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交易中的神经网络：具有层化记忆的智代（终篇）
交易中的神经网络：具有层化记忆的智代（终篇）
我们继续致力于创建 FinMem 框架，其采用层化记忆方式，即模拟人类认知过程。这令该模型不仅能有效处理复杂的财务数据，还能适应新信号，显著提升了在动态变化市场中投资决策的准确性和有效性。
使用Python和MQL5进行特征工程（第四部分）：基于UMAP回归的K线模式识别
使用Python和MQL5进行特征工程（第四部分）：基于UMAP回归的K线模式识别
降维技术被广泛用于提升机器学习模型的性能。让我们来讨论一项被称为“统一流形逼近与投影”的相对较新的技术（UMAP）。这项新技术的开发旨在针对性地克服传统方法在数据中产生伪影和失真的局限性。UMAP是一种强大的降维技术，它能以一种新颖而有效的方式帮助我们将相似的K线进行分组，从而降低在样本外数据上的错误率，并提升我们的交易表现。
交易中的神经网络：具有预测编码的混合交易框架（StockFormer）
交易中的神经网络：具有预测编码的混合交易框架（StockFormer）
在本文中，我们将讨论混合交易系统 StockFormer，其结合了预测编码和强化学习（RL）算法。该框架用到 3 个变换器分支，集成了多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，改进了原版的注意力模块，采用多头前馈模块，能够捕捉不同子空间中的多元化时间序列形态。
百年数学函数如何革新您的交易策略？
百年数学函数如何革新您的交易策略？
本文聚焦R德马赫（Rademacher）函数与沃尔什（Walsh）函数。探讨如何将这两类诞生于20世纪初的数学工具应用于金融时间序列分析，并揭示其在交易策略中的创新应用场景。
在 MQL5 中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（三）：通信模块
在 MQL5 中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（三）：通信模块
欢迎参与本次深度讨论，我们将揭示 MQL5 界面设计的最新进展，着重介绍重新设计的通信面板，并继续我们关于使用模块化原则构建新管理面板的系列文章。我们将逐步开发 CommunicationsDialog 类，并详细解释如何从 Dialog 类进行继承。此外，在我们的开发过程中，还将利用数组（arrays）和 ListView 类。获取可行的方案，以提升您的 MQL5 开发技能——请阅读本文，并在评论区加入讨论！
在MQL5中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（5）：分析面板（AnalyticsPanel）类
在MQL5中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（5）：分析面板（AnalyticsPanel）类
在本文中，我们将探讨如何获取实时市场数据和交易账户信息，执行各种计算，并将结果展示在自定义面板上。为此，我们将深入开发一个分析面板（AnalyticsPanel）类，该类封装了所有这些功能，包括面板创建功能。这项工作是我们正在进行的新建管理面板智能交易系统（EA）扩展工作的一部分，旨在运用模块化设计原则和代码组织的最佳实践来引入高级功能。
MQL5交易管理面板开发（第九部分）：代码组织（4）：交易管理面板类
MQL5交易管理面板开发（第九部分）：代码组织（4）：交易管理面板类
本文探讨我们在New_Admin_Panel智能交易系统（EA）中更新交易管理面板（TradeManagementPanel）。此次更新通过引入内置类组件，显著提升了面板的用户友好性，为交易者提供了直观的交易管理界面。其内置交易按钮，可一键开仓，并提供管理现有持仓与挂单的控制选项。核心亮点是集成的风险管理功能——可直接在界面内设置止损与止盈值。此次更新优化了大型程序的代码组织方式，并简化了对终端中常见繁杂订单管理工具的访问。
在 MQL5 中构建自优化EA（第六部分）：自适应交易规则（二）
在 MQL5 中构建自优化EA（第六部分）：自适应交易规则（二）
本文探讨了如何优化 RSI 的水平和周期，以获得更好的交易信号。我们介绍了估算最优 RSI 值的方法，并使用网格搜索和统计模型来自动选择周期。最后，我们在 MQL5 中实现了该解决方案，同时利用 Python 进行分析。我们的方法力求务实和直接，旨在以简单的方式帮助您解决潜在复杂的问题。
MQL5交易策略自动化（第十二部分）：实现缓解型订单块（MOB）策略
MQL5交易策略自动化（第十二部分）：实现缓解型订单块（MOB）策略
在本文中，我们将构建一个MQL5交易系统，可针对“聪明资金”（Smart Money）交易自动检测订单块。我们将阐述该策略的规则，在MQL5中实现其逻辑，并融入风险管理以实现有效的交易执行。最后，我们将对该系统进行回测，以评估其表现，并对其进行优化以获得最优结果。
MQL5自动化交易策略（第十一部分）：开发多层级网格交易系统
MQL5自动化交易策略（第十一部分）：开发多层级网格交易系统
在本文中，我们将使用MQL5开发一款多层级网格交易系统EA，重点探讨网格交易策略背后的架构与算法设计。我们将研究多层网格逻辑的实现方式以及应对不同市场状况的风险管理技术。最后，我们将提供详尽的解释和实用技巧，指导您完成自动化交易系统的构建、测试与优化。
价格行为分析工具包开发（第十六部分）：引入四分之一理论（2）—— 侵入探测器智能交易系统（EA）
价格行为分析工具包开发（第十六部分）：引入四分之一理论（2）—— 侵入探测器智能交易系统（EA）
在前一篇文章中，我们介绍了一个名为“四分位绘图脚本”的简单脚本。现在，我们在此基础上更进一步，创建一个用于监控的智能交易系统（EA），以跟踪这些四分位水平，并对这些价位可能引发的市场反应进行监督。请随我们一同探索在本篇文章中开发区域检测工具的过程。
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。
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
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。
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。
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。
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。
MQL5自动化交易策略（第四部分）：构建多层级区域恢复系统
MQL5自动化交易策略（第四部分）：构建多层级区域恢复系统
本文将介绍如何在MQL5中开发一个基于相对强弱指数（RSI）生成交易信号的多层级区域恢复（反转）系统（Multi-Level Zone Recovery System）。该系统通过动态数组结构管理多个信号实例，使区域恢复逻辑能够同时处理多重交易信号。通过这种设计，我们展示了如何在保持代码可扩展性和健壮性的前提下，有效应对复杂的交易管理场景。