MQL5.community的发展历史

正确理解不同的想法可以让我们事半功倍。在本文中，我们将探讨为什么在服务与图表交互之前需要配置模板。此外，如果我们改进鼠标指标，这样我们就可以用它做更多的事情呢？

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。

在回放/模拟器服务的开发和改进暂停之后，我们正在恢复该工作。现在我们已经放弃使用终端全局变量等资源，我们将不得不完全重组其中的一些部分。别担心，我们会详细解释这个过程，这样每个人都可以关注我们服务的发展。

在处理时间序列时，我们始终按其历史序列使用源数据。但这是最好的选项吗？有一种观点认为，改变输入数据顺序将提高训练模型的效率。在本文中，我邀请您领略其中一种优化输入序列的方法。

机器学习模型带有各种可调节的参数。在本系列文章中，我们将探讨如何使用SciPy库来定制您的AI模型，使其适应特定的市场。

需要注意的一点是：虽然服务代码没有包含在本文中，只会在下一篇文章中提供，但我会解释一下，因为我们将使用相同的代码作为我们实际开发的跳板。因此，请保持专注和耐心。等待下一篇文章，因为每一天都变得更加有趣。

生成式对抗网络是一对神经网络，它们彼此相互训练，以便结果更精准。我们采用这些网络的条件化类型，作为我们正在寻找的可选项，应用于智能信号类之内预测金融时间序列。

在本文中，我们继续实现 ATFNet 模型的方式，其在时间序列预测内可自适应地结合 2 个模块（频域和时域）的结果。

使用MQL5实现基于布林带交易策略的自动化交易算法的逐步指南。这是一个基于创建EA的详细教程，对交易者非常有帮助。

释放您的潜力！您会被无数机会包围。发现开启您的MQL5之旅或将其提升到更高水平的三大顶级秘诀。让我们深入探讨适合初学者和专业人士的技巧和窍门。

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）是人工智能的重要组成部分，所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。

这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合，利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪，该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构，并通过套接字通信实现无缝交互，将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力，提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力，但该机器人也突显了未来改进的方向，包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。

在本文中，我们讨论了如何将统计因果关系应用于识别预测变量。我们将探讨因果关系与传递熵（Transfer Entropy, TE）之间的联系，并展示用于检测两个变量之间信息方向性传递的MQL5代码。