开发回放系统 — 市场模拟（第 17 部分）：跳价和更多跳价（I）
开发回放系统 — 市场模拟（第 17 部分）：跳价和更多跳价（I）
于此，我们将见识到如何实现一些非常有趣的东西，但同时也会因某些可能十分令人困惑的关键点而极其困难。可能发生的最糟糕的事情是，一些自诩专业人士的交易者却对这些概念在资本市场中的重要性一无所知。好吧，尽管我们在这里专注于编程，但理解市场交易中涉及的一些问题，对于我们将要实现的内容至关重要。
离散哈特莱变换
离散哈特莱变换
在本文中，我们将探讨频谱分析和信号处理的方法之一——离散哈特莱变换（discrete Hartley transform，DHT）。它可以过滤信号，分析它们的频谱等等。DHT的性能不亚于离散傅立叶变换（discrete Fourier transform，DFT）。然而，与DFT不同的是，DHT只使用实数，这使得它在实践中更方便实现，并且它的应用结果更直观。
在 MQL4 和 MQL5 框架下开发 OpenAI 的 ChatGPT 功能
在 MQL4 和 MQL5 框架下开发 OpenAI 的 ChatGPT 功能
在本文中，我们将尝鲜来自 OpenAI 的 ChatGPT，从而了解它在降低开发智能系统、指标、和脚本的时间和劳动强度方面的能力。我将引导您快速通览这项技术，并尝试向您展示如何正确地使用它在 MQL4 和 MQL5 中进行编程。
开发回放系统 — 市场模拟（第 16 部分）：新的类系统
开发回放系统 — 市场模拟（第 16 部分）：新的类系统
我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长，如果现在不做，那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类，可协助实现此任务，但为此，我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中，我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。
开发回放系统 — 市场模拟（第 15 部分）：模拟器的诞生（V）- 随机游走
开发回放系统 — 市场模拟（第 15 部分）：模拟器的诞生（V）- 随机游走
在本文中，我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此，为了明白今天的讲义，有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发，我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则，您也许对此处将要讲解的内容不明所以。
开发回放系统 — 市场模拟（第 14 部分）：模拟器的诞生（IV）
开发回放系统 — 市场模拟（第 14 部分）：模拟器的诞生（IV）
在本文中，我们将继续探讨模拟器开发的新阶段。 这次，我们会见到如何有效地创建随机游走类型的走势。 这种类型的走势非常引人入胜，因为它是构成资本市场上所发生一切的基础。 此外，我们将开始了解一些对于进行市场分析至关重要的概念。
为智能系统制定品质因数
为智能系统制定品质因数
在本文中，我们将见识到如何制定一个品质得分，并由您的智能系统从策略测试器返回。 我们将查看两种著名的计算方法 — Van Tharp 和 Sunny Harris。
时间序列的频域表示：功率谱
时间序列的频域表示：功率谱
在本文中，我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时，强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中，我们将讨论运用离散傅里叶变换（dft）在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。
复购算法：模拟多币种交易
复购算法：模拟多币种交易
在本文中，我们将创建一个模拟多币种定价的数学模型，并针对多元化原理进行彻底研究，作为搜索提高交易效率机制的一部分，我在上一篇文章中已经开始了理论计算。
理解并有效地使用 MQL5 策略测试器
理解并有效地使用 MQL5 策略测试器
对于 MQL5 程序员或开发人员，一项基本需求就是掌握那些重要且颇具价值的工具。 其中一个工具是策略测试器，本文是理解和使用 MQL5 策略测试器的实用指南。
以 MQL5 实现 ARIMA 训练算法
以 MQL5 实现 ARIMA 训练算法
在本文中，我们将实现一种算法，该算法应用了 Box 和 Jenkins 的自回归集成移动平均模型，并采用了函数最小化的 Powells 方法。 Box 和 Jenkins 表示，大多数时间序列可以由两个框架中之一个或两个来建模。
复购算法：提高效率的数学模型
复购算法：提高效率的数学模型
在本文中，我们将使用复购算法来更深入地了解交易系统的效率，并开始研究使用数学和逻辑提高交易效率的一般原则，以及在使用任意交易系统方面应用更能提高效率的非标准方法。
MQL5 中的范畴论 (第 7 部分)：多域、相对域和索引域
MQL5 中的范畴论 (第 7 部分)：多域、相对域和索引域
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
MQL5 中的范畴论 (第 6 部分)：单态回拉和满态外推
MQL5 中的范畴论 (第 6 部分)：单态回拉和满态外推
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
利用 MQL5 实现 Janus 因子
利用 MQL5 实现 Janus 因子
加里·安德森（Gary Anderson）基于他称之为Janus因子的理论，开发了一套市场分析方法。 该理论描述了一套可揭示趋势和评估市场风险的指标。 在本文中，我们将利用 mql5 实现这些工具。
数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路
数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路
您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。
数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析
数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析
运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。
种群优化算法：猴子算法（MA）
种群优化算法：猴子算法（MA）
在本文中，我将研究猴子优化算法（MA）。 这些动物克服困难障碍，并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。