MQL5 编程示例的文章

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访问海量文章以及代码实例集合,演示如何使用 MQL5 语言 为 MetaTrader 平台创建指标和交易机器人。源代码已附加在文章之中,因此您可以在 MetaEditor 中打开并运行它们,看看应用程序如何工作。

这些文章对那些刚开始探索自动交易的人,以及具有编程经验的职业交易员都极其有用。它们的特色不仅是例子,而且也蕴含着新的想法。

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基于MQL5和Python的自优化EA(第六部分):利用深度双重下降算法

基于MQL5和Python的自优化EA(第六部分):利用深度双重下降算法

传统的机器学习教导从业者要警惕不要使模型陷入过度拟合。然而,这种观念正受到哈佛大学研究人员最新发表的学术见解的挑战。他们发现,看似过拟合的情形在某些情况下可能是由于提前终止训练过程导致的。我们将展示如何利用研究论文中发表的观点,来改进我们使用人工智能预测市场行为的方式。
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从基础到中级:定义(一)

从基础到中级:定义(一)

在这篇文章中,我们将做一些许多人会觉得奇怪和完全脱离上下文的事情,但如果使用得当,这将使你的学习更加有趣:我们将能够根据这里显示的内容构建非常有趣的东西。这将使您更好地理解 MQL5 语言的语法。此处提供的材料仅用于教育目的。它不应以任何方式被视为最终应用程序。其目的不是探索所提出的概念。
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价格行为分析工具包开发(第二部分):分析注释脚本

价格行为分析工具包开发(第二部分):分析注释脚本

秉承我们简化价格行为分析的核心理念,我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标(如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量),并在图表上自动生成可视化标记。
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从基础到中级:变量 (III):

从基础到中级:变量 (III):

今天,我们将学习如何使用预定义的 MQL5 语言变量和常量。此外,我们将分析另一种特殊类型的变量:函数。知道如何正确使用这些变量可能意味着一个有效的应用程序和一个无效的应用程序之间的区别。为了理解这里介绍的内容,有必要理解前几篇文章中讨论的材料。
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MQL5 交易工具包(第 4 部分):开发历史管理 EX5 库

MQL5 交易工具包(第 4 部分):开发历史管理 EX5 库

通过详细的分步方法创建扩展的历史管理 EX5 库,学习如何使用 MQL5 检索、处理、分类、排序、分析和管理已平仓头寸、订单和交易历史。
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在 MQL5 中构建自优化EA(第六部分):自适应交易规则(二)

在 MQL5 中构建自优化EA(第六部分):自适应交易规则(二)

本文探讨了如何优化 RSI 的水平和周期,以获得更好的交易信号。我们介绍了估算最优 RSI 值的方法,并使用网格搜索和统计模型来自动选择周期。最后,我们在 MQL5 中实现了该解决方案,同时利用 Python 进行分析。我们的方法力求务实和直接,旨在以简单的方式帮助您解决潜在复杂的问题。
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价格行为分析工具包开发(第十八部分):四分位理论(3)——四分位看板

价格行为分析工具包开发(第十八部分):四分位理论(3)——四分位看板

本文中,我们在原有四分位脚本的基础上新增 "四分位看板"(Quarters Board) 工具,该工具让您无需返回代码即可直接在图表上切换四分位水平。您可以轻松启用或禁用特定水平,EA还会提供趋势方向注释,帮助您更好地理解市场走势。
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DoEasy. 控件 (第 22 部分): SplitContainer。 修改已创建对象的属性

DoEasy. 控件 (第 22 部分): SplitContainer。 修改已创建对象的属性

在本文中,我将实现更改新近创建的 SplitContainer 控件的属性和外观的功能。
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跨邻域搜索(ANS)

跨邻域搜索(ANS)

本文揭示了跨邻域搜索(ANS)算法的潜力,作为重要的一步,旨在开发灵活且智能的优化方法,使其能够在搜索空间中考虑问题的具体特性和环境的动态变化。
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MQL5 中的 SQLite 功能示例:按交易品种及 Magic 编码展示交易统计信息的仪表盘

MQL5 中的 SQLite 功能示例:按交易品种及 Magic 编码展示交易统计信息的仪表盘

本文将介绍如何创建一个指标型仪表盘,按账户、交易品种及交易策略展示交易统计信息。我们将以官方文档及数据库相关文章中的示例为基础,逐步实现完整程序。
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开发回放系统(第 44 部分):Chart Trader 项目(三)

开发回放系统(第 44 部分):Chart Trader 项目(三)

在上一篇文章中,我介绍了如何操作模板数据以便在 OBJ_CHART 中使用。在那篇文章中,我只是概述了这一主题,并没有深入探讨细节,因为在那个版本中,这项工作是以非常简单的方式完成的。这样做是为了更容易解释内容,因为尽管很多事情表面上很简单,但其中有些并不那么明显,如果不了解最简单、最基本的部分,就无法真正理解全局。
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重思经典策略(第八部分):基于美元兑加元(USDCAD)探讨外汇市场与贵金属

重思经典策略(第八部分):基于美元兑加元(USDCAD)探讨外汇市场与贵金属

在本系列文章中,我们将重新审视一些广为人知的交易策略,看看是否能够利用人工智能(AI)来改进它们。请加入我们今天的讨论,一起测试贵金属与货币之间是否存在可靠的关系。
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让新闻交易轻松上手(第二部分):风险管理

让新闻交易轻松上手(第二部分):风险管理

在本文,我们将把继承引入到我们之前的代码和新代码中。我们将引入一种新的数据库设计以提高效率。此外,还将创建一个风险管理类来处理容量计算。
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从基础到中级:Include 指令

从基础到中级:Include 指令

在今天的文章中,我们将讨论一个在 MQL5 中可以找到的各种代码中广泛使用的编译指令。虽然这里对这个指令的解释相当肤浅,但重要的是你要开始了解如何使用它,因为随着你进入更高层次的编程,它很快就会变得不可或缺。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。
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开发回放系统(第 70 部分):取得正确的时间(三)

开发回放系统(第 70 部分):取得正确的时间(三)

在本文中,我们将了解如何正确有效地使用 CustomBookAdd 函数。尽管它看起来很简单,但它有许多细微差别。例如,它允许您告诉鼠标指标自定义交易品种是否正在竞价、交易或市场是否关闭。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。
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开发回放系统(第 58 部分):重返服务工作

开发回放系统(第 58 部分):重返服务工作

在回放/模拟器服务的开发和改进暂停之后,我们正在恢复该工作。现在我们已经放弃使用终端全局变量等资源,我们将不得不完全重组其中的一些部分。别担心,我们会详细解释这个过程,这样每个人都可以关注我们服务的发展。
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基于MQL5和Python的自优化EA(第五部分):深度马尔可夫模型

基于MQL5和Python的自优化EA(第五部分):深度马尔可夫模型

在本次讨论中,我们将把一个简单的马尔可夫链应用于相对强弱指标(RSI),以观察指标穿过关键水平后的价格行为。我们得出结论,当RSI处于11-20区间时,会产生最强的买入信号;而当RSI处于71-80区间时,会产生最强的卖出信号,这在新西兰元兑日元(NZDJPY)货币对上表现得尤为明显。我们将展示如何通过对数据的处理和分析,直接从您所拥有的数据中构建出最优的交易策略。此外,我们还将展示如何训练一个深度神经网络,使其能够最优地利用转移矩阵。
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原子轨道搜索(AOS)算法

原子轨道搜索(AOS)算法

本文探讨了原子轨道搜索(Atomic Orbital Search,AOS)算法,该算法运用原子轨道模型的概念来模拟解的搜索过程。此算法基于概率分布以及原子内相互作用的动力学原理。本文详细阐述了关于AOS算法的数学层面,包括候选解位置的更新方式,以及能量吸收与释放的机制。AOS算法通过为计算问题提供一种创新的优化方法,为将量子原理应用于计算问题开辟了新思路。
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在 MQL5 中创建交易管理员面板(第五部分):双因素认证(2FA)

在 MQL5 中创建交易管理员面板(第五部分):双因素认证(2FA)

今天,我们将讨论如何增强当前正在开发的交易管理员面板的安全性。我们将探讨如何在新的安全策略中实施 MQL5,并将 Telegram API 集成到双因素认证(2FA)中。本次讨论将提供有关 MQL5 在加强安全措施方面的应用的宝贵见解。此外,我们还将研究 MathRand 函数,重点关注其功能以及如何在我们构建的安全框架中有效利用它。继续阅读以了解更多信息!
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从基础到中级:操作符

从基础到中级:操作符

在本文中,我们将介绍主要的操作符。虽然这个主题很容易理解,但在代码格式中包含数学表达式时,有一些要点非常重要。如果不充分了解这些细节,经验很少或没有经验的程序员最终会放弃尝试创建自己的解决方案。
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从基础到中级:定义(二)

从基础到中级:定义(二)

在本文中,我们将继续了解 #define 指令,但这次我们将重点关注它的第二种使用形式,即创建宏。由于这个主题可能有点复杂,我们决定使用我们已经研究了一段时间的应用程序。希望您喜欢今天的文章。
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开发回放系统(第 46 部分):Chart Trade 项目(五)

开发回放系统(第 46 部分):Chart Trade 项目(五)

厌倦了浪费时间搜索应用程序工作所需的文件吗?在可执行文件中包含所有内容如何?这样,你就不用再去找东西了。我知道很多人都使用这种分发和存储形式,但还有一种更合适的方式。至少在可执行文件的分发和存储方面是这样。这里将介绍的方法非常有用,因为您可以将 MetaTrader 5 本身用作优秀的助手,也可以使用 MQL5。此外,它并不难理解。
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开发回放系统(第 35 部分):进行调整 (一)

开发回放系统(第 35 部分):进行调整 (一)

在向前迈进之前,我们需要解决几个问题。这些实际上并不是必需的修正,而是对类的管理和使用方式的改进。原因是系统内的某些相互作用导致了故障的发生。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们,但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理,例如,当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时,程序就会崩溃。
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从基础到中级:数组(三)

从基础到中级:数组(三)

在本文中,我们将介绍如何在 MQL5 中使用数组,包括如何使用数组在函数和过程之间传递信息。目的是为您准备在本系列后续材料中演示和解释的内容。因此,我强烈建议您仔细研究本文将展示的内容。
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开发回放系统(第 49 部分):事情变得复杂 (一)

开发回放系统(第 49 部分):事情变得复杂 (一)

在本文中,我们将把问题复杂化。通过前面文章中展示的内容,我们将开始打开模板文件,以便用户可以使用自己的模板。不过,我将逐步进行修改,因为我还将改进指标,以减少 MetaTrader 5 的负载。
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重构经典策略(第五部分):基于USDZAR的多品种分析

重构经典策略(第五部分):基于USDZAR的多品种分析

在本系列文章中,我们重新审视经典策略,看看是否可以使用人工智能来改进这些策略。在今天的文章中,我们将研究一种使用一篮子具有相关性的金融产品来进行多品种分析的流行策略,我们将重点关注货币对 USDZAR。
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在 MQL5 中重新构想经典策略(第二部分):富时 100 指数(FTSE100)与英国国债(UK Gilts)

在 MQL5 中重新构想经典策略(第二部分):富时 100 指数(FTSE100)与英国国债(UK Gilts)

在本系列文章中,我们探索了流行的交易策略,并尝试使用人工智能(AI)对其进行改进。在今天的文章中,我们将重新审视基于股市与债市之间关系的经典交易策略。
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开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 2 部分):用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 2 部分):用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数

在本文中,我们将讨论 MQL5 如何与 Python 和 FastAPI 交互,使用 MQL5 中的 HTTP 调用与 Python 开发的井字游戏交互。这篇文章讨论了使用 FastAPI 为这种集成创建一个 API,并提供了一个 MQL5 测试脚本,突出了 MQL5 的多功能性、Python 的简易性以及 FastAPI 在连接不同技术以创建创新解决方案方面的效果。
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在MQL5中创建交易管理员面板(第八部分):分析面板

在MQL5中创建交易管理员面板(第八部分):分析面板

今天,我们将深入探讨如何在管理员面板EA的一个集成专用窗口中,加入有用的交易指标。本次讨论的重点是使用MQL5实现一个分析面板,并强调其所提供数据对交易管理员的价值。其影响主要体现在教学意义上,因为整个开发过程能提炼出宝贵的经验教训,使新手和经验丰富的开发者都能从中受益。此功能展示了我们开发的系列工具在为交易经理配备先进软件工具方面所提供的无限可能。此外,作为对交易管理员面板能力的持续扩展,我们将探讨PieChart(饼图)和ChartCanvas(图表画布)类的实现。
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接受者操作特征(ROC)曲线入门

接受者操作特征(ROC)曲线入门

ROC 曲线是用于评估分类器性能的图形工具。尽管 ROC 图形相对简单,但在实践中使用它们时,仍存在一些常见的误解和误区。本文旨在为那些希望理解分类器性能评估的交易者提供一份关于 ROC 图形的入门介绍。
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使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别

使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别

在本文中,我们探讨了动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理,并在纯MQL5语言中展示其实现方法。
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头脑风暴优化算法(第一部分):聚类

头脑风暴优化算法(第一部分):聚类

在本文中,我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化(Brain Storm Optimization,简称BSO)。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下,找到多个最优解。此外,我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。
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基于Python和MQL5的特征工程(第一部分):为长期 AI 模型预测移动平均线

基于Python和MQL5的特征工程(第一部分):为长期 AI 模型预测移动平均线

移动平均线无疑是我们的 AI 模型进行预测的最佳指标。然而,我们可以通过严谨数据变换来进一步提高其准确性。本文将展示如何构建能够预测更远范围的AI模型,超越您目前所实现的水平,同时不会显著降低准确率。移动平均线的实用性确实令人惊叹。
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种群优化算法:鲸鱼优化算法(WOA)

种群优化算法:鲸鱼优化算法(WOA)

鲸鱼优化算法(WOA)是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法,即鲸鱼在猎物周围制造气泡,然后以螺旋运动的方式攻击猎物。
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DoEasy.服务函数(第 3 部分):外包线形态

DoEasy.服务函数(第 3 部分):外包线形态

在本文中,我们将开发 DoEasy 库中的外包线(Outside Bar)价格行为形态,并优化访问价格形态管理的方法。此外,我们将修复在库测试中发现的错误和缺点。
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开发回放系统(第 39 部分):铺平道路(三)

开发回放系统(第 39 部分):铺平道路(三)

在进入开发的第二阶段之前,我们需要修正一些想法。您知道如何让 MQL5 满足您的需求吗?您是否尝试过超出文档所包含的范围?如果没有,那就做好准备吧。因为我们将做一些大多数人通常不会做的事情。
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从零开始在MQL5中实现移动平均线:简单明了

从零开始在MQL5中实现移动平均线:简单明了

我们将通过简单的示例,探究移动平均线的计算原理,同时了解优化指标计算(包括移动平均线计算)的方法。
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DoEasy. 控件 (第 17 部分): 裁剪对象不可见部分、辅助箭头按钮 WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 17 部分): 裁剪对象不可见部分、辅助箭头按钮 WinForms 对象

在本文中,我将创建一种功能,可隐藏超出其容器之外的对象部分。 此外,我亦将创建辅助箭头按钮对象,作为其它 WinForms 对象的一部分。
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开发回放系统(第 36 部分):进行调整(二)

开发回放系统(第 36 部分):进行调整(二)

让我们的程序员生活举步维艰的原因之一就是做出假设。在本文中,我将向您展示假设是多么危险:例如在 MQL5 编程中假设类型将具有某个特定值,或是在 MetaTrader 5 中假设不同服务器的工作方式相同。
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开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 3 部分):在 MQL5 中创建自动移动和测试脚本

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 3 部分):在 MQL5 中创建自动移动和测试脚本

本文讨论在 Python 中实现井字游戏中的自动移动,并与 MQL5 函数和单元测试集成。目标是通过在 MQL5 中进行测试,提高游戏的互动性并确保系统的可靠性。本文内容包括游戏逻辑开发、集成和实际测试,最后将介绍动态游戏环境和强大集成系统的创建。