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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从新手到专家:使用 MQL5 制作动画新闻标题(七)—— 新闻交易的后冲击策略

从新手到专家:使用 MQL5 制作动画新闻标题(七)—— 新闻交易的后冲击策略

在重大经济新闻发布后的第一分钟内,市场出现剧烈波动的风险极高。在那短暂的时间窗口内,价格走势可能不稳定且波动剧烈,经常会触发两个方向的挂单。在发布后不久 —— 通常在一分钟内 —— 市场趋于稳定,恢复或纠正更典型的波动性。在本节中,我们将探讨新闻交易的另一种方法,旨在评估其作为交易者工具包中有价值的补充的有效性。继续阅读,了解本讨论中的更多见解和细节。
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人工部落算法(ATA)

人工部落算法(ATA)

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。
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MQL5 简介(第 14 部分):构建自定义指标的初学者指南(三)

MQL5 简介(第 14 部分):构建自定义指标的初学者指南(三)

学习如何使用图表对象在 MQL5 中构建谐波形态指标。了解如何检测波动点、应用斐波那契回撤线以及自动识别形态。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 58 部分):配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习(DDPG)

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 58 部分):配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习(DDPG)

移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标,我们在前一篇文章中探讨了它们的共通形态,并通过监督学习网络,见识了哪些“形态能粘附”。我们自该文加以分析,进一步研究当使用该已训练网络时,强化学习的效能。读者应当注意,我们的测试时间窗口非常有限。无论如何,我们在展示这一点时,会继续追求由 MQL5 向导提供最低编码需求。
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交易中的神经网络:配备概念强化的多智代系统(FinCon)

交易中的神经网络:配备概念强化的多智代系统(FinCon)

我们邀您探索 FinCon 框架,这是一款基于大语言模型(LLM)的多智代系统。该框架利用概念性词汇强化来提升决策制定和风险管理,能在多种金融任务中有高效表现。
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成功餐饮经营者算法(SRA)

成功餐饮经营者算法(SRA)

成功餐饮经营者算法(SRA)是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同,SRA不会直接淘汰劣质解,而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现,并为平衡探索与利用提供了全新视角。
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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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从基础到中级:指标(一)

从基础到中级:指标(一)

在本文中,我们将创建第一个完全实用和功能齐全的指标。目标不是展示如何创建应用程序,而是帮助您了解如何开发自己的想法,并让您有机会以安全、简单和实用的方式应用它们。
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从基础到中级:指标(二)

从基础到中级:指标(二)

在本文中,我们将研究如何实现移动平均值计算,以及在执行此计算时应该采取哪些预防措施。我们还将讨论如何重载 OnCalculate 函数,以便了解何时以及如何使用不同的模型。
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皇冠同花顺优化(RFO)

皇冠同花顺优化(RFO)

最初的皇冠同花顺优化算法提供了一种解决优化问题的新方法,受到扑克牌原则启发,以基于扇区的方式取代了传统的遗传二进制编码算法。RFO 展现出简化的基本原理如何带来高效、且实用的优化方法。文章呈现了一份详细的算法分析和测试结果。
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交易中的神经网络:层次化双塔变换器(终篇)

交易中的神经网络:层次化双塔变换器(终篇)

我们继续构建 Hidformer 层次化双塔变换器模型,专为分析和预测复杂多变量时间序列而设计。在本文中,我们会把早前就开始的工作推向逻辑结局 — 我们将在真实历史数据上测试模型。
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开发多币种 EA 交易(第 22 部分):开始向设置的热插拔过渡

开发多币种 EA 交易(第 22 部分):开始向设置的热插拔过渡

如果要自动进行周期性优化,我们需要考虑自动更新交易账户上已经运行的 EA 设置。这样一来,我们就可以在策略测试器中运行 EA,并在单次运行中更改其设置。
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MQL5经济日历交易指南(第九部分):通过动态滚动条与界面优化提升新闻交互体验

MQL5经济日历交易指南(第九部分):通过动态滚动条与界面优化提升新闻交互体验

本文中,我们为MQL5经济日历添加了动态滚动条功能,使用户直观快速浏览新闻事件。确保事件展示界面无卡顿且数据更新高效。并通过测试验证滚动条的响应性与仪表盘的美观度。
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精通日志记录(第六部分):数据库日志存储方案

精通日志记录(第六部分):数据库日志存储方案

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。
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交易中的神经网络:层次化双塔变换器(Hidformer)

交易中的神经网络:层次化双塔变换器(Hidformer)

我们邀请您来领略层次化双塔变换器(Hidmer)框架,其专为时间序列预测和数据分析而开发。框架作者提出了若干变换器架构改进方案,其成果提高了预测准确性、并降低了计算资源消耗。
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MQL5 简介(第 13 部分):构建自定义指标的初学者指南(二)

MQL5 简介(第 13 部分):构建自定义指标的初学者指南(二)

本文将指导您从头开始构建自定义 Heikin Ashi 指标,并演示如何将自定义指标集成到 EA 中。它涵盖了指标计算、交易执行逻辑和风险管理技术,以增强自动化交易策略。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 59 部分):配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习(DDPG)

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 59 部分):配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习(DDPG)

我们继续上一篇文章中有关配以 MA 和随机振荡器指标的 DDPG 话题,探讨实现 DDPG 时其他关键的强化学习类。尽管我们大多用 Python 编码,但最终产品是把训练好的网络导出为 ONNX 格式,我们会将它集成到由向导汇编的 MQL5 智能系统中作为资源。
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交易中的神经网络:二维连接空间模型(终篇)

交易中的神经网络:二维连接空间模型(终篇)

我们继续探索创新的奇美拉(Chimera)框架 — 这款二维状态空间模型,利用神经网络技术多维度分析时间序列。该方法提供了高预测精度、及低计算成本。
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市场模拟(第 10 部分):套接字(四)

市场模拟(第 10 部分):套接字(四)

在这篇文章中,我们将以一种非常有趣的方式,看看你需要做什么才能开始使用 Excel 来管理 MetaTrader 5。为此,我们将使用 Excel 加载项来避免使用内置的 VBA。如果您不知道什么是加载项,请阅读本文,学习如何直接在 Excel 中使用 Python 进行编程。
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交易中的神经网络:针对加密货币市场的记忆扩充上下文感知学习(MacroHFT)

交易中的神经网络:针对加密货币市场的记忆扩充上下文感知学习(MacroHFT)

我邀请您探索 MacroHFT 框架,该框架应用了上下文感知强化学习和记忆,利用宏观经济数据和自适应智代改进加密货币高频交易决策。
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交易中的神经网络:针对加密货币市场的记忆扩充上下文感知学习(终篇)

交易中的神经网络:针对加密货币市场的记忆扩充上下文感知学习(终篇)

针对加密货币交易的 MacroHFT 框架采用上下文感知强化学习和记忆,以便适应动态市场条件。在本文末尾,我们将在真实历史数据上测试所实现的方式,从而评估其有效性。
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计算机视觉在MQL5中的集成(第一部分):构建基础函数

计算机视觉在MQL5中的集成(第一部分):构建基础函数

基于计算机视觉与深度学习的欧元兑美元(EURUSD)汇率预测系统。探索卷积神经网络(CNN)如何识别外汇市场中的复杂价格形态,并实现最高达54%的汇率波动预测准确率。本文将分享一种突破传统技术指标的算法设计方法 —— 通过人工智能(AI)技术对K线图进行可视化分析。作者演示了将价格数据转换为“图像”的过程、神经网络的处理流程,以及通过激活热力图和注意力热图窥视AI“思维”的独特机会。通过基于MetaTrader 5库的Python实践代码,读者可完整复现系统并将其应用于自身的交易中。
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市场模拟(第八部分):套接字(二)

市场模拟(第八部分):套接字(二)

用套接字实现一些实用功能怎么样?在今天的文章中,我们将开始创建一个迷你聊天室。让我们一起来看看这是怎么做到的 —— 这会非常有趣。请注意,此处提供的代码仅用于教育目的。它不应用于商业目的或现成的应用程序,因为它不提供数据传输安全性,并且可以访问通过套接字传输的内容。
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MQL5 MVC架构中表格视图与控制器组件:简单控件

MQL5 MVC架构中表格视图与控制器组件:简单控件

本文探讨了如何在MVC(模型 - 视图 - 控制器)架构下实现表格,重点介绍简单控件,它们是构建复杂视图组件的基础。控制器主要用来处理用户与元素、元素与元索之间的交互。这是关于视图组件的第二篇文章,也是关于为MetaTrader 5客户端创建表格系列文章中的第四篇。
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精通日志记录(第七部分):如何在图表上显示日志

精通日志记录(第七部分):如何在图表上显示日志

了解如何在MetaTrader图表上以条理清晰的方式直接显示日志,包括边框、标题和自动 滚动功能。本文将演示如何用MQL5打造可视化日志系统,助您实时监控交易机器人的运行状态。
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市场模拟(第 11 部分):套接字(五)

市场模拟(第 11 部分):套接字(五)

我们开始实现 Excel 和 MetaTrader 5 之间的连接,但首先我们需要了解一些关键点。这样,你就不必绞尽脑汁去弄清楚为什么有些东西有效或无效。在您对集成 Python 和 Excel 的前景感到沮丧之前,让我们看看如何(在某种程度上)使用 xlwings 通过 Excel 控制 MetaTrader 5。我们在这里展示的内容将主要集中在教育目标上。但是,不要以为我们只能做这里涵盖的事情。
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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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价格行为分析工具包开发(第三十部分):商品通道指数(CCI)零线的EA

价格行为分析工具包开发(第三十部分):商品通道指数(CCI)零线的EA

价格行为分析的自动化是未来发展趋势。在本文中,我们将运用双CCI指标、零线交叉策略、指数移动平均线(EMA)以及价格行为分析,开发一款能够生成交易信号,并利用平均真实波幅(ATR)设定止损(SL)和止盈(TP)水平的工具。请阅读本文,了解我们如何开发这款CCI零线的EA。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 62 部分):结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 62 部分):结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO

ADX 振荡器和 CCI 振荡器是趋势跟踪和动量指标,可在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章未竟的话题,实证如何得益于强化学习来实际运用训练、并更新我们已开发的模型。我们正在使用的算法尚未在本系列中涵盖,其称为可信区域政策优化。一如既往,由 MQL5 向导汇编的智能系统令我们能够更快地搭建测试模型,且可配合不同类型信号进行测试、并派发。
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基于MQL5中表模型的表类和表头类:应用MVC概念

基于MQL5中表模型的表类和表头类:应用MVC概念

本文是致力于使用MVC(模型-视图-控制器)架构范式在MQL5中实现表模型系列文章的第二部分。本文基于先前创建的表模型来开发表类和表头。已经开发的类将构成进一步实现视图和控制器组件的基础,这些内容将在随后的文章中讨论。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 63 部分):运用 DeMarker 和包络通道形态

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 63 部分):运用 DeMarker 和包络通道形态

DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具,能够在开发智能系统时配对。因此,我们逐一实证哪些形态能够实用,哪些潜在要回避。我们一如既往地使用由向导汇编的智能系统,伴同在信号类中内置的形态用法函数。
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通过协整股票实现统计套利(第一部分):恩格尔 - 格兰杰检验与约翰森协整检验

通过协整股票实现统计套利(第一部分):恩格尔 - 格兰杰检验与约翰森协整检验

本文旨在以适合交易者且通俗易懂的方式,介绍最常用的协整检验方法,并附带一份解读检验结果的简易指南。恩格尔 - 格兰杰检验与约翰森协整检验,能够识别出具备长期联动关系、且在统计上显著的资产配对或资产组合。约翰森检验尤其适用于包含三种及以上资产的投资组合,因其可一次性测算出所有协整向量的强度。
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MQL5 MVC模式中表格的视图组件:基础图形元素

MQL5 MVC模式中表格的视图组件:基础图形元素

本文介绍了在MQL5中实现MVC(模型-视图-控制器)范式下表格视图组件时,开发基础图形元素的过程。这是关于视图组件的首篇文章,也是为MetaTrader 5客户端开发表格功能系列文章的第三篇。
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交易中的神经网络:配备概念强化的多智代系统(终篇)

交易中的神经网络:配备概念强化的多智代系统(终篇)

我们继续实现 FinCon 框架作者提议的方式。FinCon 是一款基于大语言模型(LLM)的多智代系统。今天,我们将实现必要的模块,并在真实历史数据上全面测试模型。
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市场模拟(第 13 部分):套接字(七)

市场模拟(第 13 部分):套接字(七)

当我们在 xlwings 或任何其他允许直接读写 Excel 的软件包中开发某些内容时,我们必须注意,所有程序、函数或过程都是执行之后就完成了其任务。无论我们如何努力改变工作方式,它们都不会一直处于循环之中。
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精通日志记录(第九部分):实现构造器模式并添加默认配置

精通日志记录(第九部分):实现构造器模式并添加默认配置

本文将演示如何借助构造器模式与自动默认配置,大幅简化 Logify 库的使用流程。文中详细讲解了专用构造器的结构设计、智能代码补全功能的运用方式,以及如何确保日志无需手动配置即可正常运行。同时,本文还针对 MetaTrader 5 build 5100 版本的相关调整进行了适配。
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从基础到中级:事件(二)

从基础到中级:事件(二)

在本文中,我们将看到并非所有内容都需要以某种特定的方式实现。解决问题还有其他方法。要正确理解这篇文章,有必要掌握前几篇文章中描述的概念。此处提供的材料仅用于教育目的。不要将其视为已完成的应用程序,它的目的是研究这里提出的概念。
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交易中的资本管理和带有数据库的交易者家庭会计程序

交易中的资本管理和带有数据库的交易者家庭会计程序

交易者如何管理资金?交易者和投资者如何跟踪支出、收入、资产和负债?我不仅要向你介绍会计软件;我将向您展示一个工具,它可能会成为您在波涛汹涌的交易海洋中可靠的金融导航器。
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MQL5中表格模型的实现:应用MVC概念

MQL5中表格模型的实现:应用MVC概念

在本文中,我们将探讨如何使用MVC(模型-视图-控制器)架构模式在MQL5中开发表格模型,该模式可将数据逻辑、展示和控制进行分离,从而实现结构化、灵活且可扩展的代码。我们将考虑实现用于构建表格模型的各类,包括使用链表来存储数据。
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一维奇异谱分析(SSA)

一维奇异谱分析(SSA)

本文探讨了奇异谱分析(SSA)方法的理论与实践,该方法是一种高效的时间序列分析工具,能够将复杂序列的结构分解为趋势、季节性(周期性)波动及噪声等简单成分。