MQL5编程文章

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。

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。

在本文的讨论中，我们将逐步扩展现有的对话框库，以纳入主题管理逻辑。此外，我们将把主题切换方法整合到管理员面板项目中使用的 CDialog、CEdit 和 CButton 类中。继续阅读，获取更多深入的了解。

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。

在本文中，我们在 MQL5 中创建一个 EA 交易，以使用机器人向 Telegram 发送消息。我们设置必要的参数，包括机器人的 API 令牌和聊天 ID，然后通过执行 HTTP POST 请求来传递消息。之后，我们将处理响应以确保成功传达，并排除故障时出现的任何问题。这确保我们能够通过创建的机器人将消息从 MQL5 发送到 Telegram。

我们将分析芝加哥期权交易所（CBOE）整理的替代数据，以提高我们的深度神经网络在预测XAUEUR货币对时的准确性。

轻量级时间序列预测模型使用最少的参数数量实现高性能。这反过来减少了计算资源的消耗并加快了决策速度。尽管是轻量级的，这些模型实现了与更复杂模型相当的预测质量。

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。

想象一下，一个恶意入侵者潜入了交易管理员房间，获取了用于向全球数百万交易者传递有价值信息的计算机和管理员面板的访问权限。这种入侵可能导致灾难性后果，例如未经授权发送误导性信息或随意点击按钮触发意外操作。在本次讨论中，我们将探究MQL5中的安全措施以及在管理员面板中实施的新安全功能，以防范这些威胁。通过增强安全协议，我们旨在保护通信渠道并维护全球交易社区的可信度。在本文的讨论中了解更多见解。

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。

本文探讨了经济新闻发布、投资者行为以及各种因素如何影响市场趋势的反转。文章包含一段视频解释，并接着将MQL5代码融入我们的程序中，以检测趋势反转、向我们发出警报，并根据市场条件采取相应行动。本文是在此前一系列文章基础上的扩展。

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。

在开发上一篇文章的主题时，我决定创建一个更灵活、功能更强大的模板，该模板具有更大的功能，可以有效地用于自由职业，也可以作为开发多货币和多时段 EA 的基础，并能够与外部解决方案集成。

在本文中，我们将探讨在MQL5中创建指标的一种非标准方法。我们的目标不是专注于趋势或图表形态，而是管理我们自己的仓位，包括部分入场和出场。我们将广泛使用动态矩阵以及一些与交易历史和未平仓头寸相关的交易函数，以在图表上显示这些交易发生的位置。

本文所见的主成分分析，是数据分析中的一种降维技术，文中还有如何配合本征值和向量来实现它。一如既往，我们瞄向的是开发一个可在 MQL5 向导中使用的原型专业信号类。

本文介绍了一种用于训练前馈神经网络的莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法的实现。与Python的scikit-learn库中的算法进行性能比较分析。初步探讨更简便的学习方法，如梯度下降、带动量的梯度下降和随机梯度下降。

本文研究一套称为进化策略（ES）的优化算法。它们是最早使用进化原理来寻找最优解的种群算法之一。我们将针对传统的 ES 变体实现变更，并修改算法的测试函数和测试台方法。

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。

在本文中，我提议从不同的角度看待构建交易策略的问题。我们不会预测未来的价格走势，但会尝试基于历史数据分析构建交易系统。

我们将以 MetaTrader 5 服务为例，探讨创建和更新美元指数 (USDX) 和欧元指数 (EURX) 图表。启动服务时，我们将检查所需合成工具的存在，必要时创建它，并将其放置在市场观察窗口中。随后将创建合成工具的分钟和分时报价历史记录，然后创建所创建工具的图表。

在本文中，我们将介绍一个很少有人了解的重要话题：定制事件。危险。这些要素的优缺点。对于希望成为 MQL5 或其他语言专业程序员的人来说，本主题至关重要。在此，我们将重点介绍 MQL5 和 MetaTrader 5。

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）是人工智能的重要组成部分，所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

我们将继续我们的实验，它的目标是研究群体优化算法在群体多样性较低时有效摆脱局部最小值并达到全局最大值的能力。提供了研究的结果。

在本文中，我将为开发人员介绍一个非常重要的工具。如果您不熟悉 GIT，请阅读本文，以了解它是什么以及如何在 MQL5 中使用它。

我们继续领略 TEMPO 方法。在本文中，我们将评估所提议方法在真实历史数据上的真实有效性。

本文提出了使用机器学习创建 EA 交易的方法。

在本文中，我们将探讨二进制遗传和其它种群算法中所用的各种方法。我们将见识到算法的主要组成部分，例如选择、交叠和突变，以及它们对优化的影响。此外，我们还将研究数据表示方法，及其对优化结果的影响。

正确理解不同的想法可以让我们事半功倍。在本文中，我们将探讨为什么在服务与图表交互之前需要配置模板。此外，如果我们改进鼠标指标，这样我们就可以用它做更多的事情呢？

ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具，尽管它非常出色，但要想充分发挥其作用，就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中，我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题，以及如何处理这些问题。

在第四篇中，我们重新审视了之前开发的“简单对冲”和“简单网格”智能系统（EA）。我们的专注点转移到通过数学分析和暴力方式完善简单网格 EA，旨在优化策略用法。本文深入策略的数学优化，为在以后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。