MQL5编程文章

GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。

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。

在上一篇文章中，我们为数据聚类创建了一个类。 在本文中，我想分享在解决实际交易任务时应用所获结果会遇到的可能变体。

这是一篇关于一个新的重要话题的新文章，这个话题是关于日期和时间的。作为交易工具的交易员或程序员，了解如何很好、有效地处理日期和时间这两个方面至关重要。因此，我将分享一些重要信息，关于我们如何处理日期和时间，以便顺利、简单地创建有效的交易工具。

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。

在上一篇文章中，我们针对复现系统进行了一些修复并加入了测试，以确保可能的最佳稳定性。 我们还着手为这个系统创建和使用配置文件。

使用准备好的训练数据集中的数据对模型进行离线训练，这种方法虽然有一定的优势，但其不利的一面是，环境信息被大大压缩到训练数据集的大小。这反过来又限制了探索的可能性。在本文中，我们将探讨一种方法，这种方法可以用尽可能多样化的数据来填充训练数据集。

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。

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。

在创建交易策略时，我们需要测试多种多样的保护性止损。这时，一个随着价格变动而动态调整止损位的想法浮现在我的脑海中。抛物线转向（Parabolic SAR）指标无疑是最佳选择。很难想到有比这更简单且视觉上更清晰的指标了。

本文讨论 MQL5 中从面向过程编码向面向对象编程 (OOP) 的过渡，重点是与 REST API 的集成。今天，我们将讨论如何将 HTTP 请求函数（GET 和 POST）组织到类中。我们将仔细研究代码重构，并展示如何用类方法替换孤立的函数。本文包含实用的示例和测试。

在此，我们将见到自定义事件是如何被触发的，以及指标如何报告回放/模拟服务的状态。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。

在最近的文章中，我们已看到了运用决策转换器方法的若干选项。该方法不仅可以分析当前状态，还可以分析先前状态的轨迹，以及在其中执行的动作。在本文中，我们将专注于在层次化模型中运用该方法。

由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练，故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本，这会降低整个模型的训练效率。在本文中，我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。

在本文中，我们将开始开发使用时间序列数据搜索价格形态的方法。一种形态有一组参数，对任何类型的形态都是通用的。所有此类数据都将集中在基础抽象形态的对象类中。在本文中，我们将创建一个抽象形态类和一个 Pin Bar 形态类。

在了解了设计模式适用于 MQL5 和其他编程语言，并且对于开发人员开发可扩展、可靠的应用程序有多么重要之后，我们将在本文中继续介绍设计模式。我们将学习另一种类型的设计模式，即结构模式，了解如何利用我们所拥有的类组成更大的结构来设计系统。

在本文中，我们将展示如何将使用Python训练的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）集成到MetaTrader 5应用程序中。HMM是一种强大的统计工具，用于对时间序列数据进行建模，其中被建模的系统以不可观察（隐藏）的状态为特征。HMM的一个基本前提是，在特定时间处于给定状态的概率取决于该过程在前一个时间点的状态。

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，我们将介绍另一个基于波动率的指标——蔡金波动率（Chaikin Volatility）。在了解到蔡金波动率的使用方法和构建方式之后，我们将学习如何构建自定义指标。我们将分享一些可用的简单策略，并对其进行测试，以了解哪个策略更优。

在本文中，我们介绍了在Mql5中实现格兹尔算法（Goertzel algorithm）的代码实用程序，并探讨了将该技术用于分析报价的两种方法，以制定可能的策略。

出于分析和预测目的而把数据分类是机器学习中一个非常多样化的领域，它具有大量的方式和方法。本文着眼于一种这样的方式，即集聚层次化分类。

在本文中，我们重新审视一种经典的原油交易策略，旨在通过利用监督机器学习算法来对其进行优化。我们将构建一个最小二乘模型，该模型基于布伦特原油（Brent）和西德克萨斯中质原油（WTI）之间的价差来预测未来布伦特原油价格。我们的目标是找到一个能够预测布伦特原油未来价格变化的领先指标。

我们继续探索强化学习方法。在本文中，我将专注于一种略有不同的算法，其参考智能体政策构造一连串动作的范式。

我们将通览 GUI 函数库的基础知识，以便您能理解它们如何工作，甚至着手打造您自己的函数库。

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。

矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。

据前几篇文章中所执行测试的结果，我们得出的结论是，训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中，我们将熟悉一种相当简单，但有效的方法来选择轨迹，并据其训练模型。

在本文中，我们将创建一个简单的工具，通过按键导航方式方便地直接在图表上查看持仓和交易。这将使交易者能够直观地检查每笔交易，并当场获取有关交易结果的所有信息。

在本文中，我们将继续讨论收集数据至训练集之中的方法。显然，学习过程需要与环境不断互动。不过，状况可能会有所不同。

在这篇文章中，我们将探讨彗星尾优化算法（CTA），该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成，旨在寻找优化问题中的最优解。