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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分析交易所价格的二进制代码(第二部分):转换为 BIP39 并编写 GPT 模型

分析交易所价格的二进制代码(第二部分):转换为 BIP39 并编写 GPT 模型

继续尝试破译价格走势……我们将通过将二进制价格代码转换为 BIP39 来获得一个“市场词典”,那么,对这个词典进行语言学分析又如何呢?在本文中,我们将深入探讨一种创新的交易所数据分析方法,并研究如何将现代自然语言处理技术应用于市场语言。
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开发先进的 ICT 交易系统:在订单块指标中实现信号

开发先进的 ICT 交易系统:在订单块指标中实现信号

在本文中,您将学习如何基于订单簿交易量(市场深度)开发订单块(Order Blocks)指标,并使用缓冲区对其进行优化以提高准确性。这结束了项目的当前阶段,并为下一阶段做准备,下一阶段将包括实施风险管理类和使用指标生成的信号的交易机器人。
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从基础到中级:浮点数

从基础到中级:浮点数

本文简要介绍浮点数的概念。由于这篇文章非常复杂,请仔细阅读,不要期望很快掌握浮点数系统。随着时间的推移,当你获得使用它的经验时,它才会变得清晰。但本文将帮助您理解为什么您的应用程序有时会产生与预期不同的结果。
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在MQL5中构建自优化智能交易系统(EA)(第五部分):自适应交易规则

在MQL5中构建自优化智能交易系统(EA)(第五部分):自适应交易规则

如何完美使用指标的原则,并不总是易于遵循。在市场行情较为平稳的情况下,指标可能会意外地给出不构成交易条件的信号,导致算法交易者错失交易机会。本文将提出一个潜在的解决方案,我们将讨论如何构建能够根据现有市场数据调整其交易规则的交易应用程序。
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精通日志记录(第五部分):通过缓存和轮转优化处理程序

精通日志记录(第五部分):通过缓存和轮转优化处理程序

本文通过为处理器添加格式化器、引入用于管理执行周期的 CIntervalWatcher 类、以及采用缓存和文件轮转进行优化,并辅以性能测试和实际示例,从而改进了该日志库。通过这些改进,我们确保了一个高效、可扩展且能适应不同开发场景的日志系统。
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创建MQL5交易管理员面板(第九部分):代码组织(1)

创建MQL5交易管理员面板(第九部分):代码组织(1)

这次将深入探讨处理大型代码库时遇到的挑战。我们将探索在MQL5中进行代码组织的最佳实践,并采用一种实用方法来提升我们交易管理面板源代码的可读性和可扩展性。此外,我们致力于开发可复用的代码组件,这些组件有可能为其他开发者在其算法开发过程中带来益处。请继续阅读并参与讨论。
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基于Python与MQL5的特征工程(第三部分):价格角度(2)——极坐标(Polar Coordinates)法

基于Python与MQL5的特征工程(第三部分):价格角度(2)——极坐标(Polar Coordinates)法

在本文中,我们将第二次尝试将任意市场的价格水平变化转化为对应的角度变化。此次,我们选择了比首次尝试更具数学复杂性的方法,而获得的结果表明,这一调整或许是正确的决策。今天,让我们共同探讨如何通过极坐标以有意义的方式计算价格水平变化所形成的角度,无论您分析的是何种市场。
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开发回放系统(第 78 部分):新 Chart Trade(五)

开发回放系统(第 78 部分):新 Chart Trade(五)

在本文中,我们将研究如何实现部分接收方代码。在这里我们将实现一个 EA 交易来测试和了解协议交互是如何工作的。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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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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价格行为分析工具包开发(第11部分):基于Heikin Ashi(平均K线)信号的智能交易系统(EA)

价格行为分析工具包开发(第11部分):基于Heikin Ashi(平均K线)信号的智能交易系统(EA)

MQL5为开发者提供了无限可能,助您构建高度定制化的自动化交易系统。您是否知道,它甚至能执行复杂的数学运算?本文将介绍如何将日本Heikin-Ashi(平均K线)技术转化为自动化交易的策略。
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迁移至 MQL5 Algo Forge(第 4 部分):使用版本和发布

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。
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从头开始以 MQL5 实现 SHA-256 加密算法

从头开始以 MQL5 实现 SHA-256 加密算法

长期以来,构建无 DLL 的加密货币兑换集成一直是一个挑战,但该解决方案为直接市场对接提供了一个完整的框架。
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开发回放系统(第 77 部分):新 Chart Trade(四)

开发回放系统(第 77 部分):新 Chart Trade(四)

在本文中,我们将介绍创建通信协议时需要考虑的一些措施和预防措施。这些都是非常简单明了的事情,所以我们在本文中不会详细介绍。但要了解会发生什么,您需要了解文章的内容。
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集成学习模型中的门控机制

集成学习模型中的门控机制

在本文中,我们继续探讨集成模型,重点讨论“门控”的概念,尤其是门控如何通过整合模型输出来提升预测准确性或模型泛化能力。
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逆公允价值缺口(IFVG)交易策略

逆公允价值缺口(IFVG)交易策略

当价格回到先前确定的公允价值缺口位置,且未表现出预期的支撑或阻力反应,而是无视该缺口时,便出现了逆公允价值缺口(IFVG)。这种“无视”现象可能预示着市场方向的潜在转变,并为反向交易提供优势。在本文中,我将介绍自己开发的量化方法,以及如何将IFVG作为一种策略,应用于MetaTrader 5智能交易系统(EA)中。
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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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精通日志记录(第四部分):将日志保存到文件

精通日志记录(第四部分):将日志保存到文件

在本文中,我将向您讲解基本的文件操作,以及如何配置一个灵活的自定义处理器。我们将更新 CLogifyHandlerFile 类,以将日志直接写入文件。我们将通过在 EURUSD 上模拟一周的策略来进行性能测试,在每个 tick 生成日志,总耗时为 5 分 11 秒。其结果将在未来的文章中进行比较,届时我们将实现一个缓存系统来提升性能。
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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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黑洞算法(BHA)

黑洞算法(BHA)

黑洞算法(BHA)利用黑洞引力原理来优化解。在本文中,我们将考察 BHA 如何在避免局部极端情况的同时,吸引最佳解,以及为什么该算法已成为解决复杂问题的强大工具。学习简单的思路如何在优化世界带来令人印象深刻的结果。
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开发回放系统(第 76 部分):新 Chart Trade(三)

开发回放系统(第 76 部分):新 Chart Trade(三)

在本文中,我们将看看上一篇文章中缺少的 DispatchMessage 代码是如何工作的。我们还会介绍下一篇文章的主题。因此,在继续下一个主题之前,了解这段代码的工作原理非常重要。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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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

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。
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在训练中激活神经元的函数:快速收敛的关键?

在训练中激活神经元的函数:快速收敛的关键?

本文研究了在神经网络训练背景下,不同激活函数与优化算法之间的相互作用。我们特别关注了经典的 ADAM 算法及其种群版本在处理多种激活函数(包括振荡的 ACON 和 Snake 函数)时的表现。通过使用一个极简的 MLP (1-1-1) 架构和单个训练样本,我们将激活函数对优化的影响与其他因素隔离开来。文章提出了一种通过激活函数边界来管理网络权重的方法,以及一种权重反射机制,这有助于避免训练中的饱和和停滞问题。
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从基础到中级:递归

从基础到中级:递归

在本文中,我们将探讨一个非常有趣且颇具挑战性的编程概念,尽管应该非常谨慎地对待它,因为它的误用或误解会将相对简单的程序变成不必要的复杂程序。但是,当正确使用并完全适应同样合适的情况时,递归成为解决问题的绝佳盟友,否则这些问题会更加费力和耗时。此处提供的材料仅用于教育目的。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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人工部落算法(ATA)

人工部落算法(ATA)

文章提供了 ATA 优化算法关键组成部分和创新的详细讨论,其为一种进化方法,具有独特的双重行为系统,可根据状况进行调整。ATA 结合了个体和社会学习,同时使用交叉进行探索和迁徙,从而在陷入局部最优时找到解。
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开发回放系统(第 75 部分):新 Chart Trade(二)

开发回放系统(第 75 部分):新 Chart Trade(二)

在本文中,我们将讨论 C_ChartFloatingRAD 类。这就是 Chart Trade 发挥作用的原因。然而,解释并未就此结束,我们将在下一篇文章中完成它,因为这篇文章的内容相当广泛,需要深入理解。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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使用MQL5和Python集成经纪商API与智能交易系统

使用MQL5和Python集成经纪商API与智能交易系统

在本文中,我们将探讨如何将MQL5与Python相结合,以执行与经纪商相关的操作。想象一下,您有一个持续运行的智能交易系统(EA),它托管在虚拟专用服务器(VPS)上,并代表您执行交易。在某个阶段,EA 管理资金的能力变得至关重要。这包括为您的交易账户入金和发起出金等操作。在本文中,我们将阐明这些功能的优势和具体实现方法,从而确保将资金管理无缝地集成到您的交易策略中。敬请关注!
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掌握 MQL5:从入门到精通(第六部分):开发 EA 交易的基础知识

掌握 MQL5:从入门到精通(第六部分):开发 EA 交易的基础知识

本文继续针对初学者的系列文章。在这里我们将讨论开发 EA 交易的基本原则。我们将创建两个 EA:第一个 EA 不使用指标进行交易,使用挂单,第二个 EA 将基于标准 MA 指标,以当前价格开仓。在这里,我假设你不再是一个完全的初学者,并且对前几篇文章中的材料有相对较好的掌握。
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在MQL5中实现基于经济日历新闻事件的突破型智能交易系统(EA)

在MQL5中实现基于经济日历新闻事件的突破型智能交易系统(EA)

重大经济数据发布前后市场波动率通常显著上升,为突破交易策略提供了理想的环境。在本文中,我们将阐述基于经济日历的突破策略的实现过程。我们将全面覆盖从创建用于解析和存储日历数据的类,到利用这些数据开发符合实际的回测系统,最终实现实盘交易执行代码的完整流程。
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日志记录精通指南(第三部分):探索日志处理器(Handlers)实现方案

日志记录精通指南(第三部分):探索日志处理器(Handlers)实现方案

在本文中,我们将探索日志库中"处理器"(handlers)的概念,理解其工作原理,并创建三种基础实现:控制台、数据库和文件。我们将覆盖从处理器的基本结构到实际测试,为后续文章中的完整功能实现奠定基础。
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迁移至 MQL5 Algo Forge(第 3 部分):在您自己的项目中使用外部仓库

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。
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从基础到中级:联合(二)

从基础到中级:联合(二)

今天我们有一篇非常有趣的文章。我们将研究联合并尝试解决之前讨论的问题。我们还将探讨在应用程序中使用联合时可能出现的一些不寻常的情况。此处提供的材料仅用于教学目的。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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价格行为分析工具包开发(第七部分):信号脉冲智能交易系统(EA)

价格行为分析工具包开发(第七部分):信号脉冲智能交易系统(EA)

借助“信号脉冲(Signal Pulse)”这款MQL5智能交易系统(EA),释放多时间框架分析的潜力。该EA整合了布林带(Bollinger Bands)和随机震荡器(Stochastic Oscillator),以提供准确、高概率的交易信号。了解如何实施这一策略,并使用自定义箭头有效直观地显示买入和卖出机会。非常适合希望借助多时间框架的自动化分析来提升自身判断能力的交易者。
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开发回放系统(第 74 部分):新 Chart Trade(一)

开发回放系统(第 74 部分):新 Chart Trade(一)

在本文中,我们将修改本系列关于 Chart Trade 中显示的最后一段代码。这些变化对于使代码适应当前的回放/模拟系统模型是必要的。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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《精通日志记录(第二部分):格式化日志》

《精通日志记录(第二部分):格式化日志》

在本文中,我们将探讨如何在类库中创建和应用日志格式化工具。我们将从格式化工具的基本结构讲起,一直到样例的实现。到本文结束时,您将掌握在该库中格式化日志的必要知识,并理解其背后的工作原理。
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从基础到中级:联合(一)

从基础到中级:联合(一)

在这篇文章中,我们将探讨什么是联合。在这里,通过实验,我们将分析可以使用联合的第一种构造。然而,这里展示的只是后续文章将涵盖的一组概念和信息的核心部分。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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构建自优化型MQL5智能交易系统(EA)(第3部分):动态趋势跟踪与均值回归策略

构建自优化型MQL5智能交易系统(EA)(第3部分):动态趋势跟踪与均值回归策略

金融市场通常被静态划分为震荡市或趋势市两种模式。这种简化分类虽便于短期交易决策。然而,却与真实市场行为脱节。在本文中,我们将深入探讨市场如何精准地在这两种模式间切换,并利用这方面的认知提升算法交易策略的可靠性。
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开发回放系统(第 73 部分):不寻常的通信(二)

开发回放系统(第 73 部分):不寻常的通信(二)

在本文中,我们将探讨如何在指标和服务之间实时传输信息,并了解为什么在更改时间框架时可能会出现问题以及如何解决这些问题。作为奖励,您将可以访问回放/模拟应用程序的最新版本。
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交易中的神经网络:降低锐度强化变换器效率(终章)

交易中的神经网络:降低锐度强化变换器效率(终章)

SAMformer 为长期时间序列预测中变换器模型的主要缺点,譬如训练复杂性,及小型数据集的普适能力差,提供了解决方案。其浅层架构和锐度感知优化有助于避免次优的局部最小值。在本文中,我们将继续利用 MQL5 实现方式,并评估其实用价值。
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大爆炸-大坍缩(BBBC)算法

大爆炸-大坍缩(BBBC)算法

本文介绍了大爆炸-大坍缩方法,该方法包含两个关键阶段:随机点的循环生成,以及将这些点压缩至最优解。该方法结合了探索与精炼过程,使我们能够逐步找到更优的解,并开拓新的优化可能性。
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重构经典策略(第十三部分):最小化均线交叉的滞后性

重构经典策略(第十三部分):最小化均线交叉的滞后性

在我们交易者社区中,均线交叉策略已是广为人知,然而,自该策略诞生以来,其核心思想却几乎一成未变。在本次讨论中,我们将为您呈现对原策略的一项微调,其目的在于最小化该交易策略中存在的滞后性。所有原策略的爱好者们,不妨根据我们今天将要探讨的见解,来重新审视并改进这一策略。通过使用两条周期相同的移动平均线,我们可以在不违背策略基本原则的前提下,显著减少交易策略的滞后。