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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MQL5 中的范畴论 (第 6 部分):单态回拉和满态外推

MQL5 中的范畴论 (第 6 部分):单态回拉和满态外推

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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DoEasy. 控件 (第 12 部分): 基准列表对象、ListBox 和 ButtonListBox WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 12 部分): 基准列表对象、ListBox 和 ButtonListBox WinForms 对象

在本文中,我将继续创建 WinForms 对象列表的基准对象,以及两个新对象:ListBox 和 ButtonListBox。
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测试不同的移动平均类型以了解它们的洞察力

测试不同的移动平均类型以了解它们的洞察力

我们都知道移动平均指标对很多交易者的重要性。还有其他移动平均线类型在交易中也很有用,我们将在本文中确定这些类型,并将它们中的每一种与最流行的简单移动平均线进行简单比较,看看哪一种可以显示出最好的结果。
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在类中包装 ONNX 模型

在类中包装 ONNX 模型

面向对象编程可以创建更紧凑、易于阅读和修改的代码。 在此,我们将会看到三个 ONNX 模型的示例。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI

加入我们的《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》系列的第 III 部分,我们将探索将交互式 GUI 集成到 MQL5 中的可移动交易仪表板之中。本文建立在第 I 部分和第 II 部分的基础上,指导读者将静态交易仪表板转换为动态、可移动的。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十三部分):抽象基准指标类

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十三部分):抽象基准指标类

本文研究创建一个抽象指标,其将进一步用作创建函数库标准指标和自定义指标对象的基类。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 23 部分):外汇(IV)

开发回放系统 — 市场模拟(第 23 部分):外汇(IV)

现在,创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式,如果在转换过程中出现问题,我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间,在图表上放置 1-分钟柱线的代码,也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之,负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般,我们获得的系统就能更好的维护和改进。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 07 部分):首次改进(II)

开发回放系统 — 市场模拟(第 07 部分):首次改进(II)

在上一篇文章中,我们针对复现系统进行了一些修复并加入了测试,以确保可能的最佳稳定性。 我们还着手为这个系统创建和使用配置文件。
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DoEasy. 控件 (第 21 部分): SplitContainer 控件 面板隔板

DoEasy. 控件 (第 21 部分): SplitContainer 控件 面板隔板

在本文中,我将为 SplitContainer 控件创建辅助面板隔板对象类。
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MQL5中的范畴论(第22部分):对移动平均的不同看法

MQL5中的范畴论(第22部分):对移动平均的不同看法

在本文中,我们尝试通过只关注一个指标来简化对这些系列中所涵盖概念的说明,这是最常见的,可能也是最容易理解的。它就是移动平均。在这样做的时候,我们会探讨垂直自然变换的意义和可能的应用。
群体优化算法
群体优化算法

群体优化算法

这是一篇关于优化算法(OA)分类的介绍性文章。 本文尝试创建一个测试基台(一组函数),用于比较 OA,并可识别所有广为人知的算法中最通用的算法。
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您应该知道的 MQL5 向导技术(第 03 部分):香农(Shannon)熵

您应该知道的 MQL5 向导技术(第 03 部分):香农(Shannon)熵

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。 本系列文章将提出,MQL5 向导应该是交易者的支柱。
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DoEasy. 控件 (第 8 部分): 基准 WinForms 对象类别,GroupBox 和 CheckBox 控件

DoEasy. 控件 (第 8 部分): 基准 WinForms 对象类别,GroupBox 和 CheckBox 控件

本文研究创建 “GroupBox” 和 “CheckBox” WinForms 对象,以及开发 WinForms 对象类别的基准对象。 所有已创建对象仍然是静态的,即,它们无法与鼠标交互。
在杀毒软件和防火墙下运行的 MetaTrader 4
在杀毒软件和防火墙下运行的 MetaTrader 4

在杀毒软件和防火墙下运行的 MetaTrader 4

大多数交易者使用特定的程序保护其电脑。不幸的是,这些程序不仅保护电脑免于入侵、病毒和木马,同时还占用了相当多的资源。首先,这跟网络流量相关。网络流量完全由各种智能杀毒软件和防火墙控制。之所以写这篇文章,是因为交易者抱怨在使用 Outpost 防火墙时 MetaTrader 4 客户端太慢。我们决定使用 Kaspersky Antivirus 6.0 和 Outpost Firewall Pro 4.0 进行自己的研究。
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将您自己的LLM集成到EA中(第1部分):硬件和环境部署

将您自己的LLM集成到EA中(第1部分):硬件和环境部署

随着人工智能的快速发展,大型语言模型(LLM)成为人工智能的重要组成部分,因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说,很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调,在本地部署,然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
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种群优化算法:引力搜索算法(GSA)

种群优化算法:引力搜索算法(GSA)

GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律,对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中,我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。
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从外汇市场的季节性获益

从外汇市场的季节性获益

我们都熟悉季节性的概念,例如,我们都习惯于冬季新鲜蔬菜价格的上涨或严重霜冻期间燃料价格的上涨,但很少有人知道外汇市场也存在类似的模式。
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神经网络变得轻松(第五十四部分):利用随机编码器(RE3)进行高效研究

神经网络变得轻松(第五十四部分):利用随机编码器(RE3)进行高效研究

无论何时我们研究强化学习方法时,我们都会面对有效探索环境的问题。解决这个问题通常会导致算法更复杂性,以及训练额外模型。在本文中,我们将看看解决此问题的替代方法。
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DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互,启动开发 TabControl WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互,启动开发 TabControl WinForms 对象

在本文中,我将修复和优化当鼠标光标移离 WinForms 对象后 WinForms 对象的外观处理,并启动开发 TabControl WinForms 对象。
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时间序列挖掘的数据标签(第1部分):通过EA操作图制作具有趋势标记的数据集

时间序列挖掘的数据标签(第1部分):通过EA操作图制作具有趋势标记的数据集

本系列文章介绍了几种时间序列标记方法,这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据,而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
DoEasy 库中的其他类(第七十部分):扩展功能并自动更新图表对象集合
DoEasy 库中的其他类(第七十部分):扩展功能并自动更新图表对象集合

DoEasy 库中的其他类(第七十部分):扩展功能并自动更新图表对象集合

在本文中,我将扩展图表对象的功能,并编排图表导航、创建屏幕截图、以及为图表保存和应用模板。 此外,我还将实现图表对象集合、其窗口和其内指标的自动更新。
DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能
DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能

DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能

在本文中,我将着手开发用于创建复合图形对象的功能。 该函数库将支持创建复合图形对象,允许这些对象含有任意层次的连接。 我将为这些对象的后续实现准备所有必要的类。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十八部分):指标缓冲区数据的时间序列

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十八部分):指标缓冲区数据的时间序列

关于操控时间序列的主题总结,诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类,如此即可在程序里利用函数库创建指标值,并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念,能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中,也可分别完成同样功能。
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用于在EA交易中包含指标的现成模板(第一部分):振荡指标

用于在EA交易中包含指标的现成模板(第一部分):振荡指标

本文从振荡指标类开始研究标准指标,我们将创建现成的模板,用于EA中——声明和设置参数、指标初始化和去初始化,以及从EA中的指标缓冲区接收数据和信号。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 16 部分):新的类系统

开发回放系统 — 市场模拟(第 16 部分):新的类系统

我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长,如果现在不做,那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类,可协助实现此任务,但为此,我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中,我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。
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DoEasy. 控件 (第 11 部分): WinForms 对象 — 群组,CheckedListBox WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 11 部分): WinForms 对象 — 群组,CheckedListBox WinForms 对象

本文将讨论 WinForms 对象群组,及创建 CheckBox 对象列表对象。
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MQL5 中的范畴论 (第 8 部分):幺半群(Monoids)

MQL5 中的范畴论 (第 8 部分):幺半群(Monoids)

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期,我们引入幺半群作为域(集合),通过包含规则和幺元,将范畴论自其它数据分类方法分离开来。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第一部分):可移动 GUI(I)

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第一部分):可移动 GUI(I)

凭借我们的利用 MQL5 创建可移动 GUI 的综合指南,令您的交易策略或实用程序焕发出呈现动态数据的力量。 深入了解图表事件的核心概念,并学习如何在同一图表上设计和实现简单、多个可移动的 GUI。 本文还探讨了往 GUI 上添加元素的过程,从而增强其功能和美观性。
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DoEasy. 控件 (第 3 部分): 创建绑定控件

DoEasy. 控件 (第 3 部分): 创建绑定控件

在本文中,我将创建绑定到基准元素的从属控件。 开发任务将使用基准控件功能执行。 此外,我还会稍微修改一下图形元素阴影对象,因为把它应用于任何有阴影的对象时会遇到一些逻辑错误。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 11 部分):模拟器的诞生(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 11 部分):模拟器的诞生(I)

为了依据数据形成柱线,我们必须放弃回放,并开始研发一款模拟器。 我们将采用 1-分钟柱线,因为它们所需的难度最小。
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您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息

您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息

使用任何编程语言的任何程序都有特定的结构。在本文中,您将通过了解MQL5程序结构每个部分的编程基础知识来学习MQL5计划结构的重要部分,这些基础知识在创建可在MetaTrader 5中执行的MQL5交易系统或交易工具时非常有用。
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模式搜索的暴力方法(第六部分):循环优化

模式搜索的暴力方法(第六部分):循环优化

在这篇文章中,我将展示改进的第一部分,这些改进不仅使我能够使MetaTrader 4和5交易的整个自动化链闭环,而且还可以做一些更有趣的事情。从现在起,这个解决方案使我能够完全自动化创建EA和优化,并最大限度地降低寻找有效交易配置的劳动力成本。
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使用格兹尔算法的循环分析

使用格兹尔算法的循环分析

在本文中,我们介绍了在Mql5中实现格兹尔算法(Goertzel algorithm)的代码实用程序,并探讨了将该技术用于分析报价的两种方法,以制定可能的策略。
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价格走势模型及其主要规定。(第 3 部分):计算股票证券博弈的最优参数

价格走势模型及其主要规定。(第 3 部分):计算股票证券博弈的最优参数

在作者基于概率论开发的工程方式框架内,找到了开立盈利仓位的条件,并计算了最优(利润最大化)止盈和止损值。
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DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar(进度条)WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar(进度条)WinForms 对象

在本文中,我将继续开发进度条(ProgressBar)控件。 特别是,我将创建管理进度条和视觉效果的功能。
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矩阵实用工具,扩展矩阵和向量的标准库功能

矩阵实用工具,扩展矩阵和向量的标准库功能

矩阵作为机器学习算法和计算机的基础,因为它们能够有效地处理大型数学运算,标准库拥有所需的一切,但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它,这些函数在标准库中尚未提供。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 03 部分):调整设置(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 03 部分):调整设置(I)

我们从梳理当前状况开始,因为我们尚未以最好的方式开始。 如果我们现在不这样做,我们很快就会遇到麻烦。
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神经网络变得轻松(第五十二部分):研究乐观情绪和分布校正

神经网络变得轻松(第五十二部分):研究乐观情绪和分布校正

由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练,故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本,这会降低整个模型的训练效率。在本文中,我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 06 部分):首次改进(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 06 部分):首次改进(I)

在本文中,我们将开始稳固整个系统,若无,则我们可能无法进行后续步骤。
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MQL5 中的范畴论 (第 4 部分):跨度、实验、及合成

MQL5 中的范畴论 (第 4 部分):跨度、实验、及合成

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。