有关MQL5数据分析和统计的文章
使用Python与MQL5进行多个交易品种分析（第二部分）：主成分分析在投资组合优化中的应用
交易账户风险管理是所有交易者面临的共同挑战。我们如何在MetaTrader 5中开发能够动态学习不同交易品种的高、中、低风险模式的交易应用？通过主成分分析（PCA），我们可以更有效地控制投资组合的方差。本文将演示如何从MetaTrader 5获取的市场数据中，训练出这三种风险模式的交易模型。
经典策略重构（第14部分）：多策略分析
在本文中，我们继续探讨如何构建多策略组合体系，并使用 MT5 遗传算法优化器对策略参数进行调优。本次我们使用 Python 对数据进行分析，结果表明：我们的模型能更准确地预判哪一个策略会表现更优，其预测精度高于直接预测市场收益率。然而，当我们使用这些统计模型对应用程序进行测试时，性能却大幅下滑。我们随后发现，遗憾的是，遗传优化器偏向了高度相关的策略，这促使我们修改方案：将投票权重固定，转而让优化器专注于优化指标参数。
开发回放系统（第 49 部分）：事情变得复杂 (一)
在本文中，我们将把问题复杂化。通过前面文章中展示的内容，我们将开始打开模板文件，以便用户可以使用自己的模板。不过，我将逐步进行修改，因为我还将改进指标，以减少 MetaTrader 5 的负载。
将 MQL5 与数据处理包集成（第 3 部分）：增强的数据可视化
在本文中，我们将通过结合交互性、分层数据和动态元素等功能，超越基本图表，实现增强的数据可视化，使交易者能够更有效地探索趋势、形态和相关性。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 21 部分）：配以财经日历数据进行测试
默认情况下，财经日历数据在策略测试器中不可用于智能系统测试。我们看看数据库能如何提供帮助，绕过这个限制。故此，在本文中，我们会探讨如何使用 SQLite 数据库来存档财经日历新闻，如此这般，由向导组装的智能系统就可以用它来生成交易信号。
价格行为分析工具包开发（第 32 部分）：基于 Python 的 K 线识别引擎（二）—— 使用 TA-Lib 进行检测
本文中，我们已从在 Python 中手动编写 K 线形态检测代码，转向使用 TA-Lib 库，该库可识别六十余种不同的K线形态。这些形态能为预判市场潜在反转与趋势延续提供极具价值的参考。下面继续详细说明。
开发回放系统（第 69 部分）：取得正确的时间（二）
今天我们将看看为什么我们需要 iSpread 功能。同时，我们将了解当没有可用的分时报价时，系统如何通知我们柱形的剩余时间。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
开发回放系统（第 35 部分）：进行调整 (一)
在向前迈进之前，我们需要解决几个问题。这些实际上并不是必需的修正，而是对类的管理和使用方式的改进。原因是系统内的某些相互作用导致了故障的发生。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们，但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理，例如，当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时，程序就会崩溃。
开发回放系统（第 72 部分）：异常通信（一）
我们今天创造的东西将很难理解。因此，在这篇文章中，我将只谈论初始阶段。请仔细阅读这篇文章，这是我们继续下一步的重要前提。本材料的目的纯粹是教学性的，因为我们只会学习和掌握所提出的概念，而没有实际应用。
价格行为分析工具包开发（第九部分）：外部数据流
本文将利用专为高级分析而设计的外部库，探索一个全新的分析维度。这些库（如pandas）提供了强大的工具，用于处理和解读复杂数据，使交易者能够更深入地洞察市场动态。通过整合此类技术，我们能够整合原始数据与可执行策略之间的差距。加入我们，共同为这一创新方法奠定基础，并释放技术与交易专业知识相结合的潜力。
MQL5交易工具（第六部分）：带脉冲动画与控件的动态全息仪表盘
在本文中，我们将使用MQL5创建一个动态全息仪表盘，用于监控交易品种与时间周期，集成RSI指标、波动率预警以及排序功能。我们将添加脉冲动画、交互按钮与全息视觉效果，使该工具在视觉上更具吸引力，并具备良好的交互响应性。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 51 部分）：配以 SAC 的强化学习
柔性参与者评论者是一种利用 3 个神经网络的强化学习算法。一名参与者网络和 2 个评论者网络。这些机器学习模型按主从伙伴关系配对，其中所建模评论者能提升参与者网络的预测准确性。在这些序列中引入 ONNX 的同时，我们探讨了如何将这些思路作为由向导汇编的智能系统的自定义信号，推进测试。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 52 部分）：加速器振荡器
加速器振荡指标是另一款比尔·威廉姆斯（Bill Williams）指标，它跟踪价格动量的加速，而不光是其速度。尽管很像我们在最近的一篇文章中回顾的动量（Awesome）振荡器，但它更专注于加速度，而不仅是速度，来寻求避免滞后效应。我们一如既往地验证我们可从中获得哪些形态，以及每种形态由向导汇编到智能交易系统后，在交易中具有的意义。
开发回放系统（第 36 部分）：进行调整（二）
让我们的程序员生活举步维艰的原因之一就是做出假设。在本文中，我将向您展示假设是多么危险：例如在 MQL5 编程中假设类型将具有某个特定值，或是在 MetaTrader 5 中假设不同服务器的工作方式相同。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 19 部分）：贝叶斯（Bayesian）推理
贝叶斯（Bayesian）推理是运用贝叶斯定理，在获得新信息时更新概率假设。这在直观上倾向于时间序列分析中的适应性，那么我们来看看如何运用它来构建自定义类，不仅针对信号，还有资金管理、和尾随破位。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 20 部分）：符号回归
符号回归是一种回归形式，它从最小、甚或没有假设开始，而底层模型看起来应当映射所研究数据集。尽管它可以通过贝叶斯（Bayesian）方法、或神经网络来实现，但我们看看如何使用遗传算法实现，从而有助于在 MQL5 向导中使用自定义的智能信号类。
外汇投资组合优化：风险价值理论与马科维茨理论的融合
外汇市场中的投资组合交易是如何运作的？我们如何将用于优化投资组合权重的马科维茨投资组合理论与用于优化投资组合风险的VaR模型结合起来？我们基于投资组合理论创建一个EA，一方面，我们将获得低风险；另一方面，获得可接受的长期盈利能力。
开发回放系统（第 38 部分）：铺路（II）
许多认为自己是 MQL5 程序员的人，其实并不具备我在本文中将要概述的基础知识。许多人认为 MQL5 是一个有限的工具，但实际原因是他们尚未具备所需的知识。所以，如果您有啥不知道，不要为此感到羞愧。最好是因为不去请教而感到羞愧。简单地强制 MetaTrader 5 禁用指标重叠，并不能确保指标和智能系统之间的双向通信。我们离这个目标还很远，但指标在图表上没有重叠的事实给了我们一些信心。
开发回放系统（第 50 部分）：事情变得复杂 (二)
我们将解决图表 ID 问题，同时开始为用户提供使用个人模板对所需资产进行分析和模拟的能力。此处提供的材料仅用于教学目的，不应被视为除学习和掌握所提供概念以外的任何目的的应用。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 08 部分）：感知器
感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。
大气云模型优化（ACMO）：实战
在本文中，我们将继续深入研究大气云模型优化（ACMO）算法的实现。特别是，我们将讨论两个关键方面：云向低压区域的移动以及降雨模拟，包括液滴的初始化及其在云中的分布。我们还将研究其他在管理云的状态以及确保它们与环境相互作用方面发挥重要作用的方法。
开发回放系统（第 68 部分）：取得正确的时间（一）
今天，我们将继续努力，让鼠标指针告诉我们在流动性较低期间，一根柱形上还剩下多少时间。尽管乍一看似乎很简单，但实际上这项任务要困难得多。这涉及一些我们必须克服的障碍。因此，为了理解以下部分，您必须很好地理解子系列第一部分的材料。
神经Boid优化算法2（NOA2）
新型专有优化算法NOA2融合了种群智能原理与神经控制机制。NOA2将神经Boid的运动机制与自适应神经系统结合，使智能体在搜索最优解的过程中能够自我修正其行为。该算法目前正处于积极开发阶段，展现出对于解决复杂优化问题的潜力。
开发回放系统（第 57 部分）：了解测试服务
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。
将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析
在我们关于将 MQL5 与数据处理包集成的系列文章中，我们深入研究了机器学习和预测分析的强大组合。我们将探索如何将 MQL5 与流行的机器学习库无缝连接，以便为金融市场提供复杂的预测模型。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（六）—— 新闻交易的挂单策略
在本文中，我们将重点转移到整合新闻驱动的订单执行逻辑 —— 使 EA 能够采取行动，而不仅仅是提供信息。加入我们，一起探索如何在 MQL5 中实现自动交易执行，并将 News Headline EA 扩展为一个完全响应式的交易系统。由于 EA 交易支持多种功能，因此为算法开发人员提供了显著优势。到目前为止，我们一直专注于构建新闻和日历事件展示工具，其中包含集成的 AI 洞察通道和技术指标洞察。
人工协作搜索算法 (ACS)
人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法，它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 49 部分）：搭配近端政策优化的强化学习
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。
种群优化算法：改变概率分布的形状和位移，并基于智能头足类生物（SC）进行测试
本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验，会用到智能头足类生物（SC）测试算法，从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。
数据科学与机器学习（第 20 部分）：算法交易洞察，MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量
在剖析 MQL5 交易环境中这些强大的降维技术的应用程序时，让我们揭示它们背后的秘密。深入探讨线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）的细微差别，深入了解它们对策略开发和市场分析的影响。
开发回放系统（第 51 部分）：事情变得复杂（三）
在本文中，我们将研究 MQL5 编程领域最困难的问题之一：如何正确获取图表 ID，以及为什么对象有时不会绘制在图表上。此处提供的材料仅用于教学目的，在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 14 部分）：以 STF 进行多意向时间序列预测
“时空融合”就是在数据建模中同时使用“空间”和“时间”度量值，主要用在遥感，和一系列其它基于视觉的活动，以便更好地了解我们的周边环境。归功于一篇已发表的论文，我们通过验证它对交易者的潜力，采取一种新颖的方式来运用它。
开发回放系统（第 43 部分）：Chart Trade 项目（II）
大多数想要或梦想学习编程的人实际上并不知道自己在做什么。他们的活动包括试图以某种方式创造事物。然而，编程并不是为了定制合适的解决方案。这样做会产生更多的问题而不是解决方案。在这里，我们将做一些更高级、更与众不同的事情。