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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。
开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件
开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件
如果需要在图表上显示文本，我们可以使用 Comment() 函数。但它的功能相当有限。因此，在本文中，我们将自行开发一个组件 — 一个全屏对话框，该对话框能够显示多行文本，支持灵活的字体设置和滚动功能。
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。
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。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十三部分）：使用一目均衡表形态与ADX-Wilder形态
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十三部分）：使用一目均衡表形态与ADX-Wilder形态
一目均衡表（Ichimoku-Kinko-Hyo）指标与韦尔德平均趋向指数（ADX-Wilder）震荡指标，可在MQL5智能交易系统（EA）中形成互补搭配。一目均衡表本身功能多元，但在本文中，我们主要利用其识别支撑与阻力位的特性。同时，我们也使用ADX来判断趋势强弱。我们依旧通过MQL5向导来构建并测试这一组合的潜在效果。
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。
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。
大逃杀优化器（BRO）
大逃杀优化器（BRO）
本文探讨了大逃杀优化器算法 —— 这是一种元启发式算法，其中各解与其最近邻进行竞争，累积"伤害"，当超过阈值时被替换，并周期性地在当前最优解周围缩小搜索空间。文章提供了CAOBRO类的伪代码及MQL5中的实现，包括邻近搜索、向最优解移动以及自适应δ间隔。在Hilly、Forest和Megacity测试函数上的实验结果突出了该方法的优势与局限性。读者可以获得一套开箱即用的基础框架，用于实验和调优关键参数，如种群大小（popSize） 和最大伤害值（maxDamage）。
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。
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。
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。
神经Boid优化算法2（NOA2）
神经Boid优化算法2（NOA2）
新型专有优化算法NOA2融合了种群智能原理与神经控制机制。NOA2将神经Boid的运动机制与自适应神经系统结合，使智能体在搜索最优解的过程中能够自我修正其行为。该算法目前正处于积极开发阶段，展现出对于解决复杂优化问题的潜力。
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。
神经类群优化算法 (NOA)
神经类群优化算法 (NOA)
一种新的生物启发的优化元启发式算法——NOA（Neuroboids Optimization Algorithm，神经类群优化算法），结合了集体智能和神经网络的原理。与传统方法不同，该算法使用了一个由具备自学习能力的“神经类群（neuroboids）”组成的群体，每个神经类群都拥有自己的神经网络，能够实时调整其搜索策略。本文揭示了该算法的架构、代理的自学习机制，以及这种混合方法在解决复杂优化问题方面的应用前景。
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。
台球优化算法(BOA)
台球优化算法(BOA)
BOA方法灵感源自经典的台球运动，它将寻求最优解的过程模拟为一场游戏：球体致力于落入代表最佳结果的球袋之中。本文将探讨BOA的基本原理、数学模型及其在解决各类优化问题中的效率。
从新手到专家：对K线进行编程
从新手到专家：对K线进行编程
在本文中，我们将迈出 MQL5 编程的第一步，即使是完全零基础的初学者也能上手。我们将向您展示，如何将熟悉的 K线形态 转换为一个功能完备的自定义指标。K线形态之所以有价值，是因为它们反映了真实的价格行为，并预示着市场的转变。与其手动扫描图表——这种方法容易出错且效率低下——我们将讨论如何通过一个指标来自动化这个过程，该指标会自动识别并标记出这些形态。在此过程中，我们将探讨一些关键概念，例如索引、时间序列、平均真实波幅（用于在多变的市场波动性中提高准确性），以及如何开发一个可自定义、可复用的 K线形态库，以便在未来的项目中使用。
混沌博弈优化（CGO）
混沌博弈优化（CGO）
本文提出了一种新型元启发式算法——混沌博弈优化算法（CGO），该算法在处理高维问题时展现出独特的保持高效率的能力。与大多数优化算法不同，CGO在问题规模扩大时不仅不会降低性能，有时甚至还会提升性能，这便是其关键特性。
市场模拟（第七部分）：套接字（一）
市场模拟（第七部分）：套接字（一）
套接字，你知道它们在 MetaTrader 5 中的用途或使用方法吗？如果答案是否定的，那么让我们从研究它们开始。在今天的文章中，我们将介绍一些基础知识。由于有几种方法可以做同样的事情，而且我们总是对结果感兴趣，我想证明确实有一种简单的方法可以将数据从 MetaTrader 5 传输到其他程序，如 Excel。然而，主要目的不是将数据从 MetaTrader 5 传输到 Excel，而是相反，即将数据从 Excel 或任何其他程序传输到 MetaTrader 5。
市场模拟（第六部分）：将信息从 MetaTrader 5 传输到 Excel
市场模拟（第六部分）：将信息从 MetaTrader 5 传输到 Excel
许多人，尤其是非程序员，发现在 MetaTrader 5 和其他程序之间传输信息非常困难。其中一个程序就是 Excel。许多人使用 Excel 作为管理和维护风险控制的一种方式。这是一个优秀的程序，易于学习，即使对于那些不是 VBA 程序员的人来说也是如此。在这里，我们将看看如何在 MetaTrader 5 和 Excel 之间建立连接（一种非常简单的方法）。
血液遗传优化算法（BIO）
血液遗传优化算法（BIO）
我向大家介绍我的新种群优化算法——血液遗传优化算法（Blood Inheritance Optimization，BIO），该算法的灵感源自人类血型遗传系统。在该算法中，每个解都有其自身的“血型”，这一血型决定了其进化方式。正如自然界中，孩子的血型是依据特定规则遗传而来，在BIO算法中，新解通过一套遗传与变异机制来获取自身特性。
圆搜索算法（CSA）
圆搜索算法（CSA）
本文提出一种基于圆几何特性的新型元启发式优化算法——圆搜索算法（CSA）。该算法通过模拟切线方向上的点移动机制，在解空间中实现全局探索与局部开发的协同优化。
智能系统健壮性测试
智能系统健壮性测试
在策略开发中，有许多错综复杂的细节需要考虑，对于初学交易者其中许多都未予重视。如是结果，众多交易者，包括我自己，都不得不历经苦难来学习这些教训。本文基于我观察到的大多数初学交易者在 MQL5 上开发策略时常见的陷阱。它将提供一系列提示、技巧、和示例，帮助辨别不合格的 EA，并以一种易于实现的方式来测试我们自己 EA 的稳健性。目标是教导读者，帮助他们未来购买 EA 时避免遭遇骗局，以及预防他们自己开发策略时的错误。
MQL5中的高级内存管理与优化技术
MQL5中的高级内存管理与优化技术
探索在MQL5交易系统中优化内存使用的实用技巧。学习构建高效、稳定且运行速度快的智能交易系统（EA）和指标。我们将深入探究MQL5中内存的实际运作方式、致使系统运行变慢或出现故障的常见陷阱，以及——最为关键的是——如何解决这些问题。
开发多币种 EA 交易（第 21 部分）：准备重要实验并优化代码
开发多币种 EA 交易（第 21 部分）：准备重要实验并优化代码
为了取得进一步的进展，最好看看我们是否可以通过定期重新运行自动优化并生成新的 EA 来改进结果。关于使用参数优化的许多争论中的绊脚石是，在将盈利能力和回撤保持在指定水平的同时，所获得的参数在未来一段时间内可用于交易的时间有多长。有可能做到这一点吗？
市场模拟（第三部分）：性能问题
市场模拟（第三部分）：性能问题
我们经常需要后退一步，然后继续前进。在本文中，我们将展示所有必要的更改，以确保鼠标和 Chart Trade 指标不会中断。作为奖励，我们还将介绍未来将广泛使用的其他头文件中发生的其他更改。