发回放系统(第 65 部分):玩转服务(六)

在本文中,我们将研究如何在与回放/模拟应用程序结合使用时实现和解决鼠标指针问题。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。
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精通日志记录(第一部分):MQL5中的基础概念与入门步骤

精通日志记录(第一部分):MQL5中的基础概念与入门步骤

欢迎开启另一段探索之旅!本文是一个特别系列的开篇之作,我们将逐步创建一个专为MQL5语言开发者量身定制的日志操作库。
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Connexus客户端(第七部分):添加客户端层

Connexus客户端(第七部分):添加客户端层

在本文中,我们将继续开发connexus库。在本章节中,我们将构建CHttpClient类,该类负责发送请求并接收指令。我们还将介绍模拟对象(mocks)的概念,让该库与WebRequest函数解耦,从而为用户提供更强大的灵活性。
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从基础到中级:按值传递还是按引用传递

从基础到中级:按值传递还是按引用传递

在本文中,我们将实际了解按值传递和按引用传递之间的区别。虽然这看起来很简单,很常见,不会造成任何问题,但许多经验丰富的程序员经常因为这个小细节而在处理代码时遇到真正的失败。知道何时、如何以及为什么使用按值传递或按引用传递将对我们作为程序员的生活产生巨大的影响。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。
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开发回放系统(第 67 部分):完善控制指标

开发回放系统(第 67 部分):完善控制指标

在本文中,我们将看看通过一点代码改进可以实现什么。这一改进旨在简化我们的代码,更多地使用 MQL5 库调用,最重要的是,使其在我们未来可能开发的其他项目中更加稳定、安全和易于使用。
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基于Python和MQL5的特征工程(第一部分):为长期 AI 模型预测移动平均线

基于Python和MQL5的特征工程(第一部分):为长期 AI 模型预测移动平均线

移动平均线无疑是我们的 AI 模型进行预测的最佳指标。然而,我们可以通过严谨数据变换来进一步提高其准确性。本文将展示如何构建能够预测更远范围的AI模型,超越您目前所实现的水平,同时不会显著降低准确率。移动平均线的实用性确实令人惊叹。
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开发回放系统(第 55 部分):控制模块

开发回放系统(第 55 部分):控制模块

在本文中,我们将实现一个控制指标,以便它可以集成到我们正在开发的消息系统中。虽然这并不难,但关于这个模块的初始化,有一些细节需要了解。此处提供的材料仅用于教育目的。除了学习和掌握所示的概念外,绝不应将其视为任何目的的应用程序。
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从基础到中级:变量(II)

从基础到中级:变量(II)

今天,我们将探讨如何使用静态变量。这个问题常常让许多程序员感到困惑,无论是初学者还是有一定经验的开发者,因为使用这一机制时需要遵循一些特定的建议。本文旨在为教学目的提供材料。在任何情况下,应用程序都应仅用于学习和掌握所介绍的概念。
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适应性社会行为优化(ASBO):两阶段演变

适应性社会行为优化(ASBO):两阶段演变

我们继续探讨生物体的社会行为及其对新数学模型 ASBO(适应性社会行为优化)开发的影响。我们将深入研究两阶段演变,测试算法并得出结论。正如在自然界中,一群生物体共同努力生存一样,ASBO 使用集体行为原理来解决复杂的优化问题。
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从基础到中级:数组和字符串(三)

从基础到中级:数组和字符串(三)

本文从两个方面进行探讨。首先,标准库如何将二进制值转换为其他表示形式,如八进制、十进制和十六进制。其次,我们将讨论如何使用我们已经获得的知识,根据秘密短语确定密码的宽度。
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从基础到中级:SWITCH 语句

从基础到中级:SWITCH 语句

在本文中,我们将学习如何以最简单、最基本的形式使用 SWITCH 语句。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。