有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章

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交易者遇到的有趣挑战,就是经常需要一个创新的方法。这个类别的特色文章,提供了众多评估、分析和处理价格数据以及交易结果的出乎意料的解决方案。这些文章描述了多种集成方案,包括数据库和 ICQ 连接,OpenCL 的使用 和社群网络,Delphi 和 C# 的使用。

阅读并了解如何使用专门的数学和神经网络包,以及更多。成为一名作家 并与 MQL5 社区成员共享独特思想。

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Connexus观察者模式(第8部分):添加一个观察者请求

在本系列文章的最后一篇中,我们探讨了观察者模式(Observer Pattern) 在Connexus库中的实现,同时对文件路径和方法名进行了必要的重构优化。该系列文章完整地记录了Connexus库的开发过程——这是一个专为简化复杂应用中的HTTP通信而设计的工具库。
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原子轨道搜索(AOS)算法:改进与拓展

在本文的第二部分,我们将继续开发一种改进版的原子轨道搜索(AOS)算法,重点聚焦于特定操作符的优化设计,以提升算法的效率和适应性。在分析了该算法的基本原理和运行机制之后,我们将探讨提升其性能以及分析复杂解空间能力的方法,并提出新的思路以扩展其作为优化工具的功能。
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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Python到MQL5:量子启发式交易系统的探索之旅

本文探讨了量子启发式交易系统的开发过程,该系统从Python原型过渡到MQL5实现,以应用于现实世界的交易中。该系统运用了量子计算原理(如叠加态和纠缠态)来分析市场状态,尽管这是在经典计算机上使用量子模拟器运行的。该系统的关键特性包括:采用三量子比特系统,可同时分析八种市场状态;设置24小时的回溯观察期;并运用七种技术指标进行市场分析。尽管准确率看似一般,但若结合恰当的风险管理策略,该系统仍能提供显著的优势。
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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。
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让新闻交易轻松上手(第五部分):执行交易(2)

本文将扩展交易管理类,以包含用于交易新闻事件的买入止损(buy-stop)和卖出止损(sell-stop)订单,并为这些订单添加过期时间限制,以防止隔夜交易。在EA中嵌入一个滑点函数,以尝试防止或最小化在交易中使用止损订单时可能发生的滑点,特别是在新闻事件期间。
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Connexus请求解析(第六部分):创建HTTP请求与响应

在Connexus库系列文章的第六篇中,我们将聚焦于完整的HTTP请求,涵盖构成请求的各个组件。我们将创建一个表示整个请求的类,这将有助于将之前创建的各个类整合在一起。
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ALGLIB 库优化方法(第二部分)

在本文中,我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法,并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率,还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。
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探索 MQL5 中的密码学:深入浅出的方法阐述

本文探讨了在 MQL5 中整合密码学技术,以增强交易算法的安全性和功能性。文章将涵盖关键的密码学方法及其在自动化交易中的实际应用。
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构建K线图趋势约束模型(第九部分):多策略EA(第一部分)

今天,我们将探讨如何使用MQL5将多种策略集成到一个EA中。EA不仅仅提供指标和脚本,还允许采用更复杂的交易方法,这些方法能够适应不断变化的市场条件。请阅读本文,带您了解更多。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 6 部分):添加响应式内联按钮

在本文中,我们将交互式内联按钮集成到 MQL5 EA 交易中,允许通过 Telegram 进行实时控制。每次按下按钮都会触发特定的操作,并将响应发送回用户。我们还模块化了函数,以便有效地处理 Telegram 消息和回调查询。
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Connexus助手(第五部分):HTTP方法和状态码

在本文中,我们将了解HTTP方法和状态码,这是网络上客户端与服务器之间通信的两个非常重要的部分。了解每种方法的作用,可以让您更精确地发出请求,告知服务器您想要执行的操作,从而提高效率。
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在MQL5中创建交易管理员面板(第四部分):登录安全层

想象一下,一个恶意入侵者潜入了交易管理员房间,获取了用于向全球数百万交易者传递有价值信息的计算机和管理员面板的访问权限。这种入侵可能导致灾难性后果,例如未经授权发送误导性信息或随意点击按钮触发意外操作。在本次讨论中,我们将探究MQL5中的安全措施以及在管理员面板中实施的新安全功能,以防范这些威胁。通过增强安全协议,我们旨在保护通信渠道并维护全球交易社区的可信度。在本文的讨论中了解更多见解。
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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。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 38 部分):布林带

布林带是一种非常常见的轨道线指标,许多交易者用它来手工下单和平仓。我们,通过考察尽可能多的由它生成的不同信号,来验证该指标,并看看如何在向导汇编的智能系统中运用它们。
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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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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。
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Connexus的头(第三部分):掌握HTTP请求头的使用方法

Connexus的头(第三部分):掌握HTTP请求头的使用方法

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。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 4 部分):模块化代码函数以增强可重用性

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 4 部分):模块化代码函数以增强可重用性

在本文中,我们将现有的用于从 MQL5 向 Telegram 发送消息和截图的代码重构为可重复使用的模块化函数。这将简化流程,实现跨多个实例的更高效执行和更轻松的代码管理。
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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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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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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第 3 部分):将带有标题的图表截图从 MQL5 发送到 Telegram

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第 3 部分):将带有标题的图表截图从 MQL5 发送到 Telegram

在本文中,我们创建一个 MQL5 EA 交易,将图表截图编码为图像数据并通过 HTTP 请求将其发送到 Telegram 聊天。通过集成图片编码和传输,我们直接在 Telegram 内通过可视化交易洞察增强了现有的 MQL5-Telegram 系统。
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将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析

将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析

在我们关于将 MQL5 与数据处理包集成的系列文章中,我们深入研究了机器学习和预测分析的强大组合。我们将探索如何将 MQL5 与流行的机器学习库无缝连接,以便为金融市场提供复杂的预测模型。
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在Python和MQL5中应用局部特征选择

在Python和MQL5中应用局部特征选择

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。
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量化风险管理方法:应用 VaR 模型优化多货币投资组合(使用 Python 和 MetaTrader 5)

量化风险管理方法:应用 VaR 模型优化多货币投资组合(使用 Python 和 MetaTrader 5)

本文探讨了价值风险(VaR)模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能,我们展示了如何实施 VaR 分析,以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施,文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。
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Connexus入门(第一部分):如何使用WebRequest函数?

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。
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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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禁忌搜索(TS)

禁忌搜索(TS)

本文讨论了禁忌搜索(Tabu Search)算法,这是一种最早且最为人所知的元启发式方法之一。我们将详细探讨该算法的运行过程,从选择初始解并探索邻近选项开始,重点介绍使用禁忌表。文章涵盖了该算法的关键方面及其特性。
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在 MQL5 中创建交易管理员面板(第一部分):构建消息接口

在 MQL5 中创建交易管理员面板(第一部分):构建消息接口

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。
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人工藻类算法(Artificial Algae Algorithm,AAA)

人工藻类算法(Artificial Algae Algorithm,AAA)

文章探讨了基于藻类微生物特征的人工藻类算法(AAA)。该算法包括螺旋运动、进化过程和适应性,使其能够解决优化问题。本文深入分析了AAA的工作原理及其在数学建模中的潜力,强调了自然与算法解决方案之间的联系。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram

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。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram

在本文中,我们在 MQL5 中创建一个 EA 交易,以使用机器人向 Telegram 发送消息。我们设置必要的参数,包括机器人的 API 令牌和聊天 ID,然后通过执行 HTTP POST 请求来传递消息。之后,我们将处理响应以确保成功传达,并排除故障时出现的任何问题。这确保我们能够通过创建的机器人将消息从 MQL5 发送到 Telegram。
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将 MQL5 与数据处理包集成(第 1 部分):高级数据分析和统计处理

将 MQL5 与数据处理包集成(第 1 部分):高级数据分析和统计处理

集成实现了无缝的工作流程,来自 MQL5 的原始金融数据可以导入到 Jupyter Lab 等数据处理包中,用于包括统计测试在内的高级分析。
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无政府社会优化(ASO)算法

无政府社会优化(ASO)算法

本文中,我们将了解无政府社会优化(Anarchic Society Optimization,ASO)算法,并探讨一个基于无政府社会(一个摆脱中央权力和各种等级制度的异常社会交互系统)中参与者非理性与冒险行为的算法是如何能够探索解空间并避免陷入局部最优陷阱的。本文提出了一种适用于连续问题和离散问题的统一ASO结构。
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MQL5集成:Python

MQL5集成:Python

Python是一种广为人知且流行的语言,具有许多功能,尤其是在金融、数据科学、人工智能和机器学习领域。Python也是一种强大的工具,可以在交易中发挥作用。MQL5允许我们将这种强大的语言作为集成工具,以高效地实现我们的目标。在本文中,我们将在了解一些Python的基本信息后,分享如何在MQL5中使用Python作为集成工具。
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让新闻交易轻松上手(第3部分):执行交易

让新闻交易轻松上手(第3部分):执行交易

在本文中,我们的新闻交易EA将根据存储在数据库中的经济日历开始交易。此外,我们将改进EA的图表,以显示更多关于即将到来的经济日历事件的相关信息。
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人工蜂巢算法(ABHA):理论及方法

人工蜂巢算法(ABHA):理论及方法

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。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 22 部分):条件化生成式对抗网络(cGAN)

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 22 部分):条件化生成式对抗网络(cGAN)

生成式对抗网络是一对神经网络,它们彼此相互训练,以便结果更精准。我们采用这些网络的条件化类型,作为我们正在寻找的可选项,应用于智能信号类之内预测金融时间序列。
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基于套接字(Sockets)的Twitter情绪分析

基于套接字(Sockets)的Twitter情绪分析

这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合,利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪,该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构,并通过套接字通信实现无缝交互,将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力,提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力,但该机器人也突显了未来改进的方向,包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 21 部分):配以财经日历数据进行测试

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 21 部分):配以财经日历数据进行测试

默认情况下,财经日历数据在策略测试器中不可用于智能系统测试。我们看看数据库能如何提供帮助,绕过这个限制。故此,在本文中,我们会探讨如何使用 SQLite 数据库来存档财经日历新闻,如此这般,由向导组装的智能系统就可以用它来生成交易信号。