MQL5编程文章

本文是有关您在回测报告中看不到的内容，使用自动交易软件时您应该期望什么；如果您正在使用智能系统，该如何管理您的资金；以及如果您正在使用自动化过程，如何弥补重大亏损从而坚持交易活动。

在本文中，我将启动开发模拟 MS Visual Studio工具包的 SplitContainer 控件。 此控件由两个垂直或水平可移动隔板分开的面板组成。

在本文中，我将创建的功能是利用滚动按钮在 TabControl 中滚动选项卡标题。 该功能旨在将选项卡标题从控件的任一侧拖放到单行之中。

您如何看待往 MetaTrader 5 平台里添加新图表类型的想法？ 有人说它缺少其它平台里提供的一些东西。 但事实是，MetaTrader 5 是一个非常实用的平台，因为它允许您做到在许多其它平台上无法完成（或至少不能轻松完成）的事情。

在本系列的前几篇文章中，我们见识到两种增强的学习算法。 它们中的每一个都有自己的优点和缺点。 正如在这种情况下经常发生的那样，接下来的思路是将这两种方法合并到一个算法，使用两者间的最佳者。 这将弥补它们每种的短处。 本文将讨论其中一种方法。

在本文中，我将在 TabControl WinForms 对象中放置滚动标题控件的按钮，以防标题栏不适配控件的尺寸。 此外，我还将实现单击裁剪过的选项卡标题时，标题栏的平移。

在本文中，我将创建一种功能，可隐藏超出其容器之外的对象部分。 此外，我亦将创建辅助箭头按钮对象，作为其它 WinForms 对象的一部分。

我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中，我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法，已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后，根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下，近似方法不应用于功用函数，而是应用于动作的直接政策（策略）。 其中一种方法是政策梯度。

我们继续研究强化学习。 在本文中，我们将与深度 Q-学习方法打交道。 DeepMind 团队曾运用这种方法创建了一个模型，在玩 Atari 电脑游戏时其表现优于人类。 我认为评估该技术来解决交易问题的可能性将会很有益处。

在本文中，我将继续开发 TabControl，并针对设置标题大小的所有模式，实现选项卡标题在控件所有四个侧边的排列：正常、固定、和靠右填充。

我们继续研究机器学习方法。 自本文，我们开始另一个大话题，强化学习。 这种方式允许为模型设置某些策略来解决问题。 我们可以预期，强化学习的这种特性将为构建交易策略开辟新的视野。

在本文中，我将研究允许您创建自己的技术指标的算法。 您将学到如何通过非常简单的初始假设，来获得非常复杂和有趣的结果。

在本文中，我将向您展示如何计算任何交易的总盈利或亏损，包括佣金和掉期利息。 我会提供最精准的数学模型，并依据它来编写代码，之后将其与标准进行比较。 此外，我还将尝试进入主要 MQL5 函数的内部来计算利润，并从规则中获取所有必要值的根底。

MQL5 中引入了矩阵和向量，用于实现数学解决方案的高效操作。 新类型提供了内置方法，能够创建接近数学标记符号的简洁易懂的代码。 数组提供了广泛的功能，但在很多情况下，矩阵的效率要高得多。

在本文中，我将继续工作于 TabControl WinForm 对象 — 我将创建一个选项卡字段对象类，令选项卡标题排列几行成为可能，并添加处理对象相应选项卡的方法。

这是一篇关于优化算法（OA）分类的介绍性文章。 本文尝试创建一个测试基台（一组函数），用于比较 OA，并可识别所有广为人知的算法中最通用的算法。

在本文中，我将创建一个新算法来为构建自定义图形的所有图形元素命名，并继续开发 TabControl WinForms 对象。

在本系列文章中，我们已经不止一次提到了迁移学习。 然而，都只是提及而已。 在本文中，我建议填补这一空白，并仔细研究迁移学习。

本文提供了一种创建复杂指标的方法，同时还避免了在处置多个作图板、缓冲区、和/或组合来自多个来源的数据时出现的问题。

在本文中，我将修复和优化当鼠标光标移离 WinForms 对象后 WinForms 对象的外观处理，并启动开发 TabControl WinForms 对象。