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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开发回放系统(第 38 部分):铺路(II)

开发回放系统(第 38 部分):铺路(II)

许多认为自己是 MQL5 程序员的人,其实并不具备我在本文中将要概述的基础知识。许多人认为 MQL5 是一个有限的工具,但实际原因是他们尚未具备所需的知识。所以,如果您有啥不知道,不要为此感到羞愧。最好是因为不去请教而感到羞愧。简单地强制 MetaTrader 5 禁用指标重叠,并不能确保指标和智能系统之间的双向通信。我们离这个目标还很远,但指标在图表上没有重叠的事实给了我们一些信心。
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经济预测:探索 Python 的潜力

经济预测:探索 Python 的潜力

如何使用世界银行的经济数据进行预测?当你将人工智能模型和经济学结合起来时会发生什么?
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重新定义MQL5与MetaTrader 5指标

重新定义MQL5与MetaTrader 5指标

MQL5中一种创新的指标信息收集方法,使开发者能够向指标传递自定义输入参数以进行即时计算,从而实现了更灵活、更高效的数据分析。这种方法在算法交易中尤为实用,因为它能突破传统限制,增强对指标所处理信息的掌控力。
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数据处理的分组方法:在MQL5中实现组合算法

数据处理的分组方法:在MQL5中实现组合算法

在本文中,我们将继续探索数据处理家族分组算法,在MQL5中实现组合算法(Combinatorial Algorithm)及其优化版本——组合选择算法(Combinatorial Selective Algorithm)。
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交易中的神经网络:配备注意力机制(MASAAT)的智代融汇(终章)

交易中的神经网络:配备注意力机制(MASAAT)的智代融汇(终章)

在上一篇文章中,我们讲述了多智代自适应框架 MASAAT,其用一组智代的融汇在不同数据尺度下对多模态时间序列进行交叉分析。今天我们将继续实现该框架方法的 MQL5 版本,并将这项工作带至逻辑完结。
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在MQL5中构建自优化智能交易系统(第七部分):同时利用多个时间周期进行交易

在MQL5中构建自优化智能交易系统(第七部分):同时利用多个时间周期进行交易

在本系列文章中,我们已经探讨了多种确定技术指标最佳使用周期的方法。今天,我们将向读者展示如何反其道而行之,也就是我们不再局限于挑选一个最佳时间周期,而是演示如何有效地利用所有可用周期。这种方法减少了被剔除的数据量,并为机器学习算法提供了常规价格预测以外的应用场景。
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开发回放系统(第 50 部分):事情变得复杂 (二)

开发回放系统(第 50 部分):事情变得复杂 (二)

我们将解决图表 ID 问题,同时开始为用户提供使用个人模板对所需资产进行分析和模拟的能力。此处提供的材料仅用于教学目的,不应被视为除学习和掌握所提供概念以外的任何目的的应用。
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开发回放系统(第 62 部分):玩转服务(三)

开发回放系统(第 62 部分):玩转服务(三)

在本文中,我们将开始解决在使用真实数据时可能影响应用程序性能的分时报价过量问题。这种过量通常会干扰在相应窗口构建一分钟柱形所需的正确时间。
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ALGLIB 库优化方法(第二部分)

ALGLIB 库优化方法(第二部分)

在本文中,我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法,并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率,还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。
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开发回放系统(第 57 部分):了解测试服务

开发回放系统(第 57 部分):了解测试服务

需要注意的一点是:虽然服务代码没有包含在本文中,只会在下一篇文章中提供,但我会解释一下,因为我们将使用相同的代码作为我们实际开发的跳板。因此,请保持专注和耐心。等待下一篇文章,因为每一天都变得更加有趣。
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神经网络变得简单(第 87 部分):时间序列补片化

神经网络变得简单(第 87 部分):时间序列补片化

预测在时间序列分析中扮演重要角色。在新文章中,我们将谈谈时间序列补片化的益处。
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从基础到中级:结构(五)

从基础到中级:结构(五)

在本文中,我们将探讨如何重载结构化代码。我知道一开始理解起来可能会相当有挑战性,尤其是当你第一次看到它的时候。在尝试深入探讨更复杂、更精细的主题之前,掌握并理解这些概念是非常重要的。
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开发回放系统(第 48 部分):了解服务的概念

开发回放系统(第 48 部分):了解服务的概念

学习些新知识怎么样?在本文中,您将了解如何将脚本转换为服务,以及为什么这样做很有用。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 48 部分):比尔·威廉姆斯(Bill Williams)短吻鳄

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 48 部分):比尔·威廉姆斯(Bill Williams)短吻鳄

短吻鳄指标是比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的创意,是一种多功能趋势识别指标,可产生清晰的信号,并经常与其它指标结合使用。MQL5 向导类和汇编允许我们在形态基础上测试各种信号,故此我们也研究了这个指标。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 49 部分):搭配近端政策优化的强化学习

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 49 部分):搭配近端政策优化的强化学习

近端政策优化是强化学习中的另一种算法,通常以网络形式以非常小的增量步幅更新政策,以便确保模型的稳定性。我们以向导汇编的智能系统来试验其作用,如同我们之前的文章一样。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 7 部分):图表指标自动化的命令分析

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 7 部分):图表指标自动化的命令分析

在本文中,我们将探讨如何将 Telegram 命令与 MQL5 集成,以自动在交易图表上添加指标。我们涵盖了解析用户命令、在MQL5中执行命令以及测试系统以确保基于指标的交易顺利进行的过程
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价格行为分析工具包开发(第二十九部分):暴涨与暴跌拦截EA

价格行为分析工具包开发(第二十九部分):暴涨与暴跌拦截EA

了解暴涨与暴跌拦截EA如何将您的图表转变为一个主动预警系统 —— 通过超高速扫描价格变动速度、检查波动率激增情况、确认趋势走向以及运用关键枢轴区域过滤条件,精准识别市场的爆发性行情。该工具以清晰的绿色“暴涨”和红色“暴跌”箭头为您的每一次决策提供指引,助您排除市场杂音,以前所未有的方式把握市场价格飙升的机遇。深入探究其工作原理,了解它为何能成为您下一个不可或缺的交易优势。
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种群优化算法:改变概率分布的形状和位移,并基于智能头足类生物(SC)进行测试

种群优化算法:改变概率分布的形状和位移,并基于智能头足类生物(SC)进行测试

本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验,会用到智能头足类生物(SC)测试算法,从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。
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开发回放系统(第 51 部分):事情变得复杂(三)

开发回放系统(第 51 部分):事情变得复杂(三)

在本文中,我们将研究 MQL5 编程领域最困难的问题之一:如何正确获取图表 ID,以及为什么对象有时不会绘制在图表上。此处提供的材料仅用于教学目的,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。
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为 Metatrader 5 开发 MQTT 客户端:TDD 方法 - 第 5 部分

为 Metatrader 5 开发 MQTT 客户端:TDD 方法 - 第 5 部分

本文是系列文章的第五部分,介绍了我们为 MQTT 5.0 协议开发本地 MQL5 客户端的步骤。在这一部分中,我们将介绍 PUBLISH 数据包的结构、如何设置其发布标志(Publish Flag)、如何对主题名称(Topic Name)字符串进行编码,以及在需要时如何设置数据包标识符(Packet Identifier)。
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开发回放系统(第 43 部分):Chart Trade 项目(II)

开发回放系统(第 43 部分):Chart Trade 项目(II)

大多数想要或梦想学习编程的人实际上并不知道自己在做什么。他们的活动包括试图以某种方式创造事物。然而,编程并不是为了定制合适的解决方案。这样做会产生更多的问题而不是解决方案。在这里,我们将做一些更高级、更与众不同的事情。
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神经网络实践:第一个神经元

神经网络实践:第一个神经元

在本文中,我们将开始构建一些简单而不起眼的东西:神经元。我们将使用非常少量的 MQL5 代码对其进行编程。神经元在我的测试中表现良好。让我们回到这一系列关于神经网络的文章中,了解一下我在说什么。
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时间演化旅行算法(TETA)

时间演化旅行算法(TETA)

这是我自己的算法。本文表阐述受平行宇宙和时间流概念启发的时间演化旅行算法(TETA)。该算法的基本思路是,尽管传统意义上的时间旅行是不可能的,但我们能够选择一系列事件来导致不同的现实。
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MQL5中的ARIMA预测指标

MQL5中的ARIMA预测指标

在这篇文章中,我们将在 MQL5 环境中实现一个 ARIMA 预测指标。文章深入探讨了 ARIMA 模型生成预测的机制,并分析了其在外汇市场乃至整个证券市场的适用性。此外,文章还详细阐释了什么是 AR 自回归模型,如何利用自回归模型进行预测,以及自回归机制的具体运作原理。
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交易中的神经网络:对比形态变换器

交易中的神经网络:对比形态变换器

对比变换器在设计上基于单根烛条水平和整个形态来分析行情。这有助于提升行情趋势建模的品质。甚至,运用对比学习来统调烛条和形态的表示、促进自我调节,并提升预测的准确性。
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MetaTrader 5 机器学习蓝图(第一部分):数据泄露与时间戳修正

MetaTrader 5 机器学习蓝图(第一部分):数据泄露与时间戳修正

在开始将机器学习用于 MetaTrader 5 交易之前,必须先处理一个常被忽视的关键问题:数据泄露。本文深入剖析了数据泄露,尤其是 MetaTrader 5 时间戳陷阱,说明它如何扭曲模型表现并导致不可靠的交易信号。通过深入研究这一问题的机理并提出预防策略,我们为构建稳健的机器学习模型铺平了道路,这些模型能够在实时交易环境中提供值得信赖的预测结果。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 23 部分):CNNs

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 23 部分):CNNs

卷积神经网络是另一种机器学习算法,倾向于专门将多维数据集分解为关键组成部分。我们看看典型情况下这是如何达成的,并探索为交易者在其它 MQL5 向导信号类中的可能应用。
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从基础到中级:模板和类型名称 (五)

从基础到中级:模板和类型名称 (五)

在本文中,我们将探讨模板的最后一个简单用例,并讨论在代码中使用 typename 的好处和必要性。虽然这篇文章乍一看可能有点复杂,但为了以后使用模板和 typename,正确理解它很重要。
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Connexus客户端(第七部分):添加客户端层

Connexus客户端(第七部分):添加客户端层

在本文中,我们将继续开发connexus库。在本章节中,我们将构建CHttpClient类,该类负责发送请求并接收指令。我们还将介绍模拟对象(mocks)的概念,让该库与WebRequest函数解耦,从而为用户提供更强大的灵活性。
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神经网络实践:直线函数

神经网络实践:直线函数

在本文中,我们将快速了解一些方法,以获得可以在数据库中表示数据的函数。我不会详细介绍如何使用统计和概率研究来解释结果。让我们把它留给那些真正想深入研究数学方面的人。探索这些问题对于理解研究神经网络所涉及的内容至关重要。在这里,我们将非常冷静地探讨这个问题。
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交易中的神经网络:优化时间序列预测变换器(LSEAttention)

交易中的神经网络:优化时间序列预测变换器(LSEAttention)

LSEAttention 框架改进变换器架构。它是专为长期多变量时间序列预测而设计。该方法作者提议的方法能应用于解决雏形变换器经常遇到的熵坍缩、及学习不稳定问题。
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交易中的神经网络:配备注意力机制(MASAAT)的智代融汇

交易中的神经网络:配备注意力机制(MASAAT)的智代融汇

我们概述多智代自适应投资组合优化框架(MASAAT),其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代,分析价格序列和方向变化,能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。
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从基础到中级:重载

从基础到中级:重载

也许这篇文章对新手程序员来说是最令人困惑的。事实上,在这里我将证明,并非所有函数和过程在同一代码中都有唯一的名称。是的,我们可以很容易地使用同名函数和过程 —— 这被称为重载。
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风险管理(第五部分):将风险管理系统集成到 EA 中

风险管理(第五部分):将风险管理系统集成到 EA 中

在本文中,我们将实现在先前文章中开发的风险管理系统,并添加在其他文章中描述的订单区块指标。此外,我们将进行一次回测,以便比较启用风险管理系统前后的结果,并评估动态风险的影响。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 30 部分):聚焦机器学习中的批量归一化

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 30 部分):聚焦机器学习中的批量归一化

批量归一化是把数据投喂给机器学习算法(如神经网络)之前对数据进行预处理。始终要留意算法所用的激活类型,完成该操作。因此,我们探索在向导组装的智能系统帮助下,能够采取的不同方式,并从中受益。
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开发回放系统(第 54 部分):第一个模块的诞生

开发回放系统(第 54 部分):第一个模块的诞生

在本文中,我们将探讨如何将多个真正功能模块中的第一个组合在一起,用于回放/模拟器系统,这些模块也将用于其他用途。我们现在说的是鼠标模块。
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开发回放系统(第 61 部分):玩转服务(二)

开发回放系统(第 61 部分):玩转服务(二)

在本文中,我们将研究使回放/模拟系统更高效、更安全地运行的修改。我也不会对那些想要充分利用这些类的人置之不理。此外,我们将探讨 MQL5 中的一个特定问题,即在使用类时降低代码性能,并解释如何解决它。
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从基础到中级:IF ELSE

从基础到中级:IF ELSE

在本文中,我们将讨论如何使用 IF 操作符及其伴随者 ELSE。这个语句是所有编程语言中最为重要且最有意义的语句。然而,尽管它易于使用,但如果我们没有使用它的经验以及与之相关的概念,它有时会令人困惑。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。
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从基础到中级:联合(一)

从基础到中级:联合(一)

在这篇文章中,我们将探讨什么是联合。在这里,通过实验,我们将分析可以使用联合的第一种构造。然而,这里展示的只是后续文章将涵盖的一组概念和信息的核心部分。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。
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数据科学和机器学习(第 33 部分):MQL5 中的 Pandas 数据帧,为机器学习收集数据更加容易

数据科学和机器学习(第 33 部分):MQL5 中的 Pandas 数据帧,为机器学习收集数据更加容易

当与机器学习模型共事时,确保用于训练、验证和测试的数据一致性必不可少。在本文中,我们将创建我们自己的 MQL5 版本 Pandas 函数库,确保使用统一方式来处理机器学习数据;这样做是为确保在 MQL5 内部和外部应用相同的数据,其中大部分发生在训练阶段。