MQL5.com上的编程文章

MetaTrader 5 Python 包提供了一种使用 Python 语言为 MetaTrader 5 平台构建交易应用程序的简便方法。虽然它是一个强大而有用的工具，但在创建算法交易解决方案方面，该模块不如 MQL5 编程语言那么容易。在本文中，我们将构建类似于 MQL5 中提供的交易类，以创建类似的语法，使在 Python 中创建交易机器人比在 MQL5 中更容易。

今天，我们将聚焦于升级通信面板的消息交互界面，使其符合现代高性能通信应用的标准。这一改进将通过更新CommunicationsDialog类来实现。欢迎加入本文的探讨与讨论，我们将共同剖析关键要点，并规划使用MQL5推进界面编程的下一步方向。

几何形态为交易者提供了一种简洁的方式来解读价格走势。许多分析师手工绘制趋势线、矩形和其他形状，然后根据他们看到的形态做出交易决策。在本文中，我们探索了一种自动化的替代方案：利用 MQL5 来检测和分析最流行的几何形态。我们将分解方法论，讨论实现细节，并强调自动形态识别如何提高交易者的市场洞察力。

学习如何为MQL5实现一个强大的自定义日志框架，该框架超越简单的Print()语句，支持日志严重级别、多输出处理器和自动文件轮转——所有功能均可动态配置。将单例CLogger与ConsoleLogHandler（控制台日志处理器）和FileLogHandler（文件日志处理器）集成，在“Experts”选项卡和持续的文件中捕获带时间戳的内容日志。通过清晰、可定制的日志格式和集中控制，简化智能交易系统（EA）的调试与性能跟踪工作。

本文通过引入拖拽面板功能和悬停交互效果，对交易助手工具进行全面升级，使界面操作更直观且响应更迅速。我们优化了工具的实时订单验证机制，确保交易参数能根据市场价格动态校准。同时，我们通过回测验证了这些改进的可靠性。

本文向初学者介绍如何构建一个 MQL5 EA 交易，该系统可以识别和交易经典的技术图表形态 —— 头肩顶形态。它涵盖了如何利用价格行为来检测形态，如何在图表上绘制形态，如何设置入场点、止损点和止盈点，以及如何根据形态自动执行交易。

比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的分形是一个强有力的指标，在价格图标上初现时很容易被忽视。它出现得过于繁忙，大概也不够精锐。我们的靶标是配以由向导汇编的智能系统针对所有指标进行前向漫游测试，检验其在各种形态下能够取得怎样的成果，从而揭开该指标的面纱。

MQL5 框架通过统一的执行管理器和性能分析器，将机构级执行算法（TWAP、VWAP、冰山订单）带给散户交易者，从而实现更流畅、更精确的订单切片和分析。

无论以何种形式构建可靠的人工智能（AI）交易策略，都有一种强大且普遍存在的力量，正悄然地侵蚀着我们社区的集体努力，本文提到，我们所面临的部分问题，源于对“最优实践”的盲目遵循。通过为读者提供基于现实市场的简单证据，我们说明为何必须摒弃这种做法，转而采用特定领域内的最优实践，这样一来，我们的社区才有可能重振AI的潜在力量。

本文将介绍如何使用MQL5开发一款交互式交易助手工具，旨在简化外汇交易中的挂单操作流程。我们首先阐述其核心设计理念：通过用户友好的图形界面（GUI），实现图表上直观设置入场点、止损位和止盈位的功能。此外，本文将详细说明MQL5代码实现过程及回测验证方法，确保工具的可靠性，并为后续高级功能开发奠定基础。

通过优化逻辑、细化计算和减少执行时间来提高回测精度，从而增强 MQL5 代码。微调参数，优化循环，消除低效，以获得更好的性能。

强化学习中的回放缓冲区对于像 DQN 或 SAC 这样的无政策算法尤为重要。这样就会聚光在该记忆缓冲区的抽样过程。举例，SAC 默认选项从该缓冲区随机选择，而优先经验回放缓冲区则基于 TD 分数从缓冲区中抽样对其优调。我们回顾强化学习的重要性，并一如既往，在由向导汇编的智能系统中验证这一假设（而‘非交叉验证）。

市场结构反转检测智能交易系统（EA） 是您洞察市场情绪变化的得力助手，能够实时监控市场结构的潜在反转信号。该工具通过基于平均真实波幅（ATR）的动态阈值，精准识别市场结构的反转点，并在图表上以清晰的可视化指标标记每一处更高低点和更低高点。依托MQL5的极速执行能力与高度灵活的API接口，该工具提供实时动态分析，可以自动调整显示效果，确保图表清晰易读，并提供实时数据仪表板，实时统计反转次数与时间分布。此外，还支持自定义声音警报和移动端推送通知，确保关键信号无遗漏，通过将原始价格波动转化为可执行的交易策略，帮助您在瞬息万变的市场中抢占先机。

在本文中，您将学习如何在 MQL5 中构建价格行为指标，重点关注低点 (L)、高点 (H)、更高的低点 (HL)、更高的高点 (HH)、更低的低点 (LL) 和更低的高点 (LH) 等关键点，以分析趋势。你还将学习如何识别溢价和折价区域，标记 50% 回撤位，以及如何使用风险回报比来计算利润目标。文章还介绍了如何根据趋势结构确定入场点、止损 (SL) 和止盈 (TP) 水平。

本文探讨了动态 MQL5 图形界面，利用双三次插值技术在交易图表上实现高质量的图像缩放。我们详细介绍了灵活的定位选项，支持通过自定义偏移量实现动态居中或位置定位。

本文将介绍如何在MQL5中实现午夜区间突破结合结构突破（BoS）价格行为策略自动化，并详细说明突破检测与交易执行的代码逻辑。我们为入场、止损和止盈设定了精确的风险参数。包含回测与优化方法，助力实战交易。

学习如何使用图表对象在 MQL5 中构建谐波形态指标。了解如何检测波动点、应用斐波那契回撤线以及自动识别形态。

最初的皇冠同花顺优化算法提供了一种解决优化问题的新方法，受到扑克牌原则启发，以基于扇区的方式取代了传统的遗传二进制编码算法。RFO 展现出简化的基本原理如何带来高效、且实用的优化方法。文章呈现了一份详细的算法分析和测试结果。

本文探讨了在 MQL5 中实现谐波形态的自动化，详细介绍了如何在 MetaTrader 5 图表上对其进行检测和可视化。我们将实现一个EA，用于识别摆动点，验证基于斐波那契比率的形态，并通过清晰的图形标注执行交易。文章最后还提供了关于回测和优化程序的指导，以助力有效的交易。

我们继续构建 Hidformer 层次化双塔变换器模型，专为分析和预测复杂多变量时间序列而设计。在本文中，我们会把早前就开始的工作推向逻辑结局 — 我们将在真实历史数据上测试模型。

在本系列的最后一篇文章中，我们将探讨如何轻松地将历史管理 EX5 库导入到 MQL5 源代码中，以处理 MetaTrader 5 账户中的交易历史记录。通过 MQL5 中简单的单行函数调用，可以高效管理和分析交易数据。此外，您还将学习如何创建不同的交易历史分析脚本，并开发基于价格的 EA 交易，作为实际用例示例。该示例 EA 利用价格数据和历史管理 EX5 库做出明智的交易决策、调整交易量，并根据先前已平仓的交易实施恢复策略。

本文详细介绍了开发一款自定义动态链接库的过程，该库旨在为MetaTrader程序提供异步WebSocket客户端连接功能。

在本文中，我们将研究如何将新策略连接到我们创建的自动优化系统。让我们看看我们需要创建哪些类型的 EA，以及是否可以在不更改 EA 库文件的情况下完成，或者尽量减少必要的更改。

本文详细介绍如何利用第一篇开发的状态检测器，构建一个自适应的智能交易系统（MarketRegimeEA）。该系统能够根据趋势、震荡或高波动市场，自动切换交易策略与风险参数。文中涵盖了实用的参数优化、状态过渡处理以及多时间周期指标的应用。

本文详细介绍了如何使用自相关和波动性等统计方法，在MQL5中创建一个市场状态检测系统。文中提供了用于分类趋势、盘整和波动行情的类代码，以及一个自定义指标。

本文是致力于使用MVC（模型-视图-控制器）架构范式在MQL5中实现表模型系列文章的第二部分。本文基于先前创建的表模型来开发表类和表头。已经开发的类将构成进一步实现视图和控制器组件的基础，这些内容将在随后的文章中讨论。

今天，我们将深入挖掘 MQL5 的潜力，利用外部资源（例如 BMP 格式的图片）为交易管理面板打造独具风格的主界面。文中演示的策略在打包多种资源（包括图片、声音等）以实现高效分发时尤为实用。欢迎随我们一起探讨，如何利用这些功能为我们的 New_Admin_Panel EA 实现现代、美观的界面设计。

本文将指导您从头开始构建自定义 Heikin Ashi 指标，并演示如何将自定义指标集成到 EA 中。它涵盖了指标计算、交易执行逻辑和风险管理技术，以增强自动化交易策略。

我们将在 MQL5 中开发货币强势分析的专业指标。这本分步指南将向你展示如何为 MetaTrader 5 开发一款功能强大的交易工具，该工具带有可视化仪表板。您将学习如何计算多个时间周期（H1、H4、D1）内货币对的强度，实现动态数据更新，并创建用户友好的界面。

交易者如何管理资金？交易者和投资者如何跟踪支出、收入、资产和负债？我不仅要向你介绍会计软件；我将向您展示一个工具，它可能会成为您在波涛汹涌的交易海洋中可靠的金融导航器。

我们邀请您来领略层次化双塔变换器（Hidmer）框架，其专为时间序列预测和数据分析而开发。框架作者提出了若干变换器架构改进方案，其成果提高了预测准确性、并降低了计算资源消耗。

高胜率交易形态在交易圈内广为人知，但遗憾的是，其定义始终缺乏明确标准。本文将通过实证研究与算法建模，为高胜率形态构建量化定义框架，并探索其识别与运用方法。借助梯度提升树模型，我们演示如何系统性优化任意交易策略的性能，同时以更精准、可解释的方式向计算机传达交易指令的核心逻辑。

在本文中，我们通过将经济日历数据作为非实盘分析资源嵌入到MQL5交易系统中，为策略测试做好准备。我们实现了按时间、货币和影响程度加载和筛选事件的功能，并在策略测试器中验证其有效性。这使得基于新闻事件的策略能够进行高效的回测。

在本文中，我们将迈出 MQL5 编程的第一步，即使是完全零基础的初学者也能上手。我们将向您展示，如何将熟悉的 K线形态 转换为一个功能完备的自定义指标。K线形态之所以有价值，是因为它们反映了真实的价格行为，并预示着市场的转变。与其手动扫描图表——这种方法容易出错且效率低下——我们将讨论如何通过一个指标来自动化这个过程，该指标会自动识别并标记出这些形态。在此过程中，我们将探讨一些关键概念，例如索引、时间序列、平均真实波幅（用于在多变的市场波动性中提高准确性），以及如何开发一个可自定义、可复用的 K线形态库，以便在未来的项目中使用。

在本文中，我们将探讨如何使用MVC（模型-视图-控制器）架构模式在MQL5中开发表格模型，该模式可将数据逻辑、展示和控制进行分离，从而实现结构化、灵活且可扩展的代码。我们将考虑实现用于构建表格模型的各类，包括使用链表来存储数据。

我们的目标是创建一个系统，用于自动定期优化最终 EA 中使用的交易策略。随着系统的发展，它变得越来越复杂，因此有必要不时地将其视为一个整体，以确定瓶颈和次优解决方案。

如果要自动进行周期性优化，我们需要考虑自动更新交易账户上已经运行的 EA 设置。这样一来，我们就可以在策略测试器中运行 EA，并在单次运行中更改其设置。

针对加密货币交易的 MacroHFT 框架采用上下文感知强化学习和记忆，以便适应动态市场条件。在本文末尾，我们将在真实历史数据上测试所实现的方式，从而评估其有效性。

我邀请您探索 MacroHFT 框架，该框架应用了上下文感知强化学习和记忆，利用宏观经济数据和自适应智代改进加密货币高频交易决策。

我们继续实现 FinCon 框架作者提议的方式。FinCon 是一款基于大语言模型（LLM）的多智代系统。今天，我们将实现必要的模块，并在真实历史数据上全面测试模型。

我们邀您探索 FinCon 框架，这是一款基于大语言模型（LLM）的多智代系统。该框架利用概念性词汇强化来提升决策制定和风险管理，能在多种金融任务中有高效表现。