有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章

短吻鳄指标是比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的创意，是一种多功能趋势识别指标，可产生清晰的信号，并经常与其它指标结合使用。MQL5 向导类和汇编允许我们在形态基础上测试各种信号，故此我们也研究了这个指标。

本文通过实现实时新闻更新来增强我们的经济日历仪表盘，以保持市场信息的时效性和可操作性。我们在 MQL5 中集成了实时数据获取技术，以持续更新仪表盘上的事件，从而提升界面的响应速度。此更新优化确保我们可以直接从仪表盘获取最新的经济新闻，从而基于最新数据优化交易决策。

损失函数是机器学习算法的关键量值，即量化给定参数集相比预期目标的性能来为训练过程提供反馈。我们在 MQL5 自定义向导类中探索该函数的各种格式。

在本文中，我们将在 MQL5 经济日历仪表板中添加过滤器，以便通过货币、重要性和时间来细化新闻事件的显示。我们首先为每个类别建立过滤标准，然后将这些标准集成到仪表板中，以仅显示相关事件。最后，我们确保每个过滤器都能动态更新，为交易者提供专注的、实时的经济信息。

近端政策优化是强化学习中的另一种算法，通常以网络形式以非常小的增量步幅更新政策，以便确保模型的稳定性。我们以向导汇编的智能系统来试验其作用，如同我们之前的文章一样。

时态差异是强化学习中的另一种算法，它基于智顾训练期间预测和实际奖励之间的差异更新 Q-值。它专门驻守更新 Q-值，而不介意它们的状态-动作配对。因此，我们考察如何在向导汇编的智能系统中应用这一点，正如我们在之前文章中所做的那样。

本文聚焦于 MQL5 文件处理的核心技术，涵盖交易日志、CSV 处理以及外部数据集成。它既提供概念性理解，也包含实用的编程指导。读者将逐步学习如何构建一个自定义的 CSV 导入器类，从而掌握适用于实际应用的实用技能。

在本文中，我们将创建一个智能交易系统（EA），利用一目均衡表指标与动量震荡器，实现云图突破策略的自动化交易。我们将逐步解析以下核心流程：指标句柄初始化、突破条件检测和自动化交易执行。此外，我们还实现追踪止损机制与动态仓位管理，以提升EA的盈利能力及对市场波动的适应性。

动量振荡器是另一个用于衡量动量的比尔·威廉姆斯（Bill Williams）指标。它能生成多个信号，因此我们像之前的文章一样，利用 MQL5 向导类和汇编，在形态基础上审查这些信号。

流动性攫取交易策略是智能资金概念（SMC）的核心组成部分，旨在识别并利用市场中机构投资者的操作行为。该策略聚焦于高流动性区域（如支撑位或阻力位），在这些区域，大额订单可引发价格波动，随后市场恢复原有趋势。本文将详细阐释流动性攫取的概念，并概述如何在MQL5中开发流动性攫取交易策略的智能交易系统（EA）。

LSEAttention 框架改进变换器架构。它是专为长期多变量时间序列预测而设计。该方法作者提议的方法能应用于解决雏形变换器经常遇到的熵坍缩、及学习不稳定问题。