MQL4和MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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种群优化算法:鱼群搜索(FSS)

种群优化算法:鱼群搜索(FSS)

鱼群搜索(FSS)是一种新的优化算法,其灵感来自鱼群中鱼的行为,其中大多数(高达 80%)游弋在有组织的亲属群落中。 经证明,鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。
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如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR

本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。
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基于画布的指标:为通道填充透明度

基于画布的指标:为通道填充透明度

在本文中,我将介绍一种创建自定义指标的方法,该方法利用标准库中的类 CCanvas 来完成绘图,并可查看图表属性以便坐标转换。 我将着手处理特殊的指标,其需要用透明度填充两条线之间的区域。
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种群优化算法:类电磁算法(EM - ElectroMagnetism)

种群优化算法:类电磁算法(EM - ElectroMagnetism)

本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法(EM - ElectroMagnetism)的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具,能够处理大量数据和多维函数。
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种群优化算法:树苗播种和成长(SSG)算法

种群优化算法:树苗播种和成长(SSG)算法

树苗播种和成长(SSG)算法的灵感来自星球上最具韧性的生物之一,在各种条件下都表现出杰出的生存能力。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 12 部分):模拟器的诞生(II)

开发回放系统 — 市场模拟(第 12 部分):模拟器的诞生(II)

开发模拟器可能比看起来有趣得多。 今天,我们将朝着这个方向再走几步,因为事情变得越来越有趣。
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从头开始开发智能交易系统(第 30 部分):CHART TRADE 当作指标?

从头开始开发智能交易系统(第 30 部分):CHART TRADE 当作指标?

今天我们将再次用到 Chart Trade,但这回它作为一个图表上的指标,或许也可能不在图表上出现。
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DoEasy. 控件 (第 5 部分): 基准 WinForms 对象,面板控件,AutoSize 参数

DoEasy. 控件 (第 5 部分): 基准 WinForms 对象,面板控件,AutoSize 参数

在本文中,我将创建所有函数库 WinForms 对象的基准对象,并开始实现面板 WinForms 对象的 AutoSize 属性 — 自动调整尺寸,从而适应对象内部内容。
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使用MQL5轻松创建图形面板

使用MQL5轻松创建图形面板

在这篇文章中,我们将为任何需要创建交易中最有价值和最有用的工具之一的人提供一个简单易行的指南,即简化和轻松执行交易任务的图形面板,这有助于节省时间,并在不受任何干扰的情况下更多地关注您的交易过程本身。
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MQL5 中的矩阵和向量:激活函数

MQL5 中的矩阵和向量:激活函数

在此,我们将只讲述机器学习的一个方面 — 激活函数。 在人工神经网络中,神经元激活函数会根据一个或一组输入信号的数值,计算输出信号值。 我们将深入研究该过程的内部运作。
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神经网络变得轻松(第二十三部分):构建迁移学习工具

神经网络变得轻松(第二十三部分):构建迁移学习工具

在本系列文章中,我们已经不止一次提到了迁移学习。 然而,都只是提及而已。 在本文中,我建议填补这一空白,并仔细研究迁移学习。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 15 部分):模拟器的诞生(V)- 随机游走

开发回放系统 — 市场模拟(第 15 部分):模拟器的诞生(V)- 随机游走

在本文中,我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此,为了明白今天的讲义,有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发,我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则,您也许对此处将要讲解的内容不明所以。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 04 部分):调整设置(II)

开发回放系统 — 市场模拟(第 04 部分):调整设置(II)

我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力,就很难向前推进和改进系统。
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种群优化算法:入侵杂草优化(IWO)

种群优化算法:入侵杂草优化(IWO)

在各种条件下杂草的惊人生存能力已演化成强大优化算法的思路。 IWO 是以前审阅过的算法中最好的算法之一。
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DoEasy 函数库中的图形(第九十九部分):依据单个控制点移动扩展图形对象

DoEasy 函数库中的图形(第九十九部分):依据单个控制点移动扩展图形对象

在前一篇文章中,我实现了依据控件窗体移动扩展图形对象轴点的功能。 现在,我将实现依据单个图形对象控制点(窗体)移动复合图形对象的功能。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十六部分):自定义指标对象,从集合中的指标对象获取数据

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十六部分):自定义指标对象,从集合中的指标对象获取数据

本文研究在 EA 中创建自定义指标对象。 我们稍微改进一下库类,并添加一些方法,以便从 EA 中的指标对象获取数据。
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数据科学与机器学习(第 07 部分):多项式回归

数据科学与机器学习(第 07 部分):多项式回归

与线性回归不同,多项式回归是一种很灵活的模型,旨在更好地执行线性回归模型无法处理的任务,我们来找出如何在 MQL5 中制作多项式模型,并据其做出积极东西。
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MQL5 酷宝书 — 服务

MQL5 酷宝书 — 服务

本文讲述了服务的多功能性 — 不需要绑定图的 MQL5 程序。 我还会重点介绍服务与其它 MQL5 程序的区别,并强调开发人员使用服务的细微差别。 作为示例,为读者提供了各种任务,涵盖了可以作为服务实现的各种功能。
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制作仪表板以显示指标和EA中的数据

制作仪表板以显示指标和EA中的数据

在本文中,我们将创建一个用于指标和EA的仪表板类。这是一个小系列文章中的介绍性文章,其中包含模板以在EA交易中包含和使用标准指标。我将首先创建一个类似于MetaTrader 5数据窗口的面板。
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神经网络变得轻松(第四十二部分):模型拖延症、原因和解决方案

神经网络变得轻松(第四十二部分):模型拖延症、原因和解决方案

在强化学习的背景下,模型拖延症可能由多种原因引起。 本文研究了模型拖延症的一些可能原因,以及克服它们的方法。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 04 部分):线性判别分析

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 04 部分):线性判别分析

今天的交易者都是哲学家,几乎总是在寻找新的想法,尝试提炼它们,选择修改或丢弃它们:一个探索性的过程,肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。
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MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)

MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,吸引评论和研讨,同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
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理解并有效地使用 MQL5 策略测试器

理解并有效地使用 MQL5 策略测试器

对于 MQL5 程序员或开发人员,一项基本需求就是掌握那些重要且颇具价值的工具。 其中一个工具是策略测试器,本文是理解和使用 MQL5 策略测试器的实用指南。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 02 部分):Kohonen 映射

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 02 部分):Kohonen 映射

这些系列文章所提议的是,MQL5 向导应作为交易员的支柱。 为什么呢? 因为交易员不仅可以利用 MQL5 向导装配他的新想法来节省时间,还可以大大减少重复编码带来的错误;他最终可把精力投向自我交易哲学中的几个关键领域。
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创建多交易品种、多周期指标

创建多交易品种、多周期指标

在本文中,我们将研究创建多交易品种、多周期指标的原则。我们还将了解如何从 EA 交易和其他指标中获取此类指标的数据。我们将探讨在 EA 交易和指标中使用多指标的主要功能,并将了解如何通过自定义指标缓冲区绘制它们。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 08 部分):锁定指标

开发回放系统 — 市场模拟(第 08 部分):锁定指标

在本文中,我们将亲眼见证如何在简单地利用 MQL5 语言锁定指标,我们将以一种非常有趣和迷人的方式做到这一点。
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学习如何基于加速(Accelerator)振荡器设计交易系统

学习如何基于加速(Accelerator)振荡器设计交易系统

我们系列中的一篇新文章,介绍如何通过最流行的技术指标创建简单的交易系统。 我们将学习一个新的加速(Accelerator)振荡器指标,我们将学习如何利用它来设计交易系统。
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MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)

MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,吸引评论和研讨,同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
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如何将 MetaTrader 5 与 PostgreSQL 连接

如何将 MetaTrader 5 与 PostgreSQL 连接

本文讲述了将 MQL5 代码与 Postgres 数据库连接的四种方法,并提供了一个分步教程,指导如何使用 Windows 子系统 Linux (WSL) 为 REST API 设置一个开发环境。 所提供 API 的演示应用程序,配以插入数据并查询相应数据表的 MQL5 代码,以及消化此数据的演示智能系统。
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衡量指标信息

衡量指标信息

机器学习已成为策略制定的流行方法。 虽然人们更强调最大化盈利能力和预测准确性,但处理用于构建预测模型的数据的重要性,仍未受到太多关注。 在本文中,我们研究依据熵的概念来评估预测模型构建的指标的适配性,如 Timothy Masters 的《测试和优调市场交易系统》一书中所述。
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神经网络变得轻松(第三十七部分):分散关注度

神经网络变得轻松(第三十七部分):分散关注度

在上一篇文章中,我们讨论了在其架构中使用关注度机制的关系模型。 这些模型的具体特征之一是计算资源的密集功用。 在本文中,我们将研究于自我关注度模块内减少计算操作数量的机制之一。 这将提高模型的常规性能。
通过注释确定代码中错误的方法
通过注释确定代码中错误的方法

通过注释确定代码中错误的方法

本文介绍了基于注释搜索 MQL4 代码中错误的方法。当大而合理的代码中的错误导致编译出现问题时,该方法被认为非常有用。
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学习如何基于 DeMarker 设计交易系统

学习如何基于 DeMarker 设计交易系统

此为我们系列中的一篇新文章,介绍如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中,我们将介绍如何基于 DeMarker 指标创建交易系统。
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时间序列的频域表示:功率谱

时间序列的频域表示:功率谱

在本文中,我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时,强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中,我们将讨论运用离散傅里叶变换(dft)在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。
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Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗?

Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗?

策略的组合可能会提供更好的机会,我们可以把指标和形态一起使用,或者更进一步,多个指标和形态一起,这样我们可以获得额外的确认因子。移动平均帮我们确认和驾驭趋势,它们是最为人所知的技术指标,这是因为它们的简单性和为分析增加价值的良好记录。
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MQL5 中的范畴论 (第 5 部分):均衡器

MQL5 中的范畴论 (第 5 部分):均衡器

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理,其总体目标是建立一个开放的函数库,提供洞察力,同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
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神经网络变得轻松(第十六部分):聚类运用实践

神经网络变得轻松(第十六部分):聚类运用实践

在上一篇文章中,我们为数据聚类创建了一个类。 在本文中,我想分享在解决实际交易任务时应用所获结果会遇到的可能变体。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 09 部分):自定义事件

开发回放系统 — 市场模拟(第 09 部分):自定义事件

在此,我们将见到自定义事件是如何被触发的,以及指标如何报告回放/模拟服务的状态。
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DoEasy. 控件 (第 24 部分): 提示(Hint)辅助 WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 24 部分): 提示(Hint)辅助 WinForms 对象

在本文中,我将修改为所有 WinForms 函数库对象指定基准对象和主对象的逻辑,并开发一个新的提示(Hint)基准对象,及其若干个派生类,用以示意移动隔板的可能方向。
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MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)

MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,提供洞察力,同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。