MQL5编程文章

在上一篇文章中，我们讨论了一个简单的 RNN，尽管它对理解数据中的长期依赖关系无能为力，却仍能制定可盈利策略。在本文中，我们将讨论长-短期记忆（LSTM）、门控递归单元（GRU）。引入这两个是为了克服简单 RNN 的缺点，并令其更聪慧。

作为本系列文章的延续，我们来研究无监督学习方法中的另一类问题：挖掘关联规则。 这种问题类型首先用于零售业，即超市等，来分析市场篮子。 在本文中，我们将讨论这些算法在交易中的适用性。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。

加里·安德森（Gary Anderson）基于他称之为Janus因子的理论，开发了一套市场分析方法。 该理论描述了一套可揭示趋势和评估市场风险的指标。 在本文中，我们将利用 mql5 实现这些工具。

本文探讨了处理交易请求结构，即创建请求、将其发送到服务器之前的初步验证、服务器对交易请求的响应以及交易交易的结构。我们将创建简单方便的函数，将交易订单发送到服务器，并根据所讨论的内容，创建EA来通知交易事务。

在本文中，我们将创建一个MQL5 EA，它基于PIRANHA策略，并使用布林带来提升交易表现。我们会系统梳理该策略的核心原理、代码实现细节，以及测试与优化方法。并助您轻松将 EA 部署到实际的交易环境中。

在本文中，我们将在MQL5中开发一款适用于亚洲盘突破策略的智能交易系统（EA），用来计算亚洲时段的高低价以及使用移动平均线（MA）进行趋势过滤。同时实现动态对象样式、用户自定义时间输入和完善的风险管理。最后演示回测与优化技术，进一步打磨策略表现。

在本文中，我们将自动化 MQL5 中的头肩形态。我们分析其架构，实现一个用于检测和交易该形态的 EA，并对结果进行回测。这个过程揭示了一个具有改进空间的实用交易算法。

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。

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。

在第三部分中，我们重新审视了早前开发的简单对冲和简单网格智能系统（EA）。我们的重点转移到通过数学分析和蛮力方式完善简单对冲 EA，旨在实现最优策略用法。本文深入探讨了该策略的数学优化，为在日后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。

金融市场通常被静态划分为震荡市或趋势市两种模式。这种简化分类虽便于短期交易决策。然而，却与真实市场行为脱节。在本文中，我们将深入探讨市场如何精准地在这两种模式间切换，并利用这方面的认知提升算法交易策略的可靠性。

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。

在本文中，我们将学习如何让 MetaTrader 5 平台谈话。 我们如何才能让 EA 更有趣呢？ 金融市场交易往往过于无聊和单调，但我们能够令这项工作少些无趣。 请注意，对于那些经历过上瘾等问题的人来说，这个项目可能是危险的。 然而，在一般情况下，它只会让事情聊胜于无。

今天，我们将挑战在MQL5中构建一套盈利的突破交易系统。我们选择欧元兑美元（EURUSD）货币对，尝试在H1（1小时）时间框架下捕捉价格的突破行情。初期挑战：系统难以区分假突破与真实趋势的开端，导致亏损较多。我们给系统叠加了多层过滤器，旨在把亏损压到最低，同时把盈利抬到最高。最终，我们成功地让系统实现盈利，并大幅降低假突破带来的风险。

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。

在本文中，我们要看看另一种强化学习方式。 它被称为条件导向目标强化学习（GCRL）。 按这种方式，代理者经过训练，可以在特定场景中达成不同的目标。

欢迎来到本趋势系列文章的第三部分！今天，我们将深入探讨如何利用背离（Divergence）策略，在既有的日线趋势中识别最优入场点。同时，我们将引入一种定制化的利润锁定机制——其功能类似于追踪止损（Trailing Stop-Loss），但经过独特的优化升级。此外，我们还将把趋势约束智能交易系统升级为更高级版本，新增一项交易执行条件以完善现有策略框架。随着内容推进，我们将持续探索MQL5在算法开发中的实际应用，为您提供更深入的见解与可落地的技术方案。

聪明资金概念（结构突破）与 RSI 指标相结合，可根据市场结构做出明智的自动交易决策。

在本文中，我们将创建一个在经纪商眼中仍然合法的套利系统，在外汇市场上创建数千个合成价格，对其进行分析，并成功交易以获取利润。

在上一篇文章中，我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到，我们的主题往上更进一步。 但是，您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗？

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。

本文探讨了经济新闻发布、投资者行为以及各种因素如何影响市场趋势的反转。文章包含一段视频解释，并接着将MQL5代码融入我们的程序中，以检测趋势反转、向我们发出警报，并根据市场条件采取相应行动。本文是在此前一系列文章基础上的扩展。

我们继续深入探讨金融市场的混沌理论，这一次我将考虑其对货币和其他资产分析的适用性。

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。

在本文中，我们将研究MqlDateTime、MqlTick、MqlRates和MqlBookInfo结构，以及从它们打印数据的方法。为了打印结构的所有字段，有一个标准的ArrayPrint（）函数，它以方便的表格格式显示数组中包含的数据以及处理结构的类型。

在本文中，我们将基于MQL5开发趋势盘整动量策略EA。我们将结合双移动平均线交叉与 RSI 和 CCI 动量过滤器来生成交易信号。我们还将对EA进行回测，以及为提升其在真实交易环境下的表现而进行的优化。

隐马尔可夫模型（HMMs）是强大的统计工具，可通过分析可观测的价格波动来识别潜在的市场状态。在交易领域，隐马尔可夫模型通过建模和预测市场状态的转变，可提升波动率预测的准确性，并为趋势跟踪策略提供依据。在本文中，我们将完整介绍一种趋势跟踪策略的开发流程，该策略利用隐马尔可夫模型预测波动率，并将其作为交易信号的过滤条件。