MQL5 编程示例的文章

GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。

卡尔曼滤波器是一种递归算法，在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测，这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器，涵盖其计算方法和实现方式。接下来，我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例，应用该滤波器。最后，我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线（MA）在外汇不同货币对上进行比较，开展各种统计分析。

在本文中，我们将开始开发使用时间序列数据搜索价格形态的方法。一种形态有一组参数，对任何类型的形态都是通用的。所有此类数据都将集中在基础抽象形态的对象类中。在本文中，我们将创建一个抽象形态类和一个 Pin Bar 形态类。

本文基于动物集群行为的独特实例，说明Boids算法。反过来说，Boids算法又成为了一整类算法的基础，这类算法统称为“种群智能”。

我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力，就很难向前推进和改进系统。

本文将介绍如何绘制多交易品种多周期的箭头指标。我们还将改进类方法，以便正确显示箭头指标的数据，这些数据是根据与当前图表交易品种/周期不一致的交易品种/周期计算的。

今天，我们将继续开发订单系统。正如您将看到的，我们将大规模重用其他文章中已经展示的内容。尽管如此，你还是会在这篇文章中获得一点奖励。首先，我们将开发一个可以与真实交易服务器一起使用的系统，无论是从模拟账户还是从真实账户。我们将广泛使用MetaTrader 5平台，该平台将从一开始就为我们提供所有必要的支持。

在今天的讨论中，我们探讨了多时间框架分析的策略，以确定我们的人工智能（AI）模型在哪个时间框架上表现最优。分析结果表明，在欧元兑美元（EURUSD）货币对上，月度和小时时间框架生成的模型具有相对较低的误差率。我们利用这一优势，开发了一个交易算法，该算法在月度时间框架上进行人工智能预测，并在小时时间框架上执行交易。

在这篇文章中，我们将探讨彗星尾优化算法（CTA），该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成，旨在寻找优化问题中的最优解。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。

在本文中，我们将亲眼见证如何在简单地利用 MQL5 语言锁定指标，我们将以一种非常有趣和迷人的方式做到这一点。

本文将帮助初学者从头开始编写一个脚本的实现，用于在同时交易多种工具时平衡风险。此外，它还可以为有经验的用户提供新的思路，使他们可以根据本文提出的方案来实现自己的解决方案。

本项目旨在利用 MQL5 程序算法为 MetaTrader 5 开发一套全面的分析工具。这些工具包括脚本、指标、人工智能模型以及EA，能够自动地进行市场分析。在某些情况下，这些工具能够完全无需人工干预地进行高级分析，并将预测结果发送到相应的平台。绝不会错过任何机会。请与我一同探索构建一套强大的自定义市场分析工具箱。我们将从开发一个简单的 MQL5 程序开始，我将其命名为“图表投影仪”。

本文讨论了为 MetaTrader 5 创建一个消息接口，旨在帮助系统管理员在平台内直接与其他交易者进行沟通。MQL5 最近与社交平台的整合使得信号能够通过不同渠道快速广播。想象一下，只需点击“是”或“否”就能确认发送信号。继续阅读以了解更多信息。

DRAKON是一种可视化编程语言，旨在简化来自不同领域的专家（生物学家、物理学家、工程师…）与俄罗斯太空项目（例如，Buran可重复使用航天器项目）程序员之间的互动。在这篇文章中，我将讨论DRAKON如何使算法的创建变得容易和直观，即使你从未遇到过代码，以及客户在订购交易机器人时如何更容易解释他们的想法，以及程序员如何在复杂函数中减少错误。

在本文中，我们将讨论在前面讨论过的所有算法中最有争议的算法 - 差分进化算法（Differential Evolution，DE）。

这篇文章对初学者和有经验的开发人员都很有用。我们将研究PrintFormat（）函数，分析字符串格式的示例，并编写用于在终端日志中显示各种信息的模板。

在上一篇文章中，我们针对复现系统进行了一些修复并加入了测试，以确保可能的最佳稳定性。 我们还着手为这个系统创建和使用配置文件。

在本系列文章中，我们使用现代算法分析经典交易策略，以确定是否可以利用人工智能改进这些策略。在今天的文章中，我们将重新审视一种利用标普500指数与美国国债之间关系的经典交易方法。

文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。

本文讨论 MQL5 中从面向过程编码向面向对象编程 (OOP) 的过渡，重点是与 REST API 的集成。今天，我们将讨论如何将 HTTP 请求函数（GET 和 POST）组织到类中。我们将仔细研究代码重构，并展示如何用类方法替换孤立的函数。本文包含实用的示例和测试。

本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。

本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法（BSA）。BSA中的个体采用不同的搜索策略，包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换，使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。

本项目探索深度学习与技术分析的融合，用于在外汇市场测试交易策略。使用Python脚本进行快速实验，结合ONNX模型和传统指标（如PSAR、SMA和RSI）来预测欧元/美元（EUR/USD ）的走势。之后，MQL5脚本将此策略引入实时环境，利用历史数据和技术分析帮助交易者做出明智的交易决策。回测结果表明，该策略秉持保守且稳健的运作理念，始终将风险管控置于首位，追求持续稳定的收益增长模式，摒弃激进逐利的行为。

在本文中，我们将探讨市场轮廓指标。我们将探究这个名称背后隐藏的内容，尝试理解其运行原理，并分析其程序代码（MarketProfile）。