文章，程序库评论 - 页 12

新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 20 部分）：符号回归 已发布： 符号回归是一种回归形式，它从最小、甚或没有假设开始，而底层模型看起来应当映射所研究数据集。尽管它可以通过贝叶斯（Bayesian）方法、或神经网络来实现，但我们看看如何使用遗传算法实现，从而有助于在 MQL5 向导中使用自定义的智能信号类。 我们继续这些系列，在其中我们看到能够快速编码、测试、或许能部署的算法，这一切都归功于 MQL5 向导，它不仅拥有标准交易函数和类库，能贴合智能系统编码，而且还有能与任何自定义类实现并行运行的替代交易信号和方法。 符号回归 是回归分析的一种变体，与它的传统表亲 经典回归

新文章 开发多币种 EA 交易系统（第 15 部分）：为真实交易准备 EA 已发布： 当我们逐渐接近获得一个现成的 EA 时，我们需要注意在测试交易策略阶段看似次要的问题，但在转向真实交易时变得重要。 现在，让我们从 EA 的工作中暂时中断一小段时间。试运行后，结果与没有中断时完全一样。这表明在短暂中断后，EA 成功恢复状态并继续工作。 要想知道其中的差别，我们可以中断更长的时间，比如 4 个月。我们得到以下结果： 在图表上，带黄色边框的矩形显示了大致的中断位置。此时，EA 开设的仓位被放弃。但随后，EA 恢复了行动，拾起了未平仓位，并取得了普遍良好的结果。因此，可认为保存和加载 EA

新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 19 部分）：贝叶斯（Bayesian）推理 已发布： 贝叶斯（Bayesian）推理是运用贝叶斯定理，在获得新信息时更新概率假设。这在直观上倾向于时间序列分析中的适应性，那么我们来看看如何运用它来构建自定义类，不仅针对信号，还有资金管理、和尾随破位。 我们通过回顾 贝叶斯推理 来继续开发 MQL5

趋势均衡指标 TrendEQ : 趨勢均衡指標 TrendEQ 透過結合動量和波動性來動態分析市場趨勢。透過根據市場走勢衡量動量，TrendEQ 提供了趨勢強度和方向的可靠衡量標準。 作者： Simon Draxler

新文章 神经网络实践：伪逆 (二) 已发布： 由于这些文章本质上是教育性的，并不打算展示特定功能的实现，因此我们在本文中将做一些不同的事情。我们将重点介绍伪逆的因式分解，而不是展示如何应用因式分解来获得矩阵的逆。原因是，如果我们能以一种特殊的方式来获得一般系数，那么展示如何获得一般系数就没有意义了。更好的是，读者可以更深入地理解为什么事情会以这种方式发生。那么，现在让我们来弄清楚为什么随着时间的推移，硬件正在取代软件。 在上一篇文章 " 神经网络实践：伪逆 (一) "中，我展示了如何使用 MQL5 库中的一个函数来计算伪逆。然而，与许多其他编程语言一样，MQL5

新文章 神经网络变得简单（第 90 部分）：时间序列的频率插值（FITS） 已发布： 通过研究 FEDformer 方法，我们打开了时间序列频域表述的大门。在这篇新文章中，我们将继续一开始的主题。我们将研究一种方法，据其我们不仅能进行分析，还可以预测特定区域的后续状态。 在之前的文章中，我们讨论了 FEDformer 方法，其使用频域来从时间序列中查找形态。不过，该方法所用的 变换器 很难称为轻量级模型。论文 《FITS：依据 10k 参数为时间序列建模》 提出了一种时间序列频率插值的方法（ 频率插值时间序列 - FITS

新文章 开发多币种 EA 交易系统（第 14 部分）：风险管理器的适应性交易量变化 已发布： 之前开发的风险管理器仅包含基本功能，让我们试着探讨其可能的开发方式，使我们能够在不干扰交易策略逻辑的情况下改善交易结果。 在本系列的 前一篇 文章中，我谈到了风险控制的主题，并开发了一个实现基本功能的风险管理器类。它允许设置最大每日损失水平和最大总损失水平，达到这两个水平时，交易停止，所有未结仓位被平仓。如果达到每日亏损限额，则第二天恢复交易；如果达到整体亏损限额，则根本不恢复交易。 大家可能还记得，风险管理器的可能发展领域是更平滑地改变仓位大小（例如，超过一半限额时减少两倍），以及更 "智能"

新文章 重塑经典策略（第三部分）：预测新高与新低 已发布： 在系列文章的第三部分中，我们将通过实证分析经典交易策略，探讨如何利用人工智能进行优化。本次研究聚焦于运用线性判别分析模型（LDA）预测价格走势中的更高高点与更低低点。 当采用价格行为策略的交易者分析某一标的时，他们通常会寻找强势趋势正在形成或即将消亡的迹象。一个众所周知的强势趋势正在形成的迹象是，价格水平收盘价高于先前的极端值，并继续以逐渐增大的步幅远离这些极端值。这俗称“新高”或“新低”，具体取决于价格移动的方向。

新文章 在MQL5中创建动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘 已发布： 本文中，我们将在MQL5中开发一个动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘，为交易者提供跨不同品种和时间段的实时RSI值。该仪表盘具备交互式按钮、实时更新功能和有色编码的指标，以帮助交易者做出明智的决策。 一个动态的 RSI 仪表盘是交易者强大的工具，它可以提供跨多个标的和时间段的RSI值的综合视图。这有助于交易者通过识别市场的超买或超卖状况来做出更加明智的决策。通过在一个界面中可视化RSI数据，交易者可以快速评估市场状况并相应地调整他们的策略。 我们将涵盖以下关键领域： 仪表盘初始化：

新文章 构建蜡烛图趋势约束模型（第7部分）：为EA开发优化我们的模型 已发布： 在本文中，我们将详细探讨为开发专家顾问（EA）所准备的指标的相关内容。我们不仅会讨论如何对当前版本的指标进行进一步改进，以提升其准确性和功能，还会引入全新的功能来标记退出点，以弥补之前版本仅具备识别入场点功能的不足。 假设你正在考虑以50美元的价格购买一只股票。你设置了48美元的止损价（表示每股潜在损失2美元），并设定了56美元的目标价（表示每股潜在收益6美元）。计算这只股票的风险收益比。 潜在损失：50美元（买入价）- 48美元（止损价）= 2美元 潜在收益：56美元（目标价）- 50美元（买入价）= 6美元

新文章 如何将聪明资金概念（SMC）与 RSI 指标结合到 EA 中 已发布： 聪明资金概念（结构突破）与 RSI 指标相结合，可根据市场结构做出明智的自动交易决策。 在快节奏的外汇交易世界中，拥有一个可靠高效的交易系统对于成功至关重要。一般来说，交易有很多术语、概念和策略。有时，这往往会让人喘不过气来，尤其是对于那些仍在努力在交易行业站稳脚跟的新交易员来说。 聪明资金概念（SMC，Smart Money Concept）是外汇交易中的热门概念之一，但对于新交易者或任何人来说，在交易中使用聪明资金概念有时都很困难。

新文章 通过推送通知监控交易——一个MetaTrader 5服务的示例 已发布： 在本文中，我们将探讨如何创建一个服务应用程序，用于向智能手机发送关于交易结果的通知。我们将学习如何处理标准库对象列表，以便根据所需属性组织对象的选择。 当在金融市场上进行交易时，一个关键要素是能够获取关于过去某一段时间内交易结果的信息。 或许，每位交易者都至少有过一次需要监控过去一天、一周、一个月等时间段内的交易结果，以便根据这些交易结果来调整自己的交易策略的经历。MetaTrader 5客户端提供了 以报告形式展现的良好统计数据

新文章 特征向量和特征值：MetaTrader 5 中的探索性数据分析 已发布： 在这篇文章中，我们将探索特征向量和特征值在探索性数据分析中的不同应用方式，以揭示数据中的独特关系。 主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）因其在数据探索过程中的降维作用而广为人知。然而，它的潜力远远超出了减少大型数据集的范围。PCA的核心是特征值和特征向量，它们在揭示数据中的隐藏关系方面起着至关重要的作用。在本文中，我们将探索利用特征结构来揭示这些隐藏关系的技术。

新文章 改编版 MQL5 网格对冲 EA（第 IV 部分）：优化简单网格策略（I） 已发布： 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。 在我们连载系列的本期内容，是修订的 MQL5 网格对冲 EA，我们深究网格 EA 的复杂性。据我们在简单对冲 EA 方面的经验，我们现在应用类似的技术来改进网格 EA 的性能。我们的旅程从现有的网格 EA

新文章 开发回放系统（第 56 部分）：调整模块 已发布： 虽然模块之间已经可以正常交互，但在回放服务中尝试使用鼠标指标时会出现错误。在进入下一步之前，我们需要解决这个问题。此外，我们还将修复鼠标指标代码中的一个问题。所以这个版本经过适当的打磨，最终会稳定下来。 在上一篇文章" 开发回放系统（第 55 部分）：控制模块 "中，我们实现了一些修改，使我们能够在不使用终端全局变量的情况下创建控制指标。至少在存储信息和用户指定的设置方面是这样。 虽然一切运行正常且相当稳定，但当系统被放置在具有一定数量柱形的图表上时，当使用与自定义交易品种相关的数据时，由于超出范围限制，系统会不断崩溃。

新文章 神经网络变得简单（第 89 部分）：频率增强分解变换器（FEDformer） 已发布： 到目前为止，我们研究过的所有模型在分析环境状态时都将其当作时间序列。不过，时间序列也能以频率特征的形式表示。在本文中，我将向您介绍一种算法，即利用时间序列的频率分量来预测未来状态。 时间序列的长期预测是一个解决各种应用问题时长期存在的问题。基于 变换器 的模型展现出有前景的结果。不过，高计算复杂度和内存需求，令其难以运用 变换器 为长序列建模。这引发了众多研究，致力于降低 变换器 算法的计算成本。 尽管基于 变换器

K线显示本地时间 K线显示北京时间 : K线显示本地时间 会自动计算时间差 但如果出差 可以手动修正 鼠标需要按住中间滚轴移动一下 按一下中键无效果 或 Ctrl+鼠标左键点击图表 鼠标右键删除 作者： xyz0217

新文章 在 MQL5 中创建每日回撤限制器 EA 已发布： 本文从详细的角度讨论了如何基于交易算法实现 EA 交易系统的创建。这有助于在 MQL5 中实现系统自动化，并控制每日回撤。 回撤限制器是交易和投资中使用的一种工具，通过限制回撤期间的潜在损失来管理风险。当市场波动或经济状况导致资产或投资组合价值下降时，就会出现回撤期。在此期间，如果价值低于设定水平，回撤限制器会自动出售全部或部分投资，从而帮助投资者避免重大损失。这一工具旨在减少可能的损失，保障投资者的资金安全。管理期货账户和其他投资工具通常使用回撤限制器来控制风险，并防范市场大幅下跌。

新文章 构建K线图趋势约束模型（第六部分）：一体化集成 已发布： 我们的一个主要挑战是：如何管理运行相同程序但具有不同功能的同一货币对的多个图表窗口。让我们讨论一下如何将多个窗口集成整合到一个主程序中。此外，我们还将分享如何配置程序以将信息打印到日志中，以及在图表界面上对成功发出的信号进行注释的见解。随着本系列文章的推进，您将在本文中找到更多的相关信息。 在本文中，我们将分解MQL5代码中发生整合的部分，并探讨在合并过程中始终保持全局性的关键代码行。当合并多个代码片段以创建一个连贯且高效的程序时，这种细致入微的方法是必不可少的。 从 第5部分 及其子部分中，我们总结出两个主要的集成方案： 将

新文章 在您的 MQL 项目中使用 JSON 数据 API 已发布： 想象一下，您可以使用 MetaTrader 中没有的数据，您只能通过价格分析和技术分析从指标中获得数据。现在想象一下，您可以访问数据，这将使你的交易能力更高。如果您通过 API（应用程序编程接口）数据混合其他软件、宏观分析方法和超高级工具的输出，您就可以倍增 MetaTrader 软件的力量。在本文中，我们将教您如何使用 API，并介绍有用和有价值的 API 数据服务。 混合外部数据可以改善算法交易中的决策。API

新文章 自适应社会行为优化（ASBO）：Schwefel函数与Box-Muller方法 已发布： 本文深入探讨了生物体的社会行为及其对新型数学模型——自适应社会行为优化（ASBO）创建的影响，为我们呈现了一个引人入胜的世界。我们将研究生物社会中观察到的领导、近邻和合作原则如何激发创新优化算法的开发。

新文章 使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA 已发布： 本文概述了如何创建一个基于价格突破震荡区间进行交易的EA。通过识别震荡区间并设定突破水平，交易者可以基于这一策略自动化其交易决策。该EA旨在为交易者提供明确的入场和出场点，同时避免虚假突破。 为了更容易地理解我们传达的概念，让我们通过设计图来直观展示。 震荡区间上沿突破 震荡区间下沿突破 作者： Allan Munene Mutiiria

新文章 开发回放系统（第 55 部分）：控制模块 已发布： 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。 直到最近，回放/模拟器系统才使用全局终端变量来提供交互、控制和访问回放/模拟器服务所需的程序之间的一定程度的通信。

新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 18 部分）：配合本征向量进行神经架构搜索 已发布： 神经架构搜素，是一种判定理想神经网络设置的自动化方式，在面对许多选项和大型测试数据集时可能是一个加分项。我们试验了当本征向量搭配时，如何令这个过程更加高效。 如果我们选择利用神经网络来定义训练数据集与其目标之间的关系，如本文的情况，那么我们就必须正视一个问题，即这个网络将采用什么设置？网络有若干种类型，这意味着适用的设计和设置也很多。至于本文，我们研究一个非常基本的情况，往往被称为 多层感知器 。配以该类型，我们要详述的设置仅是隐藏层的数量、和每个隐藏层的大小。 NAS 典型情况下有助于识别这

新文章 神经网络变得简单（第 88 部分）：时间序列密集编码器（TiDE） 已发布： 为尝试获得最准确的预测，研究人员经常把预测模型复杂化。而反过来又会导致模型训练和维护成本增加。这样的增长总是公正的吗？本文阐述了一种算法，即利用线性模型的简单性和速度，并演示其结果与拥有更复杂架构的最佳模型相当。 与之前的许多文章一样，环境状态编码器模型与账户状态和持仓无关。因此，我们甚至可以依据训练样本来训练模型，只需与环境进行一次交互，直到获得预测未来状态所需的准确性。自然而然，“所需的预测准确性”不能超过模型的能力。您不能从自己的头顶跳过。 预测环境状态的模型训练完毕之后，我们转到第二阶段 —

新文章 三角套利已发布： 本文讨论流行的交易方法 - 三角套利。在此我们尽可能详细地分析该主题, 研究策略的正、负两方面, 并开发即用的智能交易系统代码。 开发可靠规律的三角套利话题经常出现在论坛上。那么它究竟是什么呢？ "套利" 意味着有些偏向行情的中立性。"三角" 是指投资组合由三个金融工具组成。 我们举一个最流行的例子: "欧元 — 英镑 — 美元" 三角。就货币对而言, 可以描述如下: EURUSD + GBPUSD + EURGBP。所需的中立性包括尝试同时买入和卖出相同的金融工具, 从而赚取利润。...

新文章 软件开发和 MQL5 中的设计范式（第一部分）：创建范式 已发布： 有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法，就可助您有效地创建软件，并贯彻 DRY（不要重复自己）的概念。在这种境况下，设计范式的主题就非常好用，因为它们为恰当描述过，且重复的问题提供了解决方案。 创建范式的类都采用继承概念，故各种类都可作为一个实例，而创建范式对象实例的任务则交给另一个对象。当软件更多地关注对象组合远超类继承时，就会令创建范式变得更加重要。 我们可以说创建范式有两个反复出现的主题： 它们用到封装的概念来把握系统可以使用的具体类。, 它们把创建类实例的方法组合在一起，并加以隐藏。

易经64卦: 简述1.根据中国古老的预测方法"易经"编写的指标2.在窗口上方和下方显示"易经"64卦的卦象3.在窗口的左侧显示当前蜡烛所对应的卦名及卦的解释说明 作者： fxgainer

新文章 开发回放系统（第 54 部分）：第一个模块的诞生 已发布： 在本文中，我们将探讨如何将多个真正功能模块中的第一个组合在一起，用于回放/模拟器系统，这些模块也将用于其他用途。我们现在说的是鼠标模块。 因此，如果你真的想深入了解我将要向你展示的内容的原因和工作原理，我建议你学习一点 Windows 编程，了解程序之间是如何交换信息的。文章中的这些信息将使我们远离我真正想展示的内容：如何在更高级的水平上开发和使用 MQL5 和 MetaTrader 5。 在 Windows 环境中找到使用此消息传递进行通信的程序不会有任何问题，但正确理解它们需要一些先验知识和扎实的 C

新文章 化学反应优化 (CRO) 算法（第二部分）：汇编和结果 已发布： 在第二部分中，我们将把化学运算符整合到一个算法中，并对其结果进行详细分析。让我们来看看化学反应优化 (CRO) 方法是如何解决测试函数的复杂问题的。 既然我们已经介绍了化学反应优化算法中化学运算符的基本概念和工作原理，现在就该进入算法的总体汇编和实际应用阶段了。在这里，我们将重点介绍该算法在各种测试函数上的结果，以分析其在解决现实世界问题方面的效率和潜力。我们将检查其性能、收敛性和找到全局最优解的能力，这将使我们能够评估其适用性，并将 CRO 算法的结果与其他优化方法进行比较，确定其优缺点。 作者： Andrey Dik