MQL5编程文章

今天我想给大家介绍一种略有不同的学习方法。 我们可以说它是从达尔文的进化论中借鉴而来的。 它可能比前面所讨论方法的可控性更低，但它允许训练不可微分的模型。

我们迈进更完整的图表上的直接订单系统。 在本文中，我将展示一种修复订单系统的方法，或者更确切地说，令其更直观。

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。

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。

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。

在本文中，我们将令系统更加可靠，来确保健壮和安全的使用。 实现所需健壮性的途径之一是尝试尽可能多地重用代码，从而能在不同情况下不断对其进行测试。 但这只是其中一种方式。 另一个是采用 OOP。

我们系列中的新篇章，介绍如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习如何基于相对活力（Vigor）指数指标来做到这一点。

我们继续研究聚类方法。 在本文中，我们将创建一个新的 CKmeans 类来实现最常见的聚类方法之一：k-均值。 在测试期间，该模型成功地识别了大约 500 种形态。

我们继续在强化学习模型中研究环境。 在本文中，我们将见识到另一种算法 — Go-Explore，它允许您在模型训练阶段有效地探索环境。

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。

随着人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说，很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调，在本地部署，然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

在本文中，我们将继续研究如何从 web 获取数据，并在智能系统中使用它。 这次我们将着手开发一个替代系统。

大肠杆菌觅食策略激发出科学家创建 BFO 优化算法的灵感。 该算法包含原创思路和有前景的优化方法，值得深入研究。

强化学习中的一个关键问题是环境探索。 之前，我们已经见识到基于内在好奇心的研究方法。 今天我提议看看另一种算法：凭借分歧进行探索。

随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLM）成为人工智能的重要组成部分，因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说，很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调，在本地部署，然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

这一次，我们尝试换一种不同的方式来实现 1 分钟的目标。 然而，这项任务并非如人们想象的那么简单。

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。

这一次，我们的模型是由矩阵构建的，它更具灵活性，同时它允许我们构建更强大的模型，不仅可以处理五个独立变量，但凡我们保持在计算机的计算极限之内，它还可以处理更多变量，这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！

在此，我们将只讲述机器学习的一个方面 — 激活函数。 在人工神经网络中，神经元激活函数会根据一个或一组输入信号的数值，计算输出信号值。 我们将深入研究该过程的内部运作。

机器学习中的元模型：很少或无人为干预的情况下自动创建交易系统 — 模型自行决定何时以及如何进行交易。

在本文中，我将介绍一种创建自定义指标的方法，该方法利用标准库中的类 CCanvas 来完成绘图，并可查看图表属性以便坐标转换。 我将着手处理特殊的指标，其需要用透明度填充两条线之间的区域。