有关MQL5数据分析和统计的文章

在本文中，我们将探讨如何使用MVC（模型-视图-控制器）架构模式在MQL5中开发表格模型，该模式可将数据逻辑、展示和控制进行分离，从而实现结构化、灵活且可扩展的代码。我们将考虑实现用于构建表格模型的各类，包括使用链表来存储数据。

本文提出了一种新型元启发式算法——混沌博弈优化算法（CGO），该算法在处理高维问题时展现出独特的保持高效率的能力。与大多数优化算法不同，CGO在问题规模扩大时不仅不会降低性能，有时甚至还会提升性能，这便是其关键特性。

作为价格行为分析工具包开发系列的一部分，相关性路径探索器为理解货币对动态提供了一种全新方法。该工具可自动收集和分析数据，深入分析诸如欧元兑美元（EUR/USD）和英镑兑美元（GBP/USD）等货币对之间的相互作用。借助其实用、实时的信息，增强你的交易策略，助您更有效地管理风险并发现机会。

套接字，你知道它们在 MetaTrader 5 中的用途或使用方法吗？如果答案是否定的，那么让我们从研究它们开始。在今天的文章中，我们将介绍一些基础知识。由于有几种方法可以做同样的事情，而且我们总是对结果感兴趣，我想证明确实有一种简单的方法可以将数据从 MetaTrader 5 传输到其他程序，如 Excel。然而，主要目的不是将数据从 MetaTrader 5 传输到 Excel，而是相反，即将数据从 Excel 或任何其他程序传输到 MetaTrader 5。

开盘区间突破（ORB）策略基于这样一种理念：市场开盘后不久确立的初始交易区间，反映了买卖双方就价格价值达成共识的重要水平。通过识别突破某一特定区间上方或下方的走势，交易者可以把握随之而来的市场契机——当市场方向愈发明朗时，这种契机往往会进一步显现。本文将探讨三种源自康克瑞图姆集团（Concretum Group）改良的ORB策略。

许多人，尤其是非程序员，发现在 MetaTrader 5 和其他程序之间传输信息非常困难。其中一个程序就是 Excel。许多人使用 Excel 作为管理和维护风险控制的一种方式。这是一个优秀的程序，易于学习，即使对于那些不是 VBA 程序员的人来说也是如此。在这里，我们将看看如何在 MetaTrader 5 和 Excel 之间建立连接（一种非常简单的方法）。

本文将探讨并实现一种方法：利用单一数据集同时作为训练集和验证集，来评估模型质量。

在本文中，我们将开始创建 C_Orders 类，以便能够向交易服务器发送订单。我们将循序渐进地进行，目标是通过消息系统详细说明这一过程的具体实现方式。

在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASAAT，其用一组智代的融汇在不同数据尺度下对多模态时间序列进行交叉分析。今天我们将继续实现该框架方法的 MQL5 版本，并将这项工作带至逻辑完结。

本系列文章首篇将探讨自定义准则的数学原理，重点聚焦神经网络中使用的非线性函数、MQL5实现代码，以及目标导向与校正偏移量的应用。

ROC 曲线是用于评估分类器性能的图形工具。尽管 ROC 图形相对简单，但在实践中使用它们时，仍存在一些常见的误解和误区。本文旨在为那些希望理解分类器性能评估的交易者提供一份关于 ROC 图形的入门介绍。

本文介绍了辩证算法（DA），这是一种受辩证法哲学概念启发的新的全局优化方法。该算法利用了人口中独特的划分，将其分为投机思想者和实践思想者。测试表明，在低维问题上，性能令人印象深刻，高达 98%，整体效率为 57.95%。本文解释了这些度量，并详细描述了算法和不同类型函数的实验结果。

我向大家介绍我的新种群优化算法——血液遗传优化算法（Blood Inheritance Optimization，BIO），该算法的灵感源自人类血型遗传系统。在该算法中，每个解都有其自身的“血型”，这一血型决定了其进化方式。正如自然界中，孩子的血型是依据特定规则遗传而来，在BIO算法中，新解通过一套遗传与变异机制来获取自身特性。

我们将为时间序列预测建立一个生物学上正确的神经元系统。在神经网络架构中引入类似等离子体的环境创造了一种“集体智能”，其中每个神经元不仅通过直接连接，还通过长距离电磁相互作用影响系统的运行。让我们看看神经大脑建模系统在市场上的表现。

在本文中，我们将使用二元分类来预测未来的极端波动。此外，我们将利用机器学习开发极端波动预测指标。

我们将使用 IBM 的量子计算机来发现所有价格变动选项。听起来像科幻小说？欢迎来到用于交易的量子计算世界！

软性参与者-评论者是一种强化学习算法，我们曾在之前的系列文章中考察过 Python 和 ONNX，作为高效的网络训练方式。我们重新审视该算法，意在利用张量，即 Python 中常用的计算图形。

本文提出一种基于圆几何特性的新型元启发式优化算法——圆搜索算法（CSA）。该算法通过模拟切线方向上的点移动机制，在解空间中实现全局探索与局部开发的协同优化。

欢迎参与本次深度讨论，我们将揭示 MQL5 界面设计的最新进展，着重介绍重新设计的通信面板，并继续我们关于使用模块化原则构建新管理面板的系列文章。我们将逐步开发 CommunicationsDialog 类，并详细解释如何从 Dialog 类进行继承。此外，在我们的开发过程中，还将利用数组（arrays）和 ListView 类。获取可行的方案，以提升您的 MQL5 开发技能——请阅读本文，并在评论区加入讨论！

了解如何完成历史管理 EX5 库中最终模块的创建，重点关注负责处理最近取消的挂单的函数。这将为您提供使用 MQL5 有效检索和存储与已取消挂单相关的关键详细信息的工具。

本文描述了投资组合层面的统计套利基础知识。其目标是帮助没有深厚数学知识的读者理解统计套利的原则，并提出一个概念性的起点框架。文章包含一个可运行的智能交易系统（EA）、一些关于其一年回测的笔记，以及用于复现实验的相应回测配置设置（.ini 文件）。

在策略开发中，有许多错综复杂的细节需要考虑，对于初学交易者其中许多都未予重视。如是结果，众多交易者，包括我自己，都不得不历经苦难来学习这些教训。本文基于我观察到的大多数初学交易者在 MQL5 上开发策略时常见的陷阱。它将提供一系列提示、技巧、和示例，帮助辨别不合格的 EA，并以一种易于实现的方式来测试我们自己 EA 的稳健性。目标是教导读者，帮助他们未来购买 EA 时避免遭遇骗局，以及预防他们自己开发策略时的错误。

当与机器学习模型共事时，确保用于训练、验证和测试的数据一致性必不可少。在本文中，我们将创建我们自己的 MQL5 版本 Pandas 函数库，确保使用统一方式来处理机器学习数据；这样做是为确保在 MQL5 内部和外部应用相同的数据，其中大部分发生在训练阶段。

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。

了解如何创建可导出函数的 EX5 模块，无缝查询和保存最近填写的挂单数据。在本全面的分步指南中，我们将通过开发专用和分隔的函数来检索最后填写的挂单的基本属性，从而增强历史管理 EX5 库。这些属性包括订单类型、设置时间、执行时间、填充类型以及有效管理和分析挂单交易历史所需的其他关键细节。

这是我自己的算法。本文表阐述受平行宇宙和时间流概念启发的时间演化旅行算法（TETA）。该算法的基本思路是，尽管传统意义上的时间旅行是不可能的，但我们能够选择一系列事件来导致不同的现实。

本文中，我们在原有四分位脚本的基础上新增 "四分位看板"（Quarters Board） 工具，该工具让您无需返回代码即可直接在图表上切换四分位水平。您可以轻松启用或禁用特定水平，EA还会提供趋势方向注释，帮助您更好地理解市场走势。

我们经常需要后退一步，然后继续前进。在本文中，我们将展示所有必要的更改，以确保鼠标和 Chart Trade 指标不会中断。作为奖励，我们还将介绍未来将广泛使用的其他头文件中发生的其他更改。

在本文中，我介绍了一种创新的交易算法，其针对外汇交易结合了进化算法与深度强化学习。该算法利用低效个体灭绝机制来优化交易策略。

作为一名价格行为的观察者和交易者，我注意到当一个趋势得到多个时间周期的确认时，它通常会朝着该方向延续。可能不同的是趋势持续的时间，而这取决于您是哪种类型的交易者，无论是长期持仓还是从事剥头皮交易。您为确认所选的时间周期起着至关重要的作用。读这篇文章，了解一个快速、自动化的系统，只需点击一下按钮或通过定期更新，就能帮助您分析不同时间周期的整体趋势。

在前一篇文章中，我们介绍了一个名为“四分位绘图脚本”的简单脚本。现在，我们在此基础上更进一步，创建一个用于监控的智能交易系统（EA），以跟踪这些四分位水平，并对这些价位可能引发的市场反应进行监督。请随我们一同探索在本篇文章中开发区域检测工具的过程。

卡尔曼滤波器是一种递归算法，在算法交易中用于通过滤除价格走势中的噪声来估计金融时间序列的真实状态。它能够根据新的市场数据动态更新预测，这使得它在均值回归等自适应策略中极具价值。本文首先介绍卡尔曼滤波器，涵盖其计算方法和实现方式。接下来，我们以外汇领域一个经典的均值回归策略为例，应用该滤波器。最后，我们通过将卡尔曼滤波器与移动平均线（MA）在外汇不同货币对上进行比较，开展各种统计分析。

与上一篇文章中所做的不同，这里我们将使用 EA 交易来测试选择选项。虽然这还不是最终的解决方案，但目前已经足够了。在本文的帮助下，您将能够理解如何实现一种可能的解决方案。

我们将考察使用 Python + MQL5 来离散价格的方法。在本文中，我将分享我开发 Python 函数库的实践经验，其以多种方式实现柱线形成 — 从经典的交易量和范围柱线，到更奇特的方法，如 Renko 和 Kagi。我们将研究三线突破蜡烛和范围柱线，分析它们的统计数据，并尝试定义如何将价格以离散化表示。

了解如何创建可导出的 EX5 函数，以高效查询和保存历史仓位数据。在本分步指南中，我们将通过开发检索最近平仓的关键属性的模块来扩展历史管理 EX5 库。这些属性包括净利润、交易持续时间、基于点的止损、止盈、利润值以及其他各种重要细节。

今天我们将开始第二阶段，研究市场回放/模拟系统。首先，我们将展示跨期订单的可能解决方案。我会向你展示解决方案，但它还不是最终的。这将是我们在不久的将来需要解决的一个问题的可能解决方案。

本文讲述开发混合交易系统的经验，即结合经典技术分析与神经网络。作者从基本形态分析、神经网络结构、到交易决策背后的机制，提供了系统架构的详细分析，并分享了真实代码和实践观察。

加速器振荡指标是另一款比尔·威廉姆斯（Bill Williams）指标，它跟踪价格动量的加速，而不光是其速度。尽管很像我们在最近的一篇文章中回顾的动量（Awesome）振荡器，但它更专注于加速度，而不仅是速度，来寻求避免滞后效应。我们一如既往地验证我们可从中获得哪些形态，以及每种形态由向导汇编到智能交易系统后，在交易中具有的意义。

本部分探讨了将 MQL5 与强大的数据处理工具集成的高级技术，重点是高效处理大数据，以增强交易分析和决策。