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您应该了解的MQL5向导技巧（第六十九部分）：使用SAR与RVI的形态

您应该了解的MQL5向导技巧（第六十九部分）：使用SAR与RVI的形态

抛物线转向指标（SAR）与相对活力指数（RVI）是另一组可在MQL5智能交易系统（EA）中搭配使用的指标。和我们之前讲过的组合类似，这对指标也具备互补性：SAR用于判断趋势，RVI用于衡量动量。与先前一样，我们通过MQL5向导来构建并测试这一指标组合的潜在效果。
交易中的神经网络：频域异常检测（终篇）

交易中的神经网络：频域异常检测（终篇）

我们继续推进 CATCH 框架的实现。该框架结合傅里叶变换与频域分块，以确保能够准确检测市场异常。在本文中，我们将完成对所提方法的这一实现，并基于真实历史数据测试新模型。
您应该了解的MQL5向导技巧（第六十八部分）：结合余弦核网络使用TRIX与威廉百分比范围形态

您应该了解的MQL5向导技巧（第六十八部分）：结合余弦核网络使用TRIX与威廉百分比范围形态

在前一篇中，我们介绍了三重平滑指数平均线（TRIX）与威廉百分比范围（WPR）指标组合，本文承接前文，将探讨如何通过机器学习对这一指标组合进行扩展优化。TRIX属于趋势指标，威廉百分比属于支撑/阻力震荡指标，二者形成互补。我们的机器学习方案采用卷积神经网络，网络结构中集成了余弦核函数，用于对该指标组合的预测结果进行精细调优。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）。
神经网络在交易中的应用：市场异常的自适应检测（DADA）

神经网络在交易中的应用：市场异常的自适应检测（DADA）

我们诚邀您了解 DADA 框架，这是一种用于检测时间序列异常的创新方法。它有助于区分随机波动和可疑偏差。与传统方法不同，DADA 具有灵活性，能够适应不同的数据。它没有采用固定的压缩级别，而是提供了多种选项，并为每种情况选择最合适的选项。
你应该了解的 MQL5 向导技巧（第67部分）：使用 TRIX 和威廉百分比范围的形态

你应该了解的 MQL5 向导技巧（第67部分）：使用 TRIX 和威廉百分比范围的形态

三重指数平滑摆动指标（TRIX）与威廉百分比指标，是另一组可在 MQL5 智能交易系统（EA）中搭配使用的技术指标。和我们此前介绍的指标组合一样，这组指标同样具备互补性：TRIX 用于判断趋势，威廉百分比指标则确认支撑位与阻力位。按照惯例，我们借助 MQL5 向导，测试这两个指标组合的实战可行性。
您应该了解的MQL5向导技巧（第六十六部分）：结合点积核使用FrAMA与强力指数形态

您应该了解的MQL5向导技巧（第六十六部分）：结合点积核使用FrAMA与强力指数形态

分形自适应移动平均线（FrAMA）指标与强力指数震荡指标分别属于趋势类和成交量类工具，两者搭配使用可用于开发智能交易系统（EA）。本文承接前一篇对该指标组合的介绍，进一步探讨如何将机器学习应用到该组合中。我们将使用一种搭载点积核的卷积神经网络，并以这两个指标的数据作为输入进行预测。相关实现封装在一个自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成EA。
价格走势：数学模型与技术分析

价格走势：数学模型与技术分析

预测货币对走势是交易成功的重要因素。本文剖析各类价格运行模型，对比其优劣特性，并探究模型在交易策略中的实际落地方式。文中将介绍能够挖掘潜在行情规律、提升预测精准度的分析方法。
价格行为分析工具包开发（第三十三部分）：K线区间理论工具

价格行为分析工具包开发（第三十三部分）：K线区间理论工具

提升您对市场的解读能力，这款适用于MetaTrader 5的K线区间理论套件是完全原生的MQL5解决方案，能将原始K线数据转化为实时波动率情报。轻量级的CRangePattern库会将每根K线的真实波幅与自适应ATR进行基准对比，并在K线收盘的瞬间完成形态分类；CRT指标随后会将这些分类结果以清晰的彩色矩形和箭头形式呈现在图表上，实时揭示市场的缩量盘整、强势突破以及全区间吞没形态。
经典策略重构（第14部分）：多策略分析

经典策略重构（第14部分）：多策略分析

在本文中，我们继续探讨如何构建多策略组合体系，并使用 MT5 遗传算法优化器对策略参数进行调优。本次我们使用 Python 对数据进行分析，结果表明：我们的模型能更准确地预判哪一个策略会表现更优，其预测精度高于直接预测市场收益率。然而，当我们使用这些统计模型对应用程序进行测试时，性能却大幅下滑。我们随后发现，遗憾的是，遗传优化器偏向了高度相关的策略，这促使我们修改方案：将投票权重固定，转而让优化器专注于优化指标参数。
MQL5自优化智能交易系统（第九部分）：双移动平均线交叉

MQL5自优化智能交易系统（第九部分）：双移动平均线交叉

本文将介绍双移动平均线交叉策略的设计思路：利用更高的时间框架（日线D1）的信号指导更低的时间框架（15分钟M15）的入场，并通过中间风险周期（4小时H4）计算止损位。本文将讲解系统常量、自定义枚举，以及趋势跟踪和均值回归模式的逻辑，同时强调代码模块化与未来遗传算法优化的扩展性。该方法支持灵活的入场/出场条件，通过让较低的时间框架入场与较高的时间框架趋势保持一致，减少信号滞后、优化交易时机。
MQL5自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析（3）—— 加权投票机制

MQL5自优化智能交易系统（第八部分）：多策略分析（3）—— 加权投票机制

本文将探讨如何确定集成策略中最优的策略数量 —— 这是一个复杂问题，而借助MetaTrader 5的遗传算法优化器可以轻松解决。同时，我们也会使用MQL5云端计算作为核心资源，加速回测与优化过程。具体而言，本篇内容将为后续开发统计评估模型奠定基础，用于基于初始集成结果评估并改进交易策略。
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习

数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习

从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。
三角波与锯齿波：交易者的分析利器

三角波与锯齿波：交易者的分析利器

波浪分析是技术分析中常用的方法之一。本文聚焦两种非传统波浪形态：三角波与锯齿波。这些形态是众多专为市场价格分析设计的技术指标的基础。
MQL5 交易策略自动化（第 23 部分）：带追踪止损与篮子交易的区间补仓系统

MQL5 交易策略自动化（第 23 部分）：带追踪止损与篮子交易的区间补仓系统

在本文中，我们将通过引入追踪止损机制与多篮子交易功能，对原有区间补仓系统（Zone Recovery System）进行升级优化。我们将探索升级版架构如何借助动态追踪止损机制锁定已实现利润，以及通过篮子交易管理系统高效处理多维度交易信号。通过实现与回测，我们展示了一个更强大、更能适应市场变化表现的交易系统。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核

DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具，能够在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章，概述在机器学习中加入把这对指标。我们正在使用一个循环神经网络，利用白噪内核来处理来自这两个指标的向量化信号。这是在一个自定义信号类文件中完成，其与 MQL5 向导汇编的智能系统搭配工作。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（七）—— 新闻交易的后冲击策略

从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（七）—— 新闻交易的后冲击策略

在重大经济新闻发布后的第一分钟内，市场出现剧烈波动的风险极高。在那短暂的时间窗口内，价格走势可能不稳定且波动剧烈，经常会触发两个方向的挂单。在发布后不久 —— 通常在一分钟内 —— 市场趋于稳定，恢复或纠正更典型的波动性。在本节中，我们将探讨新闻交易的另一种方法，旨在评估其作为交易者工具包中有价值的补充的有效性。继续阅读，了解本讨论中的更多见解和细节。
MQL5 简介（第 19 部分）：沃尔夫波浪自动检测

MQL5 简介（第 19 部分）：沃尔夫波浪自动检测

本文展示了如何使用 MQL5 以编程方式识别看涨和看跌的沃尔夫波浪形态并进行交易。我们将探索如何通过编程方式识别沃尔夫波浪结构，并使用 MQL5 根据这些结构执行交易。这包括检测关键的波动点、验证形态规则，以及让 EA 根据它发现的信号采取行动。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 62 部分）：结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO

您应当知道的 MQL5 向导技术（第 62 部分）：结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO

ADX 振荡器和 CCI 振荡器是趋势跟踪和动量指标，可在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章未竟的话题，实证如何得益于强化学习来实际运用训练、并更新我们已开发的模型。我们正在使用的算法尚未在本系列中涵盖，其称为可信区域政策优化。一如既往，由 MQL5 向导汇编的智能系统令我们能够更快地搭建测试模型，且可配合不同类型信号进行测试、并派发。