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基于预测的统计套利
基于预测的统计套利
我们将探讨统计套利，使用Python搜索具有相关性和协整性的交易品种，为皮尔逊（Pearson）系数制作一个指标，并编制一个用于交易统计套利的EA，该系统将使用Python和ONNX模型进行预测。
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中，我们将探讨其余的数组函数，揭开复杂概念的神秘面纱，让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数，提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧！
算法交易中的风险管理器
算法交易中的风险管理器
本文的目标是证明在算法交易中使用风险管理器的必要性，并在一个单独的类中实现控制风险的策略，以便每个人都可以验证标准化的风险管理方法在金融市场日内交易和投资中的有效性。在本文中，我们将为算法交易创建一个风险管理类。本文是上一篇文章的延续，在前文中我们讨论了为手动交易创建风险管理器。
群体优化算法：抵抗陷入局部极值（第一部分）
群体优化算法：抵抗陷入局部极值（第一部分）
本文介绍了一个独特的实验，旨在研究群体优化算法在群体多样性较低时有效逃脱局部最小值并达到全局最大值的能力。朝着这个方向努力将进一步了解哪些特定算法可以使用用户设置的坐标作为起点成功地继续搜索，以及哪些因素会影响它们的成功。
龟壳演化算法（TSEA）
龟壳演化算法（TSEA）
这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。
两样本Kolmogorov-Smirnov检验作为时间序列非平稳性的指标
两样本Kolmogorov-Smirnov检验作为时间序列非平稳性的指标
本文探讨了最著名的非参数同质性检验之一——两样本柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smirnov）检验。文章对模型数据和实际价格都进行了分析。此外，本文还给出了构建非平稳性指标（iSmirnovDistance）的一个示例。
开发回放系统（第 42 部分）：图表交易项目（I）
开发回放系统（第 42 部分）：图表交易项目（I）
我们来创建一些更有趣的东西。我不想毁掉惊喜，故此紧随本文以便更好地理解。自本系列开发回放/模拟器系统的最开始，我就一直说，我们的意图是按相同的方式使用 MetaTrader 5 平台，无论正在开发的系统中，亦或真实市场中。重点是要正确完成。没有人愿意在训练和学习时用一种工具，而在战斗时不得不换另一种工具。
如何构建和优化基于波动率的交易系统（Chaikin volatility-CHV）
如何构建和优化基于波动率的交易系统（Chaikin volatility-CHV）
在本文中，我们将介绍另一个基于波动率的指标——蔡金波动率（Chaikin Volatility）。在了解到蔡金波动率的使用方法和构建方式之后，我们将学习如何构建自定义指标。我们将分享一些可用的简单策略，并对其进行测试，以了解哪个策略更优。
开发回放系统（第 44 部分）：Chart Trader 项目（三）
开发回放系统（第 44 部分）：Chart Trader 项目（三）
在上一篇文章中，我介绍了如何操作模板数据以便在 OBJ_CHART 中使用。在那篇文章中，我只是概述了这一主题，并没有深入探讨细节，因为在那个版本中，这项工作是以非常简单的方式完成的。这样做是为了更容易解释内容，因为尽管很多事情表面上很简单，但其中有些并不那么明显，如果不了解最简单、最基本的部分，就无法真正理解全局。
构建K线图趋势约束模型（第一部分）：针对EA和技术指标
构建K线图趋势约束模型（第一部分）：针对EA和技术指标
本文面向初学者和专业的MQL5开发者。它提供了一段代码，用于定义并限制信号生成指标仅在较长的时间框架的趋势中运行。通过这种方式，交易者可以通过融入更广泛的市场视角来增强他们的策略，从而可能产生更稳健和可靠的交易信号。
练习开发交易策略
练习开发交易策略
在本文中，我们将尝试开发自己的交易策略。任何交易策略都必须以某种统计优势为基础。而且，这种优势应该长期存在。
种群优化算法：鲸鱼优化算法（WOA）
种群优化算法：鲸鱼优化算法（WOA）
鲸鱼优化算法（WOA）是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法，即鲸鱼在猎物周围制造气泡，然后以螺旋运动的方式攻击猎物。
开发多币种 EA 交易 (第 5 部分):可变仓位大小
开发多币种 EA 交易 (第 5 部分):可变仓位大小
在前面的部分中，我们正在开发的智能交易系统 (EA) 只能使用固定的仓位大小进行交易。这对于测试来说是可以接受的，但在真实账户交易时并不建议这样做。让我们能够使用可变的仓位大小进行交易。
种群优化算法：社群进化（ESG）
种群优化算法：社群进化（ESG）
我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。
MQL5 中的高级变量和数据类型
MQL5 中的高级变量和数据类型
不仅在 MQL5 编程中，在任何编程语言中，变量和数据类型都是非常重要的主题。MQL5 变量和数据类型可分为简单类型和高级类型。在这篇文章中，我们将识别并学习高级类型，因为我们在前一篇文章中已经提到过简单类型。
矩阵分解基础知识
矩阵分解基础知识
由于这里的目标是教学，我们将尽可能简单地进行。也就是说，我们将只实现所需的功能：矩阵乘法。今天您将看到，这足以模拟矩阵标量乘法。许多人在使用矩阵分解实现代码时遇到的最大困难是：与标量分解不同，在标量分解中，几乎所有情况下因子的顺序都不会改变结果，但使用矩阵时情况并非如此。
克服集成ONNX（Open Neural Network Exchange ）的挑战
克服集成ONNX（Open Neural Network Exchange ）的挑战
ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具，尽管它非常出色，但要想充分发挥其作用，就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中，我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题，以及如何处理这些问题。
构建一个用于实现带约束条件的自定义最大值的通用优化公式（GOF）
构建一个用于实现带约束条件的自定义最大值的通用优化公式（GOF）
在这篇文章中，我们将介绍一种在MetaTrader 5终端的设置选项卡中选择“自定义最大值”时，实现具有多个目标和约束的优化问题的方法。举例来说，优化问题可以是：最大化利润因子、净利润和恢复因子，同时满足以下条件：回撤小于10%，连续亏损次数少于5次，每周交易次数多于5次。
头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类
头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类
在本文中，我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化（Brain Storm Optimization，简称BSO）。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下，找到多个最优解。此外，我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。
神经网络实践：割线
神经网络实践：割线
正如理论部分已经解释的那样，在使用神经网络时，我们需要使用线性回归和导数。为什么呢？原因是线性回归是现存最简单的公式之一。从本质上讲，线性回归只是一种仿射函数。然而，当我们谈论神经网络时，我们对直接线性回归的影响并不感兴趣。我们感兴趣的是生成这条直线的方程。我们对创建出的线并不感兴趣。你知道我们需要理解的主要方程吗？如果没有，我建议您阅读这篇文章来了解它。
种群优化算法：鸟群算法（BSA）
种群优化算法：鸟群算法（BSA）
本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法（BSA）。BSA中的个体采用不同的搜索策略，包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换，使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。