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已发布文章 "MQL5集成:Python"。

Python是一种广为人知且流行的语言,具有许多功能,尤其是在金融、数据科学、人工智能和机器学习领域。Python也是一种强大的工具,可以在交易中发挥作用。MQL5允许我们将这种强大的语言作为集成工具,以高效地实现我们的目标。在本文中,我们将在了解一些Python的基本信息后,分享如何在MQL5中使用Python作为集成工具。
已发布文章 "从基础到中级:变量 (III):"。

今天,我们将学习如何使用预定义的 MQL5 语言变量和常量。此外,我们将分析另一种特殊类型的变量:函数。知道如何正确使用这些变量可能意味着一个有效的应用程序和一个无效的应用程序之间的区别。为了理解这里介绍的内容,有必要理解前几篇文章中讨论的材料。
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已发布文章 "威廉·甘恩(William Gann)方法(第一部分):创建甘恩角度指标"。

甘恩理论的精髓是什么?甘恩角度是如何构建的?我们将为MetaTrader 5创建甘恩角度指标。
已发布文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术(第 25 部分):多时间帧测试和交易"。

默认情况下,由于组装类中使用了 MQL5 代码架构,故基于多时间帧策略,且由向导组装的智能系统无法进行测试。我们探索一种绕过该限制的方式,看看搭配二次移动平均线的情况下,研究运用多时间帧策略的可能性。
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- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第一部分 本书第一章介绍了MQL5语言和开发环境。与MQL4(MetaTrader 4 语言)相比,MQL5语言其中一项新功能就是支持面向对象编程(OOP),这使其类似于C++。
- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第七部分 在本书的最后,即第七部分讨论了MQL5 API的高级功能,这在为MetaTrader 5开发程序时发挥重要作用。其中包括自定义交易品种、内置经济日历事件以及网络、数据库和加密等通用技术。
- SuperTrend SuperTrend指标
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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。

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。
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已发布文章 "让新闻交易轻松上手(第3部分):执行交易"。

在本文中,我们的新闻交易EA将根据存储在数据库中的经济日历开始交易。此外,我们将改进EA的图表,以显示更多关于即将到来的经济日历事件的相关信息。
已发布文章 "开发多币种 EA 交易系统(第 16 部分):不同报价历史对测试结果的影响"。

正在开发中的 EA 预计在与不同经纪商进行交易时都会表现出良好的效果。但目前我们一直使用 MetaQuotes 模拟账户的报价进行测试。让我们看看我们的 EA 是否准备好使用与测试和优化期间使用的报价不同的交易账户。
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已发布文章 "构建K线图趋势约束模型(第8部分):EA的开发(一)"。

在本文中,我们将基于前文创建的指标,开发我们的第一个由MQL5语言编写的EA。我们将涵盖实现自动化交易所需的所有功能,包括风险管理。这将极大地帮助用户从手动交易转变为自动化交易系统。
已发布文章 "动物迁徙优化(AMO)算法"。

本文介绍了AMO算法,该算法通过模拟动物的季节性迁徙来寻找适合生存和繁殖的最优条件。AMO的主要特点包括使用拓扑邻域和概率更新机制,使得其易于实现,并且能够灵活应用于各种优化任务。
已发布文章 "神经网络变得简单(第 97 部分):搭配 MSFformer 训练模型"。

在探索各种模型架构设计时,我们往往对模型训练过程的关注投入不足。在本文中,我旨在弥补这一差距。
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- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第七部分 在本书的最后,即第七部分讨论了MQL5 API的高级功能,这在为MetaTrader 5开发程序时发挥重要作用。其中包括自定义交易品种、内置经济日历事件以及网络、数据库和加密等通用技术。
- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第六部分 在"交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders)"第六部分,我们将学习MQL5语言的一个关键组成部分 – 交易自动化。我们将首先介绍基本对象,如交易品种规格和交易账户设置。这些都是创建正常运行的EA交易的先决条件。
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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。

在本文中,我们将探讨2009年开发的人工蜂巢算法(ABHA)。该算法旨在解决连续优化问题。我们将研究ABHA如何从蜂群的行为中汲取灵感,其中每只蜜蜂都有独特的角色,帮助它们更有效地寻找资源。