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在 MetaTrader 5 中交易的可视评估和调整
在 MetaTrader 5 中交易的可视评估和调整
策略测试器允许您所做的不光是优化交易机器人的参数。我将展示如何在事后评估您账户的交易历史，并通过在测试器中更改持仓的止损来调整您的交易。
使用MQL5经济日历进行交易（第六部分）：利用新闻事件分析和倒计时器实现交易入场自动化
使用MQL5经济日历进行交易（第六部分）：利用新闻事件分析和倒计时器实现交易入场自动化
在本文中，我们将借助MQL5经济日历实现交易入场自动化，具体方法是应用用户自定义的筛选条件和时差偏移量来识别符合条件的新闻事件。我们通过对比预测值和前值，来确定是开立买入（BUY）单还是卖出（SELL）订单。动态倒计时器会显示距离新闻发布剩余的时间，并且在完成一笔交易后自动重置。
市场模拟（第一部分）：跨期订单（一）
市场模拟（第一部分）：跨期订单（一）
今天我们将开始第二阶段，研究市场回放/模拟系统。首先，我们将展示跨期订单的可能解决方案。我会向你展示解决方案，但它还不是最终的。这将是我们在不久的将来需要解决的一个问题的可能解决方案。
在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第六部分）：防止爆仓
在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第六部分）：防止爆仓
在今天的讨论中，我们将一同寻找一种算法程序，以最大限度地减少我们因盈利交易被止损而平仓的总次数。我们面临的问题极具挑战性，社区讨论中给出的大多数解决方案都缺乏既定且固定的规则。我们解决问题的算法方法提高了我们交易的盈利能力，并降低了我们的平均每笔交易亏损。然而，要完全过滤掉所有将被止损的交易，还需要进一步的改进，但我们的解决方案对任何人来说都是一个很好的初步尝试
从基础到中级：重载
从基础到中级：重载
也许这篇文章对新手程序员来说是最令人困惑的。事实上，在这里我将证明，并非所有函数和过程在同一代码中都有唯一的名称。是的，我们可以很容易地使用同名函数和过程 —— 这被称为重载。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 52 部分）：加速器振荡器
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 52 部分）：加速器振荡器
加速器振荡指标是另一款比尔·威廉姆斯（Bill Williams）指标，它跟踪价格动量的加速，而不光是其速度。尽管很像我们在最近的一篇文章中回顾的动量（Awesome）振荡器，但它更专注于加速度，而不仅是速度，来寻求避免滞后效应。我们一如既往地验证我们可从中获得哪些形态，以及每种形态由向导汇编到智能交易系统后，在交易中具有的意义。
在 MQL5 中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（二）：模块化
在 MQL5 中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（二）：模块化
在本次讨论中，我们进一步将 MQL5 程序分解为更小、更易于管理的模块。然后，这些模块化组件将被集成到主程序中，从而增强其组织性和可维护性。这种方法简化了我们主程序的结构，并使各个组件可以在其他EA和指标的开发中复用。通过采用这种模块化设计，我们为未来的增强功能创建了坚实的基础，这将使我们的项目和更广泛的开发者社区都受益。
在MQL5中构建带自定义画布图形的凯特纳通道（Keltner Channel）指标
在MQL5中构建带自定义画布图形的凯特纳通道（Keltner Channel）指标
本文将介绍如何在MQL5中构建一个带自定义画布图形的凯特纳通道（Keltner Channel）指标。我们将详细阐述移动平均线（MA）与平均真实波幅（ATR）计算的集成方法，以及如何增强型图表的可视化效果。此外，我们还将介绍如何通过回测评估该指标的实际交易表现，为实战交易提供有价值的参考依据。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLM 开发和测试交易策略（三）—— 适配器微调
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLM 开发和测试交易策略（三）—— 适配器微调
随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
从基础到中级：浮点数
从基础到中级：浮点数
本文简要介绍浮点数的概念。由于这篇文章非常复杂，请仔细阅读，不要期望很快掌握浮点数系统。随着时间的推移，当你获得使用它的经验时，它才会变得清晰。但本文将帮助您理解为什么您的应用程序有时会产生与预期不同的结果。
精通日志记录（第五部分）：通过缓存和轮转优化处理程序
精通日志记录（第五部分）：通过缓存和轮转优化处理程序
本文通过为处理器添加格式化器、引入用于管理执行周期的 CIntervalWatcher 类、以及采用缓存和文件轮转进行优化，并辅以性能测试和实际示例，从而改进了该日志库。通过这些改进，我们确保了一个高效、可扩展且能适应不同开发场景的日志系统。
创建MQL5交易管理员面板（第九部分）：代码组织（1）
创建MQL5交易管理员面板（第九部分）：代码组织（1）
这次将深入探讨处理大型代码库时遇到的挑战。我们将探索在MQL5中进行代码组织的最佳实践，并采用一种实用方法来提升我们交易管理面板源代码的可读性和可扩展性。此外，我们致力于开发可复用的代码组件，这些组件有可能为其他开发者在其算法开发过程中带来益处。请继续阅读并参与讨论。
开发回放系统（第 78 部分）：新 Chart Trade（五）
开发回放系统（第 78 部分）：新 Chart Trade（五）
在本文中，我们将研究如何实现部分接收方代码。在这里我们将实现一个 EA 交易来测试和了解协议交互是如何工作的。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
基于Python与MQL5的特征工程（第三部分）：价格角度（2）——极坐标（Polar Coordinates）法
基于Python与MQL5的特征工程（第三部分）：价格角度（2）——极坐标（Polar Coordinates）法
在本文中，我们将第二次尝试将任意市场的价格水平变化转化为对应的角度变化。此次，我们选择了比首次尝试更具数学复杂性的方法，而获得的结果表明，这一调整或许是正确的决策。今天，让我们共同探讨如何通过极坐标以有意义的方式计算价格水平变化所形成的角度，无论您分析的是何种市场。
交易中的神经网络：搭配预测编码的混合交易框架（终篇）
交易中的神经网络：搭配预测编码的混合交易框架（终篇）
我们继续研习 StockFormer 混合交易系统，其结合了预测编码和强化学习算法，来分析金融时间序列。该系统基于三个变换器分支，搭配多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，能够捕获资产之间的复杂形态、和相互依赖关系。之前，我们已领略了该框架的理论层面，并实现了 DMH-Attn 机制。今天，我们就来聊聊模型架构和训练。
基于LSTM的趋势预测在趋势跟踪策略中的应用
基于LSTM的趋势预测在趋势跟踪策略中的应用
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计初衷是通过有效捕捉数据中的长期依赖关系，并解决传统RNN存在的梯度消失问题，从而实现对时序数据的高效建模。本文将系统阐述如何利用LSTM进行未来趋势预测，进而提升趋势跟踪策略的实战表现。具体内容涵盖这些模块：LSTM关键概念介绍与发展契机、从MetaTrader 5平台提取数据、在Python中构建并训练模型、将机器学习模型嵌入MQL5中、基于统计回测的结果分析与改进方向。
MQL5 简介（第 10 部分）：MQL5 中使用内置指标的初学者指南
MQL5 简介（第 10 部分）：MQL5 中使用内置指标的初学者指南
本文介绍如何使用 MQL5 中的内置指标，重点介绍如何使用基于项目的方法创建基于 RSI 的 EA 交易。您将学习获取和利用 RSI 值、处理流动性清扫以及使用图表对象增强交易可视化。此外，本文强调了有效的风险管理，包括设定基于百分比的风险、实施风险回报率以及应用风险修改来确保利润。
在MQL5中自动化交易策略（第5部分）：开发自适应交叉RSI交易套件策略
在MQL5中自动化交易策略（第5部分）：开发自适应交叉RSI交易套件策略
在本文中，我们开发了自适应交叉RSI交易套件系统。该系统使用周期为14和50的移动平均线交叉来产生信号，并由一个周期为14的RSI过滤器进行确认。该系统包含一个交易日过滤器、带注释的信号箭头，以及一个用于监控的实时仪表盘。 这种方法确保了自动化交易中的精确性和适应性。