MQL5 编程示例的文章

在今天的文章中，我们将讨论一个在 MQL5 中可以找到的各种代码中广泛使用的编译指令。虽然这里对这个指令的解释相当肤浅，但重要的是你要开始了解如何使用它，因为随着你进入更高层次的编程，它很快就会变得不可或缺。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。

我们继续开发Connexus库。在本章中，我们探讨HTTP协议中请求头的概念，解释它们是什么、它们的用途以及如何在请求中使用它们。我们将涵盖用于与API通信的主要头信息，并展示了如何在库中配置它们的实例。

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。

在本次讨论中，我们将把一个简单的马尔可夫链应用于相对强弱指标（RSI），以观察指标穿过关键水平后的价格行为。我们得出结论，当RSI处于11-20区间时，会产生最强的买入信号；而当RSI处于71-80区间时，会产生最强的卖出信号，这在新西兰元兑日元（NZDJPY）货币对上表现得尤为明显。我们将展示如何通过对数据的处理和分析，直接从您所拥有的数据中构建出最优的交易策略。此外，我们还将展示如何训练一个深度神经网络，使其能够最优地利用转移矩阵。

我们将以 MetaTrader 5 服务为例，探讨创建和更新美元指数 (USDX) 和欧元指数 (EURX) 图表。启动服务时，我们将检查所需合成工具的存在，必要时创建它，并将其放置在市场观察窗口中。随后将创建合成工具的分钟和分时报价历史记录，然后创建所创建工具的图表。

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。

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。

加入我们的讨论，了解如何利用人工智能（AI）优化您的仓位规模和订单数量，以最大化您的投资组合回报。我们将展示如何通过算法识别一个最优的投资组合，并根据您的回报预期或风险承受能力来调整投资组合。在本次讨论中，我们将使用SciPy库和MQL5语言，利用所拥有的全部数据创建一个最优且多样化的投资组合。

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。

这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略，并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标，通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力，但同时也突显了需要进一步优化的必要性，尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者，但在实际部署之前，需要进行彻底的测试和深入理解。

本文探讨了用于修改程序执行流程的关键操作符：条件语句、循环和 switch 语句。利用这些操作符将使我们创建的函数表现得更加“智能”。

在本系列文章中，我们将重新审视一些知名的交易策略，以探究是否可以利用AI来改进这些策略。在今天的文章中，我们将研究富时100指数，并尝试使用构成该指数的部分个股来预测该指数。

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。

我们将分析芝加哥期权交易所（CBOE）整理的替代数据，以提高我们的深度神经网络在预测XAUEUR货币对时的准确性。

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。

在本文中，我们将对第一个循环语句进行实用且非常直观的介绍。尽管许多初学者在面对创建循环的任务时感到害怕，但知道如何正确安全地完成它只能通过经验和练习来实现。但谁知道呢，也许我可以通过向你展示在代码中使用循环时的主要问题和预防措施来减少你的麻烦和痛苦。

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。

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。

MQL5中EA自优化的分步指南。我们将涵盖稳健的优化逻辑、参数选择的最佳实践，以及如何通过回测重构策略。此外，还将讨论诸如分步优化等高级方法，以增强您的交易方法。

我们将向之前发布的文章中的三个例子里加入深度学习，并与之前的版本进行比较。目标是学习如何将深度学习（DL）应用于其他EA。

本文探讨了Narges Armanfard等人在论文《数据分类的局部特征选择》中介绍的一种特征选择算法。该算法使用Python实现，用于构建二元分类器模型，这些模型可以与MetaTrader 5应用程序集成以进行推理。

在本文中，我将介绍如何制作一个简单的面板，以便直接从图表中更改指标设置，以及需要对指标进行哪些更改以连接该面板。本文面向 MQL5 的新手用户。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。