MQL5.community的发展历史

本文揭示了跨邻域搜索（ANS）算法的潜力，作为重要的一步，旨在开发灵活且智能的优化方法，使其能够在搜索空间中考虑问题的具体特性和环境的动态变化。

在正在开发的 EA 中，我们已经有了某种控制回撤的机制。但它具有概率性，因为它是以历史价格数据的测试结果为基础的。因此，回撤有时会超过最大预期值（尽管概率很小）。让我们试着增加一种机制，以确保遵守指定的回撤水平。

本文所见的主成分分析，是数据分析中的一种降维技术，文中还有如何配合本征值和向量来实现它。一如既往，我们瞄向的是开发一个可在 MQL5 向导中使用的原型专业信号类。

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。

在本文中，我们将研究 MQL5 编程领域最困难的问题之一：如何正确获取图表 ID，以及为什么对象有时不会绘制在图表上。此处提供的材料仅用于教学目的，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。

我们为 macOS 上的 MetaTrader 5 交易平台提供了专用的安装程序。它是一个功能齐全的向导，允许您以本机方式安装应用程序。安装程序执行所有必需的步骤：它识别您的系统，下载并安装最新的 Wine 版本，对其进行配置，然后在其中安装 MetaTrader。所有步骤都在自动模式下完成，您可以在安装后立即开始使用平台。

我们将解决图表 ID 问题，同时开始为用户提供使用个人模板对所需资产进行分析和模拟的能力。此处提供的材料仅用于教学目的，不应被视为除学习和掌握所提供概念以外的任何目的的应用。

有多种用于交易策略和参数自我优化的算法。这些算法基于历史和当前市场数据自动改进交易策略。在本文中，我们将通过Python和MQL5的示例来探讨其中一种算法。

循环神经网络（RNN）非常擅长利用过去的信息来预测未来的事件。它们卓越的预测能力已经在各个领域得到了广泛应用，并取得了巨大成功。在本文中，我们将部署RNN模型来预测外汇市场的趋势，展示它们在提高外汇交易预测准确性方面的潜力。

本文探讨了使用MetaQuotes Language 5（MQL5）设计和实施图形用户界面（GUI）面板的基本步骤。自定义实用面板通过简化常见任务并可视化重要的交易信息，增强了交易中的用户交互。通过创建自定义面板，交易者可以优化其工作流程，并在交易操作中节省时间。

在本文中，我们重新审视了经典的移动平均线交叉策略，以评估其当前的有效性。鉴于该策略自诞生以来已经过去了很长时间，我们探索了人工智能可能为其带来的潜在增强效果。通过融入人工智能技术，我们旨在利用高级的预测能力来潜在地优化交易的入场和出场点，适应不断变化的市场条件，并与传统方法相比提高整体表现。

为了获得一个好的 EA，我们需要为它选择多组好的交易策略实例参数。这可以通过对不同的交易品种运行优化然后选择最佳结果来手动完成。但最好将这项工作委托给程序，并从事更有成效的活动。

在本文中，我们将快速了解一些方法，以获得可以在数据库中表示数据的函数。我不会详细介绍如何使用统计和概率研究来解释结果。让我们把它留给那些真正想深入研究数学方面的人。探索这些问题对于理解研究神经网络所涉及的内容至关重要。在这里，我们将非常冷静地探讨这个问题。

在外汇市场中，如果不了解过去的情况，就很难预测未来的趋势。很少有机器学习模型能够通过考虑过去的数据来做出未来预测。在本文中，我们将讨论如何使用经典（非时间序列）人工智能模型来战胜市场。