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从基础到中级：对象（二）

从基础到中级：对象（二）

在今天的文章中，我们将探讨如何使用代码以一种简单的方式控制某些对象属性。我们还将了解自定义应用程序如何将多个对象放置在同一个图表上。此外，我们将开始认识到，为我们计划实现的任何指标分配一个简称的重要性。
MQL5 向导技巧（第七十七部分）：使用 Gator 振荡器与积累/派发振荡器（AD Oscillator）

MQL5 向导技巧（第七十七部分）：使用 Gator 振荡器与积累/派发振荡器（AD Oscillator）

Gator 振荡器（Gator Oscillator）由比尔·威廉姆斯（Bill Williams）开发，与累积/派发振荡器（Accumulation/Distribution Oscillator）是另一对可在 MQL5 EA 中协同使用的指标组合。我们使用 Gator 振荡器来确认趋势，同时使用 AD 振荡器通过检查成交量来确认趋势。在探索这种指标组合时，我们一如既往地使用 MQL5 向导来构建和测试它们的潜力。
MQL5中的自优化智能交易系统（第十一部分）：线性代数基础入门

MQL5中的自优化智能交易系统（第十一部分）：线性代数基础入门

在本文中，我们将为使用MQL5矩阵与向量API中强大的线性代数工具奠定基础。想要熟练运用此套API，我们必须牢固掌握支撑这些方法合理使用的线性代数原理。本文旨在让读者直观理解，作为MQL5算法交易者，入门并利用这一强大库所需的一些最重要的线性代数规则。
价格行为分析工具包开发（第34部分）：借助高级数据采集管道将原始市场数据转化为预测模型

价格行为分析工具包开发（第34部分）：借助高级数据采集管道将原始市场数据转化为预测模型

你是否曾错过市场突然的尖峰行情，或者在行情发生时措手不及？预判实时行情的最佳方法是从历史形态中学习。为了训练一个机器学习模型，本文首先向您展示如何在 MetaTrader 5 中创建一个脚本，用于摄取历史数据并将其发送到 Python 进行存储 —— 为您的尖峰检测系统奠定基础。继续阅读，了解每个步骤的实际操作。
使用机器学习检测与分类分形模式

使用机器学习检测与分类分形模式

在本文中，我们将探讨一个有趣的话题：利用机器学习进行分形分析和市场预测。这只是迈向探索金融价格图表上形成的各种分形结构的最初几步。我们将利用相关性来发现模式，并使用 CatBoost 算法对这些模式进行分类。
MQL5中的自优化智能交易系统（第十部分）：矩阵分解

MQL5中的自优化智能交易系统（第十部分）：矩阵分解

分解是一种用于挖掘数据属性规律的数学方法。当我们将分解应用于以行列形式组织的海量市场数据时，能够从中挖掘市场的模式与特征。分解是一种强大的工具，本文将展示如何在MetaTrader 5终端中通过MQL5 API使用该方法，从而更深入地洞察市场数据。
协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）

协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）

本文探讨了一种最有趣的非梯度优化算法，该算法能够学习理解目标函数的几何特性。我们将重点关注对 CMA-ES 的经典实现，并稍作修改 — 用幂律分布代替正态分布。我们将深入探究算法背后的数学原理以及实际实现方式，并验证 CMA-ES 在哪些方面无懈可击，以及在哪些方面应避免使用。
利用机器学习研究分形市场结构导论

利用机器学习研究分形市场结构导论

本文尝试从自相似分形结构的角度来研究金融时间序列。鉴于我们有众多类比证实市场报价可作为自相似分形来考虑，这使我们能够思考此类结构的预测视野。
市场模拟（第 24 部分）：SQL 入门（七）

市场模拟（第 24 部分）：SQL 入门（七）

在上一篇文章中，我们完成了对 SQL 的必要介绍。而且，在我看来，我们已经恰当地阐明了我们想要展示和解释的关于 SQL 的内容。这样做是为了让任何前来查看正在构建的市场回放/模拟系统的人，至少能对那里可能发生的情况有所了解。关键在于，对于那些 SQL 能完美处理的事情，编程是没有意义的。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十六部分）：利用AO形态与包络通道进行监督学习建模

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十六部分）：利用AO形态与包络通道进行监督学习建模

本文承接前一篇文章。之前我们介绍了动量震荡指标（AO）与包络通道组合指标，本篇将探讨如何通过监督学习对该组合进行优化增强。动量震荡指标与包络通道是一组在趋势识别与支撑/阻力判断方面彼此互补的指标组合。我们采用的监督学习模型为卷积神经网络（CNN），该网络通过点积核函数与跨时间注意力机制自适应调整卷积核与通道维度。与之前相同，相关逻辑封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导组装成智能交易系统（EA）。
从基础到中级：函数指针

从基础到中级：函数指针

在编程方面，您可能已经听说过指针。但是您知道我们可以在 MQL5 中使用这种类型的数据吗？当然，必须以一种让我们始终保持控制、避免程序在执行时出现异常行为的方式来使用它。尽管如此，由于这是一个具有非常特定目的且针对特定类型任务的功能，因此很少听到有人讨论指针是什么以及如何在 MQL5 中使用它。
您应该了解的MQL5向导技巧（第 75 部分）：动量震荡指标与包络线的应用

您应该了解的MQL5向导技巧（第 75 部分）：动量震荡指标与包络线的应用

比尔・威廉姆斯的动量震荡指标（AO）与包络线通道是一对可以在 MQL5 智能交易系统（EA）中互补使用的指标组合。我们利用动量震荡指标识别趋势的能力，同时引入包络线通道来定义支撑位和阻力位。在探索这组指标组合的过程中，我们使用 MQL5 向导来构建并测试二者可能具备的交易潜力。
极值优化（EO）

极值优化（EO）

本文介绍极值优化算法（EO），这是一种受Bak-Sneppen（巴克–斯内彭）自组织临界性模型启发的优化方法，通过淘汰系统中表现最差的组件来实现演化。该算法的改进种群版本表明，其设计已从理论原则转向更注重实际效率，由此构建出高效的计算工具。
在MQL5中自定义交易品种：创建三维K线自定义品种

在MQL5中自定义交易品种：创建三维K线自定义品种

本文详细讲解创新指标文件3DBarCustomSymbol.mq5的完整制作流程，该指标可在MetaTrader 5中生成自定义品种，将价格、时间、成交量与波动率整合为一体化三维可视化图形。我们会讲解其数学理论基础、系统架构、实操实现步骤，以及在交易策略中的实际应用方式。
市场模拟（第 23 部分）：SQL 入门（六）

市场模拟（第 23 部分）：SQL 入门（六）

在本文中，我们将探讨如何可视化一个数据库，并借此了解其结构。这是通过分析数据库的内部结构来实现的。虽然乍一看这似乎没有必要，但如果我们真的想成为数据库管理员，那么这样做是完全合理的。毕竟，有些人以维护和设计数据库为生。
交易所市场算法（EMA）

交易所市场算法（EMA）

本文对交易所市场算法（EMA）进行了详细分析，该算法的灵感来源于股票市场交易者的行为模式。算法模拟股票交易过程，市场中不同成功程度的参与者采用不同策略以实现利润最大化。
开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件

开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件

如果需要在图表上显示文本，我们可以使用 Comment() 函数。但它的功能相当有限。因此，在本文中，我们将自行开发一个组件 — 一个全屏对话框，该对话框能够显示多行文本，支持灵活的字体设置和滚动功能。
按小时、星期几和每月日期分析的季节性指标

按小时、星期几和每月日期分析的季节性指标

本文介绍如何开发一款用于分析金融市场中重复性价格模式的工具 —— 可按每月日期（1-31 日）、星期几（周一至周日）或每日小时（0-23 时）进行分析。该指标分析历史数据，计算每个周期的平均收益率，并以直方图形式展示结果并附带预测。指标包含可自定义参数：季节性类型、分析 K 线数量、以百分比或绝对值显示、图表颜色等。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十二部分）：MACD与OBV组合形态的监督学习应用

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十二部分）：MACD与OBV组合形态的监督学习应用

本文将承接前一篇文章，之前我们介绍了MACD与OBV指标组合，本文将探讨如何通过机器学习对这一指标组合进行优化增强。MACD属于趋势指标，OBV属于成交量指标，二者为互补指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过有理二次核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。
市场模拟（第 21 部分）：SQL 入门（四）

市场模拟（第 21 部分）：SQL 入门（四）

你们中的许多人可能比我更有数据库工作经验，因此可能会有不同的看法。由于有必要解释数据库为何以这样的方式设计，以及SQL为何具有这样的形式 — 尤其是主键和外键为何出现 — 因此有些内容必须保持一定的抽象性。
从基础到中级：指标（五）

从基础到中级：指标（五）

在本文中，我们将探讨如何处理用户更改图表绘制模式的请求。这是必要的，以确保为当前图表绘制模式设计的指标不会显得奇怪，或与 MetaTrader 5 用户的预期不符。
回溯搜索算法（BSA）

回溯搜索算法（BSA）

如果一款优化算法能够记住它过往的搜索路径，并利用这些记忆去找到更优解，会是怎样的效果？回溯搜索算法（BSA）正是这样做的 —— 在全局探索与重访已验证可靠区域之间取得平衡。本文将为您揭开该算法的原理奥秘，思路简洁、参数极少、结果稳定。
市场模拟（第 20 部分）：SQL 入门（三）

市场模拟（第 20 部分）：SQL 入门（三）

尽管我们可以在包含约 10 条记录的数据库上执行操作，但当我们处理包含超过 15000 条记录的文件时，这样学习效果会更好。也就是说，如果我们试图手动创建这样一个数据库，这项任务将十分艰巨。然而，即便出于教育目的，也很难找到这样一个可供下载的数据库。但实际上，我们无需采取这种手段 — 我们可以用 MetaTrader 5 为自己创建一个数据库。在今天的文章中，我们将探讨如何做到这一点。
从基础到中级：继承

从基础到中级：继承

毫无疑问，要理解本文所述材料的工作原理和原因，你需要投入大量时间。这是因为这里将要展示的所有内容最初都是面向对象编程的，但实际上它们是基于结构化编程的原理。
海豚回波定位算法（DEA）

海豚回波定位算法（DEA）

在本文中，我们将深入探讨 DEA 算法：一种受海豚利用回声定位捕食的独特能力启发而设计的元启发式优化方法。从数学基础到 MQL5 中的实际实现，从原理分析到与经典算法的对比，我们将详细剖析为什么这一相对较新的方法值得在面临优化问题的研究者工具箱中占有一席之地。