新文章 MQL5自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析（2） 已发布： 欢迎继续阅读本系列文章，我们将把前两个交易策略合并为一个集成交易策略。本文将展示多种合并多个策略的可行方案，并介绍如何控制参数空间，确保即使在参数数量增加的情况下，仍能进行有效的优化。 在上次讨论中，我们构建了一个基类，作为所有交易策略的基础。这个基类让我们能够在MQL5中实现第一个策略——移动平均线交叉策略。随后，我们将灵活的策略类与相同策略的硬编码版本进行对比，以验证性能是否匹配。 借助MetaTrader 5策略测试器，我们可以找到最优的参数设置。而人工寻找合适的参数往往颇具挑战。这也正是MetaTrader
新文章 从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（六）—— 新闻交易的挂单策略 已发布： 在本文中，我们将重点转移到整合新闻驱动的订单执行逻辑 —— 使 EA 能够采取行动，而不仅仅是提供信息。加入我们，一起探索如何在 MQL5 中实现自动交易执行，并将 News Headline EA 扩展为一个完全响应式的交易系统。由于 EA 交易支持多种功能，因此为算法开发人员提供了显著优势。到目前为止，我们一直专注于构建新闻和日历事件展示工具，其中包含集成的 AI 洞察通道和技术指标洞察。 在之前的 EA
新文章 如何使用 Controls 类创建交互式 MQL5 仪表盘/面板（第 2 部分）：添加按钮响应。 已发布： 在本文中，我们将聚焦于实现按钮的响应，把静态的 MQL5 面板转变为一个交互式工具。我们将探讨如何自动化 GUI 组件的功能，确保它们能够恰当地响应用户的点击操作。最终，我们将建立一个动态界面，提升交互性和交易体验。 我们将专注于自动化我们在 MQL5
新文章 使用 MetaTrader 5 在 Python 中查找自定义货币对形态 已发布： 外汇市场是否存在重复的形态和规律？我决定使用 Python 和 MetaTrader 5 创建自己的形态分析系统。一种数学和编程的共生关系，用于征服外汇。 乍一看，我们世界上的许多事情似乎都很混乱。但任何有经验的专家都会看到他或她个人领域的模式和可能性，这似乎让其他人感到困惑。货币对图表也是如此。如果我们试图将这种混乱系统化，我们可以发现可以暗示未来价格走势的隐藏形态。 但如何找到它们呢？如何区分真实模式和随机噪声呢？乐趣就从这里开始。我决定使用 Python 和 MetaTrader 5
新文章 在 MQL5 中实现其他语言的实用模块（第 02 部分）：构建受 Python 启发的 REQUESTS 库 已发布： 在本文中，我们实现了一个类似于 Python 中 requests 模块的功能，以便更轻松地使用 MQL5 在 MetaTrader 5 中发送和接收 Web 请求。 MetaTrader 5 能够直接向 Web 发送 HTTP 请求，这是 MQL5 编程语言有史以来最棒的功能之一。有了这种能力，交易者可以与他们的外部网站、服务器、交易应用程序等进行通信。 这使我们能够在交易平台内做几乎所有事情，比如从外部来源获取数据，向同行发送交易通知等等。 MQL5 中提供的
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 61 部分）：结合 ADX 和 CCI 形态进行监督学习 已发布： ADX 振荡器和 CCI 振荡器是趋势跟踪和动量指标，可在开发智能系统时配对。我们考察如何使用机器学习的三大主要训练模式来将其系统化。向导汇编的智能系统令我们能够评估这两个指标所呈现的形态，我们从考察如何在监督学习中应用这些形态开始。 我们继续考察如何把跟踪市场不同层面的指标与机器学习配对，来构建一个交易系统。至于接下来的文章，我们会考察平均方向性指数（ADX）振荡器与商品通道指数（CCI）的配对。ADX 主要作为一个趋势确认指标，而 CCI 则是一个动量指标。当我们在之前的 文章
Report : 这个 MetaTrader 4/5 开发库可以使您根据交易历史生成报表。 作者： fxsaber
新文章 MQL5交易工具（第二部分）：为交互式交易助手添加动态视觉反馈 已发布： 本文通过引入拖拽面板功能和悬停交互效果，对交易助手工具进行全面升级，使界面操作更直观且响应更迅速。我们优化了工具的实时订单验证机制，确保交易参数能根据市场价格动态校准。同时，我们通过回测验证了这些改进的可靠性。 我们致力于通过增强直观性与适应性来升级交易助手工具。首先引入可自由定位在交易图表上的拖拽式控制面板。这种灵活性使我们能够根据工作流程定制界面，无论是同时管理多个图表，还是专注于单一交易策略。此外，我们将集成悬停效果：当鼠标划过按钮或图表元素时，系统会即时高亮显示，通过视觉反馈简化导航流程并降低操作失误率。
新文章 价格行为分析工具开发（第二十八部分）：开盘区间突破工具 已发布： 交易时段伊始，市场方向往往晦暗不明，唯有价格突破开盘区间后，趋势才逐渐显现。本文将详解如何利用MQL5编写一款EA，自动识别与分析开盘区间突破，为日内交易提供精准、经得起数据验证的入场信号。 2010年5月6日，美国股市经历了臭名昭著的 "闪崩" ，这是一次惊心动魄的暴跌。当时，E-Mini标普500期货市场一笔巨大的算法驱动卖单引发了疯狂的高频清算，导致道琼斯指数在几分钟内暴跌近1000点，随后又迅速回升。
新文章 交易机器人在市场发布前必须经过的检验 已发布： 任何产品在市场发布之前，它必须通过强制的预先检验，以确保符合统一的质量标准。本文介绍了开发者们在他们的技术指标和交易机器人中最常犯下的错误，并且也展示了在把产品发送到市场之前如何进行自我测试。 平台中集成的 策略测试器 不仅允许回测交易系统，而且可以用于发现交易机器人开发过程中的逻辑和算法错误，在测试中，所有有关交易操作的消息以及发现的错误都输出在测试器的 日志(Journal) 中。使用特别的记录 阅读器 就可以很方便地分析这些消息, 它可以使用上下文菜单的命令调用出来。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（五）—— 事件提醒系统 已发布： 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。 高影响力的经济新闻发布可能会引发剧烈的价格波动，有时会带来巨大的回报，有时会让交易者对突然的损失措手不及。我们的 News Headline EA 已经通过在图表上显示即将发生的事件、技术指标分析和 AI
新文章 重构经典策略（第十三部分）：让我们的交叉策略迈向新维度（2） 已发布： 欢迎参与讨论，一起探索移动平均线交叉策略的更多改进方法。我们将运用数据科学技能，致力于将策略的滞后性降至更低水平，从而提升其可靠性。众所周知，将数据投影到更高维度有时能提高机器学习模型的性能。我们将向交易者展示这一做法的实际意义，并说明如何利用MetaTrader 5交易终端运用这一强大原理。
新文章 在 MQL5 中实现其他语言的实用模块（第 01 部分）：构建受 Python 启发的 SQLite3 库 已发布： Python 中的 sqlite3 模块提供了一种使用 SQLite 数据库的简单方法，它既快速又方便。在本文中，我们将在内置的 MQL5 函数的基础上构建一个类似的模块，用于处理数据库，使在 MQL5 中使用 SQLite3 数据库更容易，就像在 Python 中一样。 您是否曾想过，您希望在 MQL5 中以 MQL5 以外的另一种编程语言呈现一两个您最喜欢的模块、库、框架等？ 我经常遇到这种情况。 MQL5 社区中有大量来自不同编码背景的开发人员；有些像我一样来自
新文章 精通日志记录（第八部分）：具备自动翻译能力的错误日志记录 已发布： 在《精通日志记录》第八部分中，我们将探索如何在Logify（一款功能强大的MQL5日志库）中实现多语言报错提示。您将学习如何根据上下文结构化报错信息、将提示内容切换成多种语言，并根据日志重要级别进行自动动态格式化。所有这一切都基于一个简洁、可扩展且适用于生产环境的设计。 经过前几期的讲解，想必您已深知日志记录绝非简单的事件流水账。在算法交易的日常操作中，K线跳动、策略决策与市场不确定性交织成一张复杂的网，日志的真正价值是精准记录EA程序的"真实意图"。
新文章 如何使用 UML 工具开发 EA 交易 已发布： 本文讨论使用 UML 图形语言创建 EA 交易，该语言用于建立面向对象软件系统的可视化模型。此方法的主要优点是实现了建模过程的可视化。本文以一个例子说明如何使用 Software Ideas Modeler 建立一个 EA 交易的结构和属性的模型。 作者： Dennis Kirichenko
新文章 使用MQL5和Python集成经纪商API与智能交易系统 已发布： 在本文中，我们将探讨如何将MQL5与Python相结合，以执行与经纪商相关的操作。想象一下，您有一个持续运行的智能交易系统（EA），它托管在虚拟专用服务器（VPS）上，并代表您执行交易。在某个阶段，EA 管理资金的能力变得至关重要。这包括为您的交易账户入金和发起出金等操作。在本文中，我们将阐明这些功能的优势和具体实现方法，从而确保将资金管理无缝地集成到您的交易策略中。敬请关注！ 今天，我们将探讨如何通过 API 集成，在我们的 MetaTrader 5
WSP & WRO : WSO (Widner 支撑振荡指标) 和 WRO (Widner 阻力振荡指标). 作者： Mladen Rakic
新文章 使用 MetaTrader 5 的 Python 高频套利交易系统 已发布： 在本文中，我们将创建一个在经纪商眼中仍然合法的套利系统，在外汇市场上创建数千个合成价格，对其进行分析，并成功交易以获取利润。 外汇市场，算法策略，Python 和 MetaTrader 5。当我开始研究套利交易系统时，这一切就发生了。这个想法很简单 —— 创建一个高频系统来发现价格不平衡。这一切最终导致了什么？ 这段时间我经常使用 MetaTrader 5 API。我决定计算合成交叉汇率。我决定不再将自己限制在十个或一百个，数字已突破一千。 风险管理是一项独立的任务。系统架构、算法、决策 ——
新文章 在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析 已发布： 如何才能最有效地整合多种策略，构建一个强大的策略组合？欢迎加入本次讨论，我们将探讨如何将三种不同的策略整合到我们的交易应用程序中。交易员通常会采用专门的策略来开仓和平仓。我们想探究的是，机器能否在这项任务上表现得比人类更出色。我们将首先从熟悉策略测试器的各项功能开始讨论，以及完成此任务所需的面向对象编程（OOP）原则。 作为算法交易员，我们面临许多挑战，在本系列文章中已经讨论过这些问题。例如，我们注意到，与预测未来价格水平相比，我们的统计模型更容易预测未来的技术指标值。
新文章 使用机器学习开发趋势交易策略 已发布： 本研究介绍了一种开发趋势跟踪交易策略的新方法。本节介绍标注训练数据并利用它训练分类器的过程。这个过程获得了可在 MetaTrader 5 上运行的完全可操作的交易系统。 趋势跟踪策略和均值回归策略的主要区别在于，对于趋势跟踪策略，准确识别当前趋势至关重要。对于均值回归策略，价格在某个平均值附近波动并经常越过它就足够了。可以说，这些策略是截然相反的。如果均值回归意味着价格走势方向发生逆转的可能性很高，那么趋势跟踪意味着当前趋势的延续。 货币对通常被分为区间震荡（横盘整理）或趋势性走势。
新文章 MQL5自动化交易策略（第十九部分）：包络线趋势反弹剥头皮交易——交易执行与风险管理（下篇） 已发布： 我们将为MQL5中的包络线趋势反弹剥头皮策略实现交易执行模块与风险管理功能。我们实现了订单触发逻辑，并构建了包含止损设置与头寸规模计算在内的风险控制体系。最终在第十八部分的基础上完成策略回测与参数优化。 在第十八部分中，我们为 包络线 趋势反弹剥头皮策略奠定了基础，构建了利用价格与包络线指标的交互来检测交易信号的系统、并通过诸如 移动平均线 和 RSI
新文章 中心引力优化（CFO）算法 已发布： 本文介绍了一种受万有引力定律启发的中心引力优化（CFO）算法。它探讨了物理引力的原理如何解决优化问题，其中“较重”的解决方案会吸引不太成功的对应物。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态 已发布： 我们将目光转向 MA 与随机振荡器的互补配对，实证推理学习在后监督学习与强化学习状况中扮演的角色。显然，推理学习有多种途径可供选择，不过我们的方式是使用变分自编码器。我们先以 Python 探索这些，然后将训练好的模型以 ONNX 格式导出，可在 MetaTrader 中供向导汇编智能系统所用。 用“状态”一词来预测价格变化是偶然的，概因我们从监督学习转向强化学习。正如强化学习内建立的，状态是训练过程的关键起点，这与下图非常相似。
新文章 DoEasy 函数库中的图形（第七十五部分）：处理基本图形元素图元和文本的方法 已发布： 在本文中，我将继续开发由 CCanvas 标准库类提供强力支持的所有函数库图形对象的基准图形元素类。 我将创建绘制图元和在图形元素对象上显示文本的方法。 编译 EA，并在图表上启动它。 单击对象： 结果就是，我不小心在上面的对象上得到了一个类似于 CD 的有趣图像 :) 作者： Artyom Trishkin
XССI_Candle_Vol : CCI_Candle_Vol 指标，其结果蜡烛包含附加的均化 作者： Nikolay Kositsin
新文章 用 MQL5 创建交易活动控制板 已发布： 本文介绍用 MQL5 开发活动控制板所遇到的问题。接口元件通过事件处理机制来管理。此外，还提供控制元件属性的灵活设置选项。活动控制板允许处理仓位，以及设置、修改和删除市场和挂单。 作者： Евгений
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