有关MQL5策略测试的文章

今天的交易者都是一位哲学家，他几乎总是（有意识地或无意识地）寻找新的思路，尝试它们，选择修改或抛弃它们；这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间，且需要避免错误。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢？ 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间，而且大大减少了重复编码的错误；他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。

在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。

在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。 此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。

在本文中，我们将研究如何建立所有优化通测的图形，以及选择最优结果的自定义准则。 我们还将看到如何利用网站上发表的文章和论坛评论，在几乎不了解 MQL5 的情况下创建所需的解决方案。

在本系列文章中，我们将尝试找寻概率论的实际运用来描述交易和定价过程。 在首篇文章中，我们将研究组合数学和概率论的基础知识，并将分析如何在概率论的框架中应用分形的第一个例子。

本文基于上一篇文章中设定的目标，提出了一个改进的暴力强推版本。 我将尝试尽可能广泛地涵盖这个主题，并以该方法获取的设置来运行智能交易系统。 本文还附有一个新的程序版本。

在本文中，我将演示一些非常有趣且实用的自动交易技术。 其中一些可能您很熟悉。 我将尝试覆盖最有趣的方法，并解释为什么它们值得使用。 此外，我将展示这些技术在实战中的适用性。 我们将创建智能交易系统，并依据历史报价来测试全部所述技术。

本文延续了暴力算法的主题，并在程序算法中引入了市场分析的新机会，从而加快了分析速度，提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。

在 Python 中训练 CatBoost 分类器，并将模型导出到mql5，以及解析模型参数和自定义策略测试程序。Python 语言和 MetaTrader 5 库用于准备数据和训练模型。

在本文中，我们将继续讨论暴力方法。我将尝试使用我的应用程序的新改进版本来更好地解释这种模式。我还将尝试使用不同的时间间隔和时间框架来找出稳定性的差异。

在本文中，我们将搜索市场模式，根据确定的模式创建 EA 交易，并检查这些模式，如果它们保持有效的话，保持有效的时间有多少。

根据本系列文章的用户和读者的评论和要求，程序已进行了修改。 本文包含一个自动优化器的新版本。 该版本实现了所需的功能，并提供了其他改进，这些是我运用该程序操作时发现的。

本文专门介绍了程序化生成自定义品种（符号），这些自定义品种可用来演示一些显示报价的流行方法。 它描述的是一种建议的微创智能交易系统改编方案，可用在派生的自定义品种图表上，如同真实品种一样。 MQL 源代码随附于文后。

本文提供了在 Matlab 平台上实际运用神经网络模块的讲述和指南。 它还涵盖了运用神经网络模块创建交易系统的主要方面。 为了能够在一篇文章中厘清复杂内容，我必须对其进行修改，从而在一个程序中组合若干个神经网络模块函数。

本文介绍了自动优化程序的图形部分与其逻辑部分的连接。 它考虑了优化启动过程，从单击按钮到把任务重定向到优化管理器。

我们之前曾研究过创建自动前行优化。 这次，我们将继续探究自动优化器工具的内部结构。 本文对于那些希望深入操控所创建项目并进行修改的人士，以及那些希望理解程序逻辑的人士来说都很有用处。 本文包含 UML 示意图，它能揭示项目的内部结构，以及对象之间的关系。 它还阐述了优化开始的过程，但未包含优化器实现过程的讲述。

本文深入讲述在 MetaTrader 5 终端里的前向优化。 在先前的文章中，我们研究了生成和过滤优化报告的方法，并开始分析负责优化过程的应用程序的内部结构。 自动优化器是作为 C# 应用程序实现的，并且拥有自己的图形界面。 第五篇文章专门论述了此图形界面的创建。

本文主要目的在于阐述运用我们的应用程序进行操控的机制及其能力。 因此，本文可视为有关如何运用该应用程序的指南。 它涵盖了所有可能的陷阱，以及应用程序用法的细节。

第三部分充当前两部分之间的桥梁：它阐述的是第一篇文章中研究的 DLL，以及第二篇文章中论述的报告下载对象之间的交互机制。 我们将分析从 DLL 导入的包装类的创建过程，该类可依据交易历史记录形成 XML 文件。 我们还将研究一种与此包装器进行交互的方法。

在漫步优化系列中的第一篇文章里介绍了如何在我们的自动优化器中运用 DLL。 此续文完全致力于 MQL5 语言。

交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在，您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。

这是第一篇致力于创建一套操控优化报告工具箱的文章，可从终端导入报告，并针对所获数据进行过滤和排序。 MetaTrader 5 允许下载优化结果，然而我们的目的是在优化报告中添加自己的数据。