开发回放系统(第 71 部分):取得正确的时间(四)
在本文中,我们将研究如何实现上一篇文章中所示的与回放/模拟服务相关的内容。就像生活中的许多其他事情一样,问题必然会出现。这次的情况也不例外。在这篇文章中,我们将继续改进。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。
您应当知道的 MQL5 向导技术(第 37 部分):配以线性和 Matérn 内核的高斯过程回归
线性内核是机器学习中,针对线性回归和支持向量机所用的同类中最简单的矩阵。另一方面,Matérn 内核是我们在之前的文章中讲述的径向基函数的更普遍版本,它擅长映射不如 RBF 假设那样平滑的函数。我们构建了一个自定义信号类,即利用两个内核来预测做多和做空条件。
开发回放系统(第 55 部分):控制模块
在本文中,我们将实现一个控制指标,以便它可以集成到我们正在开发的消息系统中。虽然这并不难,但关于这个模块的初始化,有一些细节需要了解。此处提供的材料仅用于教育目的。除了学习和掌握所示的概念外,绝不应将其视为任何目的的应用程序。
您应当知道的 MQL5 向导技术(第 47 部分):配合时态差异的强化学习
时态差异是强化学习中的另一种算法,它基于智顾训练期间预测和实际奖励之间的差异更新 Q-值。它专门驻守更新 Q-值,而不介意它们的状态-动作配对。因此,我们考察如何在向导汇编的智能系统中应用这一点,正如我们在之前文章中所做的那样。
在 MQL5 中创建交易管理面板(第九部分):代码组织(三):通信模块
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!
外汇套利交易:分析合成货币的走势及其均值回归
在本文中,我们将使用Python和MQL5来分析合成货币的走势,并探讨当今外汇套利的可行性。我们还会考虑现成的用于分析合成货币的Python代码,并分享更多关于外汇中合成货币是什么的细节。
MQL5 交易工具(第五部分):创建滚动行情条,实现交易品种实时监控
在本文中,我们将使用MQL5开发一款滚动行情条,用于实时监控多个交易品种,以滚动效果显示买价、点差以及日内涨跌幅。我们将实现可自定义的字体、颜色和滚动速度,从而有效突出价格变动与趋势。
市场模拟(第三部分):性能问题
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。
价格行为分析工具包开发(第二十六部分):针形线、吞没形态与RSI背离(多模式)工具
与我们开发实用型价格行为工具的初衷相一致,本文将探讨如何开发一款 EA。该 EA 能够识别 Pin Bar 和吞没形态,并利用 RSI 背离作为确认信号,仅在条件满足时生成交易提示。
用Python构建一个远程外汇风险管理系统
我们将用Python构建一个远程外汇风险管理系统,并逐步将其部署到服务器上。在本文中,我们将学习如何通过编程管理外汇风险,以及如何避免外汇账户资金再次损失殆尽。
市场模拟(第 12 部分):套接字(六)
在本文中,我们将探讨如何解决在其他程序中使用 Python 代码时出现的某些问题。更具体地说,我们将演示在将 Excel 与 MetaTrader 5 结合使用时遇到的一个常见问题,尽管我们将使用 Python 来促进这种交互。然而,这种实现方式有一个小小的缺点。它并非在所有情况下都会发生,而是仅在某些特定情况下发生。当它发生时,有必要了解原因。在今天的文章中,我们将开始解释如何解决这个问题。
从新手到专家:使用 MQL5 制作动画新闻标题(四) — 本地托管 AI 模型市场洞察
在今天的讨论中,我们将探讨如何自行托管开源 AI 模型,并使用它们来生成市场洞察。这是我们持续扩展 News Headline EA 的一部分努力,引入了 AI 洞察通道,将其转变为多集成辅助工具。升级后的 EA 旨在通过日历事件、财经突发新闻、技术指标以及现在的 AI 生成的市场观点,让交易者随时了解最新动态,从而为交易决策提供及时、多样化和智能的支持。加入我们的讨论,我们将探讨实用的集成策略,以及 MQL5 如何与外部资源协作,构建强大而智能的交易工作终端。
从新手到专家:使用 MQL5 制作动画新闻标题(五)—— 事件提醒系统
在本讨论中,我们将探索在整合 News Headline EA 显示的经济日历事件的改进事件警报逻辑时所取得的进一步进展。这项改进至关重要 —— 它能确保用户在重要事件发生前不久及时收到通知。加入此讨论以了解更多信息。
价格行为分析工具包开发(第 23 部分):货币强弱指标
你知道真正推动货币对走势的是什么吗?正是每种单一货币的强弱。在本文中,我们将通过遍历包含该货币的所有货币对,来衡量其强弱。这使我们能够根据它们的相对强弱来预测这些货币对可能的走势。请继续阅读以了解更多详情。
MQL5交易工具(第四部分):为多周期扫描仪表盘添加动态定位与切换功能
本文将升级MQL5多周期扫描仪表盘,新增拖动与切换功能。通过实现仪表盘的拖拽及最小化/最大化选项,优化屏幕空间的利用率。我们实现并测试这些优化功能,以提升交易的灵活性。
从新手到专家:使用 MQL5 制作动画新闻标题(一)
在 MetaTrader 5 终端上进行交易时,新闻可访问性是一个关键因素。虽然有很多新闻 API 可用,但许多交易者在访问这些 API 并将其有效集成到他们的交易环境中时仍面临挑战。在本次讨论中,我们的目标是开发一种简化的解决方案,将新闻直接呈现在图表上 —— 也就是最需要新闻的地方。我们将通过构建一个新闻标题 EA 来实现这一目标,该 EA 可以监控并显示来自 API 源的实时新闻更新。
珊瑚礁优化算法(CRO)
本文对珊瑚礁优化(CRO)算法进行了全面分析,该算法是一种受珊瑚礁形成与发育生物过程启发的元启发式方法。该算法对珊瑚进化的关键环节进行了建模,包括广播产卵(群体产卵)、体内受精(抱卵孵化)、幼虫附着、无性繁殖以及有限礁区空间的竞争。尤其关注该算法的改进版本。
算法交易策略:人工智能(AI)铸就的“点金”之路
本文展示了利用机器学习创建黄金交易策略的一种方法。通过多角度考量所提出的金融时间序列分析与预测方法,相较于单纯依赖此类分析构建交易系统的其他方法,我们能够明确该方法的优势和劣势。
市场模拟(第 16 部分):套接字(十)
我们即将完成这项挑战。然而,在我们开始之前,我希望你们试着理解这两篇文章——这篇文章和上一篇文章。这样,你就能真正理解下一篇文章的内容,在那篇文章中,我将专门介绍与 MQL5 编程相关的部分。但我会尽量让它通俗易懂。如果你不理解最后这两篇文章,那么你很难理解下一篇,因为内容是连贯的。要做的事情越多,为了实现目标,你需要创造和理解的东西就越多。
MQL5 交易工具包(第 8 部分):如何在代码库中实现和使用历史管理 EX5 库
在本系列的最后一篇文章中,我们将探讨如何轻松地将历史管理 EX5 库导入到 MQL5 源代码中,以处理 MetaTrader 5 账户中的交易历史记录。通过 MQL5 中简单的单行函数调用,可以高效管理和分析交易数据。此外,您还将学习如何创建不同的交易历史分析脚本,并开发基于价格的 EA 交易,作为实际用例示例。该示例 EA 利用价格数据和历史管理 EX5 库做出明智的交易决策、调整交易量,并根据先前已平仓的交易实施恢复策略。
价格行为分析工具包开发(第二十五部分):双指数移动平均线(EMA)分形突破策略
价格行为分析是识别盈利交易机会的基础方法。然而,人工监测价格走势和形态不仅困难而且极其耗时。为解决这一痛点,我们开发了自动分析价格行为的工具,一旦检测到潜在机会,就会立刻发出信号。本文将介绍一款强大的工具,该工具结合分形突破以及14周期指数移动平均线(EMA 14)和200周期指数移动平均线(EMA 200)来生成可靠的交易信号,帮助交易者更自信地做出明智决策。
价格行为分析工具包开发(第二十九部分):暴涨与暴跌拦截EA
了解暴涨与暴跌拦截EA如何将您的图表转变为一个主动预警系统 —— 通过超高速扫描价格变动速度、检查波动率激增情况、确认趋势走向以及运用关键枢轴区域过滤条件,精准识别市场的爆发性行情。该工具以清晰的绿色“暴涨”和红色“暴跌”箭头为您的每一次决策提供指引,助您排除市场杂音,以前所未有的方式把握市场价格飙升的机遇。深入探究其工作原理,了解它为何能成为您下一个不可或缺的交易优势。
数据科学和机器学习(第 36 部分):与偏颇的金融市场打交道
金融市场非是完美平衡。有些市场看涨,有些看跌,有些市场展现范围起伏行为,表明无论哪个方向都不确定,这些不平衡的信息在训练机器学习模型时可能会误导,在于市场频繁变化。在本文中,我们将讨论若干种途径来应对该问题。
开发回放系统(第 60 部分):玩转服务(一)
很长一段时间以来,我们一直在研究指标,但现在是时候让服务重新工作了,看看图表是如何根据提供的数据构建的。然而,由于整个事情并没有那么简单,我们必须注意了解前方等待我们的是什么。
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。
价格行为分析工具包开发(第 22 部分):相关性仪表盘
该工具是一个相关性仪表盘,用于计算并显示多个货币对之间的实时相关系数。通过可视化货币对之间的相互走势,它为您的价格行为分析提供了宝贵的视角,并帮助您预测跨市场的动态。继续阅读以探索其功能和应用。
从新手到专家:使用 MQL5 制作动画新闻标题 (三) — 指标洞察
在本文中,我们将通过引入专门的指标洞察通道来推进新闻标题EA —— 一个紧凑的图表显示,显示由RSI、MACD、随机震荡指标和 CCI 等流行指标生成的关键技术信号。这种方法消除了 MetaTrader 5 终端上多个指标子窗口的需要,使您的工作空间保持干净高效。通过利用 MQL5 API 在后台访问指标数据,我们可以使用自定义逻辑实时处理和可视化市场洞察。加入我们,探索如何在 MQL5 中操纵指标数据,以创建一个智能且节省空间的滚动洞察系统,所有这些都在您的交易图表上的一个水平通道内。
市场模拟(第二部分):跨期订单(二)
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。
辩证搜索(DA)
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。
您应当知道的 MQL5 向导技术(第 56 部分):比尔·威廉姆斯(Bill Williams)分形
比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的分形是一个强有力的指标,在价格图标上初现时很容易被忽视。它出现得过于繁忙,大概也不够精锐。我们的靶标是配以由向导汇编的智能系统针对所有指标进行前向漫游测试,检验其在各种形态下能够取得怎样的成果,从而揭开该指标的面纱。
价格行为分析工具开发(第 31 部分):基于Python的K线识别引擎(一)—— 手动检测
K线图形态是价格行为交易的核心基础,能为潜在的市场反转或趋势延续提供极具价值的研判信号。设想一款稳定可靠的工具:它能持续监控每一根新增的价格 K 线,精准识别吞没形态、锤子线、十字星、启明星 / 黄昏星等关键形态,并在检测到重要交易信号时第一时间发出提醒。这正是我们所开发的系统功能。无论你是交易新手还是资深专业交易者,这套系统都能为你实时预警K线图形态,让你更自信、更高效地专注于交易执行。继续阅读,了解它的运行原理,以及它如何优化你的交易策略。
数据科学和机器学习(第 34 部分):时间序列分解,剖析股票市场的核心
在一个充斥着杂乱且不可预测数据的世界里,识别有意义的形态可能颇具挑战性。在本文中,我们将探讨季节性分解,这是一种强力分析技术,有助于把数据拆分为关键成分:趋势、季节性形态、和噪声。以该途径拆解数据,我们能够揭示隐藏的洞见,并配以更清晰、更易解读的信息工作。
价格行为分析工具包开发(第三十部分):商品通道指数(CCI)零线的EA
价格行为分析的自动化是未来发展趋势。在本文中,我们将运用双CCI指标、零线交叉策略、指数移动平均线(EMA)以及价格行为分析,开发一款能够生成交易信号,并利用平均真实波幅(ATR)设定止损(SL)和止盈(TP)水平的工具。请阅读本文,了解我们如何开发这款CCI零线的EA。
在 MQL5 中创建交易管理员面板(第十部分):基于外部资源的界面
今天,我们将深入挖掘 MQL5 的潜力,利用外部资源(例如 BMP 格式的图片)为交易管理面板打造独具风格的主界面。文中演示的策略在打包多种资源(包括图片、声音等)以实现高效分发时尤为实用。欢迎随我们一起探讨,如何利用这些功能为我们的 New_Admin_Panel EA 实现现代、美观的界面设计。