MQL5.community的发展历史

最近两篇文章专门介绍了决策转换器方法，其在期望奖励的自回归模型境况下针对动作序列进行建模。在本文中，我们将研究该方法的另一种优化算法。

本文探讨了MEC家族的算法，称为简单思维进化计算（Simple Mind Evolutionary Computation, Simple-MEC，SMEC）算法。该算法以其思想之美和易于实现而著称。

在上一篇文章中，我们领略了决策变换器。但是，外汇市场复杂的随机环境不允许我们充分发挥所提议方法的潜能。在本文中，我将讲述一种算法，旨在提高在随机环境中的性能。

本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。

本文是一系列文章的第四部分，介绍了我们为 MQTT 协议开发本机 MQL5 客户端的步骤。在这一部分中，我们将描述什么是 MQTT v5.0 属性，它们的语义，以及我们如何阅读其中的一些属性，并提供一个如何使用属性来扩展协议的简短示例。

我们继续探索强化学习方法。在本文中，我将专注于一种略有不同的算法，其参考智能体政策构造一连串动作的范式。

本文探讨了量化在树模型构建中的理论应用，并展示了使用 CatBoost 实现的量化方法。不使用复杂的数学方程。

本文中的多币种智能交易系统是智能交易系统或交易机器人，它仅在一个品种图表上就能交易（开单、平单、和管理订单，例如：尾随停损和止盈）超过 1 个交易品种对。这次我们只用 1 个指标，即抛物线 SAR 或 iSAR， 将其应用在 PERIOD_M15 到 PERIOD_D1 的多个时间帧。

当人们开始创建第一个拥有计算能力的系统时，一切都需要工程师的参与，他们必须非常熟知该项目。我们谈论的是计算机技术的曙光，那个时代甚至没有用于编程的终端。随着它的发展，越来越多的人对能够创造一些东西感兴趣，涌现出新的思路和编程方式，取代了旧式风格的改变连接器位置。这就是第一个终端出现的时刻。