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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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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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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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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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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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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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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群体算法的基类作为高效优化的支柱

群体算法的基类作为高效优化的支柱

该文章代表了一种独特的研究尝试,旨在将多种群体算法组合成一个类,以简化优化方法的应用。这种方法不仅为开发新算法(包括混合变体)开辟了机会,而且还创建了一个通用的基本测试平台。它成为根据特定任务选择最佳算法的关键工具。
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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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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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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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种群优化算法:人工多社区搜索对象(MSO)

种群优化算法:人工多社区搜索对象(MSO)

这是上一篇研究社群概念文章的延续。本文使用迁徙和记忆算法探讨社群的演化。结果将有助于理解社区系统的演化,并将其应用于优化和寻找解。
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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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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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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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Connexus助手(第五部分):HTTP方法和状态码

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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构建K线图趋势约束模型(第九部分):多策略EA(第一部分)

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。