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价格行为分析工具包开发（第三十七部分）：市场情绪偏向计

价格行为分析工具包开发（第三十七部分）：市场情绪偏向计

市场情绪是影响价格走势最容易被忽视的强大因素之一。尽管大多数交易者依赖滞后指标或是主观猜测，但市场情绪偏向计（STM）智能交易系统（EA）能够将原始市场数据转化为清晰的可视化指引，实时显示市场倾向看涨、看跌还是保持中性。这让确认交易、避免虚假入场信号以及更有效地把握市场参与时机变得更加容易。
竞争性学习算法（CLA）

竞争性学习算法（CLA）

本文介绍了竞争性学习算法（CLA），这是一种基于模拟教育过程的新型元启发式优化方法。该算法将解的种群组织为若干班级，班级中包含学生，而每个班级中最优的学生充当教师。其中代理通过三种机制进行学习：跟随班级中的最优解、利用个人经验以及在班级之间共享知识。
使用MQL5实现Firebase数据的增删改查

使用MQL5实现Firebase数据的增删改查

本文提供一份循序渐进指南，带您掌握Firebase的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，重点聚焦实时数据库与Firestore。您将学习如何使用Firebase SDK方法高效管理Web与移动端应用的数据，涵盖新增记录、查询、修改以及删除数据条目。文中提供实用代码示例，并且介绍了实时场景下的数据结构设计与处理最佳实践，帮助开发者依托Firebase灵活的NoSQL（非关系型）架构，开发动态、可扩展的应用程序。
市场模拟（第 24 部分）：仓位视图（二）

市场模拟（第 24 部分）：仓位视图（二）

在本文中，我将展示如何以最简单、最实用的方式使用指标来跟踪交易服务器上的未平仓位。我将逐步演示，以表明您并不一定需要将所有这些操作都转移到 EA 中。你们中的许多人可能因为这样或那样的原因已经习惯了这样做。事实上，这并不完全合理，因为随着这种实现方式的演变，您将清楚地看到，您可以为此目的创建或实现不同类型的指标。
从基础到中级：对象事件（四）

从基础到中级：对象事件（四）

在本文中，我们将完成上一篇文章中已经开始的内容：一种直接在图表上以完全交互的方式调整对象大小的方法。尽管许多人认为创建这样的功能需要对 MQL5 有更深入的了解，但您将看到，只需运用简单的概念和基础知识，我们就可以实现一种直接在图表上操作对象的方法。这样最终会得到一个既有趣又相当吸引人的结果。
市场模拟（第 23 部分）：仓位视图（一）

市场模拟（第 23 部分）：仓位视图（一）

接下来我们将要介绍的内容，在理论和概念方面要复杂得多。我会让这些材料尽可能简单易懂。编程部分本身相当简单明了。但是，如果你不了解背后的理论，那么在将回放模拟系统改进或调整以适应不同于我将要展示的任务时，你就几乎没有任何可用于进一步改进或适配系统的实际依据。我不希望你只是编译和使用我提供的代码。我希望你能学习、理解，并且如果可能的话，能够创造出更好的东西。
从基础到中级：对象事件（三）

从基础到中级：对象事件（三）

在本文中，我们将为下一篇文章所涵盖的内容奠定基础。我们还将探讨如何使 OBJ_LABEL 对象完全可交互，以便进行编辑和移动。换句话说，我们无需打开“对象属性”对话框，即可更改 OBJ_LABEL 对象的文本和位置。
利用深度强化学习优化Ilan智能交易系统

利用深度强化学习优化Ilan智能交易系统

本研究对经典Ilan网格交易策略进行改进，通过在MQL5中集成Q-learning算法，构建出适用于MetaTrader 5平台的自适应版本。本文展示如何定义状态特征、将连续状态空间映射为Q-table可处理的离散值、使用ε-贪婪算法选择操作，以及针对平均持仓收益与平仓事件设计奖励机制。您将实现Q-table的存储与加载功能、通过参数调优优化学习效率，并在策略测试器中对EURUSD（欧元兑美元）/AUDUSD（澳元兑美元）进行测试，以评估稳定性和回撤风险。
价格行为分析工具包开发（第三十六部分）：实现Python直接读取MetaTrader 5行情数据流

价格行为分析工具包开发（第三十六部分）：实现Python直接读取MetaTrader 5行情数据流

借助Python的数据科学生态以及MetaTrader 5官方客户端库，充分挖掘MetaTrader 5终端的全部能力。本文演示如何完成身份校验，将实时Tick数据与分钟K线数据流直接写入Parquet存储；利用Ta技术指标库与Prophet时间序列预测工具完成高阶特征工程，并训练具备时间感知能力的梯度提升模型。接下来，我们部署轻量Flask服务，对外实时输出交易信号。无论您正在搭建混合量化框架，还是希望借助机器学习增强EA策略，都将掌握一套稳健的端到端流水线，用于数据驱动的算法交易。
从基础到中级：对象事件（一）

从基础到中级：对象事件（一）

在本文中，我们将探讨当图表上的某个对象发生变化时，MetaTrader 5 可以生成的六个事件中的三个。从用户交互的角度来看，这些事件非常有用。这是因为，如果不了解这些事件，在尝试为特定目的管理对象时，我们将不得不付出更多的努力来维护特定的图表配置。
量子储层计算（QRC）电路的实现

量子储层计算（QRC）电路的实现

借助量子计算实现交易领域机器学习的革命性方案。本文演示一套可实际落地的自适应量子储层计算（QRC）系统，该系统支持持续学习，用于实时预测市场行情走势。
市场模拟：MQL5 中的 SQL 入门（四）

市场模拟：MQL5 中的 SQL 入门（四）

许多人往往低估了SQL，甚至根本不使用它，因为他们并不完全了解它的实际工作原理。在针对SQL数据库运行查询时，我们并不总是寻求一个通用的答案；在某些情况下，我们需要一个非常具体且实用的答案。如果数据库的结构和数据模型设计得当，几乎任何类型的信息都可以被整合到其中。
基于Mamba选择性状态空间模型的神经网络交易机器人开发

基于Mamba选择性状态空间模型的神经网络交易机器人开发

本文探究可用于金融时间序列预测的创新性Mamba/SSM神经网络架构。我们将完整介绍该模型在MQL5平台下的实现方案，它是Transformer的现代替代方案，计算复杂度为线性O(N)，而非二次复杂度O(N²)。还会详细讲解选择性状态空间模型、硬件感知优化、分块处理，以及先进的AdamW训练算法。并附带实测结果：模型预测准确率由62%提升至71%，同时训练耗时从45分钟缩短至8分钟。本文提供一个现成的MetaTrader 5交易EA，具备自动训练与自适应风险管理能力。
从基础到中级：对象（四）

从基础到中级：对象（四）

这可能是迄今为止最有趣的一篇文章。原因在于，我们将修改 MetaTrader 5 中已有的一个对象，以创建另一个原本不在该平台上的对象。当然，我们接下来要介绍的内容可能看起来有点疯狂，但它确实有效，并且具有非常有趣的用途。
基于协整股票的统计套利（第二部分）：EA、回测与优化

基于协整股票的统计套利（第二部分）：EA、回测与优化

本文展示一个智能交易系统（EA）示例，用于交易一篮子四只纳斯达克股票。选股流程如下：首先通过皮尔逊相关系数检验进行初步筛选；再对筛选后的股票组进行约翰森协整检验；最后通过ADF检验与KPSS检验验证协整价差的平稳性。本文将对这一流程做补充说明，并展示经过小幅优化后的回测结果。
Python-MetaTrader 5 策略测试器（第一部分）：交易模拟器

Python-MetaTrader 5 策略测试器（第一部分）：交易模拟器

Python 提供的 MetaTrader 5 模块支持通过 Python 在 MetaTrader 5 客户端发起交易，但存在一个重大缺陷：该模块不具备 MetaTrader 5 客户端自带的策略测试器功能。在本系列文章中，我们将搭建一套框架，实现基于 Python 环境的交易策略回测。
我们如何打造最强大的机器学习驱动交易平台：通过档案、论坛与发布记录回顾 MQL 与 MetaTrader 的演进

我们如何打造最强大的机器学习驱动交易平台：通过档案、论坛与发布记录回顾 MQL 与 MetaTrader 的演进

MQL 演进的技术史：从功能有限的 MQL 和 MQL II 语言，到过程式的 MQL4，再到具有原生编译功能、丰富 API 和完备工程环境的面向对象的 MQL5。我们在此展示该语言的关键特性，以及其与 Python、OpenCL、ONNX、OpenBLAS、数据库、DirectX、代理式人工智能助手（Agentic AI Assistant）及模型上下文协议（MCP）的集成情况；其中，模型上下文协议（MCP）可将人工智能系统与终端、MetaEditor、市场数据、交易操作及开发工具相连接。本文探讨了 MetaQuotes 和 MetaTrader 的起源、MQL4.COM 和 MQL5.COM 的推出、各类锦标赛、Algo Forge 及其对生态系统的影响等档案资料。
精通日志记录（第十部分）：通过抑制机制避免日志重复输出

精通日志记录（第十部分）：通过抑制机制避免日志重复输出

我们在 Logify 函数库中搭建了一套日志抑制系统。本文详细讲解 CLogifySuppression 类如何通过可配置规则过滤重复、无关日志消息，减少控制台冗余信息。同时本文还介绍外部配置框架、参数校验机制以及完整测试方案，保障 EA、指标开发过程中日志记录能力稳定、灵活。
利用灰色模型进行交易预测

利用灰色模型进行交易预测

本文探讨灰色模型（GM）在金融时间序列预测中的应用。我们将介绍GM的工作原理，以及其在金融序列上的具体应用方式。同时也会讨论该类模型在交易场景中的优势与局限性。
人工原子算法（A3）

人工原子算法（A3）

本文介绍如何在 MQL5 中实现人工原子算法（A3）—— 一种受化学过程启发的元启发式优化算法。该算法只有两个可调参数：紧凑性和较小的种群规模，这保证了较高的运行速度，同时保持了足够的解质量。
从基础到中级：对象（三）

从基础到中级：对象（三）

在今天的文章中，我们将探讨如何实现一个极具吸引力和趣味性的交互系统，特别是对于那些刚开始学习 MQL5 编程的人来说。这里并没有任何全新的内容。得益于我对这个主题的处理方式，理解起来会容易得多，因为我们将通过实践，了解如何使用结构化的方法，以实用且引人入胜的目标来开发程序。
神经网络实践：熟能生巧

神经网络实践：熟能生巧

在今天的文章中，我们将探讨一个简单的代码更改如何使神经元更加专业化，从而显著加快训练阶段的速度。毕竟，正如我们稍后将看到的，一旦神经元或神经网络经过训练，其执行任务的速度就会大大提升。我们还会谈到一个确实存在、却很少有人提起的问题。
从新手到专家：用MQL5实现动态新闻头条（八）—— 新闻交易快捷交易按钮

从新手到专家：用MQL5实现动态新闻头条（八）—— 新闻交易快捷交易按钮

虽然算法交易系统可以实现自动化操作，但许多新闻交易者与剥头皮交易者更倾向于在高影响力新闻事件和快节奏行情中主动掌控交易，这就要求具备快速的订单执行与管理能力。这一点凸显了对直观前端交互工具的需求 —— 这类工具需集成实时新闻推送、财经日历数据、指标分析、AI分析以及高响应交易控件。