有关MQL5交易系统自动化的文章

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阅读 交易系统 文章,拓宽核心思路。了解如何使用蜡烛条图表的统计方法和形态,如何过滤信号以及何处使用信号机指标。

该 MQL5 向导将帮助您 创建无需编程的机器人 以便快速检验您的交易思路。使用向导来学习有关的 遗传算法

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开发多币种 EA 交易(第 17 部分):为真实交易做进一步准备

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。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 34 部分):采用非常规 RBM 进行价格嵌入

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 34 部分):采用非常规 RBM 进行价格嵌入

受限玻尔兹曼(Boltzmann)机是一种神经网络形式,开发于 1980 年代中叶,当时的计算资源非常昂贵。在其初创时,它依赖于 Gibbs 采样,以及对比散度来降低维度,或捕获输入训练数据集上的隐藏概率/属性。我们验证当 RBM 为预测多层感知器“嵌入”价格时,反向传播如何执行类似的操作。
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大气云模型优化(ACMO):理论

大气云模型优化(ACMO):理论

本文致力于介绍一种元启发式算法——大气云模型优化(ACMO)算法,该算法通过模拟云层的行为来解决优化问题。该算法利用云层的生成、移动和传播的原理,适应解空间中的“天气条件”。本文揭示了该算法如何通过气象模拟在复杂的可能性空间中找到最优解,并详细描述了ACMO运行的各个阶段,包括“天空”准备、云层的生成、云层的移动以及水的集中。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 32 部分):正则化

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 32 部分):正则化

正则化是一种在贯穿神经网络各层应用离散权重,按比例惩罚损失函数的形式。我们来考察其重要性,对于一些不同的正则化形式,能够在配合向导组装的智能系统运行测试。
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构建蜡烛图趋势约束模型(第8部分):EA开发(II)

构建蜡烛图趋势约束模型(第8部分):EA开发(II)

构思一个独立的EA。之前,我们讨论了一个基于指标的EA,它还与一个独立脚本配合,用于绘制风险与收益图形。今天,我们将讨论一个整合了所有功能的MQL5 EA的架构。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第 3 部分):将带有标题的图表截图从 MQL5 发送到 Telegram

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第 3 部分):将带有标题的图表截图从 MQL5 发送到 Telegram

在本文中,我们创建一个 MQL5 EA 交易,将图表截图编码为图像数据并通过 HTTP 请求将其发送到 Telegram 聊天。通过集成图片编码和传输,我们直接在 Telegram 内通过可视化交易洞察增强了现有的 MQL5-Telegram 系统。
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交易中的神经网络:状态空间模型

交易中的神经网络:状态空间模型

到目前为止,我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过,在处理长序列时,它们或许效率低下。在本文中,我们将领略一种替代方向,即基于状态空间模型的时间序列预测。
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将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析

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。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 31 部分):选择损失函数

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 31 部分):选择损失函数

损失函数是机器学习算法的关键量值,即量化给定参数集相比预期目标的性能来为训练过程提供反馈。我们在 MQL5 自定义向导类中探索该函数的各种格式。
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射箭算法(Archery Algorithm, AA)

射箭算法(Archery Algorithm, AA)

本文详细探讨了受射箭启发的优化算法——射箭算法(Archery Algorithm, AA),重点介绍了如何使用轮盘赌法(roulette method)作为选择“箭矢”目标区域的机制。该方法允许评估解决方案的质量,并选择最有希望的位置进行进一步的探究。
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开发回放系统(第 61 部分):玩转服务(二)

开发回放系统(第 61 部分):玩转服务(二)

在本文中,我们将研究使回放/模拟系统更高效、更安全地运行的修改。我也不会对那些想要充分利用这些类的人置之不理。此外,我们将探讨 MQL5 中的一个特定问题,即在使用类时降低代码性能,并解释如何解决它。
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在MQL5中创建交易管理员面板(第二部分):增强响应性和快速消息传递

在MQL5中创建交易管理员面板(第二部分):增强响应性和快速消息传递

在本文中,我们将增强之前创建过的管理面板的响应性。此外,我们还将探讨在交易信号背景下快速消息传递的重要性。
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随机优化和最优控制示例

随机优化和最优控制示例

这款名为SMOC(可能代表随机模型最优控制)的EA,是MetaTrader 5平台上一个较为先进的算法交易系统的简单示例。它结合了技术指标、模型预测控制以及动态风险管理来做出交易决策。该EA融入了自适应参数、基于波动率的仓位规模调整以及趋势分析,以优化其在不同市场条件下的表现。
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交易中的神经网络:将全局信息注入独立通道(InjectTST)

交易中的神经网络:将全局信息注入独立通道(InjectTST)

大多数现代多模态时间序列预测方法都采用了独立通道方式。这忽略了同一时间序列不同通道的天然依赖性。巧妙地运用两种方式(独立通道和混合通道),是提高模型性能的关键。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 30 部分):聚焦机器学习中的批量归一化

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 30 部分):聚焦机器学习中的批量归一化

批量归一化是把数据投喂给机器学习算法(如神经网络)之前对数据进行预处理。始终要留意算法所用的激活类型,完成该操作。因此,我们探索在向导组装的智能系统帮助下,能够采取的不同方式,并从中受益。
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关于因果网络分析(Causality Network Analysis,CNA)和向量自回归(Vector Autoregression,VAR)模型在市场事件预测中的应用实例

关于因果网络分析(Causality Network Analysis,CNA)和向量自回归(Vector Autoregression,VAR)模型在市场事件预测中的应用实例

本文提供了一个使用因果网络分析(Causality Network Analysis,CNA)和向量自回归(Vector Autoregression,VAR)模型在MQL5中实现复杂交易系统的全面指南。文章涵盖了这些方法的理论背景,详细解释了交易算法中的关键函数,并提供了实现的示例代码。
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交易中的神经网络:TEMPO 方法的实施结果

交易中的神经网络:TEMPO 方法的实施结果

我们继续领略 TEMPO 方法。在本文中,我们将评估所提议方法在真实历史数据上的真实有效性。
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将您自己的 LLM 集成到 EA 中(第 4 部分):使用 GPU 训练自己的 LLM

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。
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数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货

数据科学和机器学习(第 28 部分):使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货

众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过,在本文中,我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术,即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测,它令我们不仅能够预测明天的收盘价,还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测,交易者和数据科学家能够获得更深入的见解,并制定更明智的决策,从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
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在MQL5中实现基于抛物线转向指标(Parabolic SAR)和简单移动平均线(SMA)的快速交易策略算法

在MQL5中实现基于抛物线转向指标(Parabolic SAR)和简单移动平均线(SMA)的快速交易策略算法

在本文中,我们将在MQL5中开发一个快速交易EA,利用抛物线SAR和简单移动平均线(SMA)指标来创建一个响应迅速的交易策略。我们详细介绍了该策略的实施过程,包括指标的使用、信号的生成以及测试和优化过程。
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纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用

纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用

这篇文章深入探讨了约翰·纳什的博弈论,特别是纳什均衡,在交易中的应用。文章讨论了交易者如何利用Python脚本和MetaTrader 5,依据纳什的原则来识别并利用市场的无效性。文章还提供了实施这些策略的逐步指南,包括使用隐马尔可夫模型(HMM)和统计分析,以提升交易表现。
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交易中的神经网络:使用语言模型进行时间序列预测

交易中的神经网络:使用语言模型进行时间序列预测

我们继续研究时间序列预测模型。在本文中,我们领略一种建立在预训练语言模型基础上的复杂算法。
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使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA

使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA

在本文中,我们将通过MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易:打造高效的EA。该EA将根据抛物线SAR指标识别出的趋势进行交易。
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数据科学与机器学习(第 15 部分):SVM,每个交易员工具箱中的必备工具

数据科学与机器学习(第 15 部分):SVM,每个交易员工具箱中的必备工具

探索支持向量机 (SVM,Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略,增强决策能力,并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具,帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 29 部分):继续学习率与 MLP

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 29 部分):继续学习率与 MLP

我们主要验证自适应学习率,圆满考察学习率对智能系统性能的敏感性。这些学习率旨在在训练过程中针对层中的每个参数进行自定义,故我们评估潜在收益相较于预期的性能损失。
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MetaTrader 中的 Multibot(第二部分):改进的动态模板

MetaTrader 中的 Multibot(第二部分):改进的动态模板

在开发上一篇文章的主题时,我决定创建一个更灵活、功能更强大的模板,该模板具有更大的功能,可以有效地用于自由职业,也可以作为开发多货币和多时段 EA 的基础,并能够与外部解决方案集成。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 28 部分):据入门学习率重新审视 GAN

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 28 部分):据入门学习率重新审视 GAN

学习率是许多机器学习算法在训练过程期间,朝向训练目标迈进的步长。我们检验了其众多调度和格式对于生成式对抗网络性能的影响,该神经网络类型我们在早前文章中已检验过。
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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

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。
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交易中的神经网络:一种复杂的轨迹预测方法(Traj-LLM)

交易中的神经网络:一种复杂的轨迹预测方法(Traj-LLM)

在本文中,我想向您介绍一种为解决自动驾驶领域问题而开发的有趣的轨迹预测方法。该方法的作者结合了各种架构解决方案的最佳元素。
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威廉·江恩(William Gann)方法(第二部分):创建江恩宫格指标

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。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram

在本文中,我们创建了一个 MQL5-Telegram 集成 EA 交易,将移动平均线交叉信号发送到 Telegram。我们详细介绍了从移动平均线交叉生成交易信号的过程,在 MQL5 中实现必要的代码,并确保集成无缝工作。结果是系统可以直接向您的 Telegram 群聊提供实时交易提醒。
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交易中的神经网络:时空神经网络(STNN)

交易中的神经网络:时空神经网络(STNN)

在本文中,我们将谈及使用时空变换来有效预测即将到来的价格走势。为了提高 STNN 中的数值预测准确性,提出了一种连续注意力机制,令模型能够更好地参考数据的重要方面。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram

在本文中,我们在 MQL5 中创建一个 EA 交易,以使用机器人向 Telegram 发送消息。我们设置必要的参数,包括机器人的 API 令牌和聊天 ID,然后通过执行 HTTP POST 请求来传递消息。之后,我们将处理响应以确保成功传达,并排除故障时出现的任何问题。这确保我们能够通过创建的机器人将消息从 MQL5 发送到 Telegram。
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交易中的神经网络:基于双注意力的趋势预测模型

交易中的神经网络:基于双注意力的趋势预测模型

我们继续讨论时间序列的分段线性表示的运用,这在前一篇文章中已经开始。今天,我们要看看如何将该方法与其它时间序列分析方法相结合,从而提高价格趋势预测品质。
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实现 Deus EA:使用 MQL5 中的 RSI 和移动平均线进行自动交易

实现 Deus EA:使用 MQL5 中的 RSI 和移动平均线进行自动交易

本文概述了基于 RSI 和移动平均线指标实现 Deus EA 以指导自动交易的步骤。
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交易中的混沌理论(第二部分):深入探索

交易中的混沌理论(第二部分):深入探索

我们继续深入探讨金融市场的混沌理论,这一次我将考虑其对货币和其他资产分析的适用性。
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将 MQL5 与数据处理包集成(第 1 部分):高级数据分析和统计处理

将 MQL5 与数据处理包集成(第 1 部分):高级数据分析和统计处理

集成实现了无缝的工作流程,来自 MQL5 的原始金融数据可以导入到 Jupyter Lab 等数据处理包中,用于包括统计测试在内的高级分析。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 26 部分):移动平均和赫斯特(Hurst)指数

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 26 部分):移动平均和赫斯特(Hurst)指数

赫斯特(Hurst)指数是时间序列长期自相关度的衡量度。据了解,它捕获时间序列的长期属性,故在时间序列分析中也具有一定的分量,即使在财经/金融时间序列之外亦然。然而,我们专注于其对交易者的潜在益处,研究如何将该计量度与移动平均线配对,从而构建潜在的稳健信号。
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交易中的神经网络:时间序列的分段线性表示

交易中的神经网络:时间序列的分段线性表示

这篇文章与我以前发表的有些不同。在本文中,我们将谈谈时间序列的另类表示。时间序列的分段线性表示是一种利用涵盖小间隔的线性函数逼近时间序列的方法。
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MQL5集成:Python

MQL5集成:Python

Python是一种广为人知且流行的语言,具有许多功能,尤其是在金融、数据科学、人工智能和机器学习领域。Python也是一种强大的工具,可以在交易中发挥作用。MQL5允许我们将这种强大的语言作为集成工具,以高效地实现我们的目标。在本文中,我们将在了解一些Python的基本信息后,分享如何在MQL5中使用Python作为集成工具。