MQL5编程文章

在之前的文章中，我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中，我提议着眼于自适应学习方法，该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种，因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中，我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上，这将是一个常规列表，基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

在本文中，我将为阴影对象创建一个单独类，它是图形元素对象的衍生后代，并加入渐变填充对象背景的功能。

MetaTrader 5 最近引入了交易信号服务，允许交易者复制任何信号提供者的交易操作。用户可以于其账户选择任何信号、执行订阅并复制所有交易记录。而信号提供者可以设定其订阅价格，并从其订阅者每月收取固定的费用。

在本文中，我将探讨创建烛条自定义指标的可能性，并指出它们的优缺点。

无论您使用何种交易策略，总会有一个问题：怎样选择参数以保证未来的利润。本文提供了一个EA交易的实例，使您可以同时优化多个交易品种的参数，这种方法是未了减少参数的过度配合以及处理在研究中来自单个交易品种的数据不足的问题。

我们继续研究强化学习。 在本文中，我们将与深度 Q-学习方法打交道。 DeepMind 团队曾运用这种方法创建了一个模型，在玩 Atari 电脑游戏时其表现优于人类。 我认为评估该技术来解决交易问题的可能性将会很有益处。

您如何看待复查我们的行情卷播面板基本版的主意？ 我们改进面板要做的第一件事就是能够添加图像，例如资产徽标或其它图像，从而用户可以迅速、轻松地识别所示品种。

在本文中我们将探讨，把每个用到的品种周期的柱形对象列表合并到单一品种时间序列对象之中。 因此，每个品种均含一个对象，存储所有已用到品种时间序列周期的列表。

在本文中，我将继续开发图表对象类。 我将添加含有可用指标列表的图表窗口对象列表。

我们持续加强信号服务，完善机制，添加新的功能并修复缺陷。2012年的MetaTrader信号服务和当前的MetaTrader信号服务就像两个完全不同的服务。目前，我们正在实施 虚拟主机云服 务，它由一个服务器网络组成用来支持特定版本的MetaTrader客户端。

在上一篇文章中，我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样，它也有其优点和缺点。 在其原始实现中，自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。

本文开始延展话题，介绍如何利用 MQL5 仿照 Windows 窗体样式创建控件。 我感兴趣的第一个对象是创建面板（panel）类。 若是没有控件，那么管理就会变得越来越困难。 因此，我将仿照 Windows 窗体样式创建所有可能的控件。

在本文中，我们将使用复购算法来更深入地了解交易系统的效率，并开始研究使用数学和逻辑提高交易效率的一般原则，以及在使用任意交易系统方面应用更能提高效率的非标准方法。

均值回归是一种逆势交易，交易者预估价格将返回到某种形式的均衡点位，通常依据均值或其它向心趋势统计值来衡量。

在本文中，我们将把本系列中的所有知识付诸实践。 我们最终将建立一个 100% 自动化和功能性的系统。 但在此之前，我们仍然需要学习最后一个细节。

在本文中，我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类，拥有能够管理信号的函数。 此外，我将改进“市场深度”快照对象类，来显示 DOM 的总买卖量。

使用EA交易或订阅信号的每个交易者几乎都会认识到，需要为自己的交易平台租用一个可靠的24/7全天候主机服务器。出于多种原因，我们建议使用MetaTrader VPS。您可以通过MQL5.community账户方便地支付服务费用和管理订阅。

您如何看待往 MetaTrader 5 平台里添加新图表类型的想法？ 有人说它缺少其它平台里提供的一些东西。 但事实是，MetaTrader 5 是一个非常实用的平台，因为它允许您做到在许多其它平台上无法完成（或至少不能轻松完成）的事情。