有关MQL5交易系统自动化的文章

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阅读 交易系统 文章,拓宽核心思路。了解如何使用蜡烛条图表的统计方法和形态,如何过滤信号以及何处使用信号机指标。

该 MQL5 向导将帮助您 创建无需编程的机器人 以便快速检验您的交易思路。使用向导来学习有关的 遗传算法

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开发多币种 EA 交易(第 19 部分):创建用 Python 实现的阶段

开发多币种 EA 交易(第 19 部分):创建用 Python 实现的阶段

到目前为止,我们已经探讨了仅在标准策略测试器中启动顺序程序以优化 EA 的自动化。但是,如果我们想在两次启动之间使用其他方法对获得的数据进行一些处理呢?我们将尝试添加创建由用 Python 编写的程序执行的新优化阶段的功能。
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交易中的神经网络:使用语言模型进行时间序列预测

交易中的神经网络:使用语言模型进行时间序列预测

我们继续研究时间序列预测模型。在本文中,我们领略一种建立在预训练语言模型基础上的复杂算法。
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使用Python和MQL5进行多品种分析(第三部分):三角汇率

使用Python和MQL5进行多品种分析(第三部分):三角汇率

交易者常常因虚假信号而面临资金回撤,而等待确认信号又可能导致错失交易机会。本文介绍了一种三角交易策略,该策略利用白银兑美元(XAGUSD)和白银兑欧元(XAGEUR)的价格,以及欧元兑美元(EURUSD)的汇率,来过滤市场噪音。通过利用跨市场关系,交易者可以揭示隐藏的市场情绪,并实时优化交易入场点。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 17 部分):跳价和更多跳价(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 17 部分):跳价和更多跳价(I)

于此,我们将见识到如何实现一些非常有趣的东西,但同时也会因某些可能十分令人困惑的关键点而极其困难。可能发生的最糟糕的事情是,一些自诩专业人士的交易者却对这些概念在资本市场中的重要性一无所知。好吧,尽管我们在这里专注于编程,但理解市场交易中涉及的一些问题,对于我们将要实现的内容至关重要。
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价格行为分析工具包开发(第五部分):波动率导航智能交易系统(Volatility Navigator EA)

价格行为分析工具包开发(第五部分):波动率导航智能交易系统(Volatility Navigator EA)

判断市场方向或许相对简单,但把握入场时机却颇具挑战。作为“价格行为分析工具包开发”系列文章的一部分,我很高兴再为大家介绍一款能够提供入场点、止盈水平和止损设置位置的工具。为实现这一目标,我们采用了MQL5编程语言。让我们在本文中深入探讨每一步。
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MQL5中的范畴论(第18部分):自然性四边形

MQL5中的范畴论(第18部分):自然性四边形

本文通过介绍自然变换这一主题中的一个关键支柱,继续我们的范畴理论系列。我们研究看似复杂的定义,然后深入研究本系列“面包和黄油”的示例和应用程序;波动性预测。
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价格行为分析工具包开发(第六部分):均值回归信号捕捉器

价格行为分析工具包开发(第六部分):均值回归信号捕捉器

有些概念乍一看似乎简单明了,但在实际操作中的实现却颇具挑战。在接下来的文章中,将带您了解我们创新性地自动化一款运用均值回归策略分析市场的智能交易系统(EA)的方法。与我们一同揭开这一激动人心的自动化过程的神秘面纱吧。
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在 MQL5 中构建自优化智能交易系统(第六部分):防止爆仓

在 MQL5 中构建自优化智能交易系统(第六部分):防止爆仓

在今天的讨论中,我们将一同寻找一种算法程序,以最大限度地减少我们因盈利交易被止损而平仓的总次数。我们面临的问题极具挑战性,社区讨论中给出的大多数解决方案都缺乏既定且固定的规则。我们解决问题的算法方法提高了我们交易的盈利能力,并降低了我们的平均每笔交易亏损。然而,要完全过滤掉所有将被止损的交易,还需要进一步的改进,但我们的解决方案对任何人来说都是一个很好的初步尝试
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在MQL5中创建交易管理员面板(第四部分):登录安全层

在MQL5中创建交易管理员面板(第四部分):登录安全层

想象一下,一个恶意入侵者潜入了交易管理员房间,获取了用于向全球数百万交易者传递有价值信息的计算机和管理员面板的访问权限。这种入侵可能导致灾难性后果,例如未经授权发送误导性信息或随意点击按钮触发意外操作。在本次讨论中,我们将探究MQL5中的安全措施以及在管理员面板中实施的新安全功能,以防范这些威胁。通过增强安全协议,我们旨在保护通信渠道并维护全球交易社区的可信度。在本文的讨论中了解更多见解。
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在MQL5中创建交易管理员面板(第三部分):扩展内置类以进行主题管理(II)

在MQL5中创建交易管理员面板(第三部分):扩展内置类以进行主题管理(II)

在本文的讨论中,我们将逐步扩展现有的对话框库,以纳入主题管理逻辑。此外,我们将把主题切换方法整合到管理员面板项目中使用的 CDialog、CEdit 和 CButton 类中。继续阅读,获取更多深入的了解。
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神经网络变得简单(第 85 部分):多变元时间序列预测

神经网络变得简单(第 85 部分):多变元时间序列预测

在本文中,我愿向您介绍一种新的复杂时间序列预测方法,它和谐地结合了线性模型和转换器的优点。
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改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 IV 部分):优化简单网格策略(I)

改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 IV 部分):优化简单网格策略(I)

在第四篇中,我们重新审视了之前开发的“简单对冲”和“简单网格”智能系统(EA)。我们的专注点转移到通过数学分析和暴力方式完善简单网格 EA,旨在优化策略用法。本文深入策略的数学优化,为在以后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。
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克服集成ONNX(Open Neural Network Exchange )的挑战

克服集成ONNX(Open Neural Network Exchange )的挑战

ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具,尽管它非常出色,但要想充分发挥其作用,就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中,我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题,以及如何处理这些问题。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 25 部分):为下一步做准备

开发回放系统 — 市场模拟(第 25 部分):为下一步做准备

在本文中,我们将会完结开发回放和模拟系统的第一阶段。尊敬的读者,有了这样的成就,我确认该系统已经达到了高级水平,为引入新功能铺平了道路。目标是进一步丰富该系统,将其转变为研究和开发市场分析的强力工具。
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神经网络变得轻松(第五十一部分):行为-指引的扮演者-评论者(BAC)

神经网络变得轻松(第五十一部分):行为-指引的扮演者-评论者(BAC)

最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法,该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡,但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式,能适用于随机模型和确定性模型两者。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第 3 部分):将带有标题的图表截图从 MQL5 发送到 Telegram

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第 3 部分):将带有标题的图表截图从 MQL5 发送到 Telegram

在本文中,我们创建一个 MQL5 EA 交易,将图表截图编码为图像数据并通过 HTTP 请求将其发送到 Telegram 聊天。通过集成图片编码和传输,我们直接在 Telegram 内通过可视化交易洞察增强了现有的 MQL5-Telegram 系统。
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软件开发和 MQL5 中的设计范式(第 4 部分):行为范式 2

软件开发和 MQL5 中的设计范式(第 4 部分):行为范式 2

在本文中,我们将终结有关设计范式主题的系列文章,我们提到有三种类型的设计范式:创建型、结构型、和行为型。我们将终结行为类型的其余范式,其可以帮助设置对象之间的交互方法,令我们的代码更整洁。
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基于交易量的神经网络分析:未来趋势的关键

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。
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价格行为分析工具包开发(第19部分):ZigZag分析器

价格行为分析工具包开发(第19部分):ZigZag分析器

每一位价格行为交易者都会手动使用趋势线来确认趋势,并找出潜在的转折或延续水平。在这个关于开发价格行为分析工具包的系列中,我们介绍一款专注于绘制倾斜趋势线的工具,以便于进行市场分析。该工具通过清晰地勾勒出有效价格行为评估所必需的关键趋势和水平,简化了交易者的流程。
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开发回放系统(第29部分):EA 交易项目——C_Mouse类(三)

开发回放系统(第29部分):EA 交易项目——C_Mouse类(三)

在改进了C_Mouse类之后,我们可以专注于创建一个类,该类旨在为我们的分析创建一个全新的框架。我们不会使用继承或多态性来创建这个新类。相反,我们将改变,或者更好地说,在价格线中添加新的对象。这就是我们在这篇文章中要做的。在下一节中,我们将研究如何更改分析。所有这些都将在不更改C_Mouse类的代码的情况下完成。实际上,使用继承或多态性会更容易实现这一点。然而,还有其他方法可以达到同样的结果。
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MQL5 中的范畴论 (第 12 部分):秩序(Orders)

MQL5 中的范畴论 (第 12 部分):秩序(Orders)

本文是范畴论系列文章之以 MQL5 实现图论的部分,深入研讨秩序(Orders)。我们通过研究两种主要的秩序类型,实测秩序论的概念如何支持幺半群集合,从而为交易决策提供信息。
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神经网络变得简单(第 73 部分):价格走势预测 AutoBot

神经网络变得简单(第 73 部分):价格走势预测 AutoBot

我们将继续讨论训练轨迹预测模型的算法。在本文中,我们将领略一种称为 “AutoBots” 的方法。
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让新闻交易轻松上手(第六部分):执行交易(3)

让新闻交易轻松上手(第六部分):执行交易(3)

在本文中,将实现基于新闻事件ID对单个新闻事件进行新闻筛选。此外,还将对先前的SQL查询进行改进,以提供更多信息或减少查询运行时间。另外,还将使前几篇文章中构建的代码具备实际功能。
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CatBoost 模型中的交叉验证和因果推理基础及导出为 ONNX 格式

CatBoost 模型中的交叉验证和因果推理基础及导出为 ONNX 格式

本文提出了使用机器学习创建 EA 交易的方法。
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开发回放系统(第 53 部分):事情变得复杂(五)

开发回放系统(第 53 部分):事情变得复杂(五)

在本文中,我们将介绍一个很少有人了解的重要话题:定制事件。危险。这些要素的优缺点。对于希望成为 MQL5 或其他语言专业程序员的人来说,本主题至关重要。在此,我们将重点介绍 MQL5 和 MetaTrader 5。
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MQL5 中的范畴论 (第 17 部分):函子与幺半群

MQL5 中的范畴论 (第 17 部分):函子与幺半群

本文是我们系列文章的最后一篇,将函子作为一个主题来讨论,且把幺半群作为一个范畴来重新审视。幺半群已在我们的系列中多次讲述,于此配合多层感知器帮助确定持仓规模。
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MetaTrader 中的 Multibot(第二部分):改进的动态模板

MetaTrader 中的 Multibot(第二部分):改进的动态模板

在开发上一篇文章的主题时,我决定创建一个更灵活、功能更强大的模板,该模板具有更大的功能,可以有效地用于自由职业,也可以作为开发多货币和多时段 EA 的基础,并能够与外部解决方案集成。
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价格行为分析工具包开发(第10部分):外部资金流(二)VWAP

价格行为分析工具包开发(第10部分):外部资金流(二)VWAP

通过我们的综合指南,掌握VWAP的强大力量!学习如何使用MQL5和Python将VWAP分析集成到您的交易策略中。最大化您的市场洞察力,并改善您今天的交易决策。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 14 部分):模拟器的诞生(IV)

开发回放系统 — 市场模拟(第 14 部分):模拟器的诞生(IV)

在本文中,我们将继续探讨模拟器开发的新阶段。 这次,我们会见到如何有效地创建随机游走类型的走势。 这种类型的走势非常引人入胜,因为它是构成资本市场上所发生一切的基础。 此外,我们将开始了解一些对于进行市场分析至关重要的概念。
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创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 6 部分):添加响应式内联按钮

创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 6 部分):添加响应式内联按钮

在本文中,我们将交互式内联按钮集成到 MQL5 EA 交易中,允许通过 Telegram 进行实时控制。每次按下按钮都会触发特定的操作,并将响应发送回用户。我们还模块化了函数,以便有效地处理 Telegram 消息和回调查询。
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自定义指标:为净额结算账户绘制部分入场、出场和反转交易

自定义指标:为净额结算账户绘制部分入场、出场和反转交易

在本文中,我们将探讨在MQL5中创建指标的一种非标准方法。我们的目标不是专注于趋势或图表形态,而是管理我们自己的仓位,包括部分入场和出场。我们将广泛使用动态矩阵以及一些与交易历史和未平仓头寸相关的交易函数,以在图表上显示这些交易发生的位置。
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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 26 部分):移动平均和赫斯特(Hurst)指数

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 26 部分):移动平均和赫斯特(Hurst)指数

赫斯特(Hurst)指数是时间序列长期自相关度的衡量度。据了解,它捕获时间序列的长期属性,故在时间序列分析中也具有一定的分量,即使在财经/金融时间序列之外亦然。然而,我们专注于其对交易者的潜在益处,研究如何将该计量度与移动平均线配对,从而构建潜在的稳健信号。
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交易中的神经网络:时空神经网络(STNN)

交易中的神经网络:时空神经网络(STNN)

在本文中,我们将谈及使用时空变换来有效预测即将到来的价格走势。为了提高 STNN 中的数值预测准确性,提出了一种连续注意力机制,令模型能够更好地参考数据的重要方面。
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开发回放系统(第 59 部分):新的未来

开发回放系统(第 59 部分):新的未来

正确理解不同的想法可以让我们事半功倍。在本文中,我们将探讨为什么在服务与图表交互之前需要配置模板。此外,如果我们改进鼠标指标,这样我们就可以用它做更多的事情呢?
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交易中的神经网络:TEMPO 方法的实施结果

交易中的神经网络:TEMPO 方法的实施结果

我们继续领略 TEMPO 方法。在本文中,我们将评估所提议方法在真实历史数据上的真实有效性。
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MQL5 交易工具包(第 3 部分):开发挂单管理 EX5 库

MQL5 交易工具包(第 3 部分):开发挂单管理 EX5 库

了解如何在 MQL5 代码或项目中开发和实现全面的挂单 EX5库。本文将向您展示如何创建一个全面的挂单管理 EX5 库,并通过构建交易面板或图形用户界面(GUI)来指导您导入和实现它。EA 交易订单面板将允许用户直接从图表窗口上的图形界面打开、监控和删除与指定幻数相关的挂单。
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使用MQL5经济日历进行交易(第一部分):精通MQL5经济日历的功能

使用MQL5经济日历进行交易(第一部分):精通MQL5经济日历的功能

在本文中,我们首先要了解其核心功能,探讨如何使用MQL5经济日历进行交易。然后,我们在MQL5中实现经济日历的关键功能,以提取与交易决策相关的新闻数据。最后,我们进行总结,展示如何利用这些信息来有效增强交易策略。
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价格行为分析工具包开发(第十三部分):RSI 哨兵工具

价格行为分析工具包开发(第十三部分):RSI 哨兵工具

通过识别背离,可以有效地分析价格行为,而像 RSI 这样的技术指标则能提供关键的确认信号。在下面的文章中,我们将解释自动化的 RSI 背离分析如何识别趋势的延续和反转,从而为市场情绪提供宝贵的见解。
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开发多币种 EA 交易(第 18 部分):考虑远期的自动化组选择

开发多币种 EA 交易(第 18 部分):考虑远期的自动化组选择

让我们继续将之前手动执行的步骤自动化。这一次,我们将回到第二阶段的自动化,即选择交易策略的最佳单实例组,并补充考虑远期实例结果的能力。
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在MQL5中自动化交易策略(第5部分):开发自适应交叉RSI交易套件策略

在MQL5中自动化交易策略(第5部分):开发自适应交叉RSI交易套件策略

在本文中,我们开发了自适应交叉RSI交易套件系统。该系统使用周期为14和50的移动平均线交叉来产生信号,并由一个周期为14的RSI过滤器进行确认。该系统包含一个交易日过滤器、带注释的信号箭头,以及一个用于监控的实时仪表盘。 这种方法确保了自动化交易中的精确性和适应性。