MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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数据科学与机器学习(第 06 部分):梯度下降

数据科学与机器学习(第 06 部分):梯度下降

梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法,尽管它的工作令人印象深刻,但它仍然被许多数据科学家误解,我们来看看有关它的全部。
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MQL5 简介(第 8 部分):初学者构建 EA 交易系统指南(二)

MQL5 简介(第 8 部分):初学者构建 EA 交易系统指南(二)

本文解决了MQL5论坛中常见的初学者问题,并演示了实用的解决方案。学习执行基本任务,如买卖、获取烛形价格以及管理自动交易方面,如交易限额、交易期限和盈亏阈值。获取分步指导,以增强您对 MQL5 中这些概念的理解和实现。
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种群优化算法:杜鹃优化算法(COA)

种群优化算法:杜鹃优化算法(COA)

我将研究的下一个算法是 Levy 飞行正在使用的杜鹃搜索优化。 这是最新的优化算法之一,也是排行榜的新领导者。
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在一张图表上的多个指标(第 03 部分):为用户开发定义

在一张图表上的多个指标(第 03 部分):为用户开发定义

今天,我们将首次更新指标系统的功能。 在“一张图表上的多个指标”的前一篇文章中,我们研究了允许在图表子窗口中加载多个指标的基本代码。 但其所代表的只是一个更大系统的起点。
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神经网络变得轻松(第三十四部分):全部参数化的分位数函数

神经网络变得轻松(第三十四部分):全部参数化的分位数函数

我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中,我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中,我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中,我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中,我们采用了一个先验分布知识,并训练了另一个。 在本文中,我们将研究一种算法,其允许模型针对两种分布进行训练。
如何在 MetaTrader 5 中创建并测试自定义 MOEX(莫斯科证券交易所) 品种
如何在 MetaTrader 5 中创建并测试自定义 MOEX(莫斯科证券交易所) 品种

如何在 MetaTrader 5 中创建并测试自定义 MOEX(莫斯科证券交易所) 品种

本文介绍运用 MQL5 语言创建自定义兑换品种。 特别是,它研究使用来自流行的 Finam 网站的兑换报价。 本文中研究的另一个选项是在创建自定义品种时可以使用任意格式的文本文件。 这允许使用任何金融品种和数据源。 创建自定义品种之后,我们可以使用 MetaTrader 5 策略测试器的所有功能来测试兑换品种的交易算法。
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使用Python和MQL5开发机器人(第一部分):数据预处理

使用Python和MQL5开发机器人(第一部分):数据预处理

基于机器学习的交易机器人开发:详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库,并结合MetaTrader 5平台来实现。
DoEasy 函数库中的图形(第七十三部分):图形元素的交互窗对象
DoEasy 函数库中的图形(第七十三部分):图形元素的交互窗对象

DoEasy 函数库中的图形(第七十三部分):图形元素的交互窗对象

这篇文章开辟了函数库一个新的操控图形的大章节。 在本文中,我将创建鼠标状态对象、所有图形元素的基准对象、以及函数库图形元素的交互窗对象类。
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用于在EA交易中包含指标的现成模板(第一部分):振荡指标

用于在EA交易中包含指标的现成模板(第一部分):振荡指标

本文从振荡指标类开始研究标准指标,我们将创建现成的模板,用于EA中——声明和设置参数、指标初始化和去初始化,以及从EA中的指标缓冲区接收数据和信号。
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使用Python和MQL5进行交易策略的自动参数优化

使用Python和MQL5进行交易策略的自动参数优化

有多种用于交易策略和参数自我优化的算法。这些算法基于历史和当前市场数据自动改进交易策略。在本文中,我们将通过Python和MQL5的示例来探讨其中一种算法。
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交易者基于角度的操作

交易者基于角度的操作

本文将介绍基于角度的操作。我们将研究构建角度和在交易中使用角度的方法。
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交易中的道义期望

交易中的道义期望

这篇文章是关于道义期望。 我们将看到在交易中运用它的若干示例,以及在它的帮助下可以达成的结果。
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构建自动运行的 EA(第 13 部分):自动化(V)

构建自动运行的 EA(第 13 部分):自动化(V)

您知道什么是流程图吗? 您能用它吗? 您认为流程图适合初学者吗? 我建议我们一起继续阅读这篇新文章,学习如何使用流程图。
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开发Python交易机器人(第三部分):实现基于模型的交易算法

开发Python交易机器人(第三部分):实现基于模型的交易算法

让我们继续阅读关于使用Python和MQL5开发交易机器人系列的文章。在本文中,我们将用Python中创建一个交易算法。
DoEasy 函数库中的图形(第七十四部分):由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素
DoEasy 函数库中的图形(第七十四部分):由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素

DoEasy 函数库中的图形(第七十四部分):由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素

在本文中,我将重修上一篇文章中构建的图形对象概念,并准备由标准库 CCanvas 类提供强力支持的函数库所有图形对象的基类。
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神经网络变得轻松(第十四部分):数据聚类

神经网络变得轻松(第十四部分):数据聚类

我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中,我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是,我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。
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构建自动运行的 EA(第 07 部分):账户类型(II)

构建自动运行的 EA(第 07 部分):账户类型(II)

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么,以便若它“偏离轨道”,交易者可以尽早将其从图表中删除,并控制事态。
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重新审视一种旧时的趋势交易策略:两个随机振荡指标,一个移动平均指标和斐波那契线

重新审视一种旧时的趋势交易策略:两个随机振荡指标,一个移动平均指标和斐波那契线

旧时的交易策略本文介绍了一种纯技术型的趋势跟踪策略。该策略纯粹是技术性的,使用一些技术指标和工具来传递信号和目标。该策略的组成部分如下:一个周期数为14的随机振荡指标,一个周期数为5的随机振荡指标,一个周期数为200的移动平均指标,一个斐波那契投影工具(用于设定目标)。
DoEasy 函数库中的价格(第六十五部分):市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类
DoEasy 函数库中的价格(第六十五部分):市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类

DoEasy 函数库中的价格(第六十五部分):市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类

在本文中,我将创建所有品种的市场深度集合类,并着手开发创建信号对象类来操控 MQL5.com 信号服务的功能。
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构建自动运行的 EA(第 11 部分):自动化(III)

构建自动运行的 EA(第 11 部分):自动化(III)

如果没有健全的安全性,自动化系统就不会成功。 但是,如果不对某些事情有很好的理解,就无法确保安全性。 在本文中,我们将探讨为什么在自动化系统中实现最大安全性是一项挑战。
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时间序列的频域表示:功率谱

时间序列的频域表示:功率谱

在本文中,我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时,强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中,我们将讨论运用离散傅里叶变换(dft)在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。
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从头开始开发智能交易系统(第 15 部分):访问 web 上的数据(I)

从头开始开发智能交易系统(第 15 部分):访问 web 上的数据(I)

如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据? 互联网上有很多网站,提供海量信息。 您需要知道的是,在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。
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并行粒子群优化

并行粒子群优化

本文介绍了一种基于粒子群算法的快速优化方法。本文还介绍了MQL中的方法实现,它既可以在EA交易内部的单线程模式下使用,也可以作为在本地测试人员代理上运行的附加组件在并行多线程模式下使用。
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利用回归衡量度评估 ONNX 模型

利用回归衡量度评估 ONNX 模型

回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 所谓的回归衡量度则是用来评估回归模型的预测准确性。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

加入我们的《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》系列的第 III 部分,我们将探索将交互式 GUI 集成到 MQL5 中的可移动交易仪表板之中。本文建立在第 I 部分和第 II 部分的基础上,指导读者将静态交易仪表板转换为动态、可移动的。
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从头开始开发智能交易系统(第 23 部分):新订单系统 (VI)

从头开始开发智能交易系统(第 23 部分):新订单系统 (VI)

我们将会令订单系统更加灵活。 在此,我们将研究代码的修改,令其更加灵活,而这也让我们能够更快地修改持仓破位价。
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使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA

使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA

在本文中,我们将通过MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA。该EA将根据抛物线SAR指标识别出的趋势进行交易。
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩

MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩

成功运营一年半的“MQL5 应用商店”,已成为了最大的交易策略与技术指标交易商店。全世界有 350 位开发者在此提供了大约 800 款交易应用程序。交易者为其 MetaTrader 5 终端购买和下载的交易程序,已逾 100.000。
DoEasy 库中的其他类(第七十二部分):跟踪并记录集合中的图表对象参数
DoEasy 库中的其他类(第七十二部分):跟踪并记录集合中的图表对象参数

DoEasy 库中的其他类(第七十二部分):跟踪并记录集合中的图表对象参数

在本文中,我将完成图表对象类及其集合的操控。 我还将实现图表属性及其窗口变化的自动跟踪,以及把新参数保存到对象属性。 如此修订允许在未来实现整个图表集合的事件功能。
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MQL5 简介(第 3 部分):掌握 MQL5 的核心元素

MQL5 简介(第 3 部分):掌握 MQL5 的核心元素

在这篇便于初学者阅读的文章中,我们将为您揭开数组、自定义函数、预处理器和事件处理的神秘面纱,并对所有内容进行清晰讲解,让您可以轻松理解每一行代码,从而探索 MQL5 编程的基础知识。加入我们,用一种独特的方法释放 MQL5 的力量,确保每一步都能理解。本文为掌握 MQL5 奠定了基础,强调了对每行代码的解释,并提供了独特而丰富的学习体验。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十一部分):复合多周期、多品种标准指标

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十一部分):复合多周期、多品种标准指标

在本文中,会完成多周期、多品种标准指标对象的开发。 以 Ichimoku Kinko Hyo 标准指标为例,分析复合自定义指标的创建,该指标含有辅助绘制缓冲区,可在图表上显示数据。
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神经网络变得轻松(第二十二部分):递归模型的无监督学习

神经网络变得轻松(第二十二部分):递归模型的无监督学习

我们继续研究无监督学习算法。 这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。
DoEasy 函数库中的图形(第七十六部分):会话窗对象和预定义的颜色主题
DoEasy 函数库中的图形(第七十六部分):会话窗对象和预定义的颜色主题

DoEasy 函数库中的图形(第七十六部分):会话窗对象和预定义的颜色主题

在本文中,我所述的概念将涵盖构建各种函数库 GUI 设计主题,创建会话窗对象,它是图形元素类对象的衍生后代,并为创建函数库图形对象的阴影准备数据,以及进一步开发功能。
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利用智能系统进行风险和资本管理

利用智能系统进行风险和资本管理

本文是有关您在回测报告中看不到的内容,使用自动交易软件时您应该期望什么;如果您正在使用智能系统,该如何管理您的资金;以及如果您正在使用自动化过程,如何弥补重大亏损从而坚持交易活动。
让开发者为交易者进行服务?
让开发者为交易者进行服务?

让开发者为交易者进行服务?

算法交易变得越来越流行并需求旺盛,这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说,这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单,并寻找开发者来为他们编写期望的应用。
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在 MetaTrader 5 中测试和优化二元期权策略

在 MetaTrader 5 中测试和优化二元期权策略

在本文中,我将在 MetaTrader 5 中检查并优化二元期权策略。
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神经网络变得轻松(第三十一部分):进化算法

神经网络变得轻松(第三十一部分):进化算法

在上一篇文章中,我们开始探索非梯度优化方法。 我们领略了遗传算法。 今天,我们将继续这个话题,并将研究另一类进化算法。
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从新手到专家:MQL5交易的必备之旅

从新手到专家:MQL5交易的必备之旅

释放您的潜力!您会被无数机会包围。发现开启您的MQL5之旅或将其提升到更高水平的三大顶级秘诀。让我们深入探讨适合初学者和专业人士的技巧和窍门。
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神经网络变得轻松(第九部分):操作归档

神经网络变得轻松(第九部分):操作归档

我们已经经历了很长一段路,并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此,我建议为先前创建的代码创建文档,并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。
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构建和测试肯特纳通道交易系统

构建和测试肯特纳通道交易系统

在本文中,我们将尝试使用金融市场中一个非常重要的概念 - 波动性 - 来构建交易系统。我们将在了解肯特纳通道(Keltner Channel)指标后提供一个基于该指标的交易系统,并介绍如何对其进行编码,以及如何根据简单的交易策略创建一个交易系统,然后在不同的资产上进行测试。