在上一篇文章中，我们开始研究旨在提高神经网络训练品质的方法。 在本文中，我们将继续这个主题，并会研讨另一种方法 — 批次数据常规化。 在本文中，我将演示一些非常有趣且实用的自动交易技术。 其中一些可能您很熟悉。 我将尝试覆盖最有趣的方法，并解释为什么它们值得使用。 此外，我将展示这些技术在实战中的适用性。 我们将创建智能交易系统，并依据历史报价来测试全部所述技术。 作为研究神经网络的下一步，我建议研究在神经网络训练过程中提高收敛性的方法。 有若干种这样的方法。 在本文中，我们将研究其中之一，名为“舍弃”。 也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。 你是不是觉得需要向你的指标或者EA中添加图形面板来提升配置参数的速度和便捷性？在本文中，你将学会如何一步一步在你的MQL4/MQL5程序中实现输入参数的交互面板。 在之前的文章中，我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中，我建议研究关注机制，它的出现为开发语言模型提供了动力。 在引入随 MQL5 API 更新而提供的网络功能之前，MetaTrader 程序与基于 WebSocket 的服务连接和接口的能力受到许多限制。当然，这一切都改变了，在本文中，我们将探讨纯 MQL5 中 WebSocket 库的实现。WebSocket 协议的简要描述将与如何使用生成的库的逐步指南一起给出。 在之前的文章中，我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中，我提议着眼于自适应学习方法，该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。 在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。 本文通过一个具体的例子提供了机器学习过程的主要阶段的代码和描述。您不需要 Python 或 R 语言知识就能够获得模型。此外，基本的MQL5知识已经足够了- 这正是我的水平。因此，我希望这篇文章能为广大读者提供一个很好的指导，帮助那些对评估机器学习能力感兴趣的人，并在他们的课程中实现这些能力。 这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。 我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下，训练神经网络时都使用梯度下降法，为此我们需要选择学习率。 在本文中，我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性，及其对神经网络训练的影响。 在这篇文章中，我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准，以及描述开发交易系统的最佳方法，并强调这个问题在外汇交易中的重要性。 我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。 我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。 是否曾想访问推文和/或在推特（Twitter）上发布您的交易信号？ 无需更多搜索，这些持续更新的系列文章将为您展示如何无需任何 DLL 的情况下进行操作。 畅想 MQL 实现 Twitter API 的旅程。 在第一部分中，我们将在访问 Twitter API 时遵循身份验证和授权的荣耀之路。 现如今，语音助手在人类生活中起着举足轻重的作用，因为我们会经常使用导航、语音搜索和翻译。 在本文中，我将尝试为各种交易事件、市场状态、或由交易信号生成的信号开发一个简单，且用户友好的语音通知系统。 行情在一个月内下跌了 30％ 以上。 这似乎是测试基于网格和马丁格尔的智能交易系统的最佳时间。 本文是“创建跨平台网格 EA”系列的计划外延续。 当前行情为安排网格 EA 提供了疏解压力的机会。 因此，我们要把握这次机会，并测试我们的智能交易系统。 本文提供了一种走势延续模型的程序化定义。 主要思路是定义两个波浪 — 主浪和修正浪。 对于极值点，我应用分形以及“潜在”分形 - 尚未形成分形的极值点。 在本文中, 我们将会创建分隔线元件. 它可以用作独立的界面元件, 也可以作为许多其他元件的一部分. 之后, 我们就拥有了开发上下文菜单的全部所需, 在本文中会加以详细介绍. 另外, 我们还会对类作必要的扩充, 即用于保存应用程序中图形界面所有元件的指针库. 本文将介绍创建自定义策略测试器和自定义优化通关分析器的方法。阅读之后, 您将了解数学计算模式, 和所谓分帧机制如何工作, 如何准备和加载用于计算的自定义数据, 以及如何使用有效的算法将它们压缩。对于那些打算在智能系统中存储自定义信息感兴趣的人来说, 这篇文章会很有趣。 MetaTrader 图形界面系列的第七部分处理的是三种表格类型：文本标签型，编辑框型，以及绘制型。另一种重要并且常用的控件是页面，它使您可以显示/隐藏成组的其他控件并且在您的MQL应用程序中开发有效利用空间的界面。 大程序都是从小文件开始，然后随着您不断添加更多的函数和对象而增长。 大多数的机器人开发人员都采用包含文件来应对此问题。 然而，有一个更好的解决方案：在一个项目中开始开发任意交易应用程序。 这样做的原因有很多。 本文主要目的在于阐述运用我们的应用程序进行操控的机制及其能力。 因此，本文可视为有关如何运用该应用程序的指南。 它涵盖了所有可能的陷阱，以及应用程序用法的细节。 当您订阅了一个信号, 也许会发生这样的情形: 您的交易账户杠杆为 1:100, 而提供者的杠杆为 1:500, 且使用最小手数, 而您的账户余额大约相等 — 但拷贝比率只有 10% 到 15%。本文介绍在这种情况下如何增加拷贝比率。 MQL5 向导的交易策略生成器极大简化了交易理念的检验过程。本文介绍了如何创建自定义风险和资金管理模块以及如何在 MQL5 向导中启用该模块。我们将使用一个资金管理算法作为示例，在该算法中交易量规模取决于上一笔交易的结果。本文还将介绍为 MQL5 向导创建的类的说明的结构和格式。 MetaTrader 5 中三种测试模式有何区别？应该特别注意什么？如何测试在几个工具上同时进行交易的 EA？在测试期间何时及如何计算指标值？如何处理事件？如何在测试期间以一种仅开盘价模式同步处理来自不同工具的指标柱？本文旨在回答这些问题以及很多其他问题。 您想试试不用浪费时间来编程的交易策略吗？利用 MQL5 向导，您只需要选择交易信号的类型，添加追踪仓位和资金管理模块，您的工作就完成了！创建自己的模块实现，或是通过“任务”服务订购 - 再将您的新模块合并到现有模块。 本文介绍一种使用MQL5语言来编写多模式自动交易程序的方法。每一种模式都使用面向对象的方法来实现。不仅给出不同模式下类的层次结构，还给出用于测试的类的实例。多模式自动交易程序以MQL5语言实现，它应该考虑EA的每一种执行模式。创建用于确定EA模式的函数和枚举值。 在本文中，我们将创建一种模式，它会使用一系列参数为交易系统作优化，而且允许不加数量限制的参数。交易品种的列表将在标准文本文件(*.txt)中创建，每个交易品种的输入参数也将存储于文件中。使用这种方法，我们将能够免除终端中对EA输入参数个数的限制。 本文主要针对那些已经学过这种语言、但又没有完全掌握该语言开发的程序员。文中给出一些调试技巧，并介绍作者与众多其他程序人员的经验。 我们推出的 MetaTrader 5 交易应用销售服务十分重视安全问题。我们将相关风险降至最低，以便您将注意力集中在更加重要的事情上 - 寻找最适合的交易机器人！ 本文主要介绍一些主动使用挂单的策略、用来描述这些策略的元语言，以及如何使用一种以这些描述为基础运行的多目标 EA 交易。 本文提出了一种用于等距通道系统的编程方法，在此将会探讨构建这种通道的细节，并且提供了通道的分类，提出了一个统一的滑动通道方法。在代码的实现中使用了面向对象的编程(OOP)。 本文要讲述的是 AutoElliottWaveMaker - MetaTrader 5 中针对艾略特波浪分析的首次开发，体现出手动与自动波浪标签的合二为一。该波浪分析工具完全在 MQL5 中编写，不包含任何外部 dll 库。这也是可以（且应）利用 MQL5 开发成熟有趣程序的又一证据。 MQL5 向导的交易策略生成器极大简化了交易理念的检验过程。本文介绍了如何编写自己的未平仓位管理类，以及如何将其连接至 MQL5 向导的交易策略生成器；当价格呈持仓方向移动时，该类可将止损水平移入无损区域，从而在交易过程中保护您的利益并减少亏损。本文还介绍了为 MQL5 向导创建的类的说明的结构和格式。 本文介绍了如何通过在穿越价格和移动平均线时构成信号这一方法来编写自己的交易信号类，以及如何将其包含在 MQL5 向导的交易策略生成器中，还介绍了用于 MQL5 向导的生成类的说明的结构和格式。 EA Tree 是第一款拖放 MetaTrader MQL5 EA 交易生成器。您可以使用非常易用的图形用户界面创建复杂的 MQL5。在 EA Tree 中，通过将盒子连接在一起创建 EA 交易。盒子可以包含 MQL5 函数、技术指标、自定义指标或值。使用盒子树，EA Tree 生成 EA 交易的 MQL5 代码。 本文介绍 MQL5 Wizard 升级版的新功能。修改后的信号架构允许基于各种市场情形的组合创建交易机器人。本文所载的例子说明了交互式创建一个 EA 交易程序的过程。 本文中我们将讨论创建一个应用来展现RSS订阅的可能性。本文将介绍如何使用MetaTrader 5的标准类库来创建交互应用。
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