MQL5编程文章

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从基础到中级:对象事件(三)

从基础到中级:对象事件(三)

在本文中,我们将为下一篇文章所涵盖的内容奠定基础。我们还将探讨如何使 OBJ_LABEL 对象完全可交互,以便进行编辑和移动。换句话说,我们无需打开“对象属性”对话框,即可更改 OBJ_LABEL 对象的文本和位置。
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从基础到中级:对象(四)

从基础到中级:对象(四)

这可能是迄今为止最有趣的一篇文章。原因在于,我们将修改 MetaTrader 5 中已有的一个对象,以创建另一个原本不在该平台上的对象。当然,我们接下来要介绍的内容可能看起来有点疯狂,但它确实有效,并且具有非常有趣的用途。
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从基础到中级:对象事件(一)

从基础到中级:对象事件(一)

在本文中,我们将探讨当图表上的某个对象发生变化时,MetaTrader 5 可以生成的六个事件中的三个。从用户交互的角度来看,这些事件非常有用。这是因为,如果不了解这些事件,在尝试为特定目的管理对象时,我们将不得不付出更多的努力来维护特定的图表配置。
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从基础到中级:在 MetaTrader 5 沙箱中处理文件

从基础到中级:在 MetaTrader 5 沙箱中处理文件

你知道什么是沙箱吗?你知道怎么操作它吗?如果这两个问题的答案都是“否”,请阅读本文以了解沙箱的基本工作原理。您还将了解为什么 MetaTrader 5 使用沙箱来保护其某些内部数据的完整性。本文所提供的材料纯粹用于教学目的。在任何情况下,你都不应将该应用程序视为最终产品,其目的仅限于研究所呈现的概念。
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从新手到专家:使用MQL5实现动态新闻标题(9)—— 新闻交易中的单图表多品种管理

从新手到专家:使用MQL5实现动态新闻标题(9)—— 新闻交易中的单图表多品种管理

新闻行情往往伴随着剧烈波动,交易者需要在极短时间内管理多个持仓与交易品种。在本文中,我们将把多品种功能集成到新闻标题EA中,以集成多品种功能的方式应对多品种交易的挑战。接下来我们一起探讨,如何借助MQL5算法交易,让多品种交易变得更加高效、强大。
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在线性自回归模型残差上训练非线性 U-Transformer

在线性自回归模型残差上训练非线性 U-Transformer

本文介绍一套用于汇率预测的创新混合系统,它将线性自回归模型与用于残差分析的 U-Transformer 架构相结合。系统会根据信号质量自动切换信号来源,并内置完整的交易逻辑,支持摊平加仓/金字塔加仓策略。该方法的核心优势在于:神经网络只在线性模型的残差上训练,从而简化了任务并降低过拟合风险。整套实现完全使用 MQL5 编写,可直接用于实盘交易,并具备随市场环境变化自动适应的能力。
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您应该了解的MQL5向导技巧(第七十九部分):在监督学习中使用鳄鱼震荡指标和A/D震荡指标

您应该了解的MQL5向导技巧(第七十九部分):在监督学习中使用鳄鱼震荡指标和A/D震荡指标

在前一篇文章中,我们完成了对鳄鱼震荡指标与集散量(A/D)震荡指标组合的研究,分析二者在原生信号模式下的应用效果。这两个指标互为补充:鳄鱼震荡指标属于趋势指标,A/D震荡指标属于量能指标。本文作为续篇,研究如何利用监督式学习,优化前文所探讨的各类特征形态。我们采用的监督学习模型为卷积神经网络(CNN),该模型结合核回归与点积相似度,对卷积核和通道进行尺度配置。一如既往,我们将逻辑写在自定义信号类文件中,该文件可配合MQL5向导来生成EA。
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市场模拟:仓位视图(三)

市场模拟:仓位视图(三)

在之前的文章中,我们提到过有时需要为 ZOrder 属性设置一个值。但是为什么呢?原因在于,许多向图表添加对象的代码根本不使用(或者更准确地说,不定义)此属性的值。关键在于,我并不是来规定每个程序员应该或不应该做什么,或者他们应该或不应该如何编写代码的。亲爱的读者,我在此向您以及所有真正想了解这些过程内部运作原理的人展示,幕后究竟发生了什么。
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MetaTrader 5中交易品种及其价差的小时级波动分析

MetaTrader 5中交易品种及其价差的小时级波动分析

带简单移动平均线(SMA)的ProSpread季节性指数指标是一款技术分析工具,用于识别价格走势中的季节性规律、分析特定交易时段的价格行为,该指标既支持单个交易品种,也可用于两个资产之间的价差分析。同时,它能够可视化价格定向波动的统计概率。
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通过图表同步简化技术分析

通过图表同步简化技术分析

图表同步作为简化技术分析的工具,可保证同一交易品种的所有周期图表,统一展示趋势线、矩形、指标等各类图形对象。诸如平移、缩放、切换品种等操作会在所有已同步图表上体现,交易者能够在多个周期下流畅地查看并对比同一价格走势环境。
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科学家群体优化(CoSO):理论

科学家群体优化(CoSO):理论

元启发式方法中交易策略有效优化的秘诀。科学家群体优化算法是一种新型的基于种群的算法,其灵感来源于科学界的运作机制。与传统的自然启发式隐喻不同,CoSO 模型展现了人类科学活动的独特方面:在期刊上发表成果、竞争资助以及组建研究团队。