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精通日志记录（第八部分）：具备自动翻译能力的错误日志记录
精通日志记录（第八部分）：具备自动翻译能力的错误日志记录
在《精通日志记录》第八部分中，我们将探索如何在Logify（一款功能强大的MQL5日志库）中实现多语言报错提示。您将学习如何根据上下文结构化报错信息、将提示内容切换成多种语言，并根据日志重要级别进行自动动态格式化。所有这一切都基于一个简洁、可扩展且适用于生产环境的设计。
在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析
在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析
如何才能最有效地整合多种策略，构建一个强大的策略组合？欢迎加入本次讨论，我们将探讨如何将三种不同的策略整合到我们的交易应用程序中。交易员通常会采用专门的策略来开仓和平仓。我们想探究的是，机器能否在这项任务上表现得比人类更出色。我们将首先从熟悉策略测试器的各项功能开始讨论，以及完成此任务所需的面向对象编程（OOP）原则。
使用机器学习开发趋势交易策略
使用机器学习开发趋势交易策略
本研究介绍了一种开发趋势跟踪交易策略的新方法。本节介绍标注训练数据并利用它训练分类器的过程。这个过程获得了可在 MetaTrader 5 上运行的完全可操作的交易系统。
中心引力优化（CFO）算法
中心引力优化（CFO）算法
本文介绍了一种受万有引力定律启发的中心引力优化（CFO）算法。它探讨了物理引力的原理如何解决优化问题，其中“较重”的解决方案会吸引不太成功的对应物。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
我们将目光转向 MA 与随机振荡器的互补配对，实证推理学习在后监督学习与强化学习状况中扮演的角色。显然，推理学习有多种途径可供选择，不过我们的方式是使用变分自编码器。我们先以 Python 探索这些，然后将训练好的模型以 ONNX 格式导出，可在 MetaTrader 中供向导汇编智能系统所用。
在MQL5中构建自优化智能交易系统（第七部分）：同时利用多个时间周期进行交易
在MQL5中构建自优化智能交易系统（第七部分）：同时利用多个时间周期进行交易
在本系列文章中，我们已经探讨了多种确定技术指标最佳使用周期的方法。今天，我们将向读者展示如何反其道而行之，也就是我们不再局限于挑选一个最佳时间周期，而是演示如何有效地利用所有可用周期。这种方法减少了被剔除的数据量，并为机器学习算法提供了常规价格预测以外的应用场景。
市场模拟（第 10 部分）：套接字（四）
市场模拟（第 10 部分）：套接字（四）
在这篇文章中，我们将以一种非常有趣的方式，看看你需要做什么才能开始使用 Excel 来管理 MetaTrader 5。为此，我们将使用 Excel 加载项来避免使用内置的 VBA。如果您不知道什么是加载项，请阅读本文，学习如何直接在 Excel 中使用 Python 进行编程。
克服机器学习的局限性（第二部分）：缺乏可重复性
克服机器学习的局限性（第二部分）：缺乏可重复性
本文探讨了即便使用相同的策略和金融标的，不同经纪商的交易结果为何仍会存在显著差异，原因在于定价的分散化以及数据差异。本文有助于MQL5开发者理解为何他们的产品在MQL5市场上的评价褒贬不一，并敦促开发者针对特定经纪商调整方法，以确保结果透明且可重复。如果这一做法能被广泛地采用，将有望成为我们社区重要的特定领域最佳实践。
风险管理（第三部分）：构建风险管理主类
风险管理（第三部分）：构建风险管理主类
在本文中，我们将开始创建一个核心风险管理类，这将是控制系统风险的关键。我们将重点建立基础，定义基本结构、变量和函数。此外，我们将实施设定最大损益值的必要方法，从而为风险管理奠定基础。
市场模拟（第九部分）：套接字（三）
市场模拟（第九部分）：套接字（三）
今天的文章是上一篇文章的延续。我们将研究 EA 交易的实现，主要关注服务器代码的执行方式。上一篇文章中给出的代码不足以使一切按预期工作，因此我们需要更深入地挖掘它。因此，有必要阅读这两篇文章，以便更好地了解会发生什么。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，我们在前一篇文章中探讨了它们的共通形态，并通过监督学习网络，见识了哪些“形态能粘附”。我们自该文加以分析，进一步研究当使用该已训练网络时，强化学习的效能。读者应当注意，我们的测试时间窗口非常有限。无论如何，我们在展示这一点时，会继续追求由 MQL5 向导提供最低编码需求。
价格行为分析工具包开发（第 24 部分）：价格行为量化分析工具
价格行为分析工具包开发（第 24 部分）：价格行为量化分析工具
K线形态为潜在的市场走势提供了宝贵的线索。根据其在价格走势中所处的位置，有些单根K线预示着当前趋势的延续，而另一些则是反转的前兆。本文介绍了一款能够自动识别四种关键K线形态的EA。请参阅以下章节，了解该工具如何助您提升价格行为分析能力。
价格行为分析工具包开发（第 23 部分）：货币强弱指标
价格行为分析工具包开发（第 23 部分）：货币强弱指标
你知道真正推动货币对走势的是什么吗？正是每种单一货币的强弱。在本文中，我们将通过遍历包含该货币的所有货币对，来衡量其强弱。这使我们能够根据它们的相对强弱来预测这些货币对可能的走势。请继续阅读以了解更多详情。
从基础到中级：事件（一）
从基础到中级：事件（一）
鉴于目前所展示的一切，我认为我们现在可以开始实现某种应用程序，以便直接在图表上运行某些交易品种。然而，首先我们需要讨论一个对初学者来说可能相当困惑的概念。也就是说，在 MQL5 中开发并用于在图表上显示的应用程序的创建方式与我们迄今为止看到的不同。在本文中，我们将开始更好地理解这一点。
价格行为分析工具包开发（第 22 部分）：相关性仪表盘
价格行为分析工具包开发（第 22 部分）：相关性仪表盘
该工具是一个相关性仪表盘，用于计算并显示多个货币对之间的实时相关系数。通过可视化货币对之间的相互走势，它为您的价格行为分析提供了宝贵的视角，并帮助您预测跨市场的动态。继续阅读以探索其功能和应用。
利用 MQL5 经济日历进行交易（第 8 部分）：通过智能事件过滤和有针对性的日志来优化新闻驱动策略的回测
利用 MQL5 经济日历进行交易（第 8 部分）：通过智能事件过滤和有针对性的日志来优化新闻驱动策略的回测
在本文中，我们利用智能事件过滤和有针对性的日志来优化我们的经济日历，以便在实时和离线模式下实现更快、更清晰的回测。我们简化了事件处理程序，并将日志集中在关键交易和仪表盘事件上，从而增强了策略的可视化效果。这些改进使得对新闻驱动型交易策略进行顺畅的测试和优化成为可能。
市场模拟（第八部分）：套接字（二）
市场模拟（第八部分）：套接字（二）
用套接字实现一些实用功能怎么样？在今天的文章中，我们将开始创建一个迷你聊天室。让我们一起来看看这是怎么做到的 —— 这会非常有趣。请注意，此处提供的代码仅用于教育目的。它不应用于商业目的或现成的应用程序，因为它不提供数据传输安全性，并且可以访问通过套接字传输的内容。
MQL5交易策略自动化（第十七部分）：借助动态仪表盘精通网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略
MQL5交易策略自动化（第十七部分）：借助动态仪表盘精通网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略
在本文中，我们将探讨网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略，并阐述如何在MQL5中实现该策略的自动化，同时配备一个动态仪表盘以提供实时交易分析。我们将详细介绍该策略基于网格的马丁格尔逻辑以及风险管理功能。此外，我们还将指导如何进行回测和部署，以确保策略的稳健表现。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（四） — 本地托管 AI 模型市场洞察
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（四） — 本地托管 AI 模型市场洞察
在今天的讨论中，我们将探讨如何自行托管开源 AI 模型，并使用它们来生成市场洞察。这是我们持续扩展 News Headline EA 的一部分努力，引入了 AI 洞察通道，将其转变为多集成辅助工具。升级后的 EA 旨在通过日历事件、财经突发新闻、技术指标以及现在的 AI 生成的市场观点，让交易者随时了解最新动态，从而为交易决策提供及时、多样化和智能的支持。加入我们的讨论，我们将探讨实用的集成策略，以及 MQL5 如何与外部资源协作，构建强大而智能的交易工作终端。
外汇套利交易：一款轻松上手的简单合成做市商机器人
外汇套利交易：一款轻松上手的简单合成做市商机器人
今天，来了解一下我的首个套利机器人——一款针对合成资产的流动性提供者（如果这么称呼它也算恰当的话）。目前，该机器人作为一个模块，在一套大型机器学习系统中成功运行，但我从云端调出了一个旧版的外汇套利EA，让我们一起来看一下，并思考如今能用它做些什么。
神经类群优化算法 (NOA)
神经类群优化算法 (NOA)
一种新的生物启发的优化元启发式算法——NOA（Neuroboids Optimization Algorithm，神经类群优化算法），结合了集体智能和神经网络的原理。与传统方法不同，该算法使用了一个由具备自学习能力的“神经类群（neuroboids）”组成的群体，每个神经类群都拥有自己的神经网络，能够实时调整其搜索策略。本文揭示了该算法的架构、代理的自学习机制，以及这种混合方法在解决复杂优化问题方面的应用前景。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题 (三) — 指标洞察
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题 (三) — 指标洞察
在本文中，我们将通过引入专门的指标洞察通道来推进新闻标题EA —— 一个紧凑的图表显示，显示由RSI、MACD、随机震荡指标和 CCI 等流行指标生成的关键技术信号。这种方法消除了 MetaTrader 5 终端上多个指标子窗口的需要，使您的工作空间保持干净高效。通过利用 MQL5 API 在后台访问指标数据，我们可以使用自定义逻辑实时处理和可视化市场洞察。加入我们，探索如何在 MQL5 中操纵指标数据，以创建一个智能且节省空间的滚动洞察系统，所有这些都在您的交易图表上的一个水平通道内。
用Python构建一个远程外汇风险管理系统
用Python构建一个远程外汇风险管理系统
我们将用Python构建一个远程外汇风险管理系统，并逐步将其部署到服务器上。在本文中，我们将学习如何通过编程管理外汇风险，以及如何避免外汇账户资金再次损失殆尽。