MQL5编程文章

赫斯特（Hurst）指数是时间序列长期自相关度的衡量度。据了解，它捕获时间序列的长期属性，故在时间序列分析中也具有一定的分量，即使在财经/金融时间序列之外亦然。然而，我们专注于其对交易者的潜在益处，研究如何将该计量度与移动平均线配对，从而构建潜在的稳健信号。

这篇文章与我以前发表的有些不同。在本文中，我们将谈谈时间序列的另类表示。时间序列的分段线性表示是一种利用涵盖小间隔的线性函数逼近时间序列的方法。

在本文中，我们探讨了动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理，并在纯MQL5语言中展示其实现方法。

Python是一种广为人知且流行的语言，具有许多功能，尤其是在金融、数据科学、人工智能和机器学习领域。Python也是一种强大的工具，可以在交易中发挥作用。MQL5允许我们将这种强大的语言作为集成工具，以高效地实现我们的目标。在本文中，我们将在了解一些Python的基本信息后，分享如何在MQL5中使用Python作为集成工具。

今天，我们将学习如何使用预定义的 MQL5 语言变量和常量。此外，我们将分析另一种特殊类型的变量：函数。知道如何正确使用这些变量可能意味着一个有效的应用程序和一个无效的应用程序之间的区别。为了理解这里介绍的内容，有必要理解前几篇文章中讨论的材料。

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。

本文介绍了AMO算法，该算法通过模拟动物的季节性迁徙来寻找适合生存和繁殖的最优条件。AMO的主要特点包括使用拓扑邻域和概率更新机制，使得其易于实现，并且能够灵活应用于各种优化任务。

在探索各种模型架构设计时，我们往往对模型训练过程的关注投入不足。在本文中，我旨在弥补这一差距。

本文解决了MQL5论坛中常见的初学者问题，并演示了实用的解决方案。学习执行基本任务，如买卖、获取烛形价格以及管理自动交易方面，如交易限额、交易期限和盈亏阈值。获取分步指导，以增强您对 MQL5 中这些概念的理解和实现。

在本文中，我们将继续深入探索人工蜂巢算法（ABHA），通过深入研究代码并探讨其余的方法。正如您可能还记得的那样，模型中的每只蜜蜂都被表示为一个独立的智能体，其行为取决于内部和外部信息以及动机状态。我们将在各种函数上测试该算法，并通过在评分表中呈现结果来总结测试效果。

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。

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。

随着当今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，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

轻量级时间序列预测模型使用最少的参数数量实现高性能。这反过来减少了计算资源的消耗并加快了决策速度。尽管是轻量级的，这些模型实现了与更复杂模型相当的预测质量。

正确理解不同的想法可以让我们事半功倍。在本文中，我们将探讨为什么在服务与图表交互之前需要配置模板。此外，如果我们改进鼠标指标，这样我们就可以用它做更多的事情呢？

在本文中，我们将探讨2009年开发的人工蜂巢算法（ABHA）。该算法旨在解决连续优化问题。我们将研究ABHA如何从蜂群的行为中汲取灵感，其中每只蜜蜂都有独特的角色，帮助它们更有效地寻找资源。

在回放/模拟器服务的开发和改进暂停之后，我们正在恢复该工作。现在我们已经放弃使用终端全局变量等资源，我们将不得不完全重组其中的一些部分。别担心，我们会详细解释这个过程，这样每个人都可以关注我们服务的发展。

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。

需要注意的一点是：虽然服务代码没有包含在本文中，只会在下一篇文章中提供，但我会解释一下，因为我们将使用相同的代码作为我们实际开发的跳板。因此，请保持专注和耐心。等待下一篇文章，因为每一天都变得更加有趣。

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。

在本文中，我们继续实现 ATFNet 模型的方式，其在时间序列预测内可自适应地结合 2 个模块（频域和时域）的结果。

使用MQL5实现基于布林带交易策略的自动化交易算法的逐步指南。这是一个基于创建EA的详细教程，对交易者非常有帮助。

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。

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）是人工智能的重要组成部分，所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合，利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪，该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构，并通过套接字通信实现无缝交互，将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力，提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力，但该机器人也突显了未来改进的方向，包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。

在本文中，我们讨论了如何将统计因果关系应用于识别预测变量。我们将探讨因果关系与传递熵（Transfer Entropy, TE）之间的联系，并展示用于检测两个变量之间信息方向性传递的MQL5代码。

在本文中，我们将讨论如何构建能够根据当前市场条件自主选择和更改交易策略的EA。我们将学习马尔可夫链（Markov Chains）以及它们如何帮助我们作为算法交易者。

通过动态功能增强 MQL5 图形用户界面（GUI）面板，可以大大改善用户的交易体验。通过整合互动元素、悬停效果和实时数据更新，该面板成为现代交易者的强大工具。

FreDF 方法的作者通过实验证实了结合频域和时域进行预测的优势。不过，权重超参数的使用对于非稳态时间序列并非最优。在本文中，我们将领略结合频域和时域预测的自适应方法。

在本文中，我们将探讨在MQL5中创建指标的一种非标准方法。我们的目标不是专注于趋势或图表形态，而是管理我们自己的仓位，包括部分入场和出场。我们将广泛使用动态矩阵以及一些与交易历史和未平仓头寸相关的交易函数，以在图表上显示这些交易发生的位置。