文章,程序库评论 - 页 7

新文章 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) 已发布: 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。 为MQL5修改和创建新的类库是可能的。然而,由于内置库由平台共享,我们对这些文件所做的任何修改,都可能对当前平台的功能产生正面或负面影响。在 最近文章 中,我们简要讨论了如何编辑根 对话框类颜色 ,以控制我们面板的外观。尽管主题切换按钮成功地改变了文本颜色,但它并没有改变面板皮肤或按钮背景颜色。
新文章 从基础到中级:Include 指令 已发布: 在今天的文章中,我们将讨论一个在 MQL5 中可以找到的各种代码中广泛使用的编译指令。虽然这里对这个指令的解释相当肤浅,但重要的是你要开始了解如何使用它,因为随着你进入更高层次的编程,它很快就会变得不可或缺。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。 在这篇文章中,我们将讨论一个对你非常有帮助的话题。一旦解释清楚,我将能够开始展示更复杂的代码示例。到目前为止,在不利用 MQL5
新文章 Connexus的头(第三部分):掌握HTTP请求头的使用方法 已发布: 我们继续开发Connexus库。在本章中,我们探讨HTTP协议中请求头的概念,解释它们是什么、它们的用途以及如何在请求中使用它们。我们将涵盖用于与API通信的主要头信息,并展示了如何在库中配置它们的实例。 本文是这一系列文章的延续,我们将构建一个名为Connexus的库。在 第一篇文章 中,我们了解了WebRequest函数的基本功能,理解了它的每个参数,并创建了一个示例代码,展示了这个函数的使用及其难点。在本文中,我们将探讨HTTP通信中请求头的重要性与实用性,以及这些元素在现代网络中用于不同目的的方式。
新文章 交易中的神经网络:点云分析(PointNet) 已发布: 直接分析点云避免了不必要的数据增长,并改进了模型在分类和任务分段时的性能。如此方式对于原始数据中的扰动展现出高性能和稳健性。 点云是简单而统一的结构,可避免组合不一致、以及与困境相关的复杂性。鉴于点云没有传统格式,故将其传送到深度网络架构之前,大多数研究人员通常会将该类数据集转换为常规的 3D 体素网格或图像集。不过,这种转换会令生成的数据无必要地增大,并可能引入量化伪影,这往往会掩盖数据的自然不变性。 出于这个原因,一些研究人员转向了 3D
三角套利 : 该智能交易系统 (EA) 在欧元兑美元、美元兑日元和欧元兑日元这三种货币对之间实施三角套利策略。 Author: Джованни Орсани
Trend Zigzag (on ma cross) : 连接移动平均线交叉点的静态之字形 Author: Conor Mcnamara
新文章 MQL5 简介(第 9 部分):理解和使用 MQL5 中的对象 已发布: 学习使用当前和历史数据在 MQL5 中创建和自定义图表对象。本基于项目的指南可帮助您可视化交易并实际应用 MQL5 概念,从而更容易构建适合您交易需求的工具。 我们将在此项目中开发一个 EA 交易,通过在图表上显示清晰的可视化效果来改善交易。EA 将自动显示从入场点到止损和止盈区的路线,为您提供对交易风险和回报的快速视觉评估。在不要求您咨询其他数据源的情况下,EA 将实时更新,以反映您当前的利润或亏损。此外,它还将通过显示当前观察仓位的入场价、止损价和止盈价,提供一目了然的精确信息。 此 EA
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 重构经典策略(第九部分):多时间框架分析(第二部分) 已发布: 在今天的讨论中,我们探讨了多时间框架分析的策略,以确定我们的人工智能(AI)模型在哪个时间框架上表现最优。分析结果表明,在欧元兑美元(EURUSD)货币对上,月度和小时时间框架生成的模型具有相对较低的误差率。我们利用这一优势,开发了一个交易算法,该算法在月度时间框架上进行人工智能预测,并在小时时间框架上执行交易。
FVG based Momentum Detection : 该指标在输入的 "window_size "范围内评估 FVG,以检测动量或趋势强度。 Author: Yashar Seyyedin
基于群体的优化算法 : 这里收集了基于群体的优化算法。该压缩包包含在测试函数上运行算法所需的所有文件。 Author: Andrey Dik
新文章 Trademinator 3:交易机器的崛起 已发布: 在《Dr. Tradelove...》一文中,我们创建了一个可独立优化某预先选定交易系统的 EA 交易。而且,我们还决定创建一个不仅能够优化构成 EA 的交易系统参数、而且可以在多个交易系统中选择最优的 EA 交易。我们来看看,它会带来些什么... 作者: Roman Zamozhnyy
新文章 基于MQL5和Python的自优化EA(第五部分):深度马尔可夫模型 已发布: 在本次讨论中,我们将把一个简单的马尔可夫链应用于相对强弱指标(RSI),以观察指标穿过关键水平后的价格行为。我们得出结论,当RSI处于11-20区间时,会产生最强的买入信号;而当RSI处于71-80区间时,会产生最强的卖出信号,这在新西兰元兑日元(NZDJPY)货币对上表现得尤为明显。我们将展示如何通过对数据的处理和分析,直接从您所拥有的数据中构建出最优的交易策略。此外,我们还将展示如何训练一个深度神经网络,使其能够最优地利用转移矩阵。
新文章 大气云模型优化(ACMO):实战 已发布: 在本文中,我们将继续深入研究大气云模型优化(ACMO)算法的实现。特别是,我们将讨论两个关键方面:云向低压区域的移动以及降雨模拟,包括液滴的初始化及其在云中的分布。我们还将研究其他在管理云的状态以及确保它们与环境相互作用方面发挥重要作用的方法。
Breakout Finder by LonesomeTheBlue : 这是 LonesomeTheBlue 从松树脚本代码转换而来的。 Author: Yashar Seyyedin
Withdrawal Tracking : 这是一段代码,可添加到现有的智能交易系统中,用于跟踪从运行智能交易系统的账户中提取的资金。它可以帮助用户监控特定账户的取款情况。 Author: Daniel Opoku
新文章 创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易(第 4 部分):模块化代码函数以增强可重用性 已发布: 在本文中,我们将现有的用于从 MQL5 向 Telegram 发送消息和截图的代码重构为可重复使用的模块化函数。这将简化流程,实现跨多个实例的更高效执行和更轻松的代码管理。 在本系列的第四部分中,我们将重点介绍如何通过代码 模块化 增强程序的可重用性。我们将详细讨论代码模块化的原则,更具体地说,这些原则如何应用于我们的项目。接下来,我们将逐步介绍如何将现有的 mql5 脚本重组为单独的、定义良好的函数。最后,您可以选择使用旧的单片程序或具有相同输出的新的模块化 EA 交易系统。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术(第 36 部分):依据马尔可夫(Markov)链的 Q-学习 已发布: 强化学习是机器学习的三大信条之一,并肩两个是监督学习和无监督学习。因此,它在意的是最优控制,或学习最适合目标函数的最佳长期政策。正是在这种背衬下,我们探索其向一款由向导组装的智能系统中 MLP 中通知学习过程的可能作用。 由向导组装的智能系统的自定义信号类,能够承担各种值得探索的角色,我们继续寻求当 Q-学习 算法与 马尔可夫(Markov)链 配对时,如何帮助改进多层感知器网络的学习过程。Q-学习是强化学习的若干种(大约 12
新文章 交易中的神经网络:层次化向量变换器(终章) 已发布: 我们继续研究层次化向量变换器方法。在本文中,我们将完成模型的构造。我们还会在真实历史数据上对其进行训练和测试。 训练会持续,直至模型的误差稳定在某个水平。此刻,进一步的数据集更新对于优化参与者的政策不再具有贡献。 我们利用 MetaTrader 5 策略测试器评估训练模型的有效性,应用 2024 年 1 月的历史数据,同时保持所有其它参数不变。训练模型的测试结果如下所示。 作者: Dmitriy Gizlyk
新文章 自动选择有 "钱途" 的信号 已发布: 本文将致力于分析 MetaTrader 5 平台的交易信号, 从而能够在用户账户里自动执行交易操作。此外,文章还研究了工具的开发,它有助于从终端当中直接搜索潜在地有 "钱途" 的交易信号。 以梯度表示的汇总评分并不意味着它的左侧部分 (红色) 反映的是非盈利信号, 绿色部分显示的是潜在的有 "钱途" 的信号。它只是在特定交易信号基础上提供交易风格的可视化。虽然风险交易意味着更高的亏损机会, 但也意味着更高的盈利。 图例 1b 应用程序的结构 (右侧) 作者: Alexander Fedosov
模拟时钟ClockAnalog : 在背景上显示的 24-小时模拟 GMT(UTC) 市场时钟。时钟显示格林威治时间, 并根据时间表显示所有主要股票交易所的状态。 作者: Andrey Aseykin
Ranging Market Detector : 试图突显市场区间的指标 Author: Conor Mcnamara
新文章 怎样购买一个基于MQL5或者MQL4的交易机器 已发布: 通过建立“工作”服务功能,MQL5.community 成为了一个理想的可以提供和购买编程服务的地方。这里有成千上万的交易人员和开发者每天来访问所需信息资源,也可以方便地互相帮助。对于交易人员来说,“工作”服务是轻松获得自己所需的EA智能交易程序的好机会,对于MQL5开发者来说,这也是轻松找到客户的机会。在这篇文章中,我们将领略一下此项服务的具体功能。 作者: MetaQuotes
新文章 在MQL5中创建交易管理员面板(第三部分):通过视觉样式设计增强图形用户界面(1) 已发布: 在本文中,我们将专注于使用MQL5为交易管理员面板的图形用户界面(GUI)进行视觉样式设计与优化。我们将探讨MQL5中可用的各种技术和功能,这些技术和功能允许对界面进行定制和优化,确保它既能满足交易者的需求,又能保持吸引人的外观。
New Candle or Bar formation. : 该机器人可在任何设定的时间框架内检测新蜡烛的开盘,从而更方便地运行一次性代码、进行交易和调用其他功能。代码编写在 OnTick() 函数中。 Author: Clinton Dennis Edem
新文章 美元和欧元指数图表 — MetaTrader 5 服务示例 已发布: 我们将以 MetaTrader 5 服务为例,探讨创建和更新美元指数 (USDX) 和欧元指数 (EURX) 图表。启动服务时,我们将检查所需合成工具的存在,必要时创建它,并将其放置在市场观察窗口中。随后将创建合成工具的分钟和分时报价历史记录,然后创建所创建工具的图表。 美元指数 是货币市场最受欢迎的指数。它使我们能够预测汇率的变动。这是美元相对价值的重要指标。美元指数(USDX)于 1973 年 3 月推出。其基准值设定为 100 点。换句话说,今天等于 90 点的指数意味着美元相对于 1973 年的数字下跌了
新文章 在任何市场中获得优势(第五部分):联邦储备经济数据库(FRED)欧元兑美元( EURUSD)可替代数据 已发布: 在今天的讨论中,我们使用了圣路易斯联邦储备银行(St. Louis Federal Reserve)提供的关于广义美元指数以及其他一系列宏观经济指标的可替代日数据,来预测欧元兑美元(EURUSD)未来的汇率。遗憾的是,尽管数据似乎具有近乎完美的相关性,但我们在模型准确性方面未能实现任何实质性提升,这可能暗示投资者最好采用常规的市场价格数据。
通过当前符号检查市场是否开放交易的功能 : 该功能非常有用,可避免服务器在市场休市时收到过多的交易请求 Author: Anton Iaroshenko
新文章 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 已发布: 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。 我们继续本系列讲解 MQL5 向导技术的文章,重点放在金融时间序列分析中的可替代方法,从而造福交易者。至于本文,我们研究 赫斯特(Hurst)指数 。这是一个计量度,其会告诉我们,时间序列从长远来看,是具有较高正 自相关
新文章 从基础到中级:BREAK 和 CONTINUE 语句 已发布: 在本文中,我们将学习如何在循环中使用 RETURN、BREAK 和 CONTINUE 语句。了解每个语句在循环执行流程中的作用对于处理更复杂的应用程序非常重要。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。 我知道许多初学者程序员很难正确理解循环生成命令的工作原理。然而,循环是必不可少的,几乎存在于你整个职业生涯中开发的每个程序中,即使你只是把创建程序作为 爱好 。理解并有效地使用与循环相关的命令至关重要。
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