添加新文章
交易中的神经网络：受控分段（终章）
交易中的神经网络：受控分段（终章）
我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。
使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板
使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板
在本文中，我们使用MQL5经济日历创建了一个实用的新闻交易面板，来增强我们的交易策略。我们首先设计布局，重点关注事件名称、重要性和时间等关键元素，然后在MQL5中进行设置。最后，我们实现了一个过滤系统，只显示相关性最强的新闻，为交易者快速提供有影响力的经济事件。
基于Python和MQL5的特征工程（第二部分）：价格角度
基于Python和MQL5的特征工程（第二部分）：价格角度
在MQL5论坛上，有许多帖子询问如何计算价格变化的斜率。本文将展示一种计算任意交易市场中价格变化所形成角度的可行方法。此外，我们还将探讨为这项新特征工程投入额外精力和时间是否值得。我们将研究价格斜率是否能在预测M1时间框架下的USDZAR货币对时，提高我们人工智能（AI）模型的准确性。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
“深度-Q-网络” 是一种强化学习算法，在机器学习模块的训练过程中，神经网络参与预测下一个 Q 值和理想动作。我们曾研究过另一种强化学习算法 “Q-学习”。本文因此出示了另一个如何配以强化学习训练 MLP 的示例，可于自定义信号类中所用。
交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段
交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段
在分析市场状况时，我们将其切分为不同的段落，标识关键趋势。然而，传统的分析方法往往只关注一个层面，从而限制了正确的感知。在本文中，我们将学习一种方法，可选择多个对象，以确保对形势进行更全面、及多层次的理解。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 39 部分）：相对强度指数
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 39 部分）：相对强度指数
RSI 是一款流行的动量震荡指标，衡量证券近期价格变化的速度和规模，从而评估证券价格中被高估和低估的情况。这些对速度和幅度的洞察是定义反转点的关键。我们将这个振荡器放入另一个自定义信号类中工作，并验证其信号的一些特征。不过，我们先从总结我们之前在布林带的内容开始。
在 MQL5 中创建交易管理员面板（第五部分）：双因素认证（2FA）
在 MQL5 中创建交易管理员面板（第五部分）：双因素认证（2FA）
今天，我们将讨论如何增强当前正在开发的交易管理员面板的安全性。我们将探讨如何在新的安全策略中实施 MQL5，并将 Telegram API 集成到双因素认证（2FA）中。本次讨论将提供有关 MQL5 在加强安全措施方面的应用的宝贵见解。此外，我们还将研究 MathRand 函数，重点关注其功能以及如何在我们构建的安全框架中有效利用它。继续阅读以了解更多信息！
Connexus助手（第五部分）：HTTP方法和状态码
Connexus助手（第五部分）：HTTP方法和状态码
在本文中，我们将了解HTTP方法和状态码，这是网络上客户端与服务器之间通信的两个非常重要的部分。了解每种方法的作用，可以让您更精确地发出请求，告知服务器您想要执行的操作，从而提高效率。
交易中的神经网络：探索局部数据结构
交易中的神经网络：探索局部数据结构
在嘈杂的条件下有效识别和预存市场数据的局部结构是交易中的一项关键任务。运用自注意力机制在处理这类数据方面展现出可喜的结果；不过，经典方式并未考虑底层结构的局部特征。在本文中，我将引入一种能够协同这些结构依赖关系的算法。
创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA
创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA
在本文中，我们将创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA。我们阐述该策略的关键概念，设计EA框架蓝图，并在 MQL5 语言中实现突破策略逻辑。最后，我们将探讨用于回测和优化EA的技术，以最大限度地提高其有效性。
让新闻交易轻松上手（第4部分）：性能增强
让新闻交易轻松上手（第4部分）：性能增强
本文将深入探讨改进EA在策略测试器中运行时间的方法，通过编写代码将新闻事件时间按小时分类。在指定的小时段内将访问这些新闻事件。这样确保了EA能够在高波动性和低波动性环境中高效管理事件驱动的交易。
Connexus中的正文（第四部分）：添加HTTP请求正文
Connexus中的正文（第四部分）：添加HTTP请求正文
在本文中，我们探讨了HTTP请求中的正文概念，这对于发送诸如JSON和纯文本之类的数据至关重要。我们讨论并解释了如何正确地使用正文，并结合适当的头部信息。此外，我们还介绍了Connexus库中的ChttpBody类，它将简化对请求正文的处理。
Connexus的头（第三部分）：掌握HTTP请求头的使用方法
Connexus的头（第三部分）：掌握HTTP请求头的使用方法
我们继续开发Connexus库。在本章中，我们探讨HTTP协议中请求头的概念，解释它们是什么、它们的用途以及如何在请求中使用它们。我们将涵盖用于与API通信的主要头信息，并展示了如何在库中配置它们的实例。
HTTP和Connexus（第2部分）：理解HTTP架构和库设计
HTTP和Connexus（第2部分）：理解HTTP架构和库设计
本文探讨了HTTP协议的基础知识，涵盖了主要方法（GET、POST、PUT、DELETE）、状态码以及URL的结构。此外，还介绍了Conexus库的构建起点，以及CQueryParam和CURL类，这些类用于在HTTP请求中操作URL和查询参数。
基于MQL5的订单剥头皮交易系统
基于MQL5的订单剥头皮交易系统
这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略，并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标，通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力，但同时也突显了需要进一步优化的必要性，尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者，但在实际部署之前，需要进行彻底的测试和深入理解。
交易中的神经网络：统一轨迹生成模型（UniTraj）
交易中的神经网络：统一轨迹生成模型（UniTraj）
理解个体在众多不同领域的行为很重要，但大多数方法只专注其中一项任务（理解、噪声消除、或预测），这会降低它们在现实中的有效性。在本文中，我们将领略一个可以适配解决各种问题的模型。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 34 部分）：采用非常规 RBM 进行价格嵌入
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 34 部分）：采用非常规 RBM 进行价格嵌入
受限玻尔兹曼（Boltzmann）机是一种神经网络形式，开发于 1980 年代中叶，当时的计算资源非常昂贵。在其初创时，它依赖于 Gibbs 采样，以及对比散度来降低维度，或捕获输入训练数据集上的隐藏概率/属性。我们验证当 RBM 为预测多层感知器“嵌入”价格时，反向传播如何执行类似的操作。