有关MQL5数据分析和统计的文章

对于任何想要提高编程职业生涯的人来说，这是一篇必读文章。 本系列文章旨在尽最大可能令您成为最佳程序员，无论您有多少经验。 研讨的思路适用于 MQL5 编程萌新和专业人士。

这是研讨算法交易框架中逆转形态相关的系列文章中的首篇。 我们将从最有趣的形态家族开始，它们源自双顶和双底形态。

在本文中，我将完成图表对象类及其集合的操控。 我还将实现图表属性及其窗口变化的自动跟踪，以及把新参数保存到对象属性。 如此修订允许在未来实现整个图表集合的事件功能。

在本文中，我将创建一些跟踪图表对象事件的功能 — 添加/删除品种图表和图表子窗口，以及添加/删除/更改图表窗口中的指标。

在本文中，我将扩展图表对象的功能，并编排图表导航、创建屏幕截图、以及为图表保存和应用模板。 此外，我还将实现图表对象集合、其窗口和其内指标的自动更新。

在本文里，我启动图表对象集合类的开发。 该类存储图表对象及其子窗口和指标的集合列表，从而提供操控任何选定图表及其子窗口的能力，亦或同时处理多个图表列表。

本文所提供的技术讲述，旨在提高任何自动交易系统的有效性。 它简要解释了这个思路，以及它的基本原理、可能性和缺点。

在本文中，我将继续开发图表对象类。 我将添加含有可用指标列表的图表窗口对象列表。

在本文中，我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类，拥有能够管理信号的函数。 此外，我将改进“市场深度”快照对象类，来显示 DOM 的总买卖量。

我将继续采用最少的必要功能来充实算法，并测试结果。 其获利能力十分低下，但文章展示的全自动盈利交易的模型，是在不同的行情基本面及完全不同的金融产品上进行。

在本文中，我将创建所有品种的市场深度集合类，并着手开发创建信号对象类来操控 MQL5.com 信号服务的功能。

在本文中，我将创建两个类（DOM 快照对象类，和 DOM 快照序列对象类），并测试 DOM 数据序列的创建。

也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。

在本文中，我将着手开发操控市场深度的功能。 我还将创建市场深度抽象订单对象，及其衍生类。

在本文中，我将实现即时报价数据的实时更新，并为操控市场深度的品种对象类（DOM 本身将在下一篇文章中实现）做准备。

鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种，因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中，我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上，这将是一个常规列表，基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

在本文中，我将创建存储单一品种即时报价数据的列表，并在 EA 中检查其创建状态，以及检索所需数据。 每个所用品种各自的即时报价数据列表将来会构成即时报价数据集合。

如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数，就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测，它应该确定知道。

从本文开始，着手创建操控价格数据的函数库功能。 今天，创建一个对象类，存储到达的即时报价的全部价格数据。

在本文中，我将通过改进先前创建的算法的灵活性来继续本主题的开发。随着分析窗口中烛形数量的增加，或烛形超额阈值百分比的增加，算法变得更加稳定。我不得不做出妥协，并设置一个更大的样本量进行分析或更大的烛形超额百分比。

关于操控时间序列的主题总结，诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类，如此即可在程序里利用函数库创建指标值，并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念，能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中，也可分别完成同样功能。

在接下来的系列文章中，我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发，以及如何将这些情况系统化，用逻辑描述它们，并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始，这个算法将逐渐获得理论，并发展成一个非常复杂的项目。

本文介绍了使用电子表格（Excel、Calc、Google）分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。

在本文中，开发一个对象，其中包含一个指标的一个缓冲区的所有数据。 这些对象对于存储指标缓冲区的数据序列将是必需的。 在其的辅助下，才有可能对任何指标的缓冲区数据，以及其他类似数据进行排序和比较。

在之前的文章中，我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中，我提议着眼于自适应学习方法，该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。

在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。

本文描述了一种可能的数据转换方法，旨在提高模型的通用性，并讨论了 CatBoost 模型的采样和选择。

本文继续开发指标对象类及其集合。 为每个指标对象创建其描述和正确的集合类，从而实现无错存储，并从集合列表中获取指标对象。

这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。