MQL5.community的发展历史

了解如何在 MQL5 中构建自定义指标。采用基于项目的方法。本初学者指南涵盖指标缓冲区、属性和趋势可视化，让您一步一步地学习。

本系列文章首篇将探讨自定义准则的数学原理，重点聚焦神经网络中使用的非线性函数、MQL5实现代码，以及目标导向与校正偏移量的应用。

ROC 曲线是用于评估分类器性能的图形工具。尽管 ROC 图形相对简单，但在实践中使用它们时，仍存在一些常见的误解和误区。本文旨在为那些希望理解分类器性能评估的交易者提供一份关于 ROC 图形的入门介绍。

我们概述多智代自适应投资组合优化框架（MASAAT），其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代，分析价格序列和方向变化，能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。

本文介绍了辩证算法（DA），这是一种受辩证法哲学概念启发的新的全局优化方法。该算法利用了人口中独特的划分，将其分为投机思想者和实践思想者。测试表明，在低维问题上，性能令人印象深刻，高达 98%，整体效率为 57.95%。本文解释了这些度量，并详细描述了算法和不同类型函数的实验结果。

我向大家介绍我的新种群优化算法——血液遗传优化算法（Blood Inheritance Optimization，BIO），该算法的灵感源自人类血型遗传系统。在该算法中，每个解都有其自身的“血型”，这一血型决定了其进化方式。正如自然界中，孩子的血型是依据特定规则遗传而来，在BIO算法中，新解通过一套遗传与变异机制来获取自身特性。

我们将为时间序列预测建立一个生物学上正确的神经元系统。在神经网络架构中引入类似等离子体的环境创造了一种“集体智能”，其中每个神经元不仅通过直接连接，还通过长距离电磁相互作用影响系统的运行。让我们看看神经大脑建模系统在市场上的表现。

在本文中，我们将使用二元分类来预测未来的极端波动。此外，我们将利用机器学习开发极端波动预测指标。

我们将使用 IBM 的量子计算机来发现所有价格变动选项。听起来像科幻小说？欢迎来到用于交易的量子计算世界！

本文聚焦R德马赫（Rademacher）函数与沃尔什（Walsh）函数。探讨如何将这两类诞生于20世纪初的数学工具应用于金融时间序列分析，并揭示其在交易策略中的创新应用场景。

软性参与者-评论者是一种强化学习算法，我们曾在之前的系列文章中考察过 Python 和 ONNX，作为高效的网络训练方式。我们重新审视该算法，意在利用张量，即 Python 中常用的计算图形。

本文提出一种基于圆几何特性的新型元启发式优化算法——圆搜索算法（CSA）。该算法通过模拟切线方向上的点移动机制，在解空间中实现全局探索与局部开发的协同优化。