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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。
在MQL5中实现盈亏平衡机制（第一部分）：基类与固定点数的盈亏平衡模式
在MQL5中实现盈亏平衡机制（第一部分）：基类与固定点数的盈亏平衡模式
本文将探讨如何使用MQL5语言，在自动化交易策略中应用盈亏平衡机制。我们会先简要介绍什么是盈亏平衡模式、其实现方式以及可能存在的不同类型。随后，该功能将被集成到我们在上一篇关于风险管理的文章中所构建的Order Blocks智能交易系统（EA）中。为评估盈亏平衡机制的效果，我们会在特定条件下进行两组回测：一组启用盈亏平衡机制，另一组则不启用。
市场模拟（第 16 部分）：套接字（十）
市场模拟（第 16 部分）：套接字（十）
我们即将完成这项挑战。然而，在我们开始之前，我希望你们试着理解这两篇文章——这篇文章和上一篇文章。这样，你就能真正理解下一篇文章的内容，在那篇文章中，我将专门介绍与 MQL5 编程相关的部分。但我会尽量让它通俗易懂。如果你不理解最后这两篇文章，那么你很难理解下一篇，因为内容是连贯的。要做的事情越多，为了实现目标，你需要创造和理解的东西就越多。
价格行为分析工具开发（第 31 部分）：基于Python的K线识别引擎（一）—— 手动检测
价格行为分析工具开发（第 31 部分）：基于Python的K线识别引擎（一）—— 手动检测
K线图形态是价格行为交易的核心基础，能为潜在的市场反转或趋势延续提供极具价值的研判信号。设想一款稳定可靠的工具：它能持续监控每一根新增的价格 K 线，精准识别吞没形态、锤子线、十字星、启明星 / 黄昏星等关键形态，并在检测到重要交易信号时第一时间发出提醒。这正是我们所开发的系统功能。无论你是交易新手还是资深专业交易者，这套系统都能为你实时预警K线图形态，让你更自信、更高效地专注于交易执行。继续阅读，了解它的运行原理，以及它如何优化你的交易策略。
市场模拟（第 15 部分）：套接字（九）
市场模拟（第 15 部分）：套接字（九）
在本文中，我们将讨论我们一直试图展示的一个可能解决方案 —— 即如何让 Excel 用户在 MetaTrader 5 中执行操作，而无需发送订单或开仓或平仓。其思路是用户利用 Excel 对特定股票交易品种进行基本面分析。他们只需使用 Excel，就可以指示在 MetaTrader 5 中运行的 EA 交易开仓或平仓。
珊瑚礁优化算法（CRO）
珊瑚礁优化算法（CRO）
本文对珊瑚礁优化（CRO）算法进行了全面分析，该算法是一种受珊瑚礁形成与发育生物过程启发的元启发式方法。该算法对珊瑚进化的关键环节进行了建模，包括广播产卵（群体产卵）、体内受精（抱卵孵化）、幼虫附着、无性繁殖以及有限礁区空间的竞争。尤其关注该算法的改进版本。
MQL5交易管理面板开发（第十二部分）：汇率计算器的集成
MQL5交易管理面板开发（第十二部分）：汇率计算器的集成
精准计算核心交易价值，是每位交易者必不可少的日常工作。本文介绍如何将汇率计算器集成至交易管理面板，以此拓展多面板交易管理系统的功能。在执行交易时，快速确定风险敞口、头寸规模及潜在盈利至关重要，这一新功能旨在使面板内参数的计算过程更高效、更直观。让我们共同探索MQL5在构建高级交易面板中的实战应用。
市场模拟（第 13 部分）：套接字（七）
市场模拟（第 13 部分）：套接字（七）
当我们在 xlwings 或任何其他允许直接读写 Excel 的软件包中开发某些内容时，我们必须注意，所有程序、函数或过程都是执行之后就完成了其任务。无论我们如何努力改变工作方式，它们都不会一直处于循环之中。
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
基于计算机视觉与深度学习的欧元兑美元（EURUSD）汇率预测系统。探索卷积神经网络（CNN）如何识别外汇市场中的复杂价格形态，并实现最高达54%的汇率波动预测准确率。本文将分享一种突破传统技术指标的算法设计方法 —— 通过人工智能（AI）技术对K线图进行可视化分析。作者演示了将价格数据转换为“图像”的过程、神经网络的处理流程，以及通过激活热力图和注意力热图窥视AI“思维”的独特机会。通过基于MetaTrader 5库的Python实践代码，读者可完整复现系统并将其应用于自身的交易中。
市场模拟（第 12 部分）：套接字（六）
市场模拟（第 12 部分）：套接字（六）
在本文中，我们将探讨如何解决在其他程序中使用 Python 代码时出现的某些问题。更具体地说，我们将演示在将 Excel 与 MetaTrader 5 结合使用时遇到的一个常见问题，尽管我们将使用 Python 来促进这种交互。然而，这种实现方式有一个小小的缺点。它并非在所有情况下都会发生，而是仅在某些特定情况下发生。当它发生时，有必要了解原因。在今天的文章中，我们将开始解释如何解决这个问题。
市场模拟（第 11 部分）：套接字（五）
市场模拟（第 11 部分）：套接字（五）
我们开始实现 Excel 和 MetaTrader 5 之间的连接，但首先我们需要了解一些关键点。这样，你就不必绞尽脑汁去弄清楚为什么有些东西有效或无效。在您对集成 Python 和 Excel 的前景感到沮丧之前，让我们看看如何（在某种程度上）使用 xlwings 通过 Excel 控制 MetaTrader 5。我们在这里展示的内容将主要集中在教育目标上。但是，不要以为我们只能做这里涵盖的事情。
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。
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。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（六）—— 新闻交易的挂单策略
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（六）—— 新闻交易的挂单策略
在本文中，我们将重点转移到整合新闻驱动的订单执行逻辑 —— 使 EA 能够采取行动，而不仅仅是提供信息。加入我们，一起探索如何在 MQL5 中实现自动交易执行，并将 News Headline EA 扩展为一个完全响应式的交易系统。由于 EA 交易支持多种功能，因此为算法开发人员提供了显著优势。到目前为止，我们一直专注于构建新闻和日历事件展示工具，其中包含集成的 AI 洞察通道和技术指标洞察。
使用机器学习开发趋势交易策略
使用机器学习开发趋势交易策略
本研究介绍了一种开发趋势跟踪交易策略的新方法。本节介绍标注训练数据并利用它训练分类器的过程。这个过程获得了可在 MetaTrader 5 上运行的完全可操作的交易系统。
中心引力优化（CFO）算法
中心引力优化（CFO）算法
本文介绍了一种受万有引力定律启发的中心引力优化（CFO）算法。它探讨了物理引力的原理如何解决优化问题，其中“较重”的解决方案会吸引不太成功的对应物。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
我们将目光转向 MA 与随机振荡器的互补配对，实证推理学习在后监督学习与强化学习状况中扮演的角色。显然，推理学习有多种途径可供选择，不过我们的方式是使用变分自编码器。我们先以 Python 探索这些，然后将训练好的模型以 ONNX 格式导出，可在 MetaTrader 中供向导汇编智能系统所用。
市场模拟（第 10 部分）：套接字（四）
市场模拟（第 10 部分）：套接字（四）
在这篇文章中，我们将以一种非常有趣的方式，看看你需要做什么才能开始使用 Excel 来管理 MetaTrader 5。为此，我们将使用 Excel 加载项来避免使用内置的 VBA。如果您不知道什么是加载项，请阅读本文，学习如何直接在 Excel 中使用 Python 进行编程。
风险管理（第三部分）：构建风险管理主类
风险管理（第三部分）：构建风险管理主类
在本文中，我们将开始创建一个核心风险管理类，这将是控制系统风险的关键。我们将重点建立基础，定义基本结构、变量和函数。此外，我们将实施设定最大损益值的必要方法，从而为风险管理奠定基础。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，我们在前一篇文章中探讨了它们的共通形态，并通过监督学习网络，见识了哪些“形态能粘附”。我们自该文加以分析，进一步研究当使用该已训练网络时，强化学习的效能。读者应当注意，我们的测试时间窗口非常有限。无论如何，我们在展示这一点时，会继续追求由 MQL5 向导提供最低编码需求。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（四） — 本地托管 AI 模型市场洞察
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（四） — 本地托管 AI 模型市场洞察
在今天的讨论中，我们将探讨如何自行托管开源 AI 模型，并使用它们来生成市场洞察。这是我们持续扩展 News Headline EA 的一部分努力，引入了 AI 洞察通道，将其转变为多集成辅助工具。升级后的 EA 旨在通过日历事件、财经突发新闻、技术指标以及现在的 AI 生成的市场观点，让交易者随时了解最新动态，从而为交易决策提供及时、多样化和智能的支持。加入我们的讨论，我们将探讨实用的集成策略，以及 MQL5 如何与外部资源协作，构建强大而智能的交易工作终端。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题 (三) — 指标洞察
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题 (三) — 指标洞察
在本文中，我们将通过引入专门的指标洞察通道来推进新闻标题EA —— 一个紧凑的图表显示，显示由RSI、MACD、随机震荡指标和 CCI 等流行指标生成的关键技术信号。这种方法消除了 MetaTrader 5 终端上多个指标子窗口的需要，使您的工作空间保持干净高效。通过利用 MQL5 API 在后台访问指标数据，我们可以使用自定义逻辑实时处理和可视化市场洞察。加入我们，探索如何在 MQL5 中操纵指标数据，以创建一个智能且节省空间的滚动洞察系统，所有这些都在您的交易图表上的一个水平通道内。
成功餐饮经营者算法（SRA）
成功餐饮经营者算法（SRA）
成功餐饮经营者算法（SRA）是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同，SRA不会直接淘汰劣质解，而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现，并为平衡探索与利用提供了全新视角。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（二）
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（二）
今天，我们又向前迈进了一步，整合了一个外部新闻 API 作为我们的 News Headline EA 的头条新闻来源。在这个阶段，我们将探索各种新闻来源 —— 包括成熟的和新兴的 —— 并学习如何有效地访问它们的 API。我们还将介绍如何将检索到的数据解析成适合在我们的 EA 交易中显示的格式。加入讨论，我们将探索直接在图表上访问新闻标题和经济日历的好处，所有这些都在一个紧凑、不干扰用户的界面中。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（一）
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（一）
在 MetaTrader 5 终端上进行交易时，新闻可访问性是一个关键因素。虽然有很多新闻 API 可用，但许多交易者在访问这些 API 并将其有效集成到他们的交易环境中时仍面临挑战。在本次讨论中，我们的目标是开发一种简化的解决方案，将新闻直接呈现在图表上 —— 也就是最需要新闻的地方。我们将通过构建一个新闻标题 EA 来实现这一目标，该 EA 可以监控并显示来自 API 源的实时新闻更新。