MQL5 开发的自动交易示例的文章
MQL5自动化交易策略（第十四部分）：基于MACD-RSI统计方法的交易分层策略
本文将介绍一种结合MACD和RSI指标与统计方法的交易分层策略，通过MQL5实现动态自动化交易。我们将探讨这种级联式策略的架构设计，通过关键代码段详解其实现方式，并指导读者如何进行回测以优化策略表现。最后，我们将总结该策略的潜力，并为自动化交易的进一步优化奠定基础。
在MQL5中实现基于抛物线转向指标（Parabolic SAR）和简单移动平均线（SMA）的快速交易策略算法
在本文中，我们将在MQL5中开发一个快速交易EA，利用抛物线SAR和简单移动平均线（SMA）指标来创建一个响应迅速的交易策略。我们详细介绍了该策略的实施过程，包括指标的使用、信号的生成以及测试和优化过程。
在MQL5中构建自优化智能交易系统（EA）（第五部分）：自适应交易规则
如何完美使用指标的原则，并不总是易于遵循。在市场行情较为平稳的情况下，指标可能会意外地给出不构成交易条件的信号，导致算法交易者错失交易机会。本文将提出一个潜在的解决方案，我们将讨论如何构建能够根据现有市场数据调整其交易规则的交易应用程序。
神经网络变得简单（第 68 部分）：离线优先引导政策优化
自从第一篇专门讨论强化学习的文章以来，我们以某种方式触及了 2 个问题：探索环境和检定奖励函数。最近的文章曾专门讨论了离线学习中的探索问题。在本文中，我想向您介绍一种算法，其作者完全剔除了奖励函数。
在 MQL5 中创建交互式图形用户界面（第 2 部分）：添加控制和响应
通过动态功能增强 MQL5 图形用户界面（GUI）面板，可以大大改善用户的交易体验。通过整合互动元素、悬停效果和实时数据更新，该面板成为现代交易者的强大工具。
如何使用MQL5的控件类创建交互式仪表板/面板（第一部分）：设置面板
在本文中，我们将使用MQL5的控件类创建一个交互式交易仪表板，旨在简化交易操作。该面板包含标题、用于交易、平仓和信息的导航按钮，以及用于执行交易和管理仓位的专用操作按钮。到文章结束时，你将拥有一个基础面板，为未来的扩展做好准备。
神经网络变得轻松（第二十八部分）：政策梯度算法
我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中，我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法，已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后，根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下，近似方法不应用于功用函数，而是应用于动作的直接政策（策略）。 其中一种方法是政策梯度。
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中，我们将探讨其余的数组函数，揭开复杂概念的神秘面纱，让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数，提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧！
神经网络变得简单（第 71 部分）：目标条件预测编码（GCPC）
在之前的文章中，我们讨论了决策转换器方法，以及从其衍生的若干种算法。我们测验了不同的目标设定方法。在测验期间，我们依据各种设定目标的方式进行操作。然而，该模型早期研究时验算过的轨迹，始终处于我们的关注范围之外。在这篇文章中。我想向您介绍一种填补此空白的方法。
使用PSAR、Heiken Ashi和深度学习进行交易
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。
神经网络变得简单（第 61 部分）：离线强化学习中的乐观情绪问题
在离线学习期间，我们基于训练样本数据优化了智能体的政策。成品政策令智能体对其动作充满信心。然而，这种乐观情绪并不总是正当的，并且可能会在模型操作期间导致风险增加。今天，我们要寻找降低这些风险的方法之一。
神经网络变得简单（第 90 部分）：时间序列的频率插值（FITS）
通过研究 FEDformer 方法，我们打开了时间序列频域表述的大门。在这篇新文章中，我们将继续一开始的主题。我们将研究一种方法，据其我们不仅能进行分析，还可以预测特定区域的后续状态。
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。
基于MQL5的自动化交易策略（第一部分）：Profitunity系统（比尔·威廉姆斯的《交易混沌》）
在本文中，我们研究了比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的Profitunity系统，深入剖析其核心组成部分以及在混沌市场中独特的交易方法。我们指导读者在MQL5中实现该系统，专注于自动化关键指标和入场/出场信号。最后，我们对策略进行测试和优化，提供其在不同市场环境下的表现。
神经网络变得轻松（第四十八部分）：降低 Q-函数高估的方法
在上一篇文章中，我们概述了 DDPG 方法，它允许在连续动作空间中训练模型。然而，与其它 Q-学习方法一样，DDPG 容易高估 Q-函数的数值。这个问题往往会造成训练代理者时选择次优策略。在本文中，我们将研究一些克服上述问题的方式。
MQL5交易策略自动化（第十二部分）：实现缓解型订单块（MOB）策略
在本文中，我们将构建一个MQL5交易系统，可针对“聪明资金”（Smart Money）交易自动检测订单块。我们将阐述该策略的规则，在MQL5中实现其逻辑，并融入风险管理以实现有效的交易执行。最后，我们将对该系统进行回测，以评估其表现，并对其进行优化以获得最优结果。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 4 部分）：三角移动平均线 — 指标信号
本文中的多币种 EA 是智能交易系统或交易机器人，能从一个品种的图表里交易（开单、平单、及管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（货币对）。这次我们只会用到 1 个指标，即多时间帧或单一时间帧中的三角移动平均线。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram
在本文中，我们创建了一个 MQL5-Telegram 集成 EA 交易，将移动平均线交叉信号发送到 Telegram。我们详细介绍了从移动平均线交叉生成交易信号的过程，在 MQL5 中实现必要的代码，并确保集成无缝工作。结果是系统可以直接向您的 Telegram 群聊提供实时交易提醒。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 5 部分）：从 Telegram 向 MQL5 发送命令并接收实时响应
在本文中，我们创建了几个类来促进 MQL5 和 Telegram 之间的实时通信。我们专注于从 Telegram 获取命令，解码和解释它们，并发送适当的响应。最后，我们确保这些交互在交易环境中得到有效测试和运行。
借助成交量精准洞悉交易动态：超越传统OHLC图表
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。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 3 部分）：添加交易品种、前缀和/或后缀、以及交易时段
若干交易员同事发送电子邮件或评论了如何基于经纪商提供的名称里带有前缀和/或后缀的品种使用此多币种 EA，以及如何在该多币种 EA 上实现交易时区或交易时段。
理解编程范式（第 2 部分）：面向对象方式开发价格行为智能系统
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。
重构经典策略（第十一部分）移动平均线的交叉（二）
移动平均线和随机振荡器可用于生成趋势跟踪交易信号。然而，这些信号只有在价格行为发生之后才会被观察到。我们可以有效地利用人工智能克服技术指标中这种固有的滞后性。本文将教您如何创建一个完全自主的人工智能驱动型EA，这种方式可以改进您现有的任何交易策略。即使是最古老的交易策略也可以被改进。
关于因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在市场事件预测中的应用实例
本文提供了一个使用因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在MQL5中实现复杂交易系统的全面指南。文章涵盖了这些方法的理论背景，详细解释了交易算法中的关键函数，并提供了实现的示例代码。
神经网络变得简单（第 75 部分）：提升轨迹预测模型的性能
我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。
神经网络变得轻松（第四十九部分）：软性扮演者-评价者
我们继续讨论解决连续动作空间问题的强化学习算法。在本文中，我将讲演软性扮演者-评论者（SAC）算法。SAC 的主要优点是拥有查找最佳策略的能力，不仅令预期回报最大化，而且拥有最大化的动作熵（多样性）。
MQL5 交易管理面板开发指南（第六部分）：交易管理面板（续篇）
在本文中，我们对多功能管理面板的“交易面板”进行升级。我们引入一个强大的辅助函数，大幅简化代码，提高可读性、可维护性与运行效率。同时演示如何无缝集成更多按钮，并优化界面，以支持更广泛的交易任务。无论是持仓管理、订单调整，还是简化交互，本文将助您打造稳健且易用的交易管理面板。
在MQL5中创建交易管理员面板（第六部分）：多功能界面（一）
交易管理员的角色不仅限于Telegram通信，他们还可以参与各种控制活动，包括订单管理、持仓跟踪和界面定制。在本文中，我们将分享有关扩展程序以支持MQL5中多种功能的实用见解。此次更新旨在克服当前管理员面板主要聚焦于通信这一局限，使其能够处理更广泛的任务。
神经网络变得轻松（第五十三部分）：奖励分解
我们已经不止一次地讨论过正确选择奖励函数的重要性，我们通过为单独动作添加奖励或惩罚来刺激代理者的预期行为。但是关于由代理者解密我们的信号的问题仍旧悬而未决。在本文中，我们将探讨将单独信号传输至已训练代理者时的奖励分解。
开发多币种 EA 交易（第 4 部分）：虚拟挂单和保存状态
在开始开发多币种 EA 后，我们已经取得了一些成果，并成功地进行了多次代码改进迭代。但是，我们的 EA 无法处理挂单，也无法在终端重启后恢复运行。让我们添加这些功能。
价格行为分析工具包开发（第七部分）：信号脉冲智能交易系统（EA）
借助“信号脉冲（Signal Pulse）”这款MQL5智能交易系统（EA），释放多时间框架分析的潜力。该EA整合了布林带（Bollinger Bands）和随机震荡器（Stochastic Oscillator），以提供准确、高概率的交易信号。了解如何实施这一策略，并使用自定义箭头有效直观地显示买入和卖出机会。非常适合希望借助多时间框架的自动化分析来提升自身判断能力的交易者。
