MQL5编程文章

在本文中，我们将讨论该主题的第一部分，这对初学者来说并不容易理解。为了避免更加困惑并正确解释这个话题，我们将把解释分为几个阶段。我们将把这篇文章用于第一阶段。然而，尽管在本文末尾，我们似乎已经陷入僵局，但事实上，我们将朝着另一种情况迈出一步，这将在下一篇文章中得到更好的理解。

在本文中，我们继续探讨集成模型，重点讨论“门控”的概念，尤其是门控如何通过整合模型输出来提升预测准确性或模型泛化能力。

本文研究了在神经网络训练背景下，不同激活函数与优化算法之间的相互作用。我们特别关注了经典的 ADAM 算法及其种群版本在处理多种激活函数（包括振荡的 ACON 和 Snake 函数）时的表现。通过使用一个极简的 MLP (1-1-1) 架构和单个训练样本，我们将激活函数对优化的影响与其他因素隔离开来。文章提出了一种通过激活函数边界来管理网络权重的方法，以及一种权重反射机制，这有助于避免训练中的饱和和停滞问题。

许多人，尤其是非程序员，发现在 MetaTrader 5 和其他程序之间传输信息非常困难。其中一个程序就是 Excel。许多人使用 Excel 作为管理和维护风险控制的一种方式。这是一个优秀的程序，易于学习，即使对于那些不是 VBA 程序员的人来说也是如此。在这里，我们将看看如何在 MetaTrader 5 和 Excel 之间建立连接（一种非常简单的方法）。

文章提供了 ATA 优化算法关键组成部分和创新的详细讨论，其为一种进化方法，具有独特的双重行为系统，可根据状况进行调整。ATA 结合了个体和社会学习，同时使用交叉进行探索和迁徙，从而在陷入局部最优时找到解。

本文介绍了辩证算法（DA），这是一种受辩证法哲学概念启发的新的全局优化方法。该算法利用了人口中独特的划分，将其分为投机思想者和实践思想者。测试表明，在低维问题上，性能令人印象深刻，高达 98%，整体效率为 57.95%。本文解释了这些度量，并详细描述了算法和不同类型函数的实验结果。

在本文中，我们将非常仔细地研究如何解决上一篇文章末尾提出的问题。尝试创建这种类型的模板，以便能够创建数据联合的模板。

本系列文章首篇将探讨自定义准则的数学原理，重点聚焦神经网络中使用的非线性函数、MQL5实现代码，以及目标导向与校正偏移量的应用。

本文探讨如何利用数据库以结构化、可扩展的方式存储日志。内容涵盖基础概念、核心操作、MQL5中数据库处理器的配置与实现。最后验证结果，并阐述该方法在优化与高效监控方面的优势。

本文将探讨并实现一种方法：利用单一数据集同时作为训练集和验证集，来评估模型质量。

模仿人类认知过程的层化记忆方式令复杂金融数据的处理、以及适配新信号成为可能，因此在动态市场中提升投资决策的有效性。

套接字，你知道它们在 MetaTrader 5 中的用途或使用方法吗？如果答案是否定的，那么让我们从研究它们开始。在今天的文章中，我们将介绍一些基础知识。由于有几种方法可以做同样的事情，而且我们总是对结果感兴趣，我想证明确实有一种简单的方法可以将数据从 MetaTrader 5 传输到其他程序，如 Excel。然而，主要目的不是将数据从 MetaTrader 5 传输到 Excel，而是相反，即将数据从 Excel 或任何其他程序传输到 MetaTrader 5。

作为价格行为分析工具包开发系列的一部分，相关性路径探索器为理解货币对动态提供了一种全新方法。该工具可自动收集和分析数据，深入分析诸如欧元兑美元（EUR/USD）和英镑兑美元（GBP/USD）等货币对之间的相互作用。借助其实用、实时的信息，增强你的交易策略，助您更有效地管理风险并发现机会。

本主题聚焦于将训练好的人工智能（AI）模型（如长短期记忆网络（LSTM）等强化学习模型，或基于机器学习的预测模型）集成到现有的MQL5交易策略中。

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