MQL5.com上的编程文章

在本文中，我们将继续开发 DoEasy 库的图形元素，并添加表单对象控件的垂直滚动功能，以及将来需要的一些实用函数和方法。

本文探讨了最著名的非参数同质性检验之一——两样本柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smirnov）检验。文章对模型数据和实际价格都进行了分析。此外，本文还给出了构建非平稳性指标（iSmirnovDistance）的一个示例。

本文将继续探讨 DoEasy 库中的价格形态。我们还将创建价格行为形态中的 "孕线"（Inside Bar）形态类。

我们来创建一些更有趣的东西。我不想毁掉惊喜，故此紧随本文以便更好地理解。自本系列开发回放/模拟器系统的最开始，我就一直说，我们的意图是按相同的方式使用 MetaTrader 5 平台，无论正在开发的系统中，亦或真实市场中。重点是要正确完成。没有人愿意在训练和学习时用一种工具，而在战斗时不得不换另一种工具。

学习如何使用MQL5创建自定义指标。这篇入门文章将指引您了解创建简单自定义指标的基础知识，并向初次接触这一有趣话题的MQL5程序员展示编写各种自定义指标的方法。

我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。

在本文中，我们将继续探索数据处理家族分组算法，在MQL5中实现组合算法（Combinatorial Algorithm）及其优化版本——组合选择算法（Combinatorial Selective Algorithm）。

在创建交易策略时，我们需要测试多种多样的保护性止损。这时，一个随着价格变动而动态调整止损位的想法浮现在我的脑海中。抛物线转向（Parabolic SAR）指标无疑是最佳选择。很难想到有比这更简单且视觉上更清晰的指标了。

在本文中，我们将介绍另一个基于波动率的指标——蔡金波动率（Chaikin Volatility）。在了解到蔡金波动率的使用方法和构建方式之后，我们将学习如何构建自定义指标。我们将分享一些可用的简单策略，并对其进行测试，以了解哪个策略更优。

在上一篇文章中，我介绍了如何操作模板数据以便在 OBJ_CHART 中使用。在那篇文章中，我只是概述了这一主题，并没有深入探讨细节，因为在那个版本中，这项工作是以非常简单的方式完成的。这样做是为了更容易解释内容，因为尽管很多事情表面上很简单，但其中有些并不那么明显，如果不了解最简单、最基本的部分，就无法真正理解全局。

本文面向初学者和专业的MQL5开发者。它提供了一段代码，用于定义并限制信号生成指标仅在较长的时间框架的趋势中运行。通过这种方式，交易者可以通过融入更广泛的市场视角来增强他们的策略，从而可能产生更稳健和可靠的交易信号。

在本文中，我们将尝试开发自己的交易策略。任何交易策略都必须以某种统计优势为基础。而且，这种优势应该长期存在。

这是上一篇研究社群概念文章的延续。本文使用迁徙和记忆算法探讨社群的演化。结果将有助于理解社区系统的演化，并将其应用于优化和寻找解。

在利用Python构建深度学习模型时，我们能否从季节性因素中获益？为ONNX模型过滤数据是否有助于获得更好的结果？我们应该使用哪个时间周期？本文将全面探讨这些问题。

鲸鱼优化算法（WOA）是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法，即鲸鱼在猎物周围制造气泡，然后以螺旋运动的方式攻击猎物。

在前面的部分中，我们正在开发的智能交易系统 (EA) 只能使用固定的仓位大小进行交易。这对于测试来说是可以接受的，但在真实账户交易时并不建议这样做。让我们能够使用可变的仓位大小进行交易。

我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。

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。

不仅在 MQL5 编程中，在任何编程语言中，变量和数据类型都是非常重要的主题。MQL5 变量和数据类型可分为简单类型和高级类型。在这篇文章中，我们将识别并学习高级类型，因为我们在前一篇文章中已经提到过简单类型。

在文章的第二部分，我们将继续讨论BSO算法的实际应用，对测试函数进行测试，并将BSO的效率与其他优化方法进行比较。

在这篇文章中，我们将介绍一种在MetaTrader 5终端的设置选项卡中选择“自定义最大值”时，实现具有多个目标和约束的优化问题的方法。举例来说，优化问题可以是：最大化利润因子、净利润和恢复因子，同时满足以下条件：回撤小于10%，连续亏损次数少于5次，每周交易次数多于5次。

由于这里的目标是教学，我们将尽可能简单地进行。也就是说，我们将只实现所需的功能：矩阵乘法。今天您将看到，这足以模拟矩阵标量乘法。许多人在使用矩阵分解实现代码时遇到的最大困难是：与标量分解不同，在标量分解中，几乎所有情况下因子的顺序都不会改变结果，但使用矩阵时情况并非如此。

在本文中，我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化（Brain Storm Optimization，简称BSO）。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下，找到多个最优解。此外，我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。

本文基于蒙特卡洛模拟，展示了回归分析非平稳过程时产生的伪回归现象。

数字墙（Number Walls）是线性回移寄存器的一种变体，其通过检查收敛性来预筛选序列来达到可预测性。我们看看这些思路如何运用在 MQL5。

本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法（BSA）。BSA中的个体采用不同的搜索策略，包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换，使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。

正如理论部分已经解释的那样，在使用神经网络时，我们需要使用线性回归和导数。为什么呢？原因是线性回归是现存最简单的公式之一。从本质上讲，线性回归只是一种仿射函数。然而，当我们谈论神经网络时，我们对直接线性回归的影响并不感兴趣。我们感兴趣的是生成这条直线的方程。我们对创建出的线并不感兴趣。你知道我们需要理解的主要方程吗？如果没有，我建议您阅读这篇文章来了解它。

本文介绍了一种相当有效的多个体轨迹预测方法，其可适配各种环境条件。

建立前瞻性的EA，并根据任何市场进行调整。

新闻交易可能很复杂，令人难以招架，在本文中我们将介绍获取新闻数据的步骤。此外，我们还将了解MQL5经济数据日历及其提供的功能。

本文概述了一种使用每日范围对市场数据进行归一化并训练神经网络以增强市场预测的简单策略。开发的模型可以与现有的技术分析框架结合使用，也可以单独使用，以帮助预测整体市场方向。任何技术分析师都可以进一步完善本文中概述的框架，以开发适用于手动和自动交易策略的模型。

在这篇文章中，我们将探讨理解人工智能如何工作的挑战。人工智能模型经常会以难以解释的方式做出决策，这就是所谓的 "分歧问题"。这个问题是提高人工智能透明度和可信度的关键。

AdaBoost，一个强力的提升算法，设计用于提升 AI 模型的性能。AdaBoost 是 Adaptive Boosting 的缩写，是一种复杂的融合学习技术，可无缝集成较弱的学习器，增强它们的集体预测强度。

本文基于动物集群行为的独特实例，说明Boids算法。反过来说，Boids算法又成为了一整类算法的基础，这类算法统称为“种群智能”。

在这里，我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型：策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。

基于机器学习的交易机器人开发：详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库，并结合MetaTrader 5平台来实现。

我们将指导您完成使用 Python 进行 DL 制作 GRU ONNX 模型的整个过程，最终创建一个用于交易的专家顾问 (EA)，然后将 GRU 模型与 LSTM 模型进行比较。

在本文中，我们将继续研究二进制遗传算法（BGA），它模拟自然界生物遗传物质中发生的自然过程。

本文中的多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人，它利用两条 RSI 指标线的交叉，即与慢速 RSI 与快速 RSI 两线相交。

在本文中，我们介绍如何在MQL5中实现分组数据处理方法中的多层迭代算法。