添加新文章
Python-MetaTrader 5 策略测试器（第一部分）：交易模拟器

Python-MetaTrader 5 策略测试器（第一部分）：交易模拟器

Python 提供的 MetaTrader 5 模块支持通过 Python 在 MetaTrader 5 客户端发起交易，但存在一个重大缺陷：该模块不具备 MetaTrader 5 客户端自带的策略测试器功能。在本系列文章中，我们将搭建一套框架，实现基于 Python 环境的交易策略回测。
MQL5 向导技巧（第七十七部分）：使用 Gator 振荡器与积累/派发振荡器（AD Oscillator）

MQL5 向导技巧（第七十七部分）：使用 Gator 振荡器与积累/派发振荡器（AD Oscillator）

Gator 振荡器（Gator Oscillator）由比尔·威廉姆斯（Bill Williams）开发，与累积/派发振荡器（Accumulation/Distribution Oscillator）是另一对可在 MQL5 EA 中协同使用的指标组合。我们使用 Gator 振荡器来确认趋势，同时使用 AD 振荡器通过检查成交量来确认趋势。在探索这种指标组合时，我们一如既往地使用 MQL5 向导来构建和测试它们的潜力。
MQL5中的自优化智能交易系统（第十部分）：矩阵分解

MQL5中的自优化智能交易系统（第十部分）：矩阵分解

分解是一种用于挖掘数据属性规律的数学方法。当我们将分解应用于以行列形式组织的海量市场数据时，能够从中挖掘市场的模式与特征。分解是一种强大的工具，本文将展示如何在MetaTrader 5终端中通过MQL5 API使用该方法，从而更深入地洞察市场数据。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十六部分）：利用AO形态与包络通道进行监督学习建模

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十六部分）：利用AO形态与包络通道进行监督学习建模

本文承接前一篇文章。之前我们介绍了动量震荡指标（AO）与包络通道组合指标，本篇将探讨如何通过监督学习对该组合进行优化增强。动量震荡指标与包络通道是一组在趋势识别与支撑/阻力判断方面彼此互补的指标组合。我们采用的监督学习模型为卷积神经网络（CNN），该网络通过点积核函数与跨时间注意力机制自适应调整卷积核与通道维度。与之前相同，相关逻辑封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导组装成智能交易系统（EA）。
您应该了解的MQL5向导技巧（第 75 部分）：动量震荡指标与包络线的应用

您应该了解的MQL5向导技巧（第 75 部分）：动量震荡指标与包络线的应用

比尔・威廉姆斯的动量震荡指标（AO）与包络线通道是一对可以在 MQL5 智能交易系统（EA）中互补使用的指标组合。我们利用动量震荡指标识别趋势的能力，同时引入包络线通道来定义支撑位和阻力位。在探索这组指标组合的过程中，我们使用 MQL5 向导来构建并测试二者可能具备的交易潜力。
在MQL5中自定义交易品种：创建三维K线自定义品种

在MQL5中自定义交易品种：创建三维K线自定义品种

本文详细讲解创新指标文件3DBarCustomSymbol.mq5的完整制作流程，该指标可在MetaTrader 5中生成自定义品种，将价格、时间、成交量与波动率整合为一体化三维可视化图形。我们会讲解其数学理论基础、系统架构、实操实现步骤，以及在交易策略中的实际应用方式。
开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件

开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件

如果需要在图表上显示文本，我们可以使用 Comment() 函数。但它的功能相当有限。因此，在本文中，我们将自行开发一个组件 — 一个全屏对话框，该对话框能够显示多行文本，支持灵活的字体设置和滚动功能。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十二部分）：MACD与OBV组合形态的监督学习应用

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十二部分）：MACD与OBV组合形态的监督学习应用

本文将承接前一篇文章，之前我们介绍了MACD与OBV指标组合，本文将探讨如何通过机器学习对这一指标组合进行优化增强。MACD属于趋势指标，OBV属于成交量指标，二者为互补指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过有理二次核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十四部分）：结合监督学习运用一目均衡表与ADX-Wilder形态

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十四部分）：结合监督学习运用一目均衡表与ADX-Wilder形态

本文为前一篇文章的延续，之前我们介绍了一目均衡表（Ichimoku）与ADX指标组合，本篇将探讨如何通过监督学习对这一指标组合进行优化改进。一目均衡表与ADX是一组互补型指标组合，前者侧重支撑/阻力判断，后者侧重趋势识别。我们采用的监督学习方案基于深度谱混合核神经网络，对该指标组合的预测结果进行精细调优。与之前相同，相关逻辑封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接组装成智能交易系统（EA）。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十三部分）：使用一目均衡表形态与ADX-Wilder形态

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十三部分）：使用一目均衡表形态与ADX-Wilder形态

一目均衡表（Ichimoku-Kinko-Hyo）指标与韦尔德平均趋向指数（ADX-Wilder）震荡指标，可在MQL5智能交易系统（EA）中形成互补搭配。一目均衡表本身功能多元，但在本文中，我们主要利用其识别支撑与阻力位的特性。同时，我们也使用ADX来判断趋势强弱。我们依旧通过MQL5向导来构建并测试这一组合的潜在效果。
神经网络在交易中的应用：演员—导演—评论家框架

神经网络在交易中的应用：演员—导演—评论家框架

我们诚邀您探索演员-导演-评论家（Actor-Director-Critic）框架，该框架结合了分层学习和多组件架构，用于创建自适应交易策略。在本文中，我们将详细探讨如何利用导演（Director）对演员（Actor）生成的动作进行分类，以有效优化交易决策，并提高模型在金融市场环境下的稳健性。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十一部分）：使用MACD与OBV形态

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十一部分）：使用MACD与OBV形态

指数平滑异同移动平均线震荡指标（MACD）与能量潮指标（OBV），是另一组可在MQL5智能交易系统（EA）中联合使用的技术指标。与本系列文章一贯的思路相同，这一组合具有互补性：MACD用于确认趋势，OBV则用于验证成交量。我们依旧通过MQL5向导来构建并测试这一组合的潜在效果。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十部分）：结合指数核网络使用SAR与RVI形态

您应该了解的MQL5向导技巧（第七十部分）：结合指数核网络使用SAR与RVI形态

本文承接前文，此前我们介绍了SAR（抛物转向指标）与RVI（相对活力指数）这一指标组合，本篇将探讨如何借助机器学习拓展该组合的应用。SAR属于趋势类指标，RVI属于动量类指标，二者搭配构成互补型指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过指数核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。