Page 21 — Algorithmic Trading Articles — Guides & Examples

在进入开发的第二阶段之前，我们需要修正一些想法。您知道如何让 MQL5 满足您的需求吗？您是否尝试过超出文档所包含的范围？如果没有，那就做好准备吧。因为我们将做一些大多数人通常不会做的事情。

了解编程范式及利用 MQL5 代码的应用。本文探讨了过程化编程的细节，并通过一个实际示例提供了实经验。您将学习如何利用 EMA 指标和烛条价格数据开发价格行为智能系统。额外，本文还介绍了函数化编程范式。

做市商是如何运作的？让我们探讨一下这个问题，创建一个初级的做市商算法。

我们将分析什么是定量分析，以及主要参与者如何运用定量分析的问题。我们将用 MQL5 语言创建一种定量分析算法。

这是初学者系列的延续。本文将介绍如何创建常量和变量、写入日期、颜色和其他有用的数据。我们将学习如何创建枚举，如一周中的天数或线条样式（实线、虚线等）。变量和表达式是编程的基础。它们肯定存在于99%以上的程序中，因此理解它们至关重要。因此，如果你是编程新手，这篇文章会对你非常有用。所需的编程知识水平：非常基础，在我上一篇文章（见开头的链接）的范围内。

第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换，将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火（SIA）。

在本文中，我将探讨根据交易历史获取已平仓头寸信息的选项。此外，我将创建一个简单的指标，以图表的形式显示每个柱形上仓位的大致盈利/亏损。

在本文中，我们将回顾多交易品种、多周期指标中指标缓冲区的结构，并在图表上组织这些指标的彩色缓冲区的显示。

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 3 部分）：在 MQL5 中创建自动移动和测试脚本

本文讨论在 Python 中实现井字游戏中的自动移动，并与 MQL5 函数和单元测试集成。目标是通过在 MQL5 中进行测试，提高游戏的互动性并确保系统的可靠性。本文内容包括游戏逻辑开发、集成和实际测试，最后将介绍动态游戏环境和强大集成系统的创建。

模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）算法。

在本文中，我们将终结有关设计范式主题的系列文章，我们提到有三种类型的设计范式：创建型、结构型、和行为型。我们将终结行为类型的其余范式，其可以帮助设置对象之间的交互方法，令我们的代码更整洁。

使用准备好的训练数据集中的数据对模型进行离线训练，这种方法虽然有一定的优势，但其不利的一面是，环境信息被大大压缩到训练数据集的大小。这反过来又限制了探索的可能性。在本文中，我们将探讨一种方法，这种方法可以用尽可能多样化的数据来填充训练数据集。

来自设计范式文献的一篇新文章，我们将看到类型其一，即行为范式，从而理解我们如何有效地在所创建对象之间构建通信方法。通过完成这些行为范式，我们就能够理解创建和构建可重用、可扩展、经过测试的软件。

通过我们的 MQL5 编程新手指南，进入算法交易的迷人领域。在揭开自动化交易世界的神秘面纱之际，让我们探索支持MetaTrader 5 的语言 MQL5 的精髓。从了解基础知识到迈出编码的第一步，本文是您即使没有编程背景也能释放算法交易潜力的关键。加入我们的旅程，在令人兴奋的 MQL5 世界里，体验简单与复杂的结合吧。

Python、ONNX 和 MetaTrader 5：利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型

在本文中，我们将用 Python 创建一个随机森林（random forest）模型，训练该模型，并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后，我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 2 部分）：用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数

在本文中，我们将讨论 MQL5 如何与 Python 和 FastAPI 交互，使用 MQL5 中的 HTTP 调用与 Python 开发的井字游戏交互。这篇文章讨论了使用 FastAPI 为这种集成创建一个 API，并提供了一个 MQL5 测试脚本，突出了 MQL5 的多功能性、Python 的简易性以及 FastAPI 在连接不同技术以创建创新解决方案方面的效果。

如果我们想从机器学习这些先进技术中获得任何价值，那么很难解释和理解为什么我们的模型偏离我们的期望至关重要。如果对模型内部工作原理的没有全面了解，我们可能无法发现破坏模型性能的错误，我们可能会在无法预测的参照特征上浪费时间，从长远来看，我们有可能没有充分利用这些模型的功能。幸运的是，有一个复杂且维护良好的多合一解决方案，令我们能够准确地看到我们的模型在引擎盖下正在做什么。

在这篇文章中，我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前，由于缺乏 "坚实的基础"，我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读，我想强调的是，如果你不理解这篇文章，你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。

在本文中，我们将讨论在前面讨论过的所有算法中最有争议的算法 - 差分进化算法（Differential Evolution，DE）。

机器学习对于任何经验的人来说都是一个复杂而回报的领域。在本文中，我们将深入探讨为您所构建模型提供动力的内在机制，我们探索的错综复杂的世界，涵盖特征、预测和化解复杂性的有力决策，并牢牢把握模型解释。学习驾驭权衡、强化预测、特征重要性排位的艺术，同时确保做出稳健的决策。这篇基本读物可帮助您从机器学习模型中获得更高的性能，并为运用机器学习方法提取更多价值。

文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。

在了解了设计模式适用于 MQL5 和其他编程语言，并且对于开发人员开发可扩展、可靠的应用程序有多么重要之后，我们将在本文中继续介绍设计模式。我们将学习另一种类型的设计模式，即结构模式，了解如何利用我们所拥有的类组成更大的结构来设计系统。

在本文中，我们介绍使用纯 MQL5 语言实现组合对称交叉验证的情况，以衡量使用策略测试器的慢速完全算法优化策略后可能出现的过拟合程度。

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 09 部分）：K-Means 聚类与分形波配对

“K-均值”聚类采用数据点分组的方式，该过程最初侧重于数据集的宏观视图，使用随机生成的聚类质心，然后放大并调整这些质心，从而准确表示数据集。我们将对此进行研究，并开拓一些它的用例。

本文是有关编程的系列文章的概述。这里假设的是读者之前从未接触过编程，因此，本系列从最基础的地方开始。编程知识水平：绝对的新手。

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 5 部分）：凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带 — 指标信号

本文中的多币种 EA 是一款智能交易系统或交易机器人，可以仅从一个品种图表中交易（开单、平单和管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（对）。在本文中，我们将用到来自两个指标的信号，在本例中为凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带®。

文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。

在本文中，我们将继续讨论收集数据至训练集之中的方法。显然，学习过程需要与环境不断互动。不过，状况可能会有所不同。

感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。

本文提出了使用机器学习创建 EA 交易的方法。

止损（stop loss）和止盈（take profit）对交易结果有重大影响。本文将介绍几种寻找最佳止损单价格的方法。

本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。

让我们的程序员生活举步维艰的原因之一就是做出假设。在本文中，我将向您展示假设是多么危险：例如在 MQL5 编程中假设类型将具有某个特定值，或是在 MetaTrader 5 中假设不同服务器的工作方式相同。

在本文中，我们将领略一个有趣的算法，它是在监督和强化学习方法的交叉点上构建的。

在向前迈进之前，我们需要解决几个问题。这些实际上并不是必需的修正，而是对类的管理和使用方式的改进。原因是系统内的某些相互作用导致了故障的发生。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们，但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理，例如，当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时，程序就会崩溃。

在本文中，我们将完成构建的第一阶段。虽然这部分内容很快就能完成，但我将介绍之前没有讨论过的细节。我将解释一些许多人不理解的问题。你知道为什么要按 Shift 或 Ctrl 键吗？

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 4 部分）：三角移动平均线 — 指标信号

本文中的多币种 EA 是智能交易系统或交易机器人，能从一个品种的图表里交易（开单、平单、及管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（货币对）。这次我们只会用到 1 个指标，即多时间帧或单一时间帧中的三角移动平均线。

机器学习中的量化（第 2 部分）：数据预处理、表格选择、训练 CatBoost 模型

本文探讨了量化在树模型构建中的实际应用。探讨了选择量化表和数据预处理的方法。没有使用复杂的数学方程。

据前几篇文章中所执行测试的结果，我们得出的结论是，训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中，我们将熟悉一种相当简单，但有效的方法来选择轨迹，并据其训练模型。

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 1 部分）：如何在 MQL5 中使用 RestAPI

在本文中，我们将讨论 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）对于不同应用程序和软件系统之间交互的重要性。我们将看到 API 在简化应用程序间交互方面的作用，使它们能够有效地共享数据和功能。

开发回放系统（第 39 部分）：铺平道路（三）

理解编程范式（第 1 部分）：开发价格行为智能系统的过程化方式

在 MQL5 中创建做市商算法

MQL5 中的定量分析：实现有前途的算法

掌握 MQL5：从入门到精通（第二部分）基本数据类型和变量的使用

种群优化算法：模拟各向同性退火（SIA）算法。第 II 部分

图表上的历史仓位及其盈利/亏损图指标

多交易品种多周期指标中的颜色缓冲区

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 3 部分）：在 MQL5 中创建自动移动和测试脚本

种群优化算法：模拟退火（SA）。第 1 部分

软件开发和 MQL5 中的设计范式（第 4 部分）：行为范式 2

神经网络变得简单（第 66 部分）：离线学习中的探索问题

软件开发和 MQL5 中的设计范式（第 3 部分）：行为范式 1

MQL5 简介（第 1 部分）：算法交易新手指南

Python、ONNX 和 MetaTrader 5：利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 2 部分）：用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数

利用 Python 和 MQL5 构建您的第一个玻璃盒模型

开发回放系统（第 37 部分）：铺平道路 (一)

群体优化算法：差分进化（DE）

精通模型解释：从您的机器学习模型中获取深入见解

群体优化算法：螺旋动态优化 (SDO) 算法

软件开发和 MQL5 中的设计模式（第 2 部分）：结构模式

MQL5 中的组合对称交叉验证

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 09 部分）：K-Means 聚类与分形波配对

掌握 MQL5：从入门到精通（第一部分）：开始编程

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 5 部分）：凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带 — 指标信号

群体优化算法：智能水滴（IWD）算法

神经网络变得简单（第 67 部分）：按照过去的经验解决新任务

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 08 部分）：感知器

CatBoost 模型中的交叉验证和因果推理基础及导出为 ONNX 格式

交易者容易使用的止损和止盈

种群优化算法：Nelder-Mead（NM），或单纯形搜索方法

开发回放系统（第 36 部分）：进行调整（二）

神经网络变得简单（第 65 部分）：距离加权监督学习（DWSL）

开发回放系统（第 35 部分）：进行调整 (一)

开发回放系统（第 34 部分）：订单系统 (三)

如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 4 部分）：三角移动平均线 — 指标信号

机器学习中的量化（第 2 部分）：数据预处理、表格选择、训练 CatBoost 模型

神经网络变得简单（第 64 部分）：保守加权行为克隆（CWBC）方法

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 1 部分）：如何在 MQL5 中使用 RestAPI