MQL5 编程示例的文章

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。

动态多货币对EA利用正负相关性来优化EA的交易表现。通过分析实时市场数据，它识别并利用货币对之间的相关性。

在今天的文章中，我们将分析汇率走势与政府债券之间的关系。债券是固定收益证券中最受欢迎的形式之一，将成为我们讨论的重点。加入我们，一起探索是否可以利用人工智能技术改进一种经典策略。

很长一段时间以来，我们一直在研究指标，但现在是时候让服务重新工作了，看看图表是如何根据提供的数据构建的。然而，由于整个事情并没有那么简单，我们必须注意了解前方等待我们的是什么。

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。

在大数据的世界里，有数以百万计的备选数据集，它们有可能提升我们的交易策略。在这一系列文章中，我们将帮助您识别最有信息量的公开数据集。

在开发上一篇文章的主题时，我决定创建一个更灵活、功能更强大的模板，该模板具有更大的功能，可以有效地用于自由职业，也可以作为开发多货币和多时段 EA 的基础，并能够与外部解决方案集成。

周期在我们的生活中具有极其重要的意义。昼夜交替、四季更迭、一周的七天以及许多其他不同性质的周期都存在于每个人的生活中。在本文中，我们将探究金融市场中的周期。

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。

我们将基于“江恩九宫格”创建一个指标，该指标通过时间和价格方格构建而成。我们将提供指标代码，并在平台上针对不同的时间区间，对该指标进行测试。

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。

在本系列文章中，我们使用现代算法分析经典交易策略，以确定是否可以利用人工智能改进这些策略。在今天的文章中，我们将重新审视一种利用标普500指数与美国国债之间关系的经典交易方法。

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。

今天，我们将学习如何使用预定义的 MQL5 语言变量和常量。此外，我们将分析另一种特殊类型的变量：函数。知道如何正确使用这些变量可能意味着一个有效的应用程序和一个无效的应用程序之间的区别。为了理解这里介绍的内容，有必要理解前几篇文章中讨论的材料。

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？

在本文中，我们将探讨2009年开发的人工蜂巢算法（ABHA）。该算法旨在解决连续优化问题。我们将研究ABHA如何从蜂群的行为中汲取灵感，其中每只蜜蜂都有独特的角色，帮助它们更有效地寻找资源。

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。

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。

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）是人工智能的重要组成部分，所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入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。

在本文中，我们讨论了如何将统计因果关系应用于识别预测变量。我们将探讨因果关系与传递熵（Transfer Entropy, TE）之间的联系，并展示用于检测两个变量之间信息方向性传递的MQL5代码。

在本文中，我们将讨论如何构建能够根据当前市场条件自主选择和更改交易策略的EA。我们将学习马尔可夫链（Markov Chains）以及它们如何帮助我们作为算法交易者。

在本文中，我们将探讨在MQL5中创建指标的一种非标准方法。我们的目标不是专注于趋势或图表形态，而是管理我们自己的仓位，包括部分入场和出场。我们将广泛使用动态矩阵以及一些与交易历史和未平仓头寸相关的交易函数，以在图表上显示这些交易发生的位置。

本文探讨了一种将线性判别分析（LDA）与布林带相结合的交易策略，利用对市场区域的分类预测来生成战略性入场信号。

许多初学者很难理解为什么他们的代码没有按他们预期的方式运行。让代码真正发挥作用的因素有很多。代码能够正常运行，不仅仅是因为它包含了一系列不同的函数和操作。今天，我邀请您学习如何正确地编写真正的代码，而不是简单地复制粘贴代码段。这里呈现的材料仅供教学目的。在任何情况下，这些应用不应该被用于学习和掌握所介绍概念之外的其他目的。

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。

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。

在系列文章的第三部分中，我们将通过实证分析经典交易策略，探讨如何利用人工智能进行优化。本次研究聚焦于运用线性判别分析模型（LDA）预测价格走势中的更高高点与更低低点。

聪明资金概念（结构突破）与 RSI 指标相结合，可根据市场结构做出明智的自动交易决策。

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。