MQL5编程文章

在本文中，我们将探讨用于便捷创建各种追踪止损的类，并学习如何将追踪止损加入到EA中。

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。

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。

本文概述了基于 RSI 和移动平均线指标实现 Deus EA 以指导自动交易的步骤。

当价格回到先前确定的公允价值缺口位置，且未表现出预期的支撑或阻力反应，而是无视该缺口时，便出现了逆公允价值缺口（IFVG）。这种“无视”现象可能预示着市场方向的潜在转变，并为反向交易提供优势。在本文中，我将介绍自己开发的量化方法，以及如何将IFVG作为一种策略，应用于MetaTrader 5智能交易系统（EA）中。

欢迎来到我们的关于学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统系列的新篇章，这一篇学习如何基于牛市力量技术指标设计交易系统。

在本文中，我们将详细探讨如何从头编写手动交易的风险管理类。这个类也可以被用作自动化程序的算法交易者继承的基类。

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。

本文详细探讨了创建基于区域恢复交易算法的EA需要实施的步骤。这有助于自动化该系统，从而为算法交易者节省时间。

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。

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。

ONNX（开放神经网络交换）是一种表现神经网络的开放格式。 在本文中，我们将展示如何在一个智能交易系统中同时使用两个 ONNX 模型。

本文探讨了在 MQL5 中实现谐波形态的自动化，详细介绍了如何在 MetaTrader 5 图表上对其进行检测和可视化。我们将实现一个EA，用于识别摆动点，验证基于斐波那契比率的形态，并通过清晰的图形标注执行交易。文章最后还提供了关于回测和优化程序的指导，以助力有效的交易。

在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。

在本文中，我将研究蝙蝠算法（BA），它在平滑函数上表现出良好的收敛性。

我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中，我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中，我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。

本文讨论了基于 SQLite 引擎处理数据库的可能性。 形成的 CDatabase 类就是为了方便和有效地运用 OOP 原则。 随后它会参与宏观经济事件数据库的创建和管理。 本文提供了使用 CDatabase 类的多种方法的示例。

本文继续针对初学者的系列文章。在这里我们将讨论开发 EA 交易的基本原则。我们将创建两个 EA：第一个 EA 不使用指标进行交易，使用挂单，第二个 EA 将基于标准 MA 指标，以当前价格开仓。在这里，我假设你不再是一个完全的初学者，并且对前几篇文章中的材料有相对较好的掌握。

本文中的多币种 EA 是一款智能交易系统或交易机器人，可以仅从一个品种图表中交易（开单、平单和管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（对）。在本文中，我们将用到来自两个指标的信号，在本例中为凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带®。

在本文中，我们将回顾多交易品种、多周期指标中指标缓冲区的结构，并在图表上组织这些指标的彩色缓冲区的显示。

欢迎阅读我们系列的新篇章，学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 通读这篇新文章，我们将学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器指标设计交易系统。

通过我们的 MQL5 系列第二部分，开启一段启迪心灵的旅程。这些文章不仅是教程，还是通往魔法世界的大门，在那里，编程新手和魔法师将团结在一起。是什么让这段旅程变得如此神奇？我们的 MQL5 系列第二部分以令人耳目一新的简洁性脱颖而出，使复杂的概念变得通俗易懂。与我们互动，我们会回答您的问题，确保您获得丰富和个性化的学习体验。让我们建立一个社区，让理解 MQL5 成为每个人的冒险。欢迎来到魔法世界！

Logger 类的实现能够统一和结构化打印到智能系统栏的日志消息。 连接到 Seq 日志收集和分析系统。 在线监视日志消息。

在本文中，我们将研究交易量和比尔威廉姆斯指标类别的标准指标。我们将创建现成的模板，用于EA中的指标使用——声明和设置参数、指标初始化和析构，以及从EA中的指示符缓冲区接收数据和信号。

本文继续介绍PrintFormat（）函数。我们将简要介绍使用StringFormat（）格式化字符串及其在程序中的进一步使用。我们还将编写模板，在终端日志中显示交易品种数据。这篇文章对初学者和有经验的开发人员都很有用。

在本部分中，我们将继续讨论人工智能模型。 即，我们研究无监督学习算法。 我们已经讨论了众多聚类算法之一。 在本文中，我将分享一种解决与降维相关问题的方法。

如果我们想从机器学习这些先进技术中获得任何价值，那么很难解释和理解为什么我们的模型偏离我们的期望至关重要。如果对模型内部工作原理的没有全面了解，我们可能无法发现破坏模型性能的错误，我们可能会在无法预测的参照特征上浪费时间，从长远来看，我们有可能没有充分利用这些模型的功能。幸运的是，有一个复杂且维护良好的多合一解决方案，令我们能够准确地看到我们的模型在引擎盖下正在做什么。