MQL5 编程示例的文章

在本文中，我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时，强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中，我们将讨论运用离散傅里叶变换（dft）在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。

回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 所谓的回归衡量度则是用来评估回归模型的预测准确性。

我们已经经历了很长一段路，并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此，我建议为先前创建的代码创建文档，并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。

建立前瞻性的EA，并根据任何市场进行调整。

本文讨论了基于 SQLite 引擎处理数据库的可能性。 形成的 CDatabase 类就是为了方便和有效地运用 OOP 原则。 随后它会参与宏观经济事件数据库的创建和管理。 本文提供了使用 CDatabase 类的多种方法的示例。

在本文中，我将研究蝙蝠算法（BA），它在平滑函数上表现出良好的收敛性。

在本文中，我们将研究交易量和比尔威廉姆斯指标类别的标准指标。我们将创建现成的模板，用于EA中的指标使用——声明和设置参数、指标初始化和析构，以及从EA中的指示符缓冲区接收数据和信号。

通过我们的 MQL5 系列第二部分，开启一段启迪心灵的旅程。这些文章不仅是教程，还是通往魔法世界的大门，在那里，编程新手和魔法师将团结在一起。是什么让这段旅程变得如此神奇？我们的 MQL5 系列第二部分以令人耳目一新的简洁性脱颖而出，使复杂的概念变得通俗易懂。与我们互动，我们会回答您的问题，确保您获得丰富和个性化的学习体验。让我们建立一个社区，让理解 MQL5 成为每个人的冒险。欢迎来到魔法世界！

我们将基于“江恩九宫格”创建一个指标，该指标通过时间和价格方格构建而成。我们将提供指标代码，并在平台上针对不同的时间区间，对该指标进行测试。

MQL5中EA自优化的分步指南。我们将涵盖稳健的优化逻辑、参数选择的最佳实践，以及如何通过回测重构策略。此外，还将讨论诸如分步优化等高级方法，以增强您的交易方法。

在本文中，我们将探讨用于便捷创建各种追踪止损的类，并学习如何将追踪止损加入到EA中。

在本文中，我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型，并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型，以进行深度学习预测；而通过另一个脚本获取新闻标题，并使用人工智能技术量化情绪。

在本文中，我们将详细探讨如何从头编写手动交易的风险管理类。这个类也可以被用作自动化程序的算法交易者继承的基类。

本文继续介绍PrintFormat（）函数。我们将简要介绍使用StringFormat（）格式化字符串及其在程序中的进一步使用。我们还将编写模板，在终端日志中显示交易品种数据。这篇文章对初学者和有经验的开发人员都很有用。

我们迈进更完整的图表上的直接订单系统。 在本文中，我将展示一种修复订单系统的方法，或者更确切地说，令其更直观。

在本文中，我们将回顾多交易品种、多周期指标中指标缓冲区的结构，并在图表上组织这些指标的彩色缓冲区的显示。

在本文中，我们将探讨使用 Scikit-Learn 库中所有可用的分类模型来解决 Fisher 鸢尾花数据集的分类任务。我们将尝试把这些模型转换为 ONNX 格式，并在 MQL5 程序中使用生成的模型。此外，我们将在完整的鸢尾花数据集上比较原始模型与其 ONNX 版本的准确性。