有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

icon

创建用于 MetaTrader 平台的 EA,执行各种开发者已经实现的功能。交易机器人可以每天 24 小时跟踪金融产品,复制交易,创建和发送报告,分析新闻,甚至提供特定的自定义图形界面。

这些文章描述了编程技术,进行数据处理的数学思想,创建和订购交易机器人的技巧。

添加一个新的文章
最近 | 最佳
preview
神经网络变得轻松(第五十四部分):利用随机编码器(RE3)进行高效研究

神经网络变得轻松(第五十四部分):利用随机编码器(RE3)进行高效研究

无论何时我们研究强化学习方法时,我们都会面对有效探索环境的问题。解决这个问题通常会导致算法更复杂性,以及训练额外模型。在本文中,我们将看看解决此问题的替代方法。
preview
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。
preview
神经网络变得轻松(第五十三部分):奖励分解

神经网络变得轻松(第五十三部分):奖励分解

我们已经不止一次地讨论过正确选择奖励函数的重要性,我们通过为单独动作添加奖励或惩罚来刺激代理者的预期行为。但是关于由代理者解密我们的信号的问题仍旧悬而未决。在本文中,我们将探讨将单独信号传输至已训练代理者时的奖励分解。
preview
利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

加入我们的《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》系列的第 III 部分,我们将探索将交互式 GUI 集成到 MQL5 中的可移动交易仪表板之中。本文建立在第 I 部分和第 II 部分的基础上,指导读者将静态交易仪表板转换为动态、可移动的。
preview
神经网络变得轻松(第五十二部分):研究乐观情绪和分布校正

神经网络变得轻松(第五十二部分):研究乐观情绪和分布校正

由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练,故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本,这会降低整个模型的训练效率。在本文中,我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。
preview
时间序列挖掘的数据标签(第4部分):使用标签数据的可解释性分解

时间序列挖掘的数据标签(第4部分):使用标签数据的可解释性分解

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法,这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据,而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
preview
神经网络变得轻松(第五十一部分):行为-指引的扮演者-评论者(BAC)

神经网络变得轻松(第五十一部分):行为-指引的扮演者-评论者(BAC)

最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法,该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡,但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式,能适用于随机模型和确定性模型两者。
preview
创建多交易品种、多周期指标

创建多交易品种、多周期指标

在本文中,我们将研究创建多交易品种、多周期指标的原则。我们还将了解如何从 EA 交易和其他指标中获取此类指标的数据。我们将探讨在 EA 交易和指标中使用多指标的主要功能,并将了解如何通过自定义指标缓冲区绘制它们。
preview
了解如何在MQL5中处理日期和时间

了解如何在MQL5中处理日期和时间

这是一篇关于一个新的重要话题的新文章,这个话题是关于日期和时间的。作为交易工具的交易员或程序员,了解如何很好、有效地处理日期和时间这两个方面至关重要。因此,我将分享一些重要信息,关于我们如何处理日期和时间,以便顺利、简单地创建有效的交易工具。
preview
将您自己的LLM集成到EA中(第1部分):硬件和环境部署

将您自己的LLM集成到EA中(第1部分):硬件和环境部署

随着人工智能的快速发展,大型语言模型(LLM)成为人工智能的重要组成部分,因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说,很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调,在本地部署,然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
preview
神经网络变得轻松(第五十部分):软性扮演者-评价者(模型优化)

神经网络变得轻松(第五十部分):软性扮演者-评价者(模型优化)

在上一篇文章中,我们实现了软性扮演者-评论者算法,但未能训练出一个可盈利的模型。在此,我们将优化先前创建的模型,以期获得所需的结果。
preview
暴力方式搜素形态(第 V 部分):全新视角

暴力方式搜素形态(第 V 部分):全新视角

在这篇文章中,我将展示一种完全不同的方式进行算法交易,我经历了很长一段时间后才最终遇到它。当然,这一切所作所为全靠我的暴力程序,其经历了许多更改,令其能够并发解决若干问题。尽管如此,这篇文章明面上仍然比较笼统和尽可能简单,这就是为什么它也适合那些对暴力一无所知的人。
preview
时间序列挖掘的数据标签(第3部分):使用标签数据的示例

时间序列挖掘的数据标签(第3部分):使用标签数据的示例

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法,这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据,而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
preview
MQL5中的替代风险回报标准

MQL5中的替代风险回报标准

在这篇文章中,我们介绍了几种被称为夏普比率(Sharpe ratio)替代品的风险回报标准的实现,并检查了假设的权益曲线以分析其特征。
preview
配对交易

配对交易

在这篇文章中,我们将探讨配对交易(pair trading),即它的原理是什么,以及它的实际应用是否有前景。我们还将尝试创建一个配对交易策略。
preview
神经网络变得轻松(第四十九部分):软性扮演者-评价者

神经网络变得轻松(第四十九部分):软性扮演者-评价者

我们继续讨论解决连续动作空间问题的强化学习算法。在本文中,我将讲演软性扮演者-评论者(SAC)算法。SAC 的主要优点是拥有查找最佳策略的能力,不仅令预期回报最大化,而且拥有最大化的动作熵(多样性)。
preview
时间序列挖掘的数据标签(第2部分):使用Python制作带有趋势标记的数据集

时间序列挖掘的数据标签(第2部分):使用Python制作带有趋势标记的数据集

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法,这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据,而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
preview
时间序列挖掘的数据标签(第1部分):通过EA操作图制作具有趋势标记的数据集

时间序列挖掘的数据标签(第1部分):通过EA操作图制作具有趋势标记的数据集

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法,这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据,而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
preview
利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)

依靠我们的以 MQL5 创建可移动 GUI 的深度指南,在您的交易策略和实用程序中解锁动态数据表达的潜力。深入研究面向对象编程的基本原理,并探索如何在同一图表上轻松高效地设计和实现单个或多个可移动 GUI。
preview
为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式

为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式

本文汇报为 MQL5 开发原生 MQTT 客户端的首次尝试。MQTT 是一种客户端-服务器之间发布/订阅消息的传输协议。它轻巧、开放、简单,并且易于实施。这些特性令其非常适合在多种情况下使用。
preview
了解使用MQL5下单

了解使用MQL5下单

在创建任何交易系统时,我们都需要有效地处理一项任务。这项任务是下单,或者让创建的交易系统自动处理订单,因为它在任何交易系统中都至关重要。因此,您将在本文中找到您需要了解的关于这项任务的大多数主题,以有效地创建您的交易系统。
preview
软件开发和 MQL5 中的设计范式(第一部分):创建范式

软件开发和 MQL5 中的设计范式(第一部分):创建范式

有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法,就可助您有效地创建软件,并贯彻 DRY(不要重复自己)的概念。在这种境况下,设计范式的主题就非常好用,因为它们为恰当描述过,且重复的问题提供了解决方案。
preview
测试不同的移动平均类型以了解它们的洞察力

测试不同的移动平均类型以了解它们的洞察力

我们都知道移动平均指标对很多交易者的重要性。还有其他移动平均线类型在交易中也很有用,我们将在本文中确定这些类型,并将它们中的每一种与最流行的简单移动平均线进行简单比较,看看哪一种可以显示出最好的结果。
preview
神经网络变得轻松(第四十八部分):降低 Q-函数高估的方法

神经网络变得轻松(第四十八部分):降低 Q-函数高估的方法

在上一篇文章中,我们概述了 DDPG 方法,它允许在连续动作空间中训练模型。然而,与其它 Q-学习方法一样,DDPG 容易高估 Q-函数的数值。这个问题往往会造成训练代理者时选择次优策略。在本文中,我们将研究一些克服上述问题的方式。
preview
RSI深三步交易技巧

RSI深三步交易技巧

在MetaTrader 5中展示RSI深三步交易技术。本文基于一系列新的研究,这些研究展示了一些基于RSI的交易技术,RSI是一种技术分析指标,用于衡量股票、货币或商品等证券的强度和动量。
preview
您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息

您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息

使用任何编程语言的任何程序都有特定的结构。在本文中,您将通过了解MQL5程序结构每个部分的编程基础知识来学习MQL5计划结构的重要部分,这些基础知识在创建可在MetaTrader 5中执行的MQL5交易系统或交易工具时非常有用。
preview
通过应用程序了解MQL5中的函数

通过应用程序了解MQL5中的函数

函数在任何编程语言中都是至关重要的东西,它有助于开发人员应用(DRY)的概念,这意味着不要重复自己,还有许多其他好处。在本文中,您将找到更多关于函数的信息,以及我们如何使用简单的应用程序在MQL5中创建自己的函数,这些应用程序可以在任何系统中使用或调用。您必须在不使事情复杂化的情况下丰富您的交易系统。
preview
了解 MQL5 面向对象编程(OOP)

了解 MQL5 面向对象编程(OOP)

作为开发人员,我们需要学习如何在创建和开发软件时,无需重复代码做到可重用、且灵活,尤其是当我们拥有不同行为的不同对象时。这可以利用面向对象的编程技术和原则来顺滑地达到。在本文中,我们将介绍 MQL5 面向对象编程的基础知识,以便了解如何在我们的软件中利用这一关键主题的原则和实践。
preview
神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

在本文中,我们扩展了代理者的任务范围。训练过程将包括一些资金和风险管理等方面,这是任何交易策略不可或缺的部分。
preview
重新审视一种旧时的趋势交易策略:两个随机振荡指标,一个移动平均指标和斐波那契线

重新审视一种旧时的趋势交易策略:两个随机振荡指标,一个移动平均指标和斐波那契线

旧时的交易策略本文介绍了一种纯技术型的趋势跟踪策略。该策略纯粹是技术性的,使用一些技术指标和工具来传递信号和目标。该策略的组成部分如下:一个周期数为14的随机振荡指标,一个周期数为5的随机振荡指标,一个周期数为200的移动平均指标,一个斐波那契投影工具(用于设定目标)。
preview
使用MQL5轻松创建图形面板

使用MQL5轻松创建图形面板

在这篇文章中,我们将为任何需要创建交易中最有价值和最有用的工具之一的人提供一个简单易行的指南,即简化和轻松执行交易任务的图形面板,这有助于节省时间,并在不受任何干扰的情况下更多地关注您的交易过程本身。
preview
在 MQL4 和 MQL5 框架下开发 OpenAI  的 ChatGPT 功能

在 MQL4 和 MQL5 框架下开发 OpenAI 的 ChatGPT 功能

在本文中,我们将尝鲜来自 OpenAI 的 ChatGPT,从而了解它在降低开发智能系统、指标、和脚本的时间和劳动强度方面的能力。我将引导您快速通览这项技术,并尝试向您展示如何正确地使用它在 MQL4 和 MQL5 中进行编程。
preview
简单均值回归交易策略

简单均值回归交易策略

均值回归是一种逆势交易,交易者预估价格将返回到某种形式的均衡点位,通常依据均值或其它向心趋势统计值来衡量。
preview
Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗?

Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗?

策略的组合可能会提供更好的机会,我们可以把指标和形态一起使用,或者更进一步,多个指标和形态一起,这样我们可以获得额外的确认因子。移动平均帮我们确认和驾驭趋势,它们是最为人所知的技术指标,这是因为它们的简单性和为分析增加价值的良好记录。
preview
神经网络变得轻松(第四十六部分):条件导向目标强化学习(GCRL)

神经网络变得轻松(第四十六部分):条件导向目标强化学习(GCRL)

在本文中,我们要看看另一种强化学习方式。 它被称为条件导向目标强化学习(GCRL)。 按这种方式,代理者经过训练,可以在特定场景中达成不同的目标。
preview
在 MQL5 中利用 ARIMA 模型进行预测

在 MQL5 中利用 ARIMA 模型进行预测

在本文中,我们继续开发构建 ARIMA 模型的 CArima 类,添加支持预测的直观方法。
preview
利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第一部分):可移动 GUI(I)

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第一部分):可移动 GUI(I)

凭借我们的利用 MQL5 创建可移动 GUI 的综合指南,令您的交易策略或实用程序焕发出呈现动态数据的力量。 深入了解图表事件的核心概念,并学习如何在同一图表上设计和实现简单、多个可移动的 GUI。 本文还探讨了往 GUI 上添加元素的过程,从而增强其功能和美观性。
preview
为智能系统制定品质因数

为智能系统制定品质因数

在本文中,我们将见识到如何制定一个品质得分,并由您的智能系统从策略测试器返回。 我们将查看两种著名的计算方法 — Van Tharp 和 Sunny Harris。
preview
神经网络变得轻松(第四十五部分):训练状态探索技能

神经网络变得轻松(第四十五部分):训练状态探索技能

在没有明确奖励函数的情况下,实用的训练技能就是分层强化学习的主要挑战之一。 以前,我们已领略了解决此问题的两种算法。 但环境研究的完整性问题仍然悬而未决。 本文演示了一种不同的技能训练方式,其可取决于系统的当前状态直接使用。
preview
如何利用 MQL5 创建自定义唐奇安(Donchian)通道指标

如何利用 MQL5 创建自定义唐奇安(Donchian)通道指标

有许多技术工具可用于可视化围绕价格的通道,其中一种工具是唐奇安(Donchian)通道指标。 在本文中,我们将学习如何创建唐奇安(Donchian)通道指标,以及如何在 EA 中将其作为自定义指标进行交易。