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。

在本文中，我们将构建一个MQL5智能交易系统（EA），用于检测蝴蝶谐波形态。我们会识别关键转折点，并验证斐波那契（Fibonacci）水平以确认该形态。之后，我们会在图表上可视化该形态，并在得到确认时自动执行交易。

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。

今天，我们将继续开发订单系统。正如您将看到的，我们将大规模重用其他文章中已经展示的内容。尽管如此，你还是会在这篇文章中获得一点奖励。首先，我们将开发一个可以与真实交易服务器一起使用的系统，无论是从模拟账户还是从真实账户。我们将广泛使用MetaTrader 5平台，该平台将从一开始就为我们提供所有必要的支持。

本文面向初学者和专业的MQL5开发者。它提供了一段代码，用于定义并限制信号生成指标仅在较长的时间框架的趋势中运行。通过这种方式，交易者可以通过融入更广泛的市场视角来增强他们的策略，从而可能产生更稳健和可靠的交易信号。

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。

在本文中，我们将在MQL5中开发一个快速交易EA，利用抛物线SAR和简单移动平均线（SMA）指标来创建一个响应迅速的交易策略。我们详细介绍了该策略的实施过程，包括指标的使用、信号的生成以及测试和优化过程。

我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力，就很难向前推进和改进系统。

了解如何在 MQL5 代码或项目中导入和使用 EX5 库。在这篇续文中，我们将通过向现有库中添加更多仓位管理功能并创建两个 EA 交易系统来扩展 EX5 库。第一个例子将使用可变指数动态平均（Variable Index Dynamic Average，VIDYA）技术指标来开发追踪止损交易策略 EA 交易，而第二个例子将利用交易面板来监控、开仓、平仓和修改仓位。这两个例子将演示如何使用和实现升级后的 EX5 仓位管理库。

从一个简单的交易脚本升级到一个功能完备的智能交易系统（EA），可以极大地提升您的交易体验。想象一下，拥有一个能够自动监控您的图表、在后台执行关键计算，并每隔两小时提供定期更新的系统。这款EA将配备分析关键指标的功能，而这些指标对于做出明智的交易决策至关重要，从而确保您能获取最新信息，以有效地调整您的交易策略。

我们继续讨论时间序列的分段线性表示的运用，这在前一篇文章中已经开始。今天，我们要看看如何将该方法与其它时间序列分析方法相结合，从而提高价格趋势预测品质。

在本文中，我们将研究使用机器学习的因果推理理论，以及 Python 中的自定义方法实现。因果推理和因果思维植根于哲学和心理学，在我们理解现实中起着重要作用。

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。

市场走势由多头与空头之间的力量博弈所决定。由于作用在这些水平上的力量，市场会尊重某些特定价位水平。斐波那契（Fibonacci）水平和成交量加权平均价（VWAP）水平在影响市场行为方面尤为强大。请随我一同探讨本文中基于VWAP和斐波那契水平生成交易信号的策略。

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。

在本文中，我们将亲眼见证如何在简单地利用 MQL5 语言锁定指标，我们将以一种非常有趣和迷人的方式做到这一点。

本文探讨了价值风险（VaR）模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能，我们展示了如何实施 VaR 分析，以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施，文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。

在本文中，我们将探讨强大的MQL5语言在MetaTrader 5上绘制各种指标样式的能力。我们还将研究脚本及其在模型中的应用。

在今天的讨论中，我们探讨了多时间框架分析的策略，以确定我们的人工智能（AI）模型在哪个时间框架上表现最优。分析结果表明，在欧元兑美元（EURUSD）货币对上，月度和小时时间框架生成的模型具有相对较低的误差率。我们利用这一优势，开发了一个交易算法，该算法在月度时间框架上进行人工智能预测，并在小时时间框架上执行交易。

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。

到目前为止，我们研究过的所有模型在分析环境状态时都将其当作时间序列。不过，时间序列也能以频率特征的形式表示。在本文中，我将向您介绍一种算法，即利用时间序列的频率分量来预测未来状态。

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。

之前开发的风险管理器仅包含基本功能，让我们试着探讨其可能的开发方式，使我们能够在不干扰交易策略逻辑的情况下改善交易结果。

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。

通过动态功能增强 MQL5 图形用户界面（GUI）面板，可以大大改善用户的交易体验。通过整合互动元素、悬停效果和实时数据更新，该面板成为现代交易者的强大工具。

不仅在 MQL5 编程中，在任何编程语言中，变量和数据类型都是非常重要的主题。MQL5 变量和数据类型可分为简单类型和高级类型。在这篇文章中，我们将识别并学习高级类型，因为我们在前一篇文章中已经提到过简单类型。

DRAKON是一种可视化编程语言，旨在简化来自不同领域的专家（生物学家、物理学家、工程师…）与俄罗斯太空项目（例如，Buran可重复使用航天器项目）程序员之间的互动。在这篇文章中，我将讨论DRAKON如何使算法的创建变得容易和直观，即使你从未遇到过代码，以及客户在订购交易机器人时如何更容易解释他们的想法，以及程序员如何在复杂函数中减少错误。

本文将帮助初学者从头开始编写一个脚本的实现，用于在同时交易多种工具时平衡风险。此外，它还可以为有经验的用户提供新的思路，使他们可以根据本文提出的方案来实现自己的解决方案。

本文基于动物集群行为的独特实例，说明Boids算法。反过来说，Boids算法又成为了一整类算法的基础，这类算法统称为“种群智能”。