MQL5编程文章

理解个体在众多不同领域的行为很重要，但大多数方法只专注其中一项任务（理解、噪声消除、或预测），这会降低它们在现实中的有效性。在本文中，我们将领略一个可以适配解决各种问题的模型。

大多数现代多模态时间序列预测方法都采用了独立通道方式。这忽略了同一时间序列不同通道的天然依赖性。巧妙地运用两种方式（独立通道和混合通道），是提高模型性能的关键。

数字墙（Number Walls）是线性回移寄存器的一种变体，其通过检查收敛性来预筛选序列来达到可预测性。我们看看这些思路如何运用在 MQL5。

在本文中，我们将会完结开发回放和模拟系统的第一阶段。尊敬的读者，有了这样的成就，我确认该系统已经达到了高级水平，为引入新功能铺平了道路。目标是进一步丰富该系统，将其转变为研究和开发市场分析的强力工具。

本文讨论了为 MetaTrader 5 创建一个消息接口，旨在帮助系统管理员在平台内直接与其他交易者进行沟通。MQL5 最近与社交平台的整合使得信号能够通过不同渠道快速广播。想象一下，只需点击“是”或“否”就能确认发送信号。继续阅读以了解更多信息。

本文释义了一种解决优化问题的新方式，即把细菌觅食优化（BFO）算法和遗传算法（GA）中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解，并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同，细菌现在可以突变，并继承基因。

在本文中，我们将终结有关设计范式主题的系列文章，我们提到有三种类型的设计范式：创建型、结构型、和行为型。我们将终结行为类型的其余范式，其可以帮助设置对象之间的交互方法，令我们的代码更整洁。

在本文中，我们将见识到如何制定一个品质得分，并由您的智能系统从策略测试器返回。 我们将查看两种著名的计算方法 — Van Tharp 和 Sunny Harris。

加入我们的讨论，了解如何利用人工智能（AI）优化您的仓位规模和订单数量，以最大化您的投资组合回报。我们将展示如何通过算法识别一个最优的投资组合，并根据您的回报预期或风险承受能力来调整投资组合。在本次讨论中，我们将使用SciPy库和MQL5语言，利用所拥有的全部数据创建一个最优且多样化的投资组合。

在本文中，我愿向您介绍一种新的复杂时间序列预测方法，它和谐地结合了线性模型和转换器的优点。

在今天的文章中，我们将分析汇率走势与政府债券之间的关系。债券是固定收益证券中最受欢迎的形式之一，将成为我们讨论的重点。加入我们，一起探索是否可以利用人工智能技术改进一种经典策略。

攻击角度是一个经常被引用的指标，其陡峭程度被认为与当前趋势的强度密切相关。让我们来看一下通常如何使用和理解该指标，并探讨在测量时是否可以做出一些改变，以优化那些将其纳入交易系统的应用效果。

在本文中，我们将继续深入探索人工蜂巢算法（ABHA），通过深入研究代码并探讨其余的方法。正如您可能还记得的那样，模型中的每只蜜蜂都被表示为一个独立的智能体，其行为取决于内部和外部信息以及动机状态。我们将在各种函数上测试该算法，并通过在评分表中呈现结果来总结测试效果。

本文是一系列文章的第三部分，介绍了我们为MQTT协议开发本机MQL5客户端的步骤。在这一部分中，我们详细描述了如何使用测试驱动开发来实现CONNECT/CONNACK数据包交换的操作行为部分。在这一步骤结束时，我们的客户端必须能够在处理连接尝试可能产生的任何服务器结果时表现得正常。

当我们逐渐接近获得一个现成的 EA 时，我们需要注意在测试交易策略阶段看似次要的问题，但在转向真实交易时变得重要。

现在，我们可以开始创建回放/模拟系统的智能系统。不过，我们需要改进一些东西，并非敷衍了事。尽管如此，我们不应被最初的复杂性所吓倒。重要的是从某处开始，否则我们最终只会空想一项任务的难度，甚至没有尝试去克服它。这就是编程的全部意义：通过学习、测试和广泛的研究来攻克障碍。

我们将继续讨论训练轨迹预测模型的算法。在本文中，我们将领略一种称为 “AutoBots” 的方法。

当人们开始创建第一个拥有计算能力的系统时，一切都需要工程师的参与，他们必须非常熟知该项目。我们谈论的是计算机技术的曙光，那个时代甚至没有用于编程的终端。随着它的发展，越来越多的人对能够创造一些东西感兴趣，涌现出新的思路和编程方式，取代了旧式风格的改变连接器位置。这就是第一个终端出现的时刻。

在改进了C_Mouse类之后，我们可以专注于创建一个类，该类旨在为我们的分析创建一个全新的框架。我们不会使用继承或多态性来创建这个新类。相反，我们将改变，或者更好地说，在价格线中添加新的对象。这就是我们在这篇文章中要做的。在下一节中，我们将研究如何更改分析。所有这些都将在不更改C_Mouse类的代码的情况下完成。实际上，使用继承或多态性会更容易实现这一点。然而，还有其他方法可以达到同样的结果。

许多初学者很难理解为什么他们的代码没有按他们预期的方式运行。让代码真正发挥作用的因素有很多。代码能够正常运行，不仅仅是因为它包含了一系列不同的函数和操作。今天，我邀请您学习如何正确地编写真正的代码，而不是简单地复制粘贴代码段。这里呈现的材料仅供教学目的。在任何情况下，这些应用不应该被用于学习和掌握所介绍概念之外的其他目的。

本文中，我们将在MQL5中开发一个动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘，为交易者提供跨不同品种和时间段的实时RSI值。该仪表盘具备交互式按钮、实时更新功能和有色编码的指标，以帮助交易者做出明智的决策。

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。

在本文中，我们将谈及使用时空变换来有效预测即将到来的价格走势。为了提高 STNN 中的数值预测准确性，提出了一种连续注意力机制，令模型能够更好地参考数据的重要方面。

在此，我将研究相当新颖的随机边际扮演者-评论者（SMAC）算法，该算法允许在熵值最大化的框架内构建潜在变量政策。

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的续篇。于此，我们验证在开发交易系统的平仓策略时，图论如何与幺半群和其它数据结构集成。