MQL5编程文章

软性参与者-评论者是一种强化学习算法，我们曾在之前的系列文章中考察过 Python 和 ONNX，作为高效的网络训练方式。我们重新审视该算法，意在利用张量，即 Python 中常用的计算图形。

在本文中，我们将研究如何实现上一篇文章中所示的与回放/模拟服务相关的内容。就像生活中的许多其他事情一样，问题必然会出现。这次的情况也不例外。在这篇文章中，我们将继续改进。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。

本文提出一种基于圆几何特性的新型元启发式优化算法——圆搜索算法（CSA）。该算法通过模拟切线方向上的点移动机制，在解空间中实现全局探索与局部开发的协同优化。

本文介绍了最初是为天气预报而开发的“构象（Conformer）”算法，其变化多端之处可与金融市场相提并论。“构象（Conformer）”是一种复杂的方法。它结合了关注度模型和常微分方程的优点。

时态差异是强化学习中的另一种算法，它基于智顾训练期间预测和实际奖励之间的差异更新 Q-值。它专门驻守更新 Q-值，而不介意它们的状态-动作配对。因此，我们考察如何在向导汇编的智能系统中应用这一点，正如我们在之前文章中所做的那样。

在本文中，我们将对第一个循环语句进行实用且非常直观的介绍。尽管许多初学者在面对创建循环的任务时感到害怕，但知道如何正确安全地完成它只能通过经验和练习来实现。但谁知道呢，也许我可以通过向你展示在代码中使用循环时的主要问题和预防措施来减少你的麻烦和痛苦。

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。

在本文中，我们将实现一个控制指标，以便它可以集成到我们正在开发的消息系统中。虽然这并不难，但关于这个模块的初始化，有一些细节需要了解。此处提供的材料仅用于教育目的。除了学习和掌握所示的概念外，绝不应将其视为任何目的的应用程序。

从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。

我们继续研究层次化向量变换器方法。在本文中，我们将完成模型的构造。我们还会在真实历史数据上对其进行训练和测试。

在本文中，我们将使用MQL5构建一个多时间周期扫描仪表盘，用于展示实时交易信号。我们设计了一个交互式网格界面，利用多种指标实现信号计算，并添加了关闭按钮。文章结尾将介绍回测结果以及该仪表盘在策略交易中的优势。

本文通过实现实时新闻更新来增强我们的经济日历仪表盘，以保持市场信息的时效性和可操作性。我们在 MQL5 中集成了实时数据获取技术，以持续更新仪表盘上的事件，从而提升界面的响应速度。此更新优化确保我们可以直接从仪表盘获取最新的经济新闻，从而基于最新数据优化交易决策。

线性内核是机器学习中，针对线性回归和支持向量机所用的同类中最简单的矩阵。另一方面，Matérn 内核是我们在之前的文章中讲述的径向基函数的更普遍版本，它擅长映射不如 RBF 假设那样平滑的函数。我们构建了一个自定义信号类，即利用两个内核来预测做多和做空条件。

我们经常需要后退一步，然后继续前进。在本文中，我们将展示所有必要的更改，以确保鼠标和 Chart Trade 指标不会中断。作为奖励，我们还将介绍未来将广泛使用的其他头文件中发生的其他更改。

在嘈杂的条件下有效识别和预存市场数据的局部结构是交易中的一项关键任务。运用自注意力机制在处理这类数据方面展现出可喜的结果；不过，经典方式并未考虑底层结构的局部特征。在本文中，我将引入一种能够协同这些结构依赖关系的算法。

了解如何完成历史管理 EX5 库中最终模块的创建，重点关注负责处理最近取消的挂单的函数。这将为您提供使用 MQL5 有效检索和存储与已取消挂单相关的关键详细信息的工具。

在上一篇文章中，我们领略了一种从图像中检测对象的方法。不过，处理静态图像与处理动态时间序列（例如我们所分析的价格动态）有些不同。在本文中，我们将研究检测视频中对象的方法，其可在某种程度上更接近我们正在解决的问题。

训练变换器模型需要大量数据，并且往往很困难，因为模型不擅长类推到小型数据集。SAMformer 框架通过避免糟糕的局部最小值来帮助解决这个问题。即使在有限的训练数据集上，也能提升模型的效率。

在本文中，我们将看看如何做一些与 C、C++ 和 Java 等语言中实现的非常相似的事情。我说的是在函数或过程中传递几乎无限数量的参数。虽然这似乎是一个相当高级的主题，但在我看来，任何理解了前面概念的人都可以很容易地实现这里展示的内容。只要它们真的被正确理解。

在本文中，我们将讨论并演示如何使用Python和MQL5将名义预测变量转换为适合机器学习算法的数值格式。

欢迎参与本次深度讨论，我们将揭示 MQL5 界面设计的最新进展，着重介绍重新设计的通信面板，并继续我们关于使用模块化原则构建新管理面板的系列文章。我们将逐步开发 CommunicationsDialog 类，并详细解释如何从 Dialog 类进行继承。此外，在我们的开发过程中，还将利用数组（arrays）和 ListView 类。获取可行的方案，以提升您的 MQL5 开发技能——请阅读本文，并在评论区加入讨论！

我们将用Python构建一个远程外汇风险管理系统，并逐步将其部署到服务器上。在本文中，我们将学习如何通过编程管理外汇风险，以及如何避免外汇账户资金再次损失殆尽。

在本文中，我们利用智能事件过滤和有针对性的日志来优化我们的经济日历，以便在实时和离线模式下实现更快、更清晰的回测。我们简化了事件处理程序，并将日志集中在关键交易和仪表盘事件上，从而增强了策略的可视化效果。这些改进使得对新闻驱动型交易策略进行顺畅的测试和优化成为可能。

本文向初学者介绍如何构建一个 MQL5 EA 交易，该系统可以识别和交易经典的技术图表形态 —— 头肩顶形态。它涵盖了如何利用价格行为来检测形态，如何在图表上绘制形态，如何设置入场点、止损点和止盈点，以及如何根据形态自动执行交易。

在本文中，我们将继续讲解构建动态多品种智能交易系统（EA）的第三部分内容，重点聚焦于均值回归策略与动量交易策略的融合。我们将详细拆解如何检测价格对均值的偏离（通过Z-分数）并据此执行交易，以及如何在多个外汇对上测算动量，以此确定交易方向。

在本文中，我们将第二次尝试将任意市场的价格水平变化转化为对应的角度变化。此次，我们选择了比首次尝试更具数学复杂性的方法，而获得的结果表明，这一调整或许是正确的决策。今天，让我们共同探讨如何通过极坐标以有意义的方式计算价格水平变化所形成的角度，无论您分析的是何种市场。

在本文中，我介绍了一种创新的交易算法，其针对外汇交易结合了进化算法与深度强化学习。该算法利用低效个体灭绝机制来优化交易策略。

在本文中，我们将利用生成式对抗网络（GAN）创建一个合成品种，涉及生成逼真的财经数据，即模仿真实市场金融产品（例如 EURUSD）的行为。GAN 模型从历史市场数据中学习形态和波动性，并创建拥有相似特征的合成价格数据。

学习如何为MQL5实现一个强大的自定义日志框架，该框架超越简单的Print()语句，支持日志严重级别、多输出处理器和自动文件轮转——所有功能均可动态配置。将单例CLogger与ConsoleLogHandler（控制台日志处理器）和FileLogHandler（文件日志处理器）集成，在“Experts”选项卡和持续的文件中捕获带时间戳的内容日志。通过清晰、可定制的日志格式和集中控制，简化智能交易系统（EA）的调试与性能跟踪工作。