MQL5编程文章

在本文中，我将研究流行的粒子群优化（PSO）算法。 之前，我们曾讨论过优化算法的重要特征，如收敛性、收敛率、稳定性、可伸缩性，并开发了一个测试台，并研究了最简单的 RNG 算法。

您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。

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！

本文讨论 Go-Explore 算法覆盖长周期训练的运用，因为随着训练时间的增加，随机动作选择策略也许不会导致可盈利验算。

本文讲述在 MQL5 中利用矩阵来应用反向传播算法的理论和实践。 它还提供了现成的类，以及脚本、指标和智能交易系统的示例。

本文讲述了服务的多功能性 — 不需要绑定图的 MQL5 程序。 我还会重点介绍服务与其它 MQL5 程序的区别，并强调开发人员使用服务的细微差别。 作为示例，为读者提供了各种任务，涵盖了可以作为服务实现的各种功能。

文章讨论了使用优化算法即时查找最佳 EA 参数，以及交易操作和 EA 逻辑虚拟化的实际问题。这篇文章可作为在 EA 中实现优化算法的指导。

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！

在本文中，我们将探讨使用 Scikit-Learn 库中所有可用的分类模型来解决 Fisher 鸢尾花数据集的分类任务。我们将尝试把这些模型转换为 ONNX 格式，并在 MQL5 程序中使用生成的模型。此外，我们将在完整的鸢尾花数据集上比较原始模型与其 ONNX 版本的准确性。

文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。

鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。

凭借我们的利用 MQL5 创建可移动 GUI 的综合指南，令您的交易策略或实用程序焕发出呈现动态数据的力量。 深入了解图表事件的核心概念，并学习如何在同一图表上设计和实现简单、多个可移动的 GUI。 本文还探讨了往 GUI 上添加元素的过程，从而增强其功能和美观性。

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。

本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。

面向对象编程可以创建更紧凑、易于阅读和修改的代码。 在此，我们将会看到三个 ONNX 模型的示例。

我们系列中的一篇新文章，介绍如何通过最流行的技术指标创建简单的交易系统。 我们将学习一个新的加速（Accelerator）振荡器指标，我们将学习如何利用它来设计交易系统。

本文中的多币种智能交易系统是智能交易系统或交易机器人，它仅在一个品种图表上就能交易（开单、平单、和管理订单，例如：尾随停损和止盈）超过 1 个交易品种对。这次我们只用 1 个指标，即抛物线 SAR 或 iSAR， 将其应用在 PERIOD_M15 到 PERIOD_D1 的多个时间帧。

本文简要介绍了ALGLIB 3.19数值分析库、它的应用以及可以提高金融数据分析效率的新算法。

神经网络是交易者工具包中的终极工具。 我们来检查一下这个假设是否成立。 在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 是最接近自给自足的媒介。 为此提供了一个简单的解释。

在本文中，我们将创建一个交叉订单系统。 有一种类型的资产让交易员的生涯变得非常困难 — 那就是期货合约。 但为什么令他们的职业生涯变得如此困难？

与线性回归不同，多项式回归是一种很灵活的模型，旨在更好地执行线性回归模型无法处理的任务，我们来找出如何在 MQL5 中制作多项式模型，并据其做出积极东西。

今天我们将再次用到 Chart Trade，但这回它作为一个图表上的指标，或许也可能不在图表上出现。

本文讲述了将 MQL5 代码与 Postgres 数据库连接的四种方法，并提供了一个分步教程，指导如何使用 Windows 子系统 Linux （WSL） 为 REST API 设置一个开发环境。 所提供 API 的演示应用程序，配以插入数据并查询相应数据表的 MQL5 代码，以及消化此数据的演示智能系统。

在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。

了解编程范式及利用 MQL5 代码的应用。本文探讨了过程化编程的细节，并通过一个实际示例提供了实经验。您将学习如何利用 EMA 指标和烛条价格数据开发价格行为智能系统。额外，本文还介绍了函数化编程范式。

了解编程范式及利用 MQL5 代码的应用。本文探讨了过程化编程的细节，并通过一个实际示例提供了实经验。您将学习如何利用 EMA 指标和烛条价格数据开发价格行为智能系统。额外，本文还介绍了函数化编程范式。

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熊市力量技术指标设计交易系统。

这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略，并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标，通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力，但同时也突显了需要进一步优化的必要性，尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者，但在实际部署之前，需要进行彻底的测试和深入理解。

我们都知道移动平均指标对很多交易者的重要性。还有其他移动平均线类型在交易中也很有用，我们将在本文中确定这些类型，并将它们中的每一种与最流行的简单移动平均线进行简单比较，看看哪一种可以显示出最好的结果。