MQL5编程文章

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。

在本文中，我们将应用2023年发布的一种相对复杂的神经网络算法——PatchTST，来预测未来24小时的价格走势。我们将使用官方仓库的代码，并对其进行一些微小的修改，训练一个针对EURUSD（欧元兑美元）的模型，然后在Python和MQL5环境中应用该模型进行未来预测。

在本文中，我们将最终解决一分钟柱形上的分时报价模拟问题，以便它们能够与真实分时报价共存。这将帮助我们避免将来出现问题。此处提供的材料仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。

有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法，就可助您有效地创建软件，并贯彻 DRY（不要重复自己）的概念。在这种境况下，设计范式的主题就非常好用，因为它们为恰当描述过，且重复的问题提供了解决方案。

本文的最初目标不是涵盖外汇交易的所有可能性，而更是出于适配系统，如此您就至少可以执行一次市场回放。我们把模拟留待其它时刻。不过，如果我们没有跳价而仅有柱线的话，稍加努力，我们就可以模拟外汇市场中可能发生的交易。直到我们研究如何适配模拟器之前，情况一直如此。不经修改就尝试在系统内处理外汇数据会导致一系列错误。

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”。

我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。

我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。

到目前为止，我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过，在处理长序列时，它们或许效率低下。在本文中，我们将领略一种替代方向，即基于状态空间模型的时间序列预测。

在此之前，我们曾对一组交易策略实例的选择进行过评估，目的是改进它们的联合运行结果，但这只是在对单个实例进行优化的同一时间段进行的。让我们拭目以待在前向时间段会发生什么。

在这篇文章中，我们将探讨比尔·威廉姆斯的一个著名策略，对其进行讨论，并尝试通过其他指标和预测来改进这一策略。

你知道吗？与预测交易标的的基础价格相比，我们预测某些技术指标时能获得更高的准确性。加入我们，一起探索如何利用这一想法来制定更好的交易策略。

在本文中，我们将实现 C_Mouse 类。它提供了最高级别的编程能力。不过，说到高级或低级编程语言，并不是在代码中包含污言秽语或行话。它有其它含义。当我们谈论高级或低级编程时，我们意指对于其他程序员来说理解代码是多么容易或困难。

在开始开发多币种 EA 后，我们已经取得了一些成果，并成功地进行了多次代码改进迭代。但是，我们的 EA 无法处理挂单，也无法在终端重启后恢复运行。让我们添加这些功能。

强化学习中的环境研究是一个紧迫的问题。我们之前已视察过一些方式。在本文中，我们将讲述另一种基于最大化核范数的方法。它允许智能体识别拥有高度新颖性和多样性的环境状态。

探索算法炼金术的秘密，我们将引导您融会贯通如何在解码金融领域时将艺术性和精确性相结合。揭示随机森林如何将数据转化为预测能力，为驾驭股票市场的复杂场景提供独特的视角。加入我们的旅程，进入金融魔法的心脏地带，此处我们会揭开随机森林在塑造市场命运、及解锁赚钱机会之门方面之角色的神秘面纱

本项目探索深度学习与技术分析的融合，用于在外汇市场测试交易策略。使用Python脚本进行快速实验，结合ONNX模型和传统指标（如PSAR、SMA和RSI）来预测欧元/美元（EUR/USD ）的走势。之后，MQL5脚本将此策略引入实时环境，利用历史数据和技术分析帮助交易者做出明智的交易决策。回测结果表明，该策略秉持保守且稳健的运作理念，始终将风险管控置于首位，追求持续稳定的收益增长模式，摒弃激进逐利的行为。

强化学习中的环境研究是一个紧迫的问题。我们之前已视察过一些方式。在本文中，我们将讲述另一种基于最大化核范数的方法。它允许智能体识别拥有高度新颖性和多样性的环境状态。

在本文中，我们将重新考虑密码锁，将它们从安全机制转变为解决复杂优化问题的工具。让我们探索密码锁的世界，不再将其视为简单的安全装置，而是作为优化问题新方法的灵感来源。我们将创建一整群“锁”，其中每把锁都代表问题的一个独特解决方案。然后，我们将开发一种算法来“破解”这些锁，并从机器学习到交易系统开发等多个领域中找到最优解。

在本系列文章中，我们使用现代算法分析经典交易策略，以确定是否可以利用人工智能改进这些策略。在今天的文章中，我们将重新审视一种利用标普500指数与美国国债之间关系的经典交易方法。

本文介绍了一种受库仑静电力定律启发的人工电场算法（AEFA）。该算法通过模拟电学现象，利用带电粒子及其相互作用来解决复杂的优化问题。与其他基于自然法则的算法相比，AEFA具有独特性质。

在上一篇文章中，我们领略了决策变换器。但是，外汇市场复杂的随机环境不允许我们充分发挥所提议方法的潜能。在本文中，我将讲述一种算法，旨在提高在随机环境中的性能。

虽然模块之间已经可以正常交互，但在回放服务中尝试使用鼠标指标时会出现错误。在进入下一步之前，我们需要解决这个问题。此外，我们还将修复鼠标指标代码中的一个问题。所以这个版本经过适当的打磨，最终会稳定下来。

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。

这篇文章对初学者和有经验的开发人员都很有用。我们将研究PrintFormat（）函数，分析字符串格式的示例，并编写用于在终端日志中显示各种信息的模板。