有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章

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交易者遇到的有趣挑战,就是经常需要一个创新的方法。这个类别的特色文章,提供了众多评估、分析和处理价格数据以及交易结果的出乎意料的解决方案。这些文章描述了多种集成方案,包括数据库和 ICQ 连接,OpenCL 的使用 和社群网络,Delphi 和 C# 的使用。

阅读并了解如何使用专门的数学和神经网络包,以及更多。成为一名作家 并与 MQL5 社区成员共享独特思想。

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为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式 - 第2部分

为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端:TDD 方式 - 第2部分

本文是描述 MQTT 协议的本机MQL5客户端开发步骤系列文章的一部分。在这一部分中,我们将描述我们的代码组织、第一个头文件和类,以及我们如何编写测试。本文还包括关于测试驱动开发实践以及我们如何将其应用于该项目的简要说明。
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Scikit-Learn 库中的分类模型及其导出到 ONNX

Scikit-Learn 库中的分类模型及其导出到 ONNX

在本文中,我们将探讨使用 Scikit-Learn 库中所有可用的分类模型来解决 Fisher 鸢尾花数据集的分类任务。我们将尝试把这些模型转换为 ONNX 格式,并在 MQL5 程序中使用生成的模型。此外,我们将在完整的鸢尾花数据集上比较原始模型与其 ONNX 版本的准确性。
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为 MetaTrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第3部分

为 MetaTrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第3部分

本文是一系列文章的第三部分,介绍了我们为MQTT协议开发本机MQL5客户端的步骤。在这一部分中,我们详细描述了如何使用测试驱动开发来实现CONNECT/CONNACK数据包交换的操作行为部分。在这一步骤结束时,我们的客户端必须能够在处理连接尝试可能产生的任何服务器结果时表现得正常。
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MQL5 中的范畴论 (第 14 部分):线性序函子

MQL5 中的范畴论 (第 14 部分):线性序函子

本文是更广泛关于以 MQL5 实现范畴论系列的一部分,深入探讨了函子(Functors)。我们实验了如何将线性序映射到集合,这要归功于函子;通过研究两组数据,典型情况下会忽略其间的任何联系。
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为 Metatrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第4部分

为 Metatrader 5 开发MQTT客户端:TDD方法——第4部分

本文是一系列文章的第四部分,介绍了我们为 MQTT 协议开发本机 MQL5 客户端的步骤。在这一部分中,我们将描述什么是 MQTT v5.0 属性,它们的语义,以及我们如何阅读其中的一些属性,并提供一个如何使用属性来扩展协议的简短示例。
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MQL5 中的组合对称交叉验证

MQL5 中的组合对称交叉验证

在本文中,我们介绍使用纯 MQL5 语言实现组合对称交叉验证的情况,以衡量使用策略测试器的慢速完全算法优化策略后可能出现的过拟合程度。
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CatBoost 模型中的交叉验证和因果推理基础及导出为 ONNX 格式

CatBoost 模型中的交叉验证和因果推理基础及导出为 ONNX 格式

本文提出了使用机器学习创建 EA 交易的方法。
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开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 2 部分):用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 2 部分):用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数

在本文中,我们将讨论 MQL5 如何与 Python 和 FastAPI 交互,使用 MQL5 中的 HTTP 调用与 Python 开发的井字游戏交互。这篇文章讨论了使用 FastAPI 为这种集成创建一个 API,并提供了一个 MQL5 测试脚本,突出了 MQL5 的多功能性、Python 的简易性以及 FastAPI 在连接不同技术以创建创新解决方案方面的效果。
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开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 3 部分):在 MQL5 中创建自动移动和测试脚本

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 3 部分):在 MQL5 中创建自动移动和测试脚本

本文讨论在 Python 中实现井字游戏中的自动移动,并与 MQL5 函数和单元测试集成。目标是通过在 MQL5 中进行测试,提高游戏的互动性并确保系统的可靠性。本文内容包括游戏逻辑开发、集成和实际测试,最后将介绍动态游戏环境和强大集成系统的创建。