有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

基于变换器架构的模型展现出高效率，但由于在训练阶段、及运行期间都资源成本高昂，故它们的使用变得复杂。在本文中，我提议领略那些能够降低此类模型内存占用的算法。

在MQL5论坛上，有许多帖子询问如何计算价格变化的斜率。本文将展示一种计算任意交易市场中价格变化所形成角度的可行方法。此外，我们还将探讨为这项新特征工程投入额外精力和时间是否值得。我们将研究价格斜率是否能在预测M1时间框架下的USDZAR货币对时，提高我们人工智能（AI）模型的准确性。

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。

在这一系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以利用人工智能（AI）对其进行改进。在本文中，我们将研究流行的多时间框架分析策略，以判断该策略是否可以通过人工智能得到增强。

在前面的部分中，我们正在开发的智能交易系统 (EA) 只能使用固定的仓位大小进行交易。这对于测试来说是可以接受的，但在真实账户交易时并不建议这样做。让我们能够使用可变的仓位大小进行交易。

在处理时间序列时，我们始终按其历史序列使用源数据。但这是最好的选项吗？有一种观点认为，改变输入数据顺序将提高训练模型的效率。在本文中，我邀请您领略其中一种优化输入序列的方法。

我们已经创建了不少有助于安排自动优化的组件。在创建过程中，我们遵循了传统的循环结构：从创建最小的工作代码到重构和获得改进的代码。是时候开始清理我们的数据库了，这也是我们正在创建的系统中的一个关键组件。

构思一个独立的EA。之前，我们讨论了一个基于指标的EA，它还与一个独立脚本配合，用于绘制风险与收益图形。今天，我们将讨论一个整合了所有功能的MQL5 EA的架构。

当我们用模型分析市场形势时，我们主要关注蜡烛条。然而，人们早就知道烛条形态能有助于预测未来的价格走势。在本文中，我们将领略一种能将这两种方法集成的方式。

在此，我将研究相当新颖的随机边际扮演者-评论者（SMAC）算法，该算法允许在熵值最大化的框架内构建潜在变量政策。

在离线学习中，我们使用固定的数据集，这限制了环境多样性的覆盖范围。在学习过程中，我们的 Agent 能生成超出该数据集之外的动作。如果没有来自环境的反馈，我们如何判定针对该动作的估测是正确的？在训练数据集中维护 Agent 的政策成为确保训练可靠性的一个重要方面。这就是我们将在本文中讨论的内容。

本文聚焦R德马赫（Rademacher）函数与沃尔什（Walsh）函数。探讨如何将这两类诞生于20世纪初的数学工具应用于金融时间序列分析，并揭示其在交易策略中的创新应用场景。

为了取得进一步的进展，最好看看我们是否可以通过定期重新运行自动优化并生成新的 EA 来改进结果。关于使用参数优化的许多争论中的绊脚石是，在将盈利能力和回撤保持在指定水平的同时，所获得的参数在未来一段时间内可用于交易的时间有多长。有可能做到这一点吗？

在策略开发中，有许多错综复杂的细节需要考虑，对于初学交易者其中许多都未予重视。如是结果，众多交易者，包括我自己，都不得不历经苦难来学习这些教训。本文基于我观察到的大多数初学交易者在 MQL5 上开发策略时常见的陷阱。它将提供一系列提示、技巧、和示例，帮助辨别不合格的 EA，并以一种易于实现的方式来测试我们自己 EA 的稳健性。目标是教导读者，帮助他们未来购买 EA 时避免遭遇骗局，以及预防他们自己开发策略时的错误。

我们邀请您来领略层次化矢量转换器（HiVT）方法，其专为快速、准确地预测多模态时间序列而开发。

移动平均是大多数交易者使用和理解的最常见指标。我们探讨一些在 MQL5 向导组装智能系统时可能不那么常见的可能用例。

我们将为MQL5中的包络线趋势反弹剥头皮策略实现交易执行模块与风险管理功能。我们实现了订单触发逻辑，并构建了包含止损设置与头寸规模计算在内的风险控制体系。最终在第十八部分的基础上完成策略回测与参数优化。

我们继续研究从点云提取特征的算法。在本文中，我们将领略提升 PointNet 方法效率的机制。

我们邀请您探索一个结合小波变换和多任务自注意力模型的框架，旨在提高波动市场条件下预测的响应能力、和准确性。小波变换可将资产回报分解为高频和低频，精心捕捉长期市场趋势、和短期波动。

默认情况下，由于组装类中使用了 MQL5 代码架构，故基于多时间帧策略，且由向导组装的智能系统无法进行测试。我们探索一种绕过该限制的方式，看看搭配二次移动平均线的情况下，研究运用多时间帧策略的可能性。

在本文中，我们将借助MQL5经济日历实现交易入场自动化，具体方法是应用用户自定义的筛选条件和时差偏移量来识别符合条件的新闻事件。我们通过对比预测值和前值，来确定是开立买入（BUY）单还是卖出（SELL）订单。动态倒计时器会显示距离新闻发布剩余的时间，并且在完成一笔交易后自动重置。

今天，我们将讨论如何使用MQL5与Python和Telegram Bot API相结合，为MetaTrader 5的指标通知集成一个实用的Telegram应用。我们将详细解释所有内容，确保每个人都不会错过任何要点。完成这个项目后，您将获得宝贵的见解，可以在自己的项目中加以应用。

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。

在本文中，我们创建了用于货币对过滤、重要性级别过滤、时间过滤以及取消选项的按钮，以改进仪表盘的控制功能。通过编程让这些按钮能够动态响应用户操作，实现无缝交互。我们还对其行为进行了自动化处理，以便在仪表盘上实时反映变化。这样就提升了面板的整体功能性、灵活性和响应速度。

本文将探讨如何在交易中运用周期理论。我们将考虑基于周期模型构建交易策略。

本系列文章的这一部分专门介绍如何将WhatsApp与MetaTrader 5集成以实现通知功能。我们包含一张流程图以简化理解，并将讨论在集成过程中安全措施的重要性。指标的主要目的是通过自动化的简化分析过程，并且它们应包含通知方法，以便在满足特定条件时向用户发出警报。欲了解更多信息，请阅读本文。

我们持续开发 FinAgent 算法，其是一款多模态金融交易智代，旨在分析多模态市场动态数据，以及历史交易形态。

生成式对抗网络是一对神经网络，它们彼此相互训练，以便结果更精准。我们采用这些网络的条件化类型，作为我们正在寻找的可选项，应用于智能信号类之内预测金融时间序列。

我们邀请您领略 NAFS（节点-自适应特征平滑）方法，这是一种创建节点表征的非参数方法，不需要参数训练。NAFS 提取每个给定节点的邻域特征，然后把这些特征自适应组合，从而形成最终表征。

SARSA 是 “State-Action-Reward-State-Action” 的缩写，是另一种能在实现强化学习时运用的算法。故此，正如我们在 Q-学习 和 DQN 中看到的那样，我们考察了如何在向导汇编的智能系统中探索和实现它，将其作为独立模型，而不仅仅是一种训练机制。

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。