已发布文章 "从基础到中级:数组(二)"。

在本文中,我们将了解动态数组和静态数组是什么。使用一个或另一个有区别吗?还是它们总是一样的?何时应该使用一种类型,何时应该使用另一种类型?那么常数数组呢?我们将尝试了解它们的设计目的,并考虑不初始化数组中所有值的风险。

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本文探讨了一种优化后的市场轮廓指标,该版本用基于 CCanvas 类对象(即画布)的渲染,取代了原先使用多个图形对象进行渲染的方式。

今天,我们将深入探讨如何在管理员面板EA的一个集成专用窗口中,加入有用的交易指标。本次讨论的重点是使用MQL5实现一个分析面板,并强调其所提供数据对交易管理员的价值。其影响主要体现在教学意义上,因为整个开发过程能提炼出宝贵的经验教训,使新手和经验丰富的开发者都能从中受益。此功能展示了我们开发的系列工具在为交易经理配备先进软件工具方面所提供的无限可能。此外,作为对交易管理员面板能力的持续扩展,我们将探讨PieChart(饼图)和ChartCanvas(图表画布)类的实现。

正如 HypDIff 框架所提议,使用各向异性扩散过程针对双曲潜在空间中的初始数据进行编码,助力保留当前市场状况的拓扑特征,并提升其分析品质。在上一篇文章中,我们开始利用 MQL5 实现所提议的方式。今天,我们将继续我们已开始的工作,并得出合乎逻辑的结论。

如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?
MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买,或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品,使用您想要的支付方法付款,然后就能激活产品。
与别处相比,在 MQL5 应用商店购买交易机器人有一个明显的优势 - 其提供的自动化系统,可直接在 MetaTrader 5 终端内接受完整测试。购买前,EA 交易可以、也应该在内置的策略测试程序中,以所有不利的模式谨慎运行,从而对此系统有一个全面的认识。

MetaTrader 客户端完美支持自动交易策略。它有自动交易开发者所需的所有工具 ‒ 强劲的,基于 C++ 的 MQL4/MQL5 编程语言,便利的 MetaEditor 开发环境,以及支持在 MQL5 云网络中进行分布式计算的多线程策略测试器。在本文中, 您将发现如何将您的客户端连同所有定制元素一并移至虚拟环境。

在本文中,我们创建了用于货币对过滤、重要性级别过滤、时间过滤以及取消选项的按钮,以改进仪表盘的控制功能。通过编程让这些按钮能够动态响应用户操作,实现无缝交互。我们还对其行为进行了自动化处理,以便在仪表盘上实时反映变化。这样就提升了面板的整体功能性、灵活性和响应速度。

了解如何在 MQL5 代码或项目中开发和实现全面的挂单 EX5库。本文将向您展示如何创建一个全面的挂单管理 EX5 库,并通过构建交易面板或图形用户界面(GUI)来指导您导入和实现它。EA 交易订单面板将允许用户直接从图表窗口上的图形界面打开、监控和删除与指定幻数相关的挂单。

本文介绍了将广为人知且广受欢迎的ADAM梯度优化方法转变为群体算法的过程,并介绍了通过引入混合个体对其进行改进的方案。这种新方法能够利用概率分布创建融合了成功决策要素的智能体。关键创新点在于形成了群体混合个体,这些个体能够自适应地积累来自最具潜力解决方案的信息,从而提高了在复杂多维空间中的搜索效率。

我们不再局限于仅在图表上查看分析后的指标,而是将视野拓展至更广阔的范畴,其中包括与Telegram的集成。这一增强功能使得重要结果能够通过Telegram应用程序直接发送至您的移动设备。请随我们一同在本篇文章中探索这一过程。

在本文中,我们将通过结合交互性、分层数据和动态元素等功能,超越基本图表,实现增强的数据可视化,使交易者能够更有效地探索趋势、形态和相关性。

本文向交易者介绍产生合成金融数据的生成式对抗网络(GAN),解决模型训练中的数据限制。它涵盖了 GAN 基础知识、python 和 MQL5 代码实现,以及实际的金融应用,令交易者能够通过合成数据强化模型的准确性和健壮性。

增强型趋势确认技术结合了价格行为、成交量分析和机器学习,用以识别真实的市场行情。该技术要求价格突破和成交量激增(高于平均值50%)这两个条件同时满足以验证交易信号,同时使用一个LSTM神经网络进行附加确认。该系统采用基于ATR(平均真实波幅)的仓位调整和动态风险管理,使其能够适应不同的市场条件,同时过滤掉虚假信号。