有关MQL5数据分析和统计的文章
群体自适应矩估计（ADAM）优化算法
本文介绍了将广为人知且广受欢迎的ADAM梯度优化方法转变为群体算法的过程，并介绍了通过引入混合个体对其进行改进的方案。这种新方法能够利用概率分布创建融合了成功决策要素的智能体。关键创新点在于形成了群体混合个体，这些个体能够自适应地积累来自最具潜力解决方案的信息，从而提高了在复杂多维空间中的搜索效率。
价格行为分析工具包开发系列（第4部分）：分析预测型EA
我们不再局限于仅在图表上查看分析后的指标，而是将视野拓展至更广阔的范畴，其中包括与Telegram的集成。这一增强功能使得重要结果能够通过Telegram应用程序直接发送至您的移动设备。请随我们一同在本篇文章中探索这一过程。
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。
基于时间、价格和成交量创建 3D 柱状图引入波动率测量
本文探讨了多元三维价格图表及其创建方法。我们还将探讨 3D 柱状图如何预测价格反转，以及 Python 和 MetaTrader 5 如何让我们实时绘制这些成交量柱状图。
利用CatBoost机器学习模型作为趋势跟踪策略的过滤器
CatBoost是一种强大的基于树的机器学习模型，擅长基于静态特征进行决策。其他基于树的模型，如XGBoost和随机森林（Random Forest），在稳健性、处理复杂模式的能力以及可解释性方面具有相似特性。这些模型应用广泛，可用于特征分析、风险管理等多个领域。在本文中，我们将逐步介绍如何将训练好的CatBoost模型用作经典移动平均线交叉趋势跟踪策略的过滤器。
股票交易中的非线性回归模型
股票交易中的非线性回归模型：能否预测金融市场？让我们考虑创建一个用于预测欧元兑美元（EURUSD）汇率的模型，并基于此模型制作两个交易机器人——分别使用Python和MQL5语言。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 46 部分）：Ichimoku
Ichimuko Kinko Hyo 是日本著名的指标，可当作趋势识别系统。我们如之前类似文章所为，逐个形态地验证这一点，并借助 MQL5 向导的库类并汇编，来评估其策略和测试报告。
价格行为分析工具箱开发（第三部分）：分析大师 —EA
从一个简单的交易脚本升级到一个功能完备的智能交易系统（EA），可以极大地提升您的交易体验。想象一下，拥有一个能够自动监控您的图表、在后台执行关键计算，并每隔两小时提供定期更新的系统。这款EA将配备分析关键指标的功能，而这些指标对于做出明智的交易决策至关重要，从而确保您能获取最新信息，以有效地调整您的交易策略。
基于交易量的神经网络分析：未来趋势的关键
本文探讨了通过将技术分析原理与 LSTM 神经网络架构相结合，基于交易量分析来改进价格预测准确性的可能性。文章特别关注异常交易量的检测与解读、聚类方法的使用，以及基于交易量的特征创建及其在机器学习背景下的定义。
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。
原子轨道搜索（AOS）算法
本文探讨了原子轨道搜索（Atomic Orbital Search，AOS）算法，该算法运用原子轨道模型的概念来模拟解的搜索过程。此算法基于概率分布以及原子内相互作用的动力学原理。本文详细阐述了关于AOS算法的数学层面，包括候选解位置的更新方式，以及能量吸收与释放的机制。AOS算法通过为计算问题提供一种创新的优化方法，为将量子原理应用于计算问题开辟了新思路。
使用莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法训练多层感知器
本文介绍了一种用于训练前馈神经网络的莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法的实现。与Python的scikit-learn库中的算法进行性能比较分析。初步探讨更简便的学习方法，如梯度下降、带动量的梯度下降和随机梯度下降。
使用 MetaTrader 5 在 Python 中查找自定义货币对形态
外汇市场是否存在重复的形态和规律？我决定使用 Python 和 MetaTrader 5 创建自己的形态分析系统。一种数学和编程的共生关系，用于征服外汇。
MQL5中的逐步特征选择
在本文中，我们介绍一个在MQL5中实现的逐步特征选择算法的改进版本。这种方法基于Timothy Masters在其著作《C++和CUDA C中的现代数据挖掘算法》中概述的技术。
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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 44 部分）：平均真实范围（ATR）技术指标
ATR 振荡指标是一款非常流行的指标，权当波动率代表，尤其是在交易量数据稀缺的外汇市场当中。我们以形态为基础来验证这一点，就如我们对先前指标所做那样，并分享策略和测试报告，致谢 MQL5 向导库的类和汇编。
基于主成分的特征选择与降维
本文深入探讨了改进型前向选择成分分析（Forward Selection Component Analysis，FSCA）算法的实现，该算法灵感源自Luca Puggini和Sean McLoone在《前向选择成分分析：算法与应用》一文中所提出的研究。
使用经典机器学习方法预测汇率：逻辑回归（logit）模型和概率回归（probit）模型
本文尝试构建一款用于预测汇率报价的EA。该算法以经典分类模型——逻辑回归与概率回归为基础。并利用似然比检验作为交易信号的筛选器。
从新手到专家：MQL5中的协作式调试指南
问题解决法能为掌握复杂技能（如MQL5编程）构建高效路径。该方法让您在专注攻克问题的同时，潜移默化地提升技能水平。解决的难题越多，大脑积累的专业知识就越深厚。就我个人而言，调试是精通编程最有效的途径。本文将带你逐步梳理代码清理流程，并探讨将杂乱程序转化为简洁高效代码的核心技巧。阅读本文，洞悉其中的宝贵见解。
借助成交量精准洞悉交易动态：超越传统OHLC图表
一种将成交量分析与机器学习技术（特别是LSTM神经网络）相结合的算法交易系统。与主要关注价格波动的传统交易方法不同，该系统强调成交量模式及其衍生指标，以预测市场走势。该方法包含三个主要组成部分：成交量衍生指标分析（一阶和二阶导数）、基于LSTM的成交量模式预测，以及传统技术指标。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 43 部分）：依据 SARSA 进行强化学习
SARSA 是 “State-Action-Reward-State-Action” 的缩写，是另一种能在实现强化学习时运用的算法。故此，正如我们在 Q-学习 和 DQN 中看到的那样，我们考察了如何在向导汇编的智能系统中探索和实现它，将其作为独立模型，而不仅仅是一种训练机制。
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。
数据科学和机器学习（第 31 部分）：利用 CatBoost AI 模型进行交易
CatBoost AI 模型最近在机器学习社区中广受欢迎，因为它们的预测准确性、效率、及针对分散和困难数据集的健壮性。在本文中，我们将详细讨论如何实现这些类型的模型，进而尝试进击外汇市场。
价格行为分析工具包开发（第二部分）：分析注释脚本
秉承我们简化价格行为分析的核心理念，我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标（如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量），并在图表上自动生成可视化标记。
开发回放系统（第 67 部分）：完善控制指标
在本文中，我们将看看通过一点代码改进可以实现什么。这一改进旨在简化我们的代码，更多地使用 MQL5 库调用，最重要的是，使其在我们未来可能开发的其他项目中更加稳定、安全和易于使用。
基于Python和MQL5的特征工程（第二部分）：价格角度
在MQL5论坛上，有许多帖子询问如何计算价格变化的斜率。本文将展示一种计算任意交易市场中价格变化所形成角度的可行方法。此外，我们还将探讨为这项新特征工程投入额外精力和时间是否值得。我们将研究价格斜率是否能在预测M1时间框架下的USDZAR货币对时，提高我们人工智能（AI）模型的准确性。
让新闻交易轻松上手（第五部分）：执行交易（2）
本文将扩展交易管理类，以包含用于交易新闻事件的买入止损（buy-stop）和卖出止损（sell-stop）订单，并为这些订单添加过期时间限制，以防止隔夜交易。在EA中嵌入一个滑点函数，以尝试防止或最小化在交易中使用止损订单时可能发生的滑点，特别是在新闻事件期间。
开发回放系统（第 66 部分）：玩转服务（七）
在本文中，我们将实现第一个解决方案，该解决方案使我们能够确定何时在图表上出现新的柱形。此解决方案适用于各种情况。了解它的发展将有助于你掌握几个重要方面。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。
基于Python和MQL5的特征工程（第一部分）：为长期 AI 模型预测移动平均线
移动平均线无疑是我们的 AI 模型进行预测的最佳指标。然而，我们可以通过严谨数据变换来进一步提高其准确性。本文将展示如何构建能够预测更远范围的AI模型，超越您目前所实现的水平，同时不会显著降低准确率。移动平均线的实用性确实令人惊叹。
数据科学和机器学习（第 30 部分）：预测股票市场的幂对、卷积神经网络（CNN）、和递归神经网络（RNN）
在本文中，我们会探讨卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在股票市场预测中的动态集成。借力 CNN 提取形态的能力，以及 RNN 的精练度，来处理序列数据。我们看看这个强大的组合如何强化交易算法的准确性和效率。
价格行为分析工具包开发（第一部分）：图表投影仪
本项目旨在利用 MQL5 程序算法为 MetaTrader 5 开发一套全面的分析工具。这些工具包括脚本、指标、人工智能模型以及EA，能够自动地进行市场分析。在某些情况下，这些工具能够完全无需人工干预地进行高级分析，并将预测结果发送到相应的平台。绝不会错过任何机会。请与我一同探索构建一套强大的自定义市场分析工具箱。我们将从开发一个简单的 MQL5 程序开始，我将其命名为“图表投影仪”。
ALGLIB 库优化方法（第二部分）
在本文中，我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法，并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率，还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。
开发回放系统（第 65 部分）：玩转服务（六）
在本文中，我们将研究如何在与回放/模拟应用程序结合使用时实现和解决鼠标指针问题。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。
ALGLIB库优化方法（第一部分）
在本文中，我们将了解适用于MQL5的ALGLIB库的优化方法。本文包含了使用ALGLIB解决优化问题的简单且清晰的示例，旨在使读者能够尽可能轻松地掌握这些方法。我们将详细探讨BLEIC、L-BFGS和NS等算法的连接方式，并使用它们来解决一个简单的测试问题。