有关MQL5策略测试的文章
群体优化算法：粒子群（PSO）
在本文中，我将研究流行的粒子群优化（PSO）算法。 之前，我们曾讨论过优化算法的重要特征，如收敛性、收敛率、稳定性、可伸缩性，并开发了一个测试台，并研究了最简单的 RNG 算法。
群体优化算法：智能水滴（IWD）算法
文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。
测试不同的移动平均类型以了解它们的洞察力
我们都知道移动平均指标对很多交易者的重要性。还有其他移动平均线类型在交易中也很有用，我们将在本文中确定这些类型，并将它们中的每一种与最流行的简单移动平均线进行简单比较，看看哪一种可以显示出最好的结果。
构建K线趋势约束模型（第十部分）：战略均线金叉与死叉（智能交易系统EA）
您是否知道，基于移动平均线交叉的金叉和死叉策略，是识别长期市场趋势最为可靠的指标之一？当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，金叉发出看涨趋势信号；而当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，死叉则表明看跌趋势。尽管这些策略简单且有效，但手动运用时往往会导致错失机会或延迟交易。
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。
种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism）
本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。
开发回放系统 — 市场模拟（第 23 部分）：外汇（IV）
现在，创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式，如果在转换过程中出现问题，我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间，在图表上放置 1-分钟柱线的代码，也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之，负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般，我们获得的系统就能更好的维护和改进。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 03 部分）：香农（Shannon）熵
今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。
开发回放系统（第32部分）：订单系统（一）
在我们迄今为止开发的所有东西中，正如你可能会注意到并最终同意的那样，这个系统是最复杂的。现在我们需要做一些非常简单的事情：让我们的系统模拟交易服务器的操作。准确实现交易服务器操作方式似乎是一件轻而易举的事情。至少说起来是这样。但我们需要这样做，以便对回放/模拟系统的用户来说，一切都是无缝和透明的。
开发回放系统 — 市场模拟（第 15 部分）：模拟器的诞生（V）- 随机游走
在本文中，我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此，为了明白今天的讲义，有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发，我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则，您也许对此处将要讲解的内容不明所以。
开发回放系统（第33部分）：订单系统（二）
今天，我们将继续开发订单系统。正如您将看到的，我们将大规模重用其他文章中已经展示的内容。尽管如此，你还是会在这篇文章中获得一点奖励。首先，我们将开发一个可以与真实交易服务器一起使用的系统，无论是从模拟账户还是从真实账户。我们将广泛使用MetaTrader 5平台，该平台将从一开始就为我们提供所有必要的支持。
种群优化算法：Nelder-Mead（NM），或单纯形搜索方法
本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。
开发多币种 EA 交易（第 9 部分）：收集单一交易策略实例的优化结果
让我们来概述一下 EA 开发的主要阶段。首先要做的一件事就是优化所开发交易策略的单个实例。让我们试着在一个地方收集优化过程中测试器通过的所有必要信息。
开发多币种 EA 交易 (第 11 部分):自动化优化（第一步）
为了获得一个好的 EA，我们需要为它选择多组好的交易策略实例参数。这可以通过对不同的交易品种运行优化然后选择最佳结果来手动完成。但最好将这项工作委托给程序，并从事更有成效的活动。
MQL5 中的范畴论 (第 5 部分)：均衡器
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
构建K线图趋势约束模型（第8部分）：EA的开发（一）
在本文中，我们将基于前文创建的指标，开发我们的第一个由MQL5语言编写的EA。我们将涵盖实现自动化交易所需的所有功能，包括风险管理。这将极大地帮助用户从手动交易转变为自动化交易系统。
群体优化算法：混合蛙跳算法（SFL）
本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。
Python、ONNX 和 MetaTrader 5：利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型
在本文中，我们将用 Python 创建一个随机森林（random forest）模型，训练该模型，并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后，我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。
MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成
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，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。
威廉·江恩（William Gann）方法（第二部分）：创建江恩宫格指标
我们将基于“江恩九宫格”创建一个指标，该指标通过时间和价格方格构建而成。我们将提供指标代码，并在平台上针对不同的时间区间，对该指标进行测试。
群体优化算法：螺旋动态优化 (SDO) 算法
文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。
MQL5 中的范畴论 (第 8 部分)：幺半群（Monoids）
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期，我们引入幺半群作为域（集合），通过包含规则和幺元，将范畴论自其它数据分类方法分离开来。
开发多币种 EA 交易（第 17 部分）：为真实交易做进一步准备
目前，我们的 EA 使用数据库来获取交易策略单个实例的初始化字符串。然而，这个数据库相当大，包含许多实际 EA 操作不需要的信息。让我们尝试在不强制连接到数据库的情况下确保 EA 的功能。
量化风险管理方法：应用 VaR 模型优化多货币投资组合（使用 Python 和 MetaTrader 5）
本文探讨了价值风险（VaR）模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能，我们展示了如何实施 VaR 分析，以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施，文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。
开发回放系统（第 37 部分）：铺平道路 (一)
在这篇文章中，我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前，由于缺乏 "坚实的基础"，我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读，我想强调的是，如果你不理解这篇文章，你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。
