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2026年2月16日 – 20日外汇与加密货币预测
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MQL5自动化交易策略(第十八部分):基于包络线趋势反弹的剥头皮交易——核心架构与信号生成(1)
本文中,我们将构建包络线趋势反弹剥头皮EA的核心架构。我们初始化包络线等信号生成所需的指标。同时,我们还将搭建回测环境,为下一篇文章中的交易执行环节做好准备。
MQL5交易工具(第三部分):构建用于策略交易的多时间周期扫描仪表盘
在本文中,我们将使用MQL5构建一个多时间周期扫描仪表盘,用于展示实时交易信号。我们设计了一个交互式网格界面,利用多种指标实现信号计算,并添加了关闭按钮。文章结尾将介绍回测结果以及该仪表盘在策略交易中的优势。
数据科学和机器学习(第 36 部分):与偏颇的金融市场打交道
金融市场非是完美平衡。有些市场看涨,有些看跌,有些市场展现范围起伏行为,表明无论哪个方向都不确定,这些不平衡的信息在训练机器学习模型时可能会误导,在于市场频繁变化。在本文中,我们将讨论若干种途径来应对该问题。
MQL5 中的策略可视化:在标准图表中展示优化结果
在本文中,我们编写了一个可视化优化过程的示例,并显示了四个优化标准的前三个步骤。我们还将提供一个机会,从三个最佳通过中选择一个,以便在表格和图表上显示其数据。
在MQL5中构建自优化智能交易系统(第七部分):同时利用多个时间周期进行交易
在本系列文章中,我们已经探讨了多种确定技术指标最佳使用周期的方法。今天,我们将向读者展示如何反其道而行之,也就是我们不再局限于挑选一个最佳时间周期,而是演示如何有效地利用所有可用周期。这种方法减少了被剔除的数据量,并为机器学习算法提供了常规价格预测以外的应用场景。
市场模拟(第 10 部分):套接字(四)
在这篇文章中,我们将以一种非常有趣的方式,看看你需要做什么才能开始使用 Excel 来管理 MetaTrader 5。为此,我们将使用 Excel 加载项来避免使用内置的 VBA。如果您不知道什么是加载项,请阅读本文,学习如何直接在 Excel 中使用 Python 进行编程。
您应当知道的 MQL5 向导技术(第 59 部分):配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习(DDPG)
我们继续上一篇文章中有关配以 MA 和随机振荡器指标的 DDPG 话题,探讨实现 DDPG 时其他关键的强化学习类。尽管我们大多用 Python 编码,但最终产品是把训练好的网络导出为 ONNX 格式,我们会将它集成到由向导汇编的 MQL5 智能系统中作为资源。
风险管理(第三部分):构建风险管理主类
在本文中,我们将开始创建一个核心风险管理类,这将是控制系统风险的关键。我们将重点建立基础,定义基本结构、变量和函数。此外,我们将实施设定最大损益值的必要方法,从而为风险管理奠定基础。