有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

随着人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是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。

本文讨论 Go-Explore 算法覆盖长周期训练的运用，因为随着训练时间的增加，随机动作选择策略也许不会导致可盈利验算。

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！

您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。

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。

本文中的多币种智能交易系统是智能交易系统或交易机器人，它仅在一个品种图表上就能交易（开单、平单、和管理订单，例如：尾随停损和止盈）超过 1 个交易品种对。这次我们只用 1 个指标，即抛物线 SAR 或 iSAR， 将其应用在 PERIOD_M15 到 PERIOD_D1 的多个时间帧。

我们系列中的一篇新文章，介绍如何通过最流行的技术指标创建简单的交易系统。 我们将学习一个新的加速（Accelerator）振荡器指标，我们将学习如何利用它来设计交易系统。

在本文中，我们将通过MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易：打造高效的EA。该EA将根据抛物线SAR指标识别出的趋势进行交易。

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。

释放您的潜力！您会被无数机会包围。发现开启您的MQL5之旅或将其提升到更高水平的三大顶级秘诀。让我们深入探讨适合初学者和专业人士的技巧和窍门。

在本文中，我们将创建一个交叉订单系统。 有一种类型的资产让交易员的生涯变得非常困难 — 那就是期货合约。 但为什么令他们的职业生涯变得如此困难？

了解编程范式及利用 MQL5 代码的应用。本文探讨了过程化编程的细节，并通过一个实际示例提供了实经验。您将学习如何利用 EMA 指标和烛条价格数据开发价格行为智能系统。额外，本文还介绍了函数化编程范式。

神经网络是交易者工具包中的终极工具。 我们来检查一下这个假设是否成立。 在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 是最接近自给自足的媒介。 为此提供了一个简单的解释。

在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。

让我们继续开发多币种 EA，让多个策略并行工作。让我们尝试将与市场开仓相关的所有工作从策略级转移到管理策略的 EA 级。这些策略本身只进行虚拟交易，并不建立市场仓位。

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。

欢迎来到我们的关于学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统系列的新篇章，这一篇学习如何基于熊市力量技术指标设计交易系统。

在强化学习的背景下，模型拖延症可能由多种原因引起。 本文研究了模型拖延症的一些可能原因，以及克服它们的方法。

本文中的多币种 EA 是一款智能交易系统或交易机器人，可以仅从一个品种图表中交易（开单、平单和管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（对）。在本文中，我们将用到来自两个指标的信号，在本例中为凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带®。

今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。

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。

如果我们想从机器学习这些先进技术中获得任何价值，那么很难解释和理解为什么我们的模型偏离我们的期望至关重要。如果对模型内部工作原理的没有全面了解，我们可能无法发现破坏模型性能的错误，我们可能会在无法预测的参照特征上浪费时间，从长远来看，我们有可能没有充分利用这些模型的功能。幸运的是，有一个复杂且维护良好的多合一解决方案，令我们能够准确地看到我们的模型在引擎盖下正在做什么。

此为我们系列中的一篇新文章，介绍如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将介绍如何基于 DeMarker 指标创建交易系统。

本文探讨了一种将线性判别分析（LDA）与布林带相结合的交易策略，利用对市场区域的分类预测来生成战略性入场信号。

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。

想象一下，您可以使用 MetaTrader 中没有的数据，您只能通过价格分析和技术分析从指标中获得数据。现在想象一下，您可以访问数据，这将使你的交易能力更高。如果您通过 API（应用程序编程接口）数据混合其他软件、宏观分析方法和超高级工具的输出，您就可以倍增 MetaTrader 软件的力量。在本文中，我们将教您如何使用 API，并介绍有用和有价值的 API 数据服务。

使用准备好的训练数据集中的数据对模型进行离线训练，这种方法虽然有一定的优势，但其不利的一面是，环境信息被大大压缩到训练数据集的大小。这反过来又限制了探索的可能性。在本文中，我们将探讨一种方法，这种方法可以用尽可能多样化的数据来填充训练数据集。

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。

在上一篇文章中，我们为数据聚类创建了一个类。 在本文中，我想分享在解决实际交易任务时应用所获结果会遇到的可能变体。

在本文中，我们重新审视一种经典的原油交易策略，旨在通过利用监督机器学习算法来对其进行优化。我们将构建一个最小二乘模型，该模型基于布伦特原油（Brent）和西德克萨斯中质原油（WTI）之间的价差来预测未来布伦特原油价格。我们的目标是找到一个能够预测布伦特原油未来价格变化的领先指标。

让我们来概述一下 EA 开发的主要阶段。首先要做的一件事就是优化所开发交易策略的单个实例。让我们试着在一个地方收集优化过程中测试器通过的所有必要信息。