添加新文章
混沌优化算法（COA）
混沌优化算法（COA）
本文介绍一种改进型混沌优化算法（COA），该算法将混沌特性与自适应搜索机制相结合。算法通过一组混沌映射与惯性分量对搜索空间进行遍历探索。文章阐述了金融优化领域中混沌方法的理论基础。
市场模拟（第 15 部分）：套接字（九）
市场模拟（第 15 部分）：套接字（九）
在本文中，我们将讨论我们一直试图展示的一个可能解决方案 —— 即如何让 Excel 用户在 MetaTrader 5 中执行操作，而无需发送订单或开仓或平仓。其思路是用户利用 Excel 对特定股票交易品种进行基本面分析。他们只需使用 Excel，就可以指示在 MetaTrader 5 中运行的 EA 交易开仓或平仓。
一维奇异谱分析（SSA）
一维奇异谱分析（SSA）
本文探讨了奇异谱分析（SSA）方法的理论与实践，该方法是一种高效的时间序列分析工具，能够将复杂序列的结构分解为趋势、季节性（周期性）波动及噪声等简单成分。
从基础到中级：结构（三）
从基础到中级：结构（三）
在本文中，我们将探讨什么是结构化代码。许多人将结构化代码与有组织的代码混淆，但这两个概念之间存在差异。这正是本文将要讨论的内容。尽管你在初次接触这类代码编写时可能会感到其明显的复杂性，但我已尽可能地以简单易懂的方式讲解这一主题。然而，本文只是迈向更宏大目标的第一步。
珊瑚礁优化算法（CRO）
珊瑚礁优化算法（CRO）
本文对珊瑚礁优化（CRO）算法进行了全面分析，该算法是一种受珊瑚礁形成与发育生物过程启发的元启发式方法。该算法对珊瑚进化的关键环节进行了建模，包括广播产卵（群体产卵）、体内受精（抱卵孵化）、幼虫附着、无性繁殖以及有限礁区空间的竞争。尤其关注该算法的改进版本。
配对交易：基于Z值差异的自动优化算法交易
配对交易：基于Z值差异的自动优化算法交易
本文将深入探究配对交易的核心逻辑，以及相关性交易的运作机制。我们还将编写一套自动化配对交易EA，并为其加入基于历史数据的算法自动优化功能。此外，在整个项目中，我们还会学习如何通过 Z 值（Z-Score）计算两个交易品种之间的价差偏离度。
市场模拟（第 14 部分）：套接字（八）
市场模拟（第 14 部分）：套接字（八）
许多程序员可能会认为，我们应该放弃使用 Excel，直接使用 Python，使用一些允许 Python 生成 Excel 文件以供以后分析结果的包。不过，正如前一篇文章提到的，虽然这个解决方案对于很多程序员来说是最简单的，但它不会被一些用户接受。在这种特殊情况下，用户总是正确的。作为程序员，我们必须找到一种让一切都能正常工作的方法。
价格行为分析工具包开发（第二十九部分）：暴涨与暴跌拦截EA
价格行为分析工具包开发（第二十九部分）：暴涨与暴跌拦截EA
了解暴涨与暴跌拦截EA如何将您的图表转变为一个主动预警系统 —— 通过超高速扫描价格变动速度、检查波动率激增情况、确认趋势走向以及运用关键枢轴区域过滤条件，精准识别市场的爆发性行情。该工具以清晰的绿色“暴涨”和红色“暴跌”箭头为您的每一次决策提供指引，助您排除市场杂音，以前所未有的方式把握市场价格飙升的机遇。深入探究其工作原理，了解它为何能成为您下一个不可或缺的交易优势。
精通日志记录（第九部分）：实现构造器模式并添加默认配置
精通日志记录（第九部分）：实现构造器模式并添加默认配置
本文将演示如何借助构造器模式与自动默认配置，大幅简化 Logify 库的使用流程。文中详细讲解了专用构造器的结构设计、智能代码补全功能的运用方式，以及如何确保日志无需手动配置即可正常运行。同时，本文还针对 MetaTrader 5 build 5100 版本的相关调整进行了适配。
MQL5交易管理面板开发（第十二部分）：汇率计算器的集成
MQL5交易管理面板开发（第十二部分）：汇率计算器的集成
精准计算核心交易价值，是每位交易者必不可少的日常工作。本文介绍如何将汇率计算器集成至交易管理面板，以此拓展多面板交易管理系统的功能。在执行交易时，快速确定风险敞口、头寸规模及潜在盈利至关重要，这一新功能旨在使面板内参数的计算过程更高效、更直观。让我们共同探索MQL5在构建高级交易面板中的实战应用。
从基础到中级：指标（四）
从基础到中级：指标（四）
在本文中，我们将探讨如何轻松创建和实施烛形着色操作方法。交易者们非常重视这一概念。在实现此类操作时，必须注意确保柱形或烛形保持其原有的外观，并且不会妨碍逐根烛形的解读。
价格行为分析工具包开发（第二十七部分）：利用移动平均线进行流动性扫单
价格行为分析工具包开发（第二十七部分）：利用移动平均线进行流动性扫单
理解价格走势背后的微妙动态，能让您获得至关重要的优势。流动性扫单便是这样一种现象，大型交易者（尤其是机构）会刻意运用这一策略，推动价格突破关键支撑位或阻力位。这些价位往往集中了零售交易者的止损单，从而形成流动性池，大资金玩家可以借此机会买入或卖出大额头寸，且滑点极小。
风险管理（第四部分）：完善关键类方法
风险管理（第四部分）：完善关键类方法
这是我们关于 MQL5 风险管理系列文章的第四部分，我们将继续探索保护和优化交易策略的高级方法。在前几篇文章中奠定了重要的基础之后，我们现在将专注于完成第三部分中推迟的所有剩余方法，包括检查是否达到特定利润或亏损水平的函数。此外，我们将引入新的关键事件，以实现更准确、更灵活的风险管理。
价格行为分析工具包开发（第二十五部分）：双指数移动平均线（EMA）分形突破策略
价格行为分析工具包开发（第二十五部分）：双指数移动平均线（EMA）分形突破策略
价格行为分析是识别盈利交易机会的基础方法。然而，人工监测价格走势和形态不仅困难而且极其耗时。为解决这一痛点，我们开发了自动分析价格行为的工具，一旦检测到潜在机会，就会立刻发出信号。本文将介绍一款强大的工具，该工具结合分形突破以及14周期指数移动平均线（EMA 14）和200周期指数移动平均线（EMA 200）来生成可靠的交易信号，帮助交易者更自信地做出明智决策。
MQL5中的ARIMA预测指标
MQL5中的ARIMA预测指标
在这篇文章中，我们将在 MQL5 环境中实现一个 ARIMA 预测指标。文章深入探讨了 ARIMA 模型生成预测的机制，并分析了其在外汇市场乃至整个证券市场的适用性。此外，文章还详细阐释了什么是 AR 自回归模型，如何利用自回归模型进行预测，以及自回归机制的具体运作原理。
MQL5 MVC架构中表格视图与控制器组件：简单控件
MQL5 MVC架构中表格视图与控制器组件：简单控件
本文探讨了如何在MVC（模型 - 视图 - 控制器）架构下实现表格，重点介绍简单控件，它们是构建复杂视图组件的基础。控制器主要用来处理用户与元素、元素与元索之间的交互。这是关于视图组件的第二篇文章，也是关于为MetaTrader 5客户端创建表格系列文章中的第四篇。
市场模拟（第 13 部分）：套接字（七）
市场模拟（第 13 部分）：套接字（七）
当我们在 xlwings 或任何其他允许直接读写 Excel 的软件包中开发某些内容时，我们必须注意，所有程序、函数或过程都是执行之后就完成了其任务。无论我们如何努力改变工作方式，它们都不会一直处于循环之中。
量化趋势分析：基于Python的统计建模
量化趋势分析：基于Python的统计建模
什么是外汇市场的量化趋势分析？以欧元兑美元（EURUSD）货币对为例，系统将统计趋势的规模、持续时间及分布规律。并阐述如何利用这些数据构建盈利的EA。
从基础到中级：指标（三）
从基础到中级：指标（三）
在本文中，我们将探讨如何声明各种图形表现形式的指标，例如 DRAW_COLOR_LINE 和 DRAW_FILLING。此外，当然，我们将学习如何以简单、实用和快速的方式使用多个指标绘制图表。这确实可以改变你对 MetaTrader 5 和整个市场的看法。
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
基于计算机视觉与深度学习的欧元兑美元（EURUSD）汇率预测系统。探索卷积神经网络（CNN）如何识别外汇市场中的复杂价格形态，并实现最高达54%的汇率波动预测准确率。本文将分享一种突破传统技术指标的算法设计方法 —— 通过人工智能（AI）技术对K线图进行可视化分析。作者演示了将价格数据转换为“图像”的过程、神经网络的处理流程，以及通过激活热力图和注意力热图窥视AI“思维”的独特机会。通过基于MetaTrader 5库的Python实践代码，读者可完整复现系统并将其应用于自身的交易中。
从基础到中级：指标（二）
从基础到中级：指标（二）
在本文中，我们将研究如何实现移动平均值计算，以及在执行此计算时应该采取哪些预防措施。我们还将讨论如何重载 OnCalculate 函数，以便了解何时以及如何使用不同的模型。
市场模拟（第 12 部分）：套接字（六）
市场模拟（第 12 部分）：套接字（六）
在本文中，我们将探讨如何解决在其他程序中使用 Python 代码时出现的某些问题。更具体地说，我们将演示在将 Excel 与 MetaTrader 5 结合使用时遇到的一个常见问题，尽管我们将使用 Python 来促进这种交互。然而，这种实现方式有一个小小的缺点。它并非在所有情况下都会发生，而是仅在某些特定情况下发生。当它发生时，有必要了解原因。在今天的文章中，我们将开始解释如何解决这个问题。
基于混沌理论的超买超卖分析
基于混沌理论的超买超卖分析
我们依据混沌理论判定市场超买超卖状态：通过整合混沌理论、分形几何与神经网络原理，构建金融市场预测模型。研究采用李雅普诺夫（Lyapunov）指数量化市场的随机性，并实现交易信号的动态适配。方法论涵盖三大核心组件：分形噪声生成算法、双曲正切激活函数和动量优化技术。
神经Boid优化算法2（NOA2）
神经Boid优化算法2（NOA2）
新型专有优化算法NOA2融合了种群智能原理与神经控制机制。NOA2将神经Boid的运动机制与自适应神经系统结合，使智能体在搜索最优解的过程中能够自我修正其行为。该算法目前正处于积极开发阶段，展现出对于解决复杂优化问题的潜力。
市场模拟（第 11 部分）：套接字（五）
市场模拟（第 11 部分）：套接字（五）
我们开始实现 Excel 和 MetaTrader 5 之间的连接，但首先我们需要了解一些关键点。这样，你就不必绞尽脑汁去弄清楚为什么有些东西有效或无效。在您对集成 Python 和 Excel 的前景感到沮丧之前，让我们看看如何（在某种程度上）使用 xlwings 通过 Excel 控制 MetaTrader 5。我们在这里展示的内容将主要集中在教育目标上。但是，不要以为我们只能做这里涵盖的事情。
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习
从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。
三角波与锯齿波：交易者的分析利器
三角波与锯齿波：交易者的分析利器
波浪分析是技术分析中常用的方法之一。本文聚焦两种非传统波浪形态：三角波与锯齿波。这些形态是众多专为市场价格分析设计的技术指标的基础。
从基础到中级：指标（一）
从基础到中级：指标（一）
在本文中，我们将创建第一个完全实用和功能齐全的指标。目标不是展示如何创建应用程序，而是帮助您了解如何开发自己的想法，并让您有机会以安全、简单和实用的方式应用它们。
从基础到中级：事件（二）
从基础到中级：事件（二）
在本文中，我们将看到并非所有内容都需要以某种特定的方式实现。解决问题还有其他方法。要正确理解这篇文章，有必要掌握前几篇文章中描述的概念。此处提供的材料仅用于教育目的。不要将其视为已完成的应用程序，它的目的是研究这里提出的概念。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核
DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具，能够在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章，概述在机器学习中加入把这对指标。我们正在使用一个循环神经网络，利用白噪内核来处理来自这两个指标的向量化信号。这是在一个自定义信号类文件中完成，其与 MQL5 向导汇编的智能系统搭配工作。
MQL5 交易策略自动化（第 23 部分）：带追踪止损与篮子交易的区间补仓系统
MQL5 交易策略自动化（第 23 部分）：带追踪止损与篮子交易的区间补仓系统
在本文中，我们将通过引入追踪止损机制与多篮子交易功能，对原有区间补仓系统（Zone Recovery System）进行升级优化。我们将探索升级版架构如何借助动态追踪止损机制锁定已实现利润，以及通过篮子交易管理系统高效处理多维度交易信号。通过实现与回测，我们展示了一个更强大、更能适应市场变化表现的交易系统。