有关MQL5数据分析和统计的文章

在各种条件下杂草的惊人生存能力已演化成强大优化算法的思路。 IWO 是以前审阅过的算法中最好的算法之一。

树苗播种和成长（SSG）算法的灵感来自星球上最具韧性的生物之一，在各种条件下都表现出杰出的生存能力。

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。

在本文中，我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此，为了明白今天的讲义，有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发，我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则，您也许对此处将要讲解的内容不明所以。

今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。

现在，创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式，如果在转换过程中出现问题，我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间，在图表上放置 1-分钟柱线的代码，也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之，负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般，我们获得的系统就能更好的维护和改进。

我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力，就很难向前推进和改进系统。

今天，我们将继续开发订单系统。正如您将看到的，我们将大规模重用其他文章中已经展示的内容。尽管如此，你还是会在这篇文章中获得一点奖励。首先，我们将开发一个可以与真实交易服务器一起使用的系统，无论是从模拟账户还是从真实账户。我们将广泛使用MetaTrader 5平台，该平台将从一开始就为我们提供所有必要的支持。

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。

新闻交易可能很复杂，令人难以招架，在本文中我们将介绍获取新闻数据的步骤。此外，我们还将了解MQL5经济数据日历及其提供的功能。

在这篇文章中，我将展示一种完全不同的方式进行算法交易，我经历了很长一段时间后才最终遇到它。当然，这一切所作所为全靠我的暴力程序，其经历了许多更改，令其能够并发解决若干问题。尽管如此，这篇文章明面上仍然比较笼统和尽可能简单，这就是为什么它也适合那些对暴力一无所知的人。

在本文中，我们将亲眼见证如何在简单地利用 MQL5 语言锁定指标，我们将以一种非常有趣和迷人的方式做到这一点。

GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。

在上一篇文章中，我们为数据聚类创建了一个类。 在本文中，我想分享在解决实际交易任务时应用所获结果会遇到的可能变体。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。

在上一篇文章中，我们针对复现系统进行了一些修复并加入了测试，以确保可能的最佳稳定性。 我们还着手为这个系统创建和使用配置文件。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。

在本文中，我们将展示如何将使用Python训练的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）集成到MetaTrader 5应用程序中。HMM是一种强大的统计工具，用于对时间序列数据进行建模，其中被建模的系统以不可观察（隐藏）的状态为特征。HMM的一个基本前提是，在特定时间处于给定状态的概率取决于该过程在前一个时间点的状态。

在此，我们将见到自定义事件是如何被触发的，以及指标如何报告回放/模拟服务的状态。

本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。

出于分析和预测目的而把数据分类是机器学习中一个非常多样化的领域，它具有大量的方式和方法。本文着眼于一种这样的方式，即集聚层次化分类。

在这篇文章中，我们将探讨彗星尾优化算法（CTA），该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成，旨在寻找优化问题中的最优解。

在本文中，我们将研究使用机器学习的因果推理理论，以及 Python 中的自定义方法实现。因果推理和因果思维植根于哲学和心理学，在我们理解现实中起着重要作用。

矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。

这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。

在本文中，我们将探讨频谱分析和信号处理的方法之一——离散哈特莱变换（discrete Hartley transform，DHT）。它可以过滤信号，分析它们的频谱等等。DHT的性能不亚于离散傅立叶变换（discrete Fourier transform，DFT）。然而，与DFT不同的是，DHT只使用实数，这使得它在实践中更方便实现，并且它的应用结果更直观。

在这篇文章中，我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前，由于缺乏 "坚实的基础"，我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读，我想强调的是，如果你不理解这篇文章，你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。