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极值优化（EO）
极值优化（EO）
本文介绍极值优化算法（EO），这是一种受Bak-Sneppen（巴克–斯内彭）自组织临界性模型启发的优化方法，通过淘汰系统中表现最差的组件来实现演化。该算法的改进种群版本表明，其设计已从理论原则转向更注重实际效率，由此构建出高效的计算工具。
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。
市场模拟（第 23 部分）：SQL 入门（六）
市场模拟（第 23 部分）：SQL 入门（六）
在本文中，我们将探讨如何可视化一个数据库，并借此了解其结构。这是通过分析数据库的内部结构来实现的。虽然乍一看这似乎没有必要，但如果我们真的想成为数据库管理员，那么这样做是完全合理的。毕竟，有些人以维护和设计数据库为生。
交易所市场算法（EMA）
交易所市场算法（EMA）
本文对交易所市场算法（EMA）进行了详细分析，该算法的灵感来源于股票市场交易者的行为模式。算法模拟股票交易过程，市场中不同成功程度的参与者采用不同策略以实现利润最大化。
按小时、星期几和每月日期分析的季节性指标
按小时、星期几和每月日期分析的季节性指标
本文介绍如何开发一款用于分析金融市场中重复性价格模式的工具 —— 可按每月日期（1-31 日）、星期几（周一至周日）或每日小时（0-23 时）进行分析。该指标分析历史数据，计算每个周期的平均收益率，并以直方图形式展示结果并附带预测。指标包含可自定义参数：季节性类型、分析 K 线数量、以百分比或绝对值显示、图表颜色等。
市场模拟（第 21 部分）：SQL 入门（四）
市场模拟（第 21 部分）：SQL 入门（四）
你们中的许多人可能比我更有数据库工作经验，因此可能会有不同的看法。由于有必要解释数据库为何以这样的方式设计，以及SQL为何具有这样的形式 — 尤其是主键和外键为何出现 — 因此有些内容必须保持一定的抽象性。
回溯搜索算法（BSA）
回溯搜索算法（BSA）
如果一款优化算法能够记住它过往的搜索路径，并利用这些记忆去找到更优解，会是怎样的效果？回溯搜索算法（BSA）正是这样做的 —— 在全局探索与重访已验证可靠区域之间取得平衡。本文将为您揭开该算法的原理奥秘，思路简洁、参数极少、结果稳定。
市场模拟（第 20 部分）：SQL 入门（三）
市场模拟（第 20 部分）：SQL 入门（三）
尽管我们可以在包含约 10 条记录的数据库上执行操作，但当我们处理包含超过 15000 条记录的文件时，这样学习效果会更好。也就是说，如果我们试图手动创建这样一个数据库，这项任务将十分艰巨。然而，即便出于教育目的，也很难找到这样一个可供下载的数据库。但实际上，我们无需采取这种手段 — 我们可以用 MetaTrader 5 为自己创建一个数据库。在今天的文章中，我们将探讨如何做到这一点。
海豚回波定位算法（DEA）
海豚回波定位算法（DEA）
在本文中，我们将深入探讨 DEA 算法：一种受海豚利用回声定位捕食的独特能力启发而设计的元启发式优化方法。从数学基础到 MQL5 中的实际实现，从原理分析到与经典算法的对比，我们将详细剖析为什么这一相对较新的方法值得在面临优化问题的研究者工具箱中占有一席之地。
老鹰策略（ES）
老鹰策略（ES）
老鹰策略是一种模拟老鹰两阶段捕猎策略的算法：通过曼特尼亚（Mantegna）方法实现的莱维（Levy）飞行进行全局搜索，与利用萤火虫算法进行的密集局部开发交替进行，这是一种在数学上合理的探索与开发平衡方法，也是一种将两种自然现象融合为单一计算方法的生物启发式概念。
希尔伯特-施密特独立性判据（HSIC）
希尔伯特-施密特独立性判据（HSIC）
本文讨论了非参数 HSIC（希尔伯特-施密特独立性判据）统计检验，该检验旨在识别数据中的线性和非线性依赖关系。本文提出了两种用 MQL5 语言计算 HSIC 的算法实现：精确置换测试和伽马近似法。该方法的有效性通过模拟特征与目标变量之间非线性关系的合成数据得到了验证。
基于购买力平价（PPP）和 IMF 数据确定公允汇率
基于购买力平价（PPP）和 IMF 数据确定公允汇率
用 Python 构建基于购买力平价（PPP）的汇率分析系统。作者利用 IMF 数据开发了一套包含 5 种公允汇率计算方法的算法。这是一份关于外汇基本面分析、经济数据处理以及与交易系统集成的实用指南，全部代码开源。
机器学习交易系统中的隐马尔可夫模型
机器学习交易系统中的隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型（HMM）是一类强大的概率模型，用于分析序列数据，其中观测值取决于形成马尔可夫过程的某些未观察（隐藏）状态的序列。HMM 的主要假设包括隐状态的马尔可夫性质，即转移到下一个状态的概率仅取决于当前状态，以及在当前隐状态已知的情况下，观测值是独立的。
基于生物地理学的优化算法（BBO）
基于生物地理学的优化算法（BBO）
基于生物地理学的优化算法（BBO）是一种精巧的全局优化算法，灵感源自群岛中物种在各个岛屿间迁徙的自然规律。该算法的核心思路简洁且高效：优质解会主动共享自身特征，劣质解则主动吸纳新特征，信息天然从最优解向较差解传递。其独有的自适应变异算子能够很好地平衡算法的全局探索与局部利用能力。在各类优化任务中，BBO 算法均表现出较高的运算效率。
市场模拟（第 19 部分）：SQL 入门（二）
市场模拟（第 19 部分）：SQL 入门（二）
正如我们在第一篇关于 SQL 的文章中所解释的那样，没有必要花费时间编写程序来执行 SQL 中已经内置的功能。然而，如果不了解基础知识，你就无法使用 SQL 或充分利用这个工具所提供的一切功能。因此，在本文中，我们将探讨如何在数据库中执行基本任务。
外汇套利交易：带风险控制的公允价值回归矩阵交易系统
外汇套利交易：带风险控制的公允价值回归矩阵交易系统
本文详细描述了交叉汇率计算算法，展示了不平衡矩阵的可视化结果，并给出了优化设置 MinDiscrepancy 和 MaxRisk 参数以实现高效交易的建议。该系统使用交叉汇率自动计算每对货币的“公允价值”，在出现负偏差时生成买入信号，在出现正偏差时生成卖出信号。
市场模拟（第 18 部分）：SQL 入门（一）
市场模拟（第 18 部分）：SQL 入门（一）
我们使用哪个 SQL 程序并不重要：MySQL、SQL Server、SQLite、OpenSQL 或其他。它们都有一个共同点，那就是都使用 SQL 语言。即使我们不打算使用 Workbench，我们也可以直接在 MetaEditor 中或通过 MQL5 操作数据库，以在 MetaTrader 5 中执行操作，但要做到这一点，你需要了解 SQL。所以在这里，我们至少要学习一些基础知识。
市场模拟（第 17 部分）：套接字（十一）
市场模拟（第 17 部分）：套接字（十一）
在 MetaTrader 5 中运行的那部分代码的实现没有任何困难。然而，有几点需要考虑。这是必要的，这样你才能让系统正常工作。记住一件重要的事情：不会只有一个程序在运行。事实上，我们必须同时运行三个程序。重要的是，要确保每个部分都能以一种能够相互交流和沟通的方式实施和构建，并且每个部分都能理解其他部分正在尝试或打算做什么。
金融时间序列中的保形预测探索
金融时间序列中的保形预测探索
本文将介绍保形预测（conformal predictions）及其实现库MAPIE。这是一种较新的机器学习方法，重点不在于发现数据规律，而在于为现有模型提供风险管理与不确定性量化能力。保形预测本身并非用于挖掘数据中的规律，而仅用于评估现有模型对特定样本预测的置信度，并筛选出可靠的预测结果。
价格走势角度分析：用于预测金融市场的混合模型
价格走势角度分析：用于预测金融市场的混合模型
什么是金融市场角度分析？如何利用价格变动角度和机器学习实现准确率达 67% 的精准预测？如何将回归和分类模型与角度特征相结合，并获得一个可运行的算法？这与江恩理论有什么关系？为什么价格走势角度是机器学习的良好指标？
基于Python的CFTC数据挖掘与AI预测模型构建
基于Python的CFTC数据挖掘与AI预测模型构建
让我们尝试挖掘CFTC数据，通过Python下载COT和TFF报告，将其与MetaTrader 5行情数据及AI模型相结合，并生成预测。外汇市场中的COT报告是什么？如何利用COT和TFF报告进行行情预测？
挖掘央行资产负债表数据，描绘全球流动性全貌
挖掘央行资产负债表数据，描绘全球流动性全貌
挖掘各国央行资产负债表数据，能够厘清外汇市场与主要币种的全球流动性现状。我们整合美联储、欧洲央行、日本央行、中国人民银行的数据构建综合指数，并借助机器学习挖掘潜藏规律。该方法融合基本面与技术分析，将原始数据转化为可落地的交易信号。
面向外汇市场的CAPM模型指标
面向外汇市场的CAPM模型指标
在MQL5中实现面向外汇市场的经典CAPM模型适配。本指标基于历史波动率计算预期收益率与风险溢价。指标会在价格高点与低点处出现明显抬升，反映资产定价的基本原理。可实际应用于逆势策略与趋势跟踪策略，实时考量风险收益比的动态变化。本文包含相关数学原理与技术实现代码。
数据科学与机器学习（第四十二部分）：使用Python中的ARIMA模型进行外汇时间序列预测 —— 您需要了解的一切
数据科学与机器学习（第四十二部分）：使用Python中的ARIMA模型进行外汇时间序列预测 —— 您需要了解的一切
ARIMA，全称为自回归积分移动平均模型，是一种效果出色的传统时间序列预测模型。该模型能够捕捉时间序列数据中的突增与波动，可对后续数值做出精准预测。在本文中，我们将了解什么是ARIMA、如何运行，以及如何利用它高精度预测市场下一期价格，还有更多相关实用内容。
博弈论方法在交易算法中的应用
博弈论方法在交易算法中的应用
我们正在基于深度Q网络（DQN）机器学习技术，结合多维因果推理，开发一款自适应、自学习的交易 EA。该 EA 将能够同时成功交易 7 个货币对。不同货币对的智能体之间会相互交换信息。
确定性振荡搜索（DOS）
确定性振荡搜索（DOS）
确定性振荡搜索（DOS）算法是一种创新的全局优化方法，它结合了梯度算法与群体算法的优点，且不使用任何随机数。适应度振荡与斜率机制使得DOS能够以确定性方式探索复杂的搜索空间。
外汇套利交易：汇率关系评估面板
外汇套利交易：汇率关系评估面板
本文介绍了在 MQL5 中开发套利分析面板的过程。如何通过不同方式在外汇交易中获得公允的汇率？制定一个指标，以获取市场价格与公允汇率之间的偏差，并评估一种货币兑换为另一种货币的套利方式（如三角套利）的收益。
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。