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使用MetaTrader 5新的可能性

MQL5.com上的编程文章

已发布文章 "交易中的混沌理论(第一部分):简介、在金融市场中的应用和李亚普诺夫指数"。

交易中的混沌理论(第一部分):简介、在金融市场中的应用和李亚普诺夫指数

混沌理论可以应用于金融市场吗?在这篇文章中,我们将探讨传统混沌理论和混沌系统与比尔·威廉姆斯提出的概念有何不同。

多于 1,680 篇文章已发布在网站

已发布文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术(第 20 部分):符号回归"。

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 20 部分):符号回归

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。

已发布文章 "开发多币种 EA 交易系统(第 15 部分):为真实交易准备 EA"。

开发多币种 EA 交易系统(第 15 部分):为真实交易准备 EA

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。

已发布文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术(第 19 部分):贝叶斯(Bayesian)推理"。

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 19 部分):贝叶斯(Bayesian)推理

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。

本周阅读最多文章

在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

在您的 MQL 项目中使用 JSON 数据 API

在您的 MQL 项目中使用 JSON 数据 API

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。

神经网络变得简单(第 89 部分):频率增强分解变换器(FEDformer)

神经网络变得简单(第 89 部分):频率增强分解变换器(FEDformer)

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。

已发布文章 "神经网络实践:伪逆 (二)"。

神经网络实践:伪逆 (二)

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。

已发布文章 "神经网络变得简单(第 90 部分):时间序列的频率插值(FITS)"。

神经网络变得简单(第 90 部分):时间序列的频率插值(FITS)

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。

已发布文章 "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"。

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

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。

已发布文章 "重塑经典策略(第三部分):预测新高与新低"。

重塑经典策略(第三部分):预测新高与新低

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。

已发布文章 "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"。

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

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。

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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

在我们的综合文章中,了解使用 MQL5 构建 EA 交易的终极初学者指南。逐步学习如何使用伪代码构建 EA,并利用 AI(人工智能)生成代码的强大功能。无论你是算法交易的新手,还是想提高自己的技能,本指南都为你提供了创建有效 EA 的清晰路径。

在Linux上运行MetaTrader 4

在Linux上运行MetaTrader 4

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

已发布文章 "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"。

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

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。

已发布文章 "如何将聪明资金概念(SMC)与 RSI 指标结合到 EA 中"。

如何将聪明资金概念(SMC)与 RSI 指标结合到 EA 中

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。

已发布文章 "通过推送通知监控交易——一个MetaTrader 5服务的示例"。

通过推送通知监控交易——一个MetaTrader 5服务的示例

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。

已发布文章 "特征向量和特征值:MetaTrader 5 中的探索性数据分析"。

特征向量和特征值:MetaTrader 5 中的探索性数据分析

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。

已发布文章 "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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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 17 部分):多币种交易

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 17 部分):多币种交易

当经由向导组装一款智能系统时,默认情况下,跨多币种交易不可用。我们研究了 2 种可能采取的技巧,可令交易者在同一时间据多个品种测试他们的思路。

在Linux上运行MetaTrader 4

在Linux上运行MetaTrader 4

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

多于 1,670 篇文章已发布在网站

已发布文章 "开发回放系统(第 56 部分):调整模块"。

开发回放系统(第 56 部分):调整模块

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。

已发布文章 "神经网络变得简单(第 89 部分):频率增强分解变换器(FEDformer)"。

神经网络变得简单(第 89 部分):频率增强分解变换器(FEDformer)

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。

已发布文章 "在 MQL5 中创建每日回撤限制器 EA"。

在 MQL5 中创建每日回撤限制器 EA

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。

已发布文章 "构建K线图趋势约束模型(第六部分):一体化集成"。

构建K线图趋势约束模型(第六部分):一体化集成

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。

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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

在我们的综合文章中,了解使用 MQL5 构建 EA 交易的终极初学者指南。逐步学习如何使用伪代码构建 EA,并利用 AI(人工智能)生成代码的强大功能。无论你是算法交易的新手,还是想提高自己的技能,本指南都为你提供了创建有效 EA 的清晰路径。

在Linux上运行MetaTrader 4

在Linux上运行MetaTrader 4

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

已发布文章 "在您的 MQL 项目中使用 JSON 数据 API"。

在您的 MQL 项目中使用 JSON 数据 API

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。

已发布文章 "自适应社会行为优化(ASBO):Schwefel函数与Box-Muller方法"。

自适应社会行为优化(ASBO):Schwefel函数与Box-Muller方法

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。

已发布文章 "使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA"。

使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA

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。

已发布文章 "开发回放系统(第 55 部分):控制模块"。

开发回放系统(第 55 部分):控制模块

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。

已发布文章 "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"。

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

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。

已发布文章 "神经网络变得简单(第 88 部分):时间序列密集编码器(TiDE)"。

神经网络变得简单(第 88 部分):时间序列密集编码器(TiDE)

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。

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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

在Linux上运行MetaTrader 4

在Linux上运行MetaTrader 4

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测

情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测

在本文中,我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型,并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型,以进行深度学习预测;而通过另一个脚本获取新闻标题,并使用人工智能技术量化情绪。

已发布文章 "开发回放系统(第 54 部分):第一个模块的诞生"。

开发回放系统(第 54 部分):第一个模块的诞生

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。

已发布文章 "化学反应优化 (CRO) 算法(第二部分):汇编和结果"。

化学反应优化 (CRO) 算法(第二部分):汇编和结果

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。

多于 1,660 篇文章已发布在网站

已发布文章 "人工电场算法(AEFA)"。

人工电场算法(AEFA)

本文介绍了一种受库仑静电力定律启发的人工电场算法(AEFA)。该算法通过模拟电学现象,利用带电粒子及其相互作用来解决复杂的优化问题。与其他基于自然法则的算法相比,AEFA具有独特性质。

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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

在我们的综合文章中,了解使用 MQL5 构建 EA 交易的终极初学者指南。逐步学习如何使用伪代码构建 EA,并利用 AI(人工智能)生成代码的强大功能。无论你是算法交易的新手,还是想提高自己的技能,本指南都为你提供了创建有效 EA 的清晰路径。

掌握市场动态:创建有关支撑与阻力位策略的EA

掌握市场动态:创建有关支撑与阻力位策略的EA

一个关于基于支撑位与阻力位策略开发自动化交易算法的全面指南。详细介绍了在MQL5中创建EA以及在MetaTrader 5中对其进行测试的所有方面——从分析价格区间行为到风险管理。

已发布文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术(第 17 部分):多币种交易"。

您应当知道的 MQL5 向导技术(第 17 部分):多币种交易

当经由向导组装一款智能系统时,默认情况下,跨多币种交易不可用。我们研究了 2 种可能采取的技巧,可令交易者在同一时间据多个品种测试他们的思路。

已发布文章 "化学反应优化(CRO)算法(第一部分):在优化中处理化学"。

化学反应优化(CRO)算法(第一部分):在优化中处理化学

在本文的第一部分中,我们将深入化学反应的世界并发现一种新的优化方法!化学反应优化 (CRO,Chemical reaction optimization) 利用热力学定律得出的原理来实现有效的结果。我们将揭示分解、合成和其他化学过程的秘密,这些秘密成为了这种创新方法的基础。

已发布文章 "利用季节性因素进行外汇价差交易"。

利用季节性因素进行外汇价差交易

本文探讨了在外汇价差交易中利用季节性因素生成并提供报告数据的可能性。

已发布文章 "MQL5 向导技巧须知(第27部分):移动平均线与攻击角度"。

MQL5 向导技巧须知(第27部分):移动平均线与攻击角度

攻击角度是一个经常被引用的指标,其陡峭程度被认为与当前趋势的强度密切相关。让我们来看一下通常如何使用和理解该指标,并探讨在测量时是否可以做出一些改变,以优化那些将其纳入交易系统的应用效果。

已发布文章 "开发多币种 EA 交易 (第 13 部分):自动化第二阶段 — 分组选择"。

开发多币种 EA 交易 (第 13 部分):自动化第二阶段 — 分组选择

我们已经实现了自动化优化的第一阶段。我们根据若干标准对不同的交易品种和时间框架进行优化,并将每次通过的结果信息存储在数据库中。现在我们将从第一阶段找到的参数集中选择最佳组。

已发布文章 "神经网络变得简单(第 87 部分):时间序列补片化"。

神经网络变得简单(第 87 部分):时间序列补片化

预测在时间序列分析中扮演重要角色。在新文章中,我们将谈谈时间序列补片化的益处。

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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

在Linux上运行MetaTrader 4

在Linux上运行MetaTrader 4

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

开发Python交易机器人(第三部分):实现基于模型的交易算法

开发Python交易机器人(第三部分):实现基于模型的交易算法

让我们继续阅读关于使用Python和MQL5开发交易机器人系列的文章。在本文中,我们将用Python中创建一个交易算法。

已发布文章 "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。

已发布文章 "MQL5 交易工具包(第 1 部分):开发仓位管理 EX5 库"。

MQL5 交易工具包(第 1 部分):开发仓位管理 EX5 库

了解如何创建面向开发人员的工具包,使用 MQL5 管理各种仓位操作。在本文中,我将演示如何创建一个函数库 (ex5),以执行从简单到高级的仓位管理操作,包括自动处理和报告使用 MQL5 处理仓位管理任务时出现的各种错误。

已发布文章 "情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测"。

情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测

在本文中,我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型,并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型,以进行深度学习预测;而通过另一个脚本获取新闻标题,并使用人工智能技术量化情绪。

已发布文章 "用于预测波动性的计量经济学工具:GARCH模型"。

用于预测波动性的计量经济学工具:GARCH模型

文章描述了条件异方差非线性模型(GARCH)的特性。在GARCH模型的基础上,构建了iGARCH指标来预测未来一步的波动性。该模型参数的估计使用了ALGLIB数值分析库。

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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

MQL5 简介(第 7 部分):在 MQL5 中构建 EA 交易和使用 AI 生成代码的初级指南

在我们的综合文章中,了解使用 MQL5 构建 EA 交易的终极初学者指南。逐步学习如何使用伪代码构建 EA,并利用 AI(人工智能)生成代码的强大功能。无论你是算法交易的新手,还是想提高自己的技能,本指南都为你提供了创建有效 EA 的清晰路径。

掌握市场动态:创建有关支撑与阻力位策略的EA

掌握市场动态:创建有关支撑与阻力位策略的EA

一个关于基于支撑位与阻力位策略开发自动化交易算法的全面指南。详细介绍了在MQL5中创建EA以及在MetaTrader 5中对其进行测试的所有方面——从分析价格区间行为到风险管理。

多于 1,650 篇文章已发布在网站

已发布文章 "神经网络变得简单(第 86 部分):U-形变换器"。

神经网络变得简单(第 86 部分):U-形变换器

我们继续研究时间序列预测算法。在本文中,我们将讨论另一种方法:U-形变换器。

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