MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)

MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,吸引评论和研讨,同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
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MQL5 酷宝书 — 宏观经济事件数据库

MQL5 酷宝书 — 宏观经济事件数据库

本文讨论了基于 SQLite 引擎处理数据库的可能性。 形成的 CDatabase 类就是为了方便和有效地运用 OOP 原则。 随后它会参与宏观经济事件数据库的创建和管理。 本文提供了使用 CDatabase 类的多种方法的示例。
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在 Linux 上利用 C++ 多线程支持开发 MetaTrader 5 概念验证 DLL

在 Linux 上利用 C++ 多线程支持开发 MetaTrader 5 概念验证 DLL

我们将开始探索如何仅基于 Linux 系统开发 MetaTrader 5 平台的步骤和工作流程,其中最终产品能在 Windows 和 Linux 系统上无缝运行。 我们将了解 Wine 和 Mingw;两者都是制作跨平台开发任务的基本工具。 特别是 Mingw 的线程实现(POSIX 和 Win32),我们在选择追随哪一个时需要仔细考虑。 然后,我们构建一个能在 MQL5 代码中所用的概念验证 DLL,最后比较两种线程实现的性能。 这一切都是为了您的基金能进一步扩张自己。 阅读本文后,您应该可以轻松地在 Linux 上构建 MT 相关工具。
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种群优化算法:细菌觅食优化(BFO)

种群优化算法:细菌觅食优化(BFO)

大肠杆菌觅食策略激发出科学家创建 BFO 优化算法的灵感。 该算法包含原创思路和有前景的优化方法,值得深入研究。
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构建自动运行的 EA(第 12 部分):自动化(IV)

构建自动运行的 EA(第 12 部分):自动化(IV)

如果您认为自动化系统很简单,那么您可能并未完全理解创建它们需要什么。 在本文中,我们将谈谈杀死大量智能系统的问题。 不分青红皂白地触发订单是解决这个问题的可能方法。
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重温默里(Murrey)系统

重温默里(Murrey)系统

图形价格分析系统在交易者中当之无愧地广受欢迎。 在本文中,我将讲述完整的默里(Murrey)系统,包括其著名的级别,以及其它一些评估当前价格位置,并据其做出交易决策的实用技术。
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构建自动运行的 EA(第 11 部分):自动化(III)

构建自动运行的 EA(第 11 部分):自动化(III)

如果没有健全的安全性,自动化系统就不会成功。 但是,如果不对某些事情有很好的理解,就无法确保安全性。 在本文中,我们将探讨为什么在自动化系统中实现最大安全性是一项挑战。
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种群优化算法:入侵杂草优化(IWO)

种群优化算法:入侵杂草优化(IWO)

在各种条件下杂草的惊人生存能力已演化成强大优化算法的思路。 IWO 是以前审阅过的算法中最好的算法之一。
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神经网络实验(第 3 部分):实际应用

神经网络实验(第 3 部分):实际应用

在本系列文章中,我会采用实验和非标准方法来开发一个可盈利的交易系统,并检查神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络,MetaTrader 5 则可作为近乎自给自足的工具。
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种群优化算法:蝙蝠算法(BA)

种群优化算法:蝙蝠算法(BA)

在本文中,我将研究蝙蝠算法(BA),它在平滑函数上表现出良好的收敛性。
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学习如何基于鳄嘴(Gator)振荡器设计交易系统

学习如何基于鳄嘴(Gator)振荡器设计交易系统

这是我们关于学习如何基于流行技术指标设计交易系统系列的一篇新文章,将介绍鳄嘴(Gator)振荡器技术指标,以及如何通过简单的策略创建交易系统。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 05 部分):马尔可夫(Markov)链

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 05 部分):马尔可夫(Markov)链

马尔可夫(Markov)链是一个强大的数学工具,能够针对包括金融在内的各个领域的时间序列数据进行建模和预测。 在金融时间序列建模和预测中,马尔可夫链通常用于模拟金融资产随时间的演变,例如股票价格或汇率。 马尔可夫链模型的主要优点之一是其简单性和易用性。
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构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(II)

构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(II)

如果您无法控制其调度表,则自动化就意味着毫无意义。 没有工人能够一天 24 小时高效工作。 然而,许多人认为自动化系统理所当然地每天 24 小时运行。 但为 EA 设置工作时间范围总是有好处的。 在本文中,我们将研究如何正确设置这样的时间范围。
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构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(I)

构建自动运行的 EA(第 09 部分):自动化(I)

尽管创建自动 EA 并非一项非常困难的任务,但在缺乏必要知识的情况下可能会犯许多错误。 在本文中,我们将研究如何构建初级自动化,其中包括创建一个触发器来激活盈亏平衡和尾随停止价位。
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DoEasy. 控件(第三十一部分):滚动条控件内内容的滚动

DoEasy. 控件(第三十一部分):滚动条控件内内容的滚动

在本文中,我将实现通过按钮滚动水平滚动条容器内容的功能。
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种群优化算法:萤火虫算法(FA)

种群优化算法:萤火虫算法(FA)

在本文中,我将研究萤火虫算法(FA)优化方法。 致谢优化修订,该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。
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数据科学与机器学习(第 10 部分):岭回归

数据科学与机器学习(第 10 部分):岭回归

岭回归是一种简单的技术,可降低模型复杂度,并防止简单线性回归可能导致的过度拟合。
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DoEasy. 控件(第三十部分):动画态滚动条控件

DoEasy. 控件(第三十部分):动画态滚动条控件

在本文中,我将继续开发滚动条(ScrollBar)控件,并开始实现鼠标交互功能。 此外,我将扩展鼠标状态标志和事件的列表。
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矩阵实用工具,扩展矩阵和向量的标准库功能

矩阵实用工具,扩展矩阵和向量的标准库功能

矩阵作为机器学习算法和计算机的基础,因为它们能够有效地处理大型数学运算,标准库拥有所需的一切,但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它,这些函数在标准库中尚未提供。
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MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)

MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,吸引评论和研讨,同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
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种群优化算法:鱼群搜索(FSS)

种群优化算法:鱼群搜索(FSS)

鱼群搜索(FSS)是一种新的优化算法,其灵感来自鱼群中鱼的行为,其中大多数(高达 80%)游弋在有组织的亲属群落中。 经证明,鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。
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DoEasy. 控件(第 二十九 部分):滚动条(ScrollBar)辅助控件

DoEasy. 控件(第 二十九 部分):滚动条(ScrollBar)辅助控件

在本文中,我起始开发滚动条(ScrollBar)辅助控制元素,及其衍生对象 — 垂直和水平滚动条。 滚动条用于窗体内容(如果窗体超出容器)的滚动显示。 滚动条通常位于窗体的底部和右侧。 底部的水平滚动条可左右滚动内容,而垂直的则上下滚动内容。
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神经网络变得轻松(第三十五部分):内在好奇心模块

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。
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MQL5 酷宝书 — 服务

MQL5 酷宝书 — 服务

本文讲述了服务的多功能性 — 不需要绑定图的 MQL5 程序。 我还会重点介绍服务与其它 MQL5 程序的区别,并强调开发人员使用服务的细微差别。 作为示例,为读者提供了各种任务,涵盖了可以作为服务实现的各种功能。
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种群优化算法:杜鹃优化算法(COA)

种群优化算法:杜鹃优化算法(COA)

我将研究的下一个算法是 Levy 飞行正在使用的杜鹃搜索优化。 这是最新的优化算法之一,也是排行榜的新领导者。
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DoEasy. 控件 (第 28 部分): 进度条控件中的柱线样式

DoEasy. 控件 (第 28 部分): 进度条控件中的柱线样式

在本文中,我将开发进度条控件的柱线显示样式和说明文本。
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构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction

构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction

在本文中,我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统,EA 就能更快地工作,如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。
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种群优化算法:灰狼优化器(GWO)

种群优化算法:灰狼优化器(GWO)

我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一,具有许多变量的平滑函数。
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神经网络变得轻松(第三十四部分):全部参数化的分位数函数

神经网络变得轻松(第三十四部分):全部参数化的分位数函数

我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中,我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中,我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中,我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中,我们采用了一个先验分布知识,并训练了另一个。 在本文中,我们将研究一种算法,其允许模型针对两种分布进行训练。
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种群优化算法:人工蜂群(ABC)

种群优化算法:人工蜂群(ABC)

在本文中,我们将研究人工蜂群的算法,并用研究函数空间得到的新原理来补充我们的知识库。 在本文中,我将陈列我对经典算法版本的解释。
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非线性指标

非线性指标

在本文中,我将尝试研究一些构建非线性指标的方法,并探索其在交易中的用处。 MetaTrader 交易平台中有相当多的指标采用非线性方式。
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构建自动运行的 EA(第 07 部分):账户类型(II)

构建自动运行的 EA(第 07 部分):账户类型(II)

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么,以便若它“偏离轨道”,交易者可以尽早将其从图表中删除,并控制事态。
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DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar(进度条)WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar(进度条)WinForms 对象

在本文中,我将继续开发进度条(ProgressBar)控件。 特别是,我将创建管理进度条和视觉效果的功能。
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神经网络变得轻松(第三十三部分):分布式 Q-学习中的分位数回归

神经网络变得轻松(第三十三部分):分布式 Q-学习中的分位数回归

我们继续研究分布式 Q-学习。 今天我们将从另一个角度来看待这种方式。 我们将研究使用分位数回归来解决价格预测任务的可能性。
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构建自动运行的 EA(第 06 部分):账户类型(I)

构建自动运行的 EA(第 06 部分):账户类型(I)

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 当前状态下,我们的 EA 已能在任何状况下工作,但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。
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构建自动运行的 EA(第 05 部分):手工触发器(II)

构建自动运行的 EA(第 05 部分):手工触发器(II)

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾,我建议允许手工操作 EA 是合适的,至少在一段时间内。
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构建自动运行的 EA(第 04 部分):手工触发器(I)

构建自动运行的 EA(第 04 部分):手工触发器(I)

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。
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构建自动运行的 EA(第 03 部分):新函数

构建自动运行的 EA(第 03 部分):新函数

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章中,我们已启动开发一个在自动化 EA 中使用的订单系统。 然而,我们只创建了一个必要的函数。
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构建自动运行的 EA(第 02 部分):开始编码

构建自动运行的 EA(第 02 部分):开始编码

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章中,我们讨论了任何人在继续创建自动交易的智能系统之前需要了解的第一步。 我们首先研究了概念和结构。
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构建自动运行的 EA(第 01 部分):概念和结构

构建自动运行的 EA(第 01 部分):概念和结构

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。