有关MetaTrader 5手动和算法交易的文章
使用 Python 的深度学习 GRU 模型到使用 EA 的 ONNX，以及 GRU 与 LSTM 模型的比较
我们将指导您完成使用 Python 进行 DL 制作 GRU ONNX 模型的整个过程，最终创建一个用于交易的专家顾问 (EA)，然后将 GRU 模型与 LSTM 模型进行比较。
从头开始开发智能交易系统（第 24 部分）：提供系统健壮性（I）
在本文中，我们将令系统更加可靠，来确保健壮和安全的使用。 实现所需健壮性的途径之一是尝试尽可能多地重用代码，从而能在不同情况下不断对其进行测试。 但这只是其中一种方式。 另一个是采用 OOP。
将您自己的LLM集成到EA中（第2部分）：环境部署示例
随着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，因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说，很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调，在本地部署，然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
将您自己的LLM集成到EA中（第1部分）：硬件和环境部署
随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLM）成为人工智能的重要组成部分，因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说，很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调，在本地部署，然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表（第一部分）：可移动 GUI（I）
凭借我们的利用 MQL5 创建可移动 GUI 的综合指南，令您的交易策略或实用程序焕发出呈现动态数据的力量。 深入了解图表事件的核心概念，并学习如何在同一图表上设计和实现简单、多个可移动的 GUI。 本文还探讨了往 GUI 上添加元素的过程，从而增强其功能和美观性。
日内交易：拉里·康纳斯（Larry Connors）RSI2均值回归策略
拉里·康纳斯（Larry Connors）是知名交易员与量化交易领域权威作家，其最著名的成果之一是2周期相对强弱指数（RSI2）策略。该指标通过捕捉短期超买超卖信号，辅助判断市场反转时机。在本文中，我们将首先阐述研究契机，随后在MQL5中复现康纳斯的三大经典策略，并应用于标普500指数差价合约（CFD）的日内交易场景。
学习如何基于加速（Accelerator）振荡器设计交易系统
我们系列中的一篇新文章，介绍如何通过最流行的技术指标创建简单的交易系统。 我们将学习一个新的加速（Accelerator）振荡器指标，我们将学习如何利用它来设计交易系统。
数据科学和机器学习（第 18 部分）：掌握市场复杂性博弈，截断型 SVD 对比 NMF
截断型奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF）都是降维技术。它们在制定数据驱动的交易策略方面都发挥着重要作用。探索降维的艺术，揭示洞察和优化定量分析，以明智的方式航行在错综复杂的金融市场。
您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息
使用任何编程语言的任何程序都有特定的结构。在本文中，您将通过了解MQL5程序结构每个部分的编程基础知识来学习MQL5计划结构的重要部分，这些基础知识在创建可在MetaTrader 5中执行的MQL5交易系统或交易工具时非常有用。
如何构建和优化基于波动率的交易系统（Chaikin volatility-CHV）
在本文中，我们将介绍另一个基于波动率的指标——蔡金波动率（Chaikin Volatility）。在了解到蔡金波动率的使用方法和构建方式之后，我们将学习如何构建自定义指标。我们将分享一些可用的简单策略，并对其进行测试，以了解哪个策略更优。
开发多币种 EA 交易（第 2 部分）：过渡到交易策略的虚拟仓位
让我们继续开发多币种 EA，让多个策略并行工作。让我们尝试将与市场开仓相关的所有工作从策略级转移到管理策略的 EA 级。这些策略本身只进行虚拟交易，并不建立市场仓位。
数据科学与机器学习（第 09 部分）：K-最近邻算法（KNN）
这是一种惰性算法，它不是基于训练数据集学习，而是以存储数据集替代，并在给定新样本时立即采取行动。 尽管它很简单，但它能用于各种实际应用。
在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略
本文介绍一个基于EMA交叉信号的自动交易算法，该算法适用于MetaTrader 5平台。文章详细阐述了在MQL5中开发一个EA所需的方方面面，以及在MetaTrader 5中进行测试的过程——从分析价格区间行为到风险管理。
了解如何在MQL5中处理日期和时间
这是一篇关于一个新的重要话题的新文章，这个话题是关于日期和时间的。作为交易工具的交易员或程序员，了解如何很好、有效地处理日期和时间这两个方面至关重要。因此，我将分享一些重要信息，关于我们如何处理日期和时间，以便顺利、简单地创建有效的交易工具。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 5 部分）：凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带 — 指标信号
本文中的多币种 EA 是一款智能交易系统或交易机器人，可以仅从一个品种图表中交易（开单、平单和管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（对）。在本文中，我们将用到来自两个指标的信号，在本例中为凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带®。
从头开始开发智能交易系统（第 29 部分）：谈话平台
在本文中，我们将学习如何让 MetaTrader 5 平台谈话。 我们如何才能让 EA 更有趣呢？ 金融市场交易往往过于无聊和单调，但我们能够令这项工作少些无趣。 请注意，对于那些经历过上瘾等问题的人来说，这个项目可能是危险的。 然而，在一般情况下，它只会让事情聊胜于无。
使用凯利准则与蒙特卡洛模拟的投资组合风险模型
几十年来，交易员们一直使用凯利准则公式来确定投资或赌注的最优资本配置比例，其目标是在最大化长期增长的同时，最小化破产风险。然而，对于个人交易者而言，盲目地依据单次回测的结果来遵循凯利准则往往是危险的，因为在实盘交易中，交易优势会随着时间的推移而减弱，并且过往业绩并不能保证未来的结果。在本文中，我将提出一种在 MetaTrader 5 平台中，为一个或多个智能交易系统进行风险分配的现实方法，该方法将融合来自 Python 的蒙特卡洛模拟结果。
构建K线趋势约束模型（第九部分）：多策略智能交易系统（EA)（三）
欢迎来到本趋势系列文章的第三部分！今天，我们将深入探讨如何利用背离（Divergence）策略，在既有的日线趋势中识别最优入场点。同时，我们将引入一种定制化的利润锁定机制——其功能类似于追踪止损（Trailing Stop-Loss），但经过独特的优化升级。此外，我们还将把趋势约束智能交易系统升级为更高级版本，新增一项交易执行条件以完善现有策略框架。随着内容推进，我们将持续探索MQL5在算法开发中的实际应用，为您提供更深入的见解与可落地的技术方案。
MQL5自动化交易策略（第十一部分）：开发多层级网格交易系统
在本文中，我们将使用MQL5开发一款多层级网格交易系统EA，重点探讨网格交易策略背后的架构与算法设计。我们将研究多层网格逻辑的实现方式以及应对不同市场状况的风险管理技术。最后，我们将提供详尽的解释和实用技巧，指导您完成自动化交易系统的构建、测试与优化。
模式搜索的暴力方法（第六部分）：循环优化
在这篇文章中，我将展示改进的第一部分，这些改进不仅使我能够使MetaTrader 4和5交易的整个自动化链闭环，而且还可以做一些更有趣的事情。从现在起，这个解决方案使我能够完全自动化创建EA和优化，并最大限度地降低寻找有效交易配置的劳动力成本。
时间序列挖掘的数据标签（第4部分）：使用标签数据的可解释性分解
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
逆公允价值缺口（IFVG)交易策略
当价格回到先前确定的公允价值缺口位置，且未表现出预期的支撑或阻力反应，而是无视该缺口时，便出现了逆公允价值缺口（IFVG）。这种“无视”现象可能预示着市场方向的潜在转变，并为反向交易提供优势。在本文中，我将介绍自己开发的量化方法，以及如何将IFVG作为一种策略，应用于MetaTrader 5智能交易系统（EA）中。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM
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。
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。
从头开始开发智能交易系统（第 11 部分）：交叉订单系统
在本文中，我们将创建一个交叉订单系统。 有一种类型的资产让交易员的生涯变得非常困难 — 那就是期货合约。 但为什么令他们的职业生涯变得如此困难？
MQL5 交易工具包（第 1 部分）：开发仓位管理 EX5 库
了解如何创建面向开发人员的工具包，使用 MQL5 管理各种仓位操作。在本文中，我将演示如何创建一个函数库 (ex5)，以执行从简单到高级的仓位管理操作，包括自动处理和报告使用 MQL5 处理仓位管理任务时出现的各种错误。
构建K线图趋势约束模型（第三部分）：在使用该系统时检测趋势变化
本文探讨了经济新闻发布、投资者行为以及各种因素如何影响市场趋势的反转。文章包含一段视频解释，并接着将MQL5代码融入我们的程序中，以检测趋势反转、向我们发出警报，并根据市场条件采取相应行动。本文是在此前一系列文章基础上的扩展。
构建一个K线图趋势约束模型（第二部分）：融合原生指标
这篇文章的重点在于如何利用MetaTrader 5的内置指标来甄别逆势信号。在上一篇文章的基础上，我们将进一步探讨如何使用MQL5代码将我们的想法最终用代码实现。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLMs 开发和测试交易策略（一）- 微调
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。
MQL5 交易策略自动化（第十部分）：开发趋势盘整动量策略
在本文中，我们将基于MQL5开发趋势盘整动量策略EA。我们将结合双移动平均线交叉与 RSI 和 CCI 动量过滤器来生成交易信号。我们还将对EA进行回测，以及为提升其在真实交易环境下的表现而进行的优化。