文章，程序库评论 - 页 6

新文章 群体优化算法：思维进化计算（MEC）算法 已发布： 本文探讨了MEC家族的算法，称为简单思维进化计算（Simple Mind Evolutionary Computation, Simple-MEC，SMEC）算法。该算法以其思想之美和易于实现而著称。 在解决复杂的高维问题时，进化计算中使用的群体算法比经典算法具有许多优势。它们可以更有效地找到与最优解足够接近的次优解，这在实际优化问题中通常是可以接受的。 进化计算中一种有趣的方法是Chengai和他的合著者于1998年提出的思维进化计算（Mind Evolutionary

新文章 神经网络变得简单（第 59 部分）：控制二分法（DoC） 已发布： 在上一篇文章中，我们领略了决策变换器。但是，外汇市场复杂的随机环境不允许我们充分发挥所提议方法的潜能。在本文中，我将讲述一种算法，旨在提高在随机环境中的性能。 控制二分法是斯多葛学派（Stoicism）的逻辑基础。它意味着一种思辨，即我们周围的一切存在都可以分为两部分。第一个受制于我们，完全在我们的控制之下。我们无法全面控制第二个，无论我们采取什么动作，事件都会发生。 我们正在操控第一个领域，同时认为第二个是理所当然的。 “控制二分法”方法的作者在他们的算法中实现了类似的假设。DoC

新文章 群体优化算法：混合蛙跳算法（SFL） 已发布： 本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。 混合蛙跳（SFL）算法是由M.Eusuff 和其他一些作者在2003年提出的。该算法结合了模因算法和粒子群算法的原理，其设计灵感来自一群青蛙在觅食过程中的行为。 SFL算法最初是作为一种求解组合优化问题的元启发式方法而开发的。它是基于数学函数和启发式搜索的使用。

新文章 为 Metatrader 5 开发MQTT客户端：TDD方法——第4部分 已发布： 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。 属性是MQTT v5.0中添加的“可扩展性机制”的一部分。它们在之前的v3.1.1中不存在，这是此次重大升级之前的最新版本。它们在MQTT v5.0中无处不在。但是，什么是MQTT属性？究竟是什么东西的属性呢？ 答案是应用程序消息（Application

新文章 神经网络变得简单（第 58 部分）：决策转换器（DT） 已发布： 我们继续探索强化学习方法。在本文中，我将专注于一种略有不同的算法，其参考智能体政策构造一连串动作的范式。 在本系列中，我们已验证了相当广泛的不同强化学习算法。它们都使用基础方式： 智能体分析环境的当前状态。 采取最优动作（在学习的政策 — 行为策略的框架内）。 转入环境的新状态。 从环境中获得完全过渡到新状态的奖励。 该序列基于马尔可夫（Markov）过程的原理。假设起点是环境的当前状态。摆脱这种状态只有一种最优方法，它不依赖以前的路径。 我想讲述另一种替代方式，它是由谷歌团队在文章

maximus_vX lite: 利用等级进行交易的智能系统。 每种类型 (买入和卖出) 它可以最多有两笔持仓。 作者： Vladimir Karputov

新文章 机器学习中的量化（第1部分）：使用 CatBoost 的理论、示例代码和实现分析 已发布： 本文探讨了量化在树模型构建中的理论应用，并展示了使用 CatBoost 实现的量化方法。不使用复杂的数学方程。 那么什么是量化，为什么要使用量化呢？让我们来弄清楚！

新文章 如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 2 部分）：指标信号：多时间帧抛物线 SAR 指标 已发布： 本文中的多币种智能交易系统是智能交易系统或交易机器人，它仅在一个品种图表上就能交易（开单、平单、和管理订单，例如：尾随停损和止盈）超过 1 个交易品种对。这次我们只用 1 个指标，即抛物线 SAR 或 iSAR， 将其应用在 PERIOD_M15 到 PERIOD_D1 的多个时间帧。 多币种智能交易系统将用 1 个指标信号，但有 5 个时间帧，始自 PERIOD_M15、PERIOD_M30、PERIOD_H1、PERIOD_H4 和 PERIOD_D1。

新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 28 部分）：智能交易系统项目 — C_Mouse 类 （II） 已发布： 当人们开始创建第一个拥有计算能力的系统时，一切都需要工程师的参与，他们必须非常熟知该项目。我们谈论的是计算机技术的曙光，那个时代甚至没有用于编程的终端。随着它的发展，越来越多的人对能够创造一些东西感兴趣，涌现出新的思路和编程方式，取代了旧式风格的改变连接器位置。这就是第一个终端出现的时刻。 对于那些曾长期编程的人来说，我们在下面展示的内容也许并无太多意义。为什么要费尽心思让编程更接近自然语言呢？答案很简单： 您不是在为机器编程，而是在为其他程序员编程

新文章 神经网络变得简单（第 57 部分）：随机边际扮演者-评论者（SMAC） 已发布： 在此，我将研究相当新颖的随机边际扮演者-评论者（SMAC）算法，该算法允许在熵值最大化的框架内构建潜在变量政策。 在构建自动交易系统时，我们开发了制定后续决策的算法。强化学习方法正是为了解决这些问题。强化学习的关键问题之一是如同智能体学习与环境交互那般的探索过程。在这种前后呼应情况下，经常运用最大熵原理，这促使智能体按最大随机度执行动作。然而，在实践中，这种算法只能训练简单的智能体学习单个动作周围的局部变化。这是因为需要计算智能体政策的熵值，并将其用作训练目标的一部分。 同时，

新文章 开发回放系统（第32部分）：订单系统（一） 已发布： 在我们迄今为止开发的所有东西中，正如你可能会注意到并最终同意的那样，这个系统是最复杂的。现在我们需要做一些非常简单的事情：让我们的系统模拟交易服务器的操作。准确实现交易服务器操作方式似乎是一件轻而易举的事情。至少说起来是这样。但我们需要这样做，以便对回放/模拟系统的用户来说，一切都是无缝和透明的。

支撑阻力 - Barry (扩展版): 支撑阻力 - Barry (扩展版). 作者： Mladen Rakic

新文章 将您自己的LLM集成到EA中（第2部分）：环境部署示例 已发布： 随着人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是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。 WSL2是微软早在2017年就推出的WSL原始版本的重大升级。WSL2不仅仅是一个版本升级，它更快、更通用，并且使用了真正的Linux内核。直到今天，我相信很多人都不知道WSL的存在，包括一些IT从业者。他们仍在继续使用

新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 27 部分）：智能交易系统项目 — C_Mouse 类 已发布： 在本文中，我们将实现 C_Mouse 类。它提供了最高级别的编程能力。不过，说到高级或低级编程语言，并不是在代码中包含污言秽语或行话。它有其它含义。当我们谈论高级或低级编程时，我们意指对于其他程序员来说理解代码是多么容易或困难。 在上一篇文章 《开发回放系统（第 26 部分）：智能交易系统项目（I）》 中，我们详细研究了第一个类如何开始构造。现在我们扩展这些思路，并令它们更实用。这就把我们带到了 C_Mouse

新文章 开发回放系统（第31部分）：EA交易项目——C_Mouse类（五） 已发布： 我们需要一个计时器，它可以显示距离回放/模拟运行结束还有多少时间。乍一看，这可能是一个简单快捷的解决方案。许多人只是尝试适应并使用交易服务器使用的相同系统。但有一件事是很多人在考虑这个解决方案时没有考虑的：对于回放，甚至更多的是模拟，时钟的工作方式不同。所有这些都使创建这样一个系统变得复杂。

新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 26 部分）：智能交易系统项目 — C_Terminal 类 已发布： 现在，我们可以开始创建回放/模拟系统的智能系统。不过，我们需要改进一些东西，并非敷衍了事。尽管如此，我们不应被最初的复杂性所吓倒。重要的是从某处开始，否则我们最终只会空想一项任务的难度，甚至没有尝试去克服它。这就是编程的全部意义：通过学习、测试和广泛的研究来攻克障碍。 您也许已经注意到，我是面向对象编程（OOP）的忠实粉丝。这是由于 OOP

新文章 开发回放系统（第30部分）：EA交易项目——C_Mouse类（四） 已发布： 今天，我们将学习一种技术，它可以在程序员职业生涯的不同阶段对我们有很大帮助。通常，受到限制的不是平台本身，而是谈论限制的人的知识。这篇文章将告诉你，凭借常识和创造力，你可以让 MetaTrader 5 平台变得更加有趣和通用，而无需创建疯狂的程序或类似的东西，并创建简单但安全可靠的代码。我们将利用我们的创造力修改现有代码，而不删除或添加源代码中的任何一行。

新文章 神经网络变得简单（第 56 部分）：利用核范数推动研究 已发布： 强化学习中的环境研究是一个紧迫的问题。我们之前已视察过一些方式。在本文中，我们将讲述另一种基于最大化核范数的方法。它允许智能体识别拥有高度新颖性和多样性的环境状态。 强化学习基于由智能体对环境进行独立探索的范式。智能体会影响环境，从而致其变化。作为回报，智能体会获得某种奖励。 强化学习的两个主要问题就此得以突出：环境探索和奖励函数。正确结构的奖励函数鼓励智能体探索环境，并寻找最优行为策略。

一个免安装的自动止损保护系统，可运行在MT5或MT4上 : 这是MT5上驱动部分，负责把实时行情，持仓情况输出成csv文件，由python脚本再进行数据分析，并发送指令生成新的订单。 作者： feizhou wang

新文章 MQL5中的范畴论（第23部分）：对双重指数移动平均的不同看法 已发布： 在这篇文章中，我们继续我们的主题，最后是从“新”的角度处理日常交易指标。我们正在为这篇文章处理自然变换的水平组合，而这方面的最佳指标是双重指数移动平均（DEMA），它扩展了我们刚刚涵盖的内容。 本文的目的是强调 自然变换 的水平组合的概念。我们在上一篇文章中探讨了它的反义词，我们在文章中看到了如何在两个类别之间检索三个函子，这意味着当类别是价格时间序列和相同价格的移动平均时间序列这样简单的数据集时，可以推断出垂直组合中的两个自然变换。在这篇文章中，我们通过添加移动平均的第三类移动平均，即 双重指数移动平均

新文章 开发回放系统（第29部分）：EA 交易项目——C_Mouse类（三） 已发布： 在改进了C_Mouse类之后，我们可以专注于创建一个类，该类旨在为我们的分析创建一个全新的框架。我们不会使用继承或多态性来创建这个新类。相反，我们将改变，或者更好地说，在价格线中添加新的对象。这就是我们在这篇文章中要做的。在下一节中，我们将研究如何更改分析。所有这些都将在不更改C_Mouse类的代码的情况下完成。实际上，使用继承或多态性会更容易实现这一点。然而，还有其他方法可以达到同样的结果。 但让我们来看看是什么让我们看到了这篇文章。在这里，我们将研究 如何在不更改类和不使用继承系统

当前柱的Murrey数学线: 当前柱的Murry数学线是预测市场走向的有效工具. 作者： Nikolay Kositsin

参照官方代码，提示MT5包无法使用 报错信息 调用MT5时,无法找到该方法 python版本3.11.7，anancoda3自带的继承python环境 去年上半年还是可以用的，并且训练出了ONNX模型来，但是这次用就不行了

新文章 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 已发布： 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。 您好，欢迎回到我们系列的第 3 部分《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》。 在我们进入新领域之前，我们先快速回顾一下我们在第 I 部分和第 II 部分中涵盖的内容： 1. 在第 I

新文章 MQL5中的范畴论（第22部分）：对移动平均的不同看法 已发布： 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。 范畴论

新文章 为 MetaTrader 5 开发MQTT客户端：TDD方法——第3部分 已发布： 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。 当我们的客户端请求与服务器连接时，它必须通知服务器 代理的一些期望的能力， 是否它将需要使用用户名和密码进行身份验证， 以及该连接是否是新会话，还是它正在恢复先前打开的会话。 这是通过在“Protocol

新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 25 部分）：为下一步做准备 已发布： 在本文中，我们将会完结开发回放和模拟系统的第一阶段。尊敬的读者，有了这样的成就，我确认该系统已经达到了高级水平，为引入新功能铺平了道路。目标是进一步丰富该系统，将其转变为研究和开发市场分析的强力工具。 我们从给控件指示器施加限制开始，如此用户就无法回溯时间。我所说的“回溯时间”是指在取得一定进展后，它不再可能利用控件指示器返回到以前的位置。若要撤消这些动作，您需要关闭回放/模拟服务，并重启该过程从头开始。我知道这个限制也许看起来令人生畏，但相信我，这种方式能防止试图使用回溯功能时也许会出现的诸多问题。

新文章 研究烛条分析技术(第二部分)：自动搜索新形态已发布： 在前一篇文章中，我们分析了从多种现有烛条样式中选择出的 14 种形态。 由于不可能逐一分析所有形态，所以找到了另一种解决方案。 新系统根据已知的烛条类型搜索和测试新的烛条形态。 为了开发新的烛条形态生成算法，我们需要定义关键规则： 新形态将由一根、两根或三根简单的烛条类型组成。, 简单的烛条类型有：长烛条，短烛条，尖顶，十字星，marubozu 和锤子。, 烛条类型将基于方向划分：多头和空头。 十字星烛条除外。, 简单的烛条类型可以反复。 示例：两个空头长烛条的形态。 创建新形态的一般规则如图例 1 所示。 图例1...

新文章 为EA交易提供指标的现成模板（第3部分）：趋势指标 已发布： 在这篇参考文章中，我们将研究趋势指标类别中的标准指标。我们将创建现成的模板，用于EA中的指标使用——声明和设置参数、指标初始化和析构，以及从EA中的指示符缓冲区接收数据和信号。 本文继续讨论在EA中使用指标的现成模板的主题。我们已经探讨了将 振荡指标 和 交易量和比尔威廉姆斯指标 连接到EA的模板。 在这里，我们将研究将趋势指标连接到EA交易。与前几篇文章一样，我们将 在本系列的第一篇文章 中创建的仪表板上显示从指标接收的数据。

新文章 MQL5中的范畴论（第21部分）：使用LDA的自然变换 已发布： 这篇文章是我们系列的第21篇，继续研究自然变换以及如何使用线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）来实现它们。我们以信号类格式展示了它的应用程序，就像在前一篇文章中一样。 随着我们继续研究 自然变换 ，我们将在本文中研究时间序列预测中的更多应用。自然变换通常可以在相关的数据集中推断出来，这是我们想在本文中开始研究的内容。