
从头开始开发智能交易系统(第 26 部分):面向未来(I)
今天,我们将把我们的订单系统提升到一个新的层次。 但在此之前,我们需要解决少量问题。 我们现有的一些问题,是与在交易日里我们想要如何工作,以及我们做什么事情相关。

如何选择智能系统:拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则
本文尝试回答这个问题:我们如何选择正确的智能系统? 哪些最适合我们的投资组合,我们如何过滤市场上提供的庞大交易机器人列表? 本文将介绍二十条明确而强大的准则来拒绝一款智能系统。 每条提出的准则都将得到很好的解释,从而帮助您做出更持久的决定,并为您建立一个更有前途的智能系统集合,从而赚取利润。

从头开始开发智能交易系统(第 20 部分):新订单系统 (III)
我们继续实现新的订单系统。 创建这样的一个系统需要熟练地掌握 MQL5,以及了解 MetaTrader 5 平台的实际工作方式,及其提供的资源。

学习如何基于比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的 MFI 设计交易系统
这是该系列中的一篇新文章,我们将学习如何根据流行的技术指标设计交易系统。 这次我们将涵盖比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的市场促进指数(BW MFI)。

MQL5 简介(第 1 部分):算法交易新手指南
通过我们的 MQL5 编程新手指南,进入算法交易的迷人领域。在揭开自动化交易世界的神秘面纱之际,让我们探索支持MetaTrader 5 的语言 MQL5 的精髓。从了解基础知识到迈出编码的第一步,本文是您即使没有编程背景也能释放算法交易潜力的关键。加入我们的旅程,在令人兴奋的 MQL5 世界里,体验简单与复杂的结合吧。

神经网络变得轻松(第七部分):自适应优化方法
在之前的文章中,我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中,我提议着眼于自适应学习方法,该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。

数据科学和机器学习(第 05 部分):决策树
决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树,并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。

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。

MetaTrader 中的多机器人:从单图表中启动多个机器人
在本文中,我将研究一个简单的模板,用来创建通用的 MetaTrader 机器人,该机器人可以在多个图表上使用,同时仅附加到一个图表,无需在每个单独的图表上为每个机器人实例进行配置。

一张图表上的多个指标(第 05 部分):将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统(I)
有很多人不知道如何编程,但他们很有创造力,亦有杰出的想法。 然而,由于缺乏编程知识,他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易,就如同它是一个 IDE。

在莫斯科交易所(MOEX)里使用破位挂单的自动兑换网格交易
本文探讨在莫斯科交易所(MOEX)里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时,最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。

神经网络变得轻松(第二十一部分):变分自动编码器(VAE)
在上一篇文章中,我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样,它也有其优点和缺点。 在其原始实现中,自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。

开发多币种 EA 交易(第 1 部分):多种交易策略的协作
交易策略是多种多样的,因此,或许可以采用几种策略并行运作,以分散风险,提高交易结果的稳定性。但是,如果每个策略都作为单独的 EA 交易来实现,那么在一个交易账户上管理它们的工作就会变得更加困难。为了解决这个问题,在一个 EA 中实现不同交易策略的操作是合理的。

学习如何基于 MFI 设计交易系统
这篇新文章出自我们的系列文章,是有关基于最流行的技术指标设计交易系统,它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数(MFI)。 我们将详细学习它,利用 MQL5 开发一个简单的交易系统,并在 MetaTrader 5 中执行它。

学习如何基于建仓/派发(AD)设计交易系统
欢迎阅读本系列的新文章,了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中,我们将学习一种新的技术指标,称为建仓/派发指标,并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。

数据科学与机器学习 — 神经网络(第 01 部分):前馈神经网络解密
许多人喜欢它们,但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中,我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知,解密其封闭大门背后的一切。

从头开始开发智能交易系统(第 25 部分):提供系统健壮性(II)
在本文中,我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此,请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠,我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。

神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块
我们继续研究强化学习算法。 到目前为止,我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策,从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而,这种方式人为因素相当大。 在实践中,动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中,我们将领略一种模型训练算法,该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。

从头开始开发智能交易系统(第 28 部分):面向未来((III)
我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成,但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统,可令相同的票据系统更快、更高效。

构建自动运行的 EA(第 14 部分):自动化(VI)
在本文中,我们将把本系列中的所有知识付诸实践。 我们最终将建立一个 100% 自动化和功能性的系统。 但在此之前,我们仍然需要学习最后一个细节。

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。

学习如何基于标准偏差设计交易系统
此为我们该系列中的一篇新文章,介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中,我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。

神经网络变得轻松(第三十二部分):分布式 Q-学习
我们在本系列的早期文章中领略了 Q-学习方法。 此方法均化每次操作的奖励。 2017 年出现了两篇论文,在研究奖励分配函数时展现出了极大的成功。 我们来研究运用这种技术解决我们问题的可能性。

数据科学和机器学习(第 12 部分):自训练神经网络能否帮助您跑赢股市?
您是否厌倦了持续尝试预测股市? 您是否希望有一个水晶球来帮助您做出更明智的投资决策? 自训练神经网络可能是您一直在寻找的解决方案。 在本文中,我们将探讨这些强大的算法是否可以帮助您“乘风破浪”,并跑赢股市。 通过分析大量数据和识别形态,自训练神经网络通常可以做出比人类交易者更准确的预测。 发现如何使用这项尖端技术来最大化您的盈利,并制定更明智的投资决策。


DoEasy 函数库中的其他类(第六十六部分):MQL5.com 信号集合类
在本文中,我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类,拥有能够管理信号的函数。 此外,我将改进“市场深度”快照对象类,来显示 DOM 的总买卖量。