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将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLMs 开发和测试交易策略（一）- 微调
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLMs 开发和测试交易策略（一）- 微调
随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
神经网络变得简单（第 94 部分）：优化输入序列
神经网络变得简单（第 94 部分）：优化输入序列
在处理时间序列时，我们始终按其历史序列使用源数据。但这是最好的选项吗？有一种观点认为，改变输入数据顺序将提高训练模型的效率。在本文中，我邀请您领略其中一种优化输入序列的方法。
从新手到专家：MQL5交易的必备之旅
从新手到专家：MQL5交易的必备之旅
释放您的潜力！您会被无数机会包围。发现开启您的MQL5之旅或将其提升到更高水平的三大顶级秘诀。让我们深入探讨适合初学者和专业人士的技巧和窍门。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 3 部分）：使用 CPU 训练自己的 LLM
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 3 部分）：使用 CPU 训练自己的 LLM
在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）是人工智能的重要组成部分，所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
MQL5 交易工具包（第 2 部分）：扩展和实现仓位管理 EX5 库
MQL5 交易工具包（第 2 部分）：扩展和实现仓位管理 EX5 库
了解如何在 MQL5 代码或项目中导入和使用 EX5 库。在这篇续文中，我们将通过向现有库中添加更多仓位管理功能并创建两个 EA 交易系统来扩展 EX5 库。第一个例子将使用可变指数动态平均（Variable Index Dynamic Average，VIDYA）技术指标来开发追踪止损交易策略 EA 交易，而第二个例子将利用交易面板来监控、开仓、平仓和修改仓位。这两个例子将演示如何使用和实现升级后的 EX5 仓位管理库。
在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略
在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略
本文介绍一个基于EMA交叉信号的自动交易算法，该算法适用于MetaTrader 5平台。文章详细阐述了在MQL5中开发一个EA所需的方方面面，以及在MetaTrader 5中进行测试的过程——从分析价格区间行为到风险管理。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 20 部分）：符号回归
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符号回归是一种回归形式，它从最小、甚或没有假设开始，而底层模型看起来应当映射所研究数据集。尽管它可以通过贝叶斯（Bayesian）方法、或神经网络来实现，但我们看看如何使用遗传算法实现，从而有助于在 MQL5 向导中使用自定义的智能信号类。
改编版 MQL5 网格对冲 EA（第 IV 部分）：优化简单网格策略（I）
改编版 MQL5 网格对冲 EA（第 IV 部分）：优化简单网格策略（I）
在第四篇中，我们重新审视了之前开发的“简单对冲”和“简单网格”智能系统（EA）。我们的专注点转移到通过数学分析和暴力方式完善简单网格 EA，旨在优化策略用法。本文深入策略的数学优化，为在以后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。
在您的 MQL 项目中使用 JSON 数据 API
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想象一下，您可以使用 MetaTrader 中没有的数据，您只能通过价格分析和技术分析从指标中获得数据。现在想象一下，您可以访问数据，这将使你的交易能力更高。如果您通过 API（应用程序编程接口）数据混合其他软件、宏观分析方法和超高级工具的输出，您就可以倍增 MetaTrader 软件的力量。在本文中，我们将教您如何使用 API，并介绍有用和有价值的 API 数据服务。
使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA
使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA
本文概述了如何创建一个基于价格突破震荡区间进行交易的EA。通过识别震荡区间并设定突破水平，交易者可以基于这一策略自动化其交易决策。该EA旨在为交易者提供明确的入场和出场点，同时避免虚假突破。
MQL5 交易工具包（第 1 部分）：开发仓位管理 EX5 库
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了解如何创建面向开发人员的工具包，使用 MQL5 管理各种仓位操作。在本文中，我将演示如何创建一个函数库 (ex5)，以执行从简单到高级的仓位管理操作，包括自动处理和报告使用 MQL5 处理仓位管理任务时出现的各种错误。