MQL5编程文章

今天，我们将深入探讨如何在管理员面板EA的一个集成专用窗口中，加入有用的交易指标。本次讨论的重点是使用MQL5实现一个分析面板，并强调其所提供数据对交易管理员的价值。其影响主要体现在教学意义上，因为整个开发过程能提炼出宝贵的经验教训，使新手和经验丰富的开发者都能从中受益。此功能展示了我们开发的系列工具在为交易经理配备先进软件工具方面所提供的无限可能。此外，作为对交易管理员面板能力的持续扩展，我们将探讨PieChart（饼图）和ChartCanvas（图表画布）类的实现。

在本文中，我们将看看上一篇文章中缺少的 DispatchMessage 代码是如何工作的。我们还会介绍下一篇文章的主题。因此，在继续下一个主题之前，了解这段代码的工作原理非常重要。此处提供的内容仅用于教育目的。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。

本文探讨了在外汇价差交易中利用季节性因素生成并提供报告数据的可能性。

ATR 振荡指标是一款非常流行的指标，权当波动率代表，尤其是在交易量数据稀缺的外汇市场当中。我们以形态为基础来验证这一点，就如我们对先前指标所做那样，并分享策略和测试报告，致谢 MQL5 向导库的类和汇编。

在进入开发的第二阶段之前，我们需要修正一些想法。您知道如何让 MQL5 满足您的需求吗？您是否尝试过超出文档所包含的范围？如果没有，那就做好准备吧。因为我们将做一些大多数人通常不会做的事情。

在本文中，我们探讨了动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理，并在纯MQL5语言中展示其实现方法。

在本系列文章中，我们将重新审视一些广为人知的交易策略，看看是否能够利用人工智能（AI）来改进它们。请加入我们今天的讨论，一起测试贵金属与货币之间是否存在可靠的关系。

本文探讨了原子轨道搜索（Atomic Orbital Search，AOS）算法，该算法运用原子轨道模型的概念来模拟解的搜索过程。此算法基于概率分布以及原子内相互作用的动力学原理。本文详细阐述了关于AOS算法的数学层面，包括候选解位置的更新方式，以及能量吸收与释放的机制。AOS算法通过为计算问题提供一种创新的优化方法，为将量子原理应用于计算问题开辟了新思路。

本文将介绍如何在MQL5中构建一个带自定义画布图形的凯特纳通道（Keltner Channel）指标。我们将详细阐述移动平均线（MA）与平均真实波幅（ATR）计算的集成方法，以及如何增强型图表的可视化效果。此外，我们还将介绍如何通过回测评估该指标的实际交易表现，为实战交易提供有价值的参考依据。

在探索各种模型架构设计时，我们往往对模型训练过程的关注投入不足。在本文中，我旨在弥补这一差距。

在本系列的上一篇文章中，我们考察了“原子-基序对比变换器”（AMCT）框架，其用对比学习来发现各个级别的关键形态，从基本元素到复杂结构。在本文中，我们将继续利用 MQL5 实现 AMCT 方式。

趋势是许多交易策略的重要组成部分。在本文中，我们将考察一些用来识别趋势及其特征的工具。理解并正确解释趋势，能够显著提升交易效率，并将风险最小化。

本文讨论在 Python 中实现井字游戏中的自动移动，并与 MQL5 函数和单元测试集成。目标是通过在 MQL5 中进行测试，提高游戏的互动性并确保系统的可靠性。本文内容包括游戏逻辑开发、集成和实际测试，最后将介绍动态游戏环境和强大集成系统的创建。

直接分析点云避免了不必要的数据增长，并改进了模型在分类和任务分段时的性能。如此方式对于原始数据中的扰动展现出高性能和稳健性。

本文介绍如何使用 MQL5 中的内置指标，重点介绍如何使用基于项目的方法创建基于 RSI 的 EA 交易。您将学习获取和利用 RSI 值、处理流动性清扫以及使用图表对象增强交易可视化。此外，本文强调了有效的风险管理，包括设定基于百分比的风险、实施风险回报率以及应用风险修改来确保利润。

通过详细的分步方法创建扩展的历史管理 EX5 库，学习如何使用 MQL5 检索、处理、分类、排序、分析和管理已平仓头寸、订单和交易历史。

这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合，利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪，该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构，并通过套接字通信实现无缝交互，将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力，提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力，但该机器人也突显了未来改进的方向，包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。

模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）算法。

本文中，我们在原有四分位脚本的基础上新增 "四分位看板"（Quarters Board） 工具，该工具让您无需返回代码即可直接在图表上切换四分位水平。您可以轻松启用或禁用特定水平，EA还会提供趋势方向注释，帮助您更好地理解市场走势。

默认情况下，财经日历数据在策略测试器中不可用于智能系统测试。我们看看数据库能如何提供帮助，绕过这个限制。故此，在本文中，我们会探讨如何使用 SQLite 数据库来存档财经日历新闻，如此这般，由向导组装的智能系统就可以用它来生成交易信号。

感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。

今天，我们将探讨如何使用MQL5将多种策略集成到一个EA中。EA不仅仅提供指标和脚本，还允许采用更复杂的交易方法，这些方法能够适应不断变化的市场条件。请阅读本文，带您了解更多。

本文介绍了人工喷淋算法（Artificial Showering Algorithm，ASHA），这是一种为解决一般优化问题而开发的新型元启发式方法。基于对水流和积聚过程的模拟，该算法构建了理想场的概念，其中要求每个资源单元（水）找到最优解。我们将了解 ASHA 如何调整流和累积原则来有效地分配搜索空间中的资源，并查看其实现和测试结果。

在本文中，我们将说道有关使用注意力方法解决点云中物体检测问题的算法。点云中的物体检测对于很多现世应用都很重要。

SARSA 是 “State-Action-Reward-State-Action” 的缩写，是另一种能在实现强化学习时运用的算法。故此，正如我们在 Q-学习 和 DQN 中看到的那样，我们考察了如何在向导汇编的智能系统中探索和实现它，将其作为独立模型，而不仅仅是一种训练机制。

在本文中，我们将深入探讨选择最具相关性、及最高品质的外汇数据，从而强化 AI 模型性能的关键层面。

本文聚焦于 MQL5 文件处理的核心技术，涵盖交易日志、CSV 处理以及外部数据集成。它既提供概念性理解，也包含实用的编程指导。读者将逐步学习如何构建一个自定义的 CSV 导入器类，从而掌握适用于实际应用的实用技能。

体验分步指南，创建自定义的 MQL5 版本 JSON 解析器，囊括对象和数组处理、错误检查、及序列化。通过这款灵活的解决方案，在 MetaTrader 5 中处理 JSON，获取桥接交易逻辑与结构化数据的实用见解。

在本文中，我们将修改鼠标指针，以实现与控制指标的交互，确保可靠、稳定地运行。

在这里，我们将从头开始编写一个脚本，以简化卸载交易截图用于分析交易入场点的过程。能够方便地将所有关于单个交易的必要信息展示在一个图表上，并且该图表可以根据不同时间周期绘制。

贝叶斯（Bayesian）推理是运用贝叶斯定理，在获得新信息时更新概率假设。这在直观上倾向于时间序列分析中的适应性，那么我们来看看如何运用它来构建自定义类，不仅针对信号，还有资金管理、和尾随破位。