MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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神经网络变得简单(第 62 部分):在层次化模型中运用决策转换器

神经网络变得简单(第 62 部分):在层次化模型中运用决策转换器

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。
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DoEasy. 控件(第 16 部分):TabControl WinForms 对象 — 多行选项卡标题,拉伸标题适配容器

DoEasy. 控件(第 16 部分):TabControl WinForms 对象 — 多行选项卡标题,拉伸标题适配容器

在本文中,我将继续开发 TabControl,并针对设置标题大小的所有模式,实现选项卡标题在控件所有四个侧边的排列:正常、固定、和靠右填充。
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数据科学和机器学习(第 16 部分):全新面貌的决策树

数据科学和机器学习(第 16 部分):全新面貌的决策树

在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中,深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制,全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支,解锁它们的潜力,从而强化您的交易决策。加入我们,以全新的视角审视决策树,并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 17 部分):多币种交易

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 17 部分):多币种交易

当经由向导组装一款智能系统时,默认情况下,跨多币种交易不可用。我们研究了 2 种可能采取的技巧,可令交易者在同一时间据多个品种测试他们的思路。
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神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

在本文中,我们扩展了代理者的任务范围。训练过程将包括一些资金和风险管理等方面,这是任何交易策略不可或缺的部分。
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软件开发和 MQL5 中的设计模式(第 2 部分):结构模式

软件开发和 MQL5 中的设计模式(第 2 部分):结构模式

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。
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价格行为分析工具包开发(第七部分):信号脉冲智能交易系统(EA)

价格行为分析工具包开发(第七部分):信号脉冲智能交易系统(EA)

借助“信号脉冲(Signal Pulse)”这款MQL5智能交易系统(EA),释放多时间框架分析的潜力。该EA整合了布林带(Bollinger Bands)和随机震荡器(Stochastic Oscillator),以提供准确、高概率的交易信号。了解如何实施这一策略,并使用自定义箭头有效直观地显示买入和卖出机会。非常适合希望借助多时间框架的自动化分析来提升自身判断能力的交易者。
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DoEasy. 控件 (第 8 部分): 基准 WinForms 对象类别,GroupBox 和 CheckBox 控件

DoEasy. 控件 (第 8 部分): 基准 WinForms 对象类别,GroupBox 和 CheckBox 控件

本文研究创建 “GroupBox” 和 “CheckBox” WinForms 对象,以及开发 WinForms 对象类别的基准对象。 所有已创建对象仍然是静态的,即,它们无法与鼠标交互。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 09 部分):自定义事件

开发回放系统 — 市场模拟(第 09 部分):自定义事件

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。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram

在本文中,我们创建了一个 MQL5-Telegram 集成 EA 交易,将移动平均线交叉信号发送到 Telegram。我们详细介绍了从移动平均线交叉生成交易信号的过程,在 MQL5 中实现必要的代码,并确保集成无缝工作。结果是系统可以直接向您的 Telegram 群聊提供实时交易提醒。
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MQL5 中的范畴论 (第 8 部分):幺半群(Monoids)

MQL5 中的范畴论 (第 8 部分):幺半群(Monoids)

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期,我们引入幺半群作为域(集合),通过包含规则和幺元,将范畴论自其它数据分类方法分离开来。
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DoEasy. C控件(第 7 部分):文本标签控件

DoEasy. C控件(第 7 部分):文本标签控件

在本文中,我将创建 WinForms 文本标签控件的对象类。 这样的对象能够将其容器放置在任何位置,而其自身的功能将重现 MS Visual Studio 文本标签的功能。 我们能够为欲显示的文本设置字体参数。
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一个基于新指标和条件长短期记忆网络(LSTM)的实例

一个基于新指标和条件长短期记忆网络(LSTM)的实例

本文探讨了一种用于自动化交易的EA的开发,该EA结合了技术分析和深度学习预测。
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频域中的滤波和特征提取

频域中的滤波和特征提取

在本文中,我们探索了在时间序列由数字滤波器在频域上进行表达的应用,如此即可提取也许对预测模型有用的独特特征。
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种群优化算法:模拟各向同性退火(SIA)算法。第 II 部分

种群优化算法:模拟各向同性退火(SIA)算法。第 II 部分

第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换,将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火(SIA)。
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种群优化算法:鸟群算法(BSA)

种群优化算法:鸟群算法(BSA)

本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法(BSA)。BSA中的个体采用不同的搜索策略,包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换,使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。
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价格行为分析工具包开发(第六部分):均值回归信号捕捉器

价格行为分析工具包开发(第六部分):均值回归信号捕捉器

有些概念乍一看似乎简单明了,但在实际操作中的实现却颇具挑战。在接下来的文章中,将带您了解我们创新性地自动化一款运用均值回归策略分析市场的智能交易系统(EA)的方法。与我们一同揭开这一激动人心的自动化过程的神秘面纱吧。
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威廉·甘恩(William Gann)方法(第一部分):创建甘恩角度指标

威廉·甘恩(William Gann)方法(第一部分):创建甘恩角度指标

甘恩理论的精髓是什么?甘恩角度是如何构建的?我们将为MetaTrader 5创建甘恩角度指标。
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DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互,启动开发 TabControl WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互,启动开发 TabControl WinForms 对象

在本文中,我将修复和优化当鼠标光标移离 WinForms 对象后 WinForms 对象的外观处理,并启动开发 TabControl WinForms 对象。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十三部分):抽象基准指标类

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十三部分):抽象基准指标类

本文研究创建一个抽象指标,其将进一步用作创建函数库标准指标和自定义指标对象的基类。
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GUI:利用 MQL 创建您自己的图形库的提示和技巧

GUI:利用 MQL 创建您自己的图形库的提示和技巧

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。
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将人工智能(AI)模型集成到已有的MQL5交易策略中

将人工智能(AI)模型集成到已有的MQL5交易策略中

本主题聚焦于将训练好的人工智能(AI)模型(如长短期记忆网络(LSTM)等强化学习模型,或基于机器学习的预测模型)集成到现有的MQL5交易策略中。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 3 部分):添加交易品种、前缀和/或后缀、以及交易时段

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 3 部分):添加交易品种、前缀和/或后缀、以及交易时段

若干交易员同事发送电子邮件或评论了如何基于经纪商提供的名称里带有前缀和/或后缀的品种使用此多币种 EA,以及如何在该多币种 EA 上实现交易时区或交易时段。
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神经网络变得简单(第 64 部分):保守加权行为克隆(CWBC)方法

神经网络变得简单(第 64 部分):保守加权行为克隆(CWBC)方法

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。
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神经网络变得简单(第 68 部分):离线优先引导政策优化

神经网络变得简单(第 68 部分):离线优先引导政策优化

自从第一篇专门讨论强化学习的文章以来,我们以某种方式触及了 2 个问题:探索环境和检定奖励函数。最近的文章曾专门讨论了离线学习中的探索问题。在本文中,我想向您介绍一种算法,其作者完全剔除了奖励函数。
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MQL5 简介(第 6 部分):MQL5 中的数组函数新手指南 (二)

MQL5 简介(第 6 部分):MQL5 中的数组函数新手指南 (二)

开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中,我们将探讨其余的数组函数,揭开复杂概念的神秘面纱,让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数,提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧!
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价格行为分析工具包开发(第10部分):外部资金流(二)VWAP

价格行为分析工具包开发(第10部分):外部资金流(二)VWAP

通过我们的综合指南,掌握VWAP的强大力量!学习如何使用MQL5和Python将VWAP分析集成到您的交易策略中。最大化您的市场洞察力,并改善您今天的交易决策。
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市场轮廓指标

市场轮廓指标

在本文中,我们将探讨市场轮廓指标。我们将探究这个名称背后隐藏的内容,尝试理解其运行原理,并分析其程序代码(MarketProfile)。
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时间序列挖掘的数据标签(第3部分):使用标签数据的示例

时间序列挖掘的数据标签(第3部分):使用标签数据的示例

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!
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MetaTrader 5 和 R 进行算法交易新手指南

MetaTrader 5 和 R 进行算法交易新手指南

当我们揭开 R 和 MetaTrader 5 无缝结合的艺术面纱时,您将开始一场金融分析与算法交易的精彩探索。本文是您将 R 语言中的分析技巧与 MetaTrader 5 强大的交易功能连接起来的指南。
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交易中的神经网络:一种复杂的轨迹预测方法(Traj-LLM)

交易中的神经网络:一种复杂的轨迹预测方法(Traj-LLM)

在本文中,我想向您介绍一种为解决自动驾驶领域问题而开发的有趣的轨迹预测方法。该方法的作者结合了各种架构解决方案的最佳元素。
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卡尔曼滤波器在外汇均值回归策略中的应用

卡尔曼滤波器在外汇均值回归策略中的应用

卡尔曼滤波器是一种递归算法,在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测,这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器,涵盖其计算方法和实现方式。接下来,我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例,应用该滤波器。最后,我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线(MA)在外汇不同货币对上进行比较,开展各种统计分析。
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借助成交量精准洞悉交易动态:超越传统OHLC图表

借助成交量精准洞悉交易动态:超越传统OHLC图表

一种将成交量分析与机器学习技术(特别是LSTM神经网络)相结合的算法交易系统。与主要关注价格波动的传统交易方法不同,该系统强调成交量模式及其衍生指标,以预测市场走势。该方法包含三个主要组成部分:成交量衍生指标分析(一阶和二阶导数)、基于LSTM的成交量模式预测,以及传统技术指标。
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开发多币种 EA 交易(第 17 部分):为真实交易做进一步准备

开发多币种 EA 交易(第 17 部分):为真实交易做进一步准备

目前,我们的 EA 使用数据库来获取交易策略单个实例的初始化字符串。然而,这个数据库相当大,包含许多实际 EA 操作不需要的信息。让我们尝试在不强制连接到数据库的情况下确保 EA 的功能。
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MQL5 Algo Forge 入门

MQL5 Algo Forge 入门

我们正在推出 MQL5 Algo Forge —— 一个专为算法交易开发人员设计的门户网站。它将 Git 的强大功能与直观的界面相结合,用于管理和组织 MQL5 生态系统内的项目。在这里,您可以关注有趣的作者,组建团队,并在算法交易项目上进行协作。
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数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货

数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货

众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过,在本文中,我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术,即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测,它令我们不仅能够预测明天的收盘价,还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测,交易者和数据科学家能够获得更深入的见解,并制定更明智的决策,从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
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种群优化算法:和弦搜索(HS)

种群优化算法:和弦搜索(HS)

在本文中,我将研究和测试最强大的优化算法 — 和弦搜索(HS),其灵感来自寻找完美声音和声的过程。 那么现在什么算法在我们的评级中处于领先地位?
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 07 部分):树状图

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 07 部分):树状图

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。
DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能
DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能

DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能

在本文中,我将着手开发用于创建复合图形对象的功能。 该函数库将支持创建复合图形对象,允许这些对象含有任意层次的连接。 我将为这些对象的后续实现准备所有必要的类。
DoEasy 函数库中的图形(第九十五部分):复合图形对象控件
DoEasy 函数库中的图形(第九十五部分):复合图形对象控件

DoEasy 函数库中的图形(第九十五部分):复合图形对象控件

在本文中,我将研究管理复合图形对象的工具包 — 管理扩展标准图形对象的控件。 今天,我从复合图形对象重新定位的内容稍微离题 ,并实现图表上复合图形对象的变更事件处理。 此外,我将重点讲解管理复合图形对象的控件。