MQL5 编程示例的文章
经典策略重构（第14部分）：多策略分析
在本文中，我们继续探讨如何构建多策略组合体系，并使用 MT5 遗传算法优化器对策略参数进行调优。本次我们使用 Python 对数据进行分析，结果表明：我们的模型能更准确地预判哪一个策略会表现更优，其预测精度高于直接预测市场收益率。然而，当我们使用这些统计模型对应用程序进行测试时，性能却大幅下滑。我们随后发现，遗憾的是，遗传优化器偏向了高度相关的策略，这促使我们修改方案：将投票权重固定，转而让优化器专注于优化指标参数。
MQL5交易管理面板开发（第十二部分）：汇率计算器的集成
精准计算核心交易价值，是每位交易者必不可少的日常工作。本文介绍如何将汇率计算器集成至交易管理面板，以此拓展多面板交易管理系统的功能。在执行交易时，快速确定风险敞口、头寸规模及潜在盈利至关重要，这一新功能旨在使面板内参数的计算过程更高效、更直观。让我们共同探索MQL5在构建高级交易面板中的实战应用。
开发回放系统（第 41 部分）：启动第二阶段（二）
如果到目前为止，你觉得一切都很好，那就说明你在开始开发应用程序时，并没有真正考虑到长远的问题。随着时间的推移，你将不再需要为新的应用程序编程，只需让它们协同工作即可。让我们看看如何完成鼠标指标的组装。
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。
在 MQL5 中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（二）：模块化
在本次讨论中，我们进一步将 MQL5 程序分解为更小、更易于管理的模块。然后，这些模块化组件将被集成到主程序中，从而增强其组织性和可维护性。这种方法简化了我们主程序的结构，并使各个组件可以在其他EA和指标的开发中复用。通过采用这种模块化设计，我们为未来的增强功能创建了坚实的基础，这将使我们的项目和更广泛的开发者社区都受益。
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。
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。
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。
构建MQL5自优化智能交易系统（EA）（第四部分）：动态头寸规模调整
成功运用算法交易需要持续的跨学科学习。然而，无限的可能性可能会耗费数年努力，却无法取得切实成果。为解决这一问题，我们提出一个循序渐进增加复杂性的框架，让交易者能够迭代优化策略，而非将无限时间投入不确定的结果中。
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。
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。
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。
群体自适应矩估计（ADAM）优化算法
本文介绍了将广为人知且广受欢迎的ADAM梯度优化方法转变为群体算法的过程，并介绍了通过引入混合个体对其进行改进的方案。这种新方法能够利用概率分布创建融合了成功决策要素的智能体。关键创新点在于形成了群体混合个体，这些个体能够自适应地积累来自最具潜力解决方案的信息，从而提高了在复杂多维空间中的搜索效率。
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。
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。
将 MQL5 与数据处理包集成（第 3 部分）：增强的数据可视化
在本文中，我们将通过结合交互性、分层数据和动态元素等功能，超越基本图表，实现增强的数据可视化，使交易者能够更有效地探索趋势、形态和相关性。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
自适应社会行为优化（ASBO）：Schwefel函数与Box-Muller方法
本文深入探讨了生物体的社会行为及其对新型数学模型——自适应社会行为优化（ASBO）创建的影响，为我们呈现了一个引人入胜的世界。我们将研究生物社会中观察到的领导、近邻和合作原则如何激发创新优化算法的开发。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 4 部分）：使用版本和发布
我们将继续开发 Simple Candles 和 Adwizard 项目，同时还将描述使用 MQL5 Algo Forge 版本控制系统和仓库的细节。
种群优化算法：模拟退火（SA）。第 1 部分
模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）算法。
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。
细菌趋化优化（BCO）
本文介绍了细菌趋化优化（Bacterial Chemotaxis Optimization，简称 BCO）算法的原始版本及其改进版本。我们将详细探讨所有不同之处，特别关注 BCOm 的新版本，该版本简化了细菌的移动机制，减少了对位置历史的依赖，并且使用了比原始版本计算量更小的数学方法。我们还将进行测试并总结结果。
在MQL5中创建交易管理员面板（第七部分）：可信任用户、密码恢复与加密技术
每次刷新图表、通过管理面板EA添加新交易品种或重启终端时触发的安全提示，可能会让人感觉繁琐。在本次讨论中，我们将探索并实现一项功能，该功能通过跟踪登录尝试次数来识别可信用户。在达到一定次数的失败尝试后，应用程序将切换至高级登录流程，该流程还为可能忘记密码的用户提供密码恢复功能。此外，我们还将介绍如何将加密技术有效集成到管理面板中，以增强安全性。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 3 部分）：在您自己的项目中使用外部仓库
让我们探索如何开始将 MQL5 Algo Forge 存储中任何仓库的外部代码集成到您自己的项目中。在本文中，我们最后转向这个有前景但更复杂的任务：如何在 MQL5 Algo Forge 中实际连接和使用来自第三方仓库的库。
在MQL5中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（5）：分析面板（AnalyticsPanel）类
在本文中，我们将探讨如何获取实时市场数据和交易账户信息，执行各种计算，并将结果展示在自定义面板上。为此，我们将深入开发一个分析面板（AnalyticsPanel）类，该类封装了所有这些功能，包括面板创建功能。这项工作是我们正在进行的新建管理面板智能交易系统（EA）扩展工作的一部分，旨在运用模块化设计原则和代码组织的最佳实践来引入高级功能。
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。
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。
使用Python与MQL5进行多个交易品种分析（第二部分）：主成分分析在投资组合优化中的应用
交易账户风险管理是所有交易者面临的共同挑战。我们如何在MetaTrader 5中开发能够动态学习不同交易品种的高、中、低风险模式的交易应用？通过主成分分析（PCA），我们可以更有效地控制投资组合的方差。本文将演示如何从MetaTrader 5获取的市场数据中，训练出这三种风险模式的交易模型。
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。
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。
MQL5 简介（第 16 部分）：利用技术图表形态构建 EA 交易
本文向初学者介绍如何构建一个 MQL5 EA 交易，该系统可以识别和交易经典的技术图表形态 —— 头肩顶形态。它涵盖了如何利用价格行为来检测形态，如何在图表上绘制形态，如何设置入场点、止损点和止盈点，以及如何根据形态自动执行交易。