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种群优化算法：灰狼优化器（GWO）

种群优化算法：灰狼优化器（GWO）

我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一，具有许多变量的平滑函数。
种群优化算法：人工蜂群（ABC）

种群优化算法：人工蜂群（ABC）

在本文中，我们将研究人工蜂群的算法，并用研究函数空间得到的新原理来补充我们的知识库。 在本文中，我将陈列我对经典算法版本的解释。
帧分析器（Frames Analyzer）工具带来的时间片交易魔法

帧分析器（Frames Analyzer）工具带来的时间片交易魔法

什么是帧分析器（Frames Analyzer）？ 这是适用于任意智能系统的一个插件模块，在策略测试器中、以及测试器之外进行参数优化期间，该工具在参数优化完成后立即读取测试创建的 MQD 文件、或数据库，并分析优化帧数据。 您能够与拥有帧分析器工具的其他用户共享这些优化结果，从而共同讨论结果。
群体优化算法：粒子群（PSO）

群体优化算法：粒子群（PSO）

在本文中，我将研究流行的粒子群优化（PSO）算法。 之前，我们曾讨论过优化算法的重要特征，如收敛性、收敛率、稳定性、可伸缩性，并开发了一个测试台，并研究了最简单的 RNG 算法。
市场数学：盈利、亏损、和成本

市场数学：盈利、亏损、和成本

在本文中，我将向您展示如何计算任何交易的总盈利或亏损，包括佣金和掉期利息。 我会提供最精准的数学模型，并依据它来编写代码，之后将其与标准进行比较。 此外，我还将尝试进入主要 MQL5 函数的内部来计算利润，并从规则中获取所有必要值的根底。
群体优化算法

群体优化算法

这是一篇关于优化算法（OA）分类的介绍性文章。 本文尝试创建一个测试基台（一组函数），用于比较 OA，并可识别所有广为人知的算法中最通用的算法。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 01 部分）：回归分析

您应该知道的 MQL5 向导技术（第 01 部分）：回归分析

今天的交易者都是一位哲学家，他几乎总是（有意识地或无意识地）寻找新的思路，尝试它们，选择修改或抛弃它们；这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间，且需要避免错误。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢？ 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间，而且大大减少了重复编码的错误；他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。
从市场里选择智能交易系统的正确途径

从市场里选择智能交易系统的正确途径

在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。 此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。
优化结果的可视化评估

优化结果的可视化评估

在本文中，我们将研究如何建立所有优化通测的图形，以及选择最优结果的自定义准则。 我们还将看到如何利用网站上发表的文章和论坛评论，在几乎不了解 MQL5 的情况下创建所需的解决方案。
处理时间（第二部分）：函数

处理时间（第二部分）：函数

自动判定经纪商时移和 GMT。 与其请求您的经纪商的支持，您可能会从他们那里得到一个不充分的答案（他们很愿意解释时间错位），我们只需自行查看在时间变化的几周内他们如何计算价格 — 但手工操作极其繁琐，我们让程序来做这件事 — 毕竟这就是为什么我们要有一台 PC。
处理时间（第一部分）：基础

处理时间（第一部分）：基础

能够简化和澄清时间、经纪商时移、以及夏季或冬季变更的时间处理函数和代码片段。 准确的时序也许是交易中的一个关键因素。 在当前钟点，伦敦或纽约的证券交易所是否已经或尚未开市，外汇交易的交易时间何时开始和结束？ 对于一名实况手工交易者来说，这不算是个大问题。
实用且奇特的自动交易技术

实用且奇特的自动交易技术

在本文中，我将演示一些非常有趣且实用的自动交易技术。 其中一些可能您很熟悉。 我将尝试覆盖最有趣的方法，并解释为什么它们值得使用。 此外，我将展示这些技术在实战中的适用性。 我们将创建智能交易系统，并依据历史报价来测试全部所述技术。
模式搜索的暴力算法（第三部分）：新视野

模式搜索的暴力算法（第三部分）：新视野

本文延续了暴力算法的主题，并在程序算法中引入了市场分析的新机会，从而加快了分析速度，提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。
模式搜索的暴力方法（第二部分）：深入

模式搜索的暴力方法（第二部分）：深入

在本文中，我们将继续讨论暴力方法。我将尝试使用我的应用程序的新改进版本来更好地解释这种模式。我还将尝试使用不同的时间间隔和时间框架来找出稳定性的差异。
模式搜索的暴力方法

模式搜索的暴力方法

在本文中，我们将搜索市场模式，根据确定的模式创建 EA 交易，并检查这些模式，如果它们保持有效的话，保持有效的时间有多少。
并行粒子群优化

并行粒子群优化

本文介绍了一种基于粒子群算法的快速优化方法。本文还介绍了MQL中的方法实现，它既可以在EA交易内部的单线程模式下使用，也可以作为在本地测试人员代理上运行的附加组件在并行多线程模式下使用。
连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复

连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复

根据本系列文章的用户和读者的评论和要求，程序已进行了修改。 本文包含一个自动优化器的新版本。 该版本实现了所需的功能，并提供了其他改进，这些是我运用该程序操作时发现的。
自定义品种（符号）：实践基础

自定义品种（符号）：实践基础

本文专门介绍了程序化生成自定义品种（符号），这些自定义品种可用来演示一些显示报价的流行方法。 它描述的是一种建议的微创智能交易系统改编方案，可用在派生的自定义品种图表上，如同真实品种一样。 MQL 源代码随附于文后。
神经网络在交易中的实际应用。 是时候进行实践了

神经网络在交易中的实际应用。 是时候进行实践了

本文提供了在 Matlab 平台上实际运用神经网络模块的讲述和指南。 它还涵盖了运用神经网络模块创建交易系统的主要方面。 为了能够在一篇文章中厘清复杂内容，我必须对其进行修改，从而在一个程序中组合若干个神经网络模块函数。
连续前行优化 (第六部分): 自动优化器的逻辑部分和结构

连续前行优化 (第六部分): 自动优化器的逻辑部分和结构

我们之前曾研究过创建自动前行优化。 这次，我们将继续探究自动优化器工具的内部结构。 本文对于那些希望深入操控所创建项目并进行修改的人士，以及那些希望理解程序逻辑的人士来说都很有用处。 本文包含 UML 示意图，它能揭示项目的内部结构，以及对象之间的关系。 它还阐述了优化开始的过程，但未包含优化器实现过程的讲述。
连续前行优化 (第五部分): 自动优化器项目概述和 GUI 的创建

连续前行优化 (第五部分): 自动优化器项目概述和 GUI 的创建

本文深入讲述在 MetaTrader 5 终端里的前向优化。 在先前的文章中，我们研究了生成和过滤优化报告的方法，并开始分析负责优化过程的应用程序的内部结构。 自动优化器是作为 C# 应用程序实现的，并且拥有自己的图形界面。 第五篇文章专门论述了此图形界面的创建。
连续前行优化 (第三部分): 将机器人适配为自动优化器

连续前行优化 (第三部分): 将机器人适配为自动优化器

第三部分充当前两部分之间的桥梁：它阐述的是第一篇文章中研究的 DLL，以及第二篇文章中论述的报告下载对象之间的交互机制。 我们将分析从 DLL 导入的包装类的创建过程，该类可依据交易历史记录形成 XML 文件。 我们还将研究一种与此包装器进行交互的方法。
SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵

SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵

交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在，您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。
继续迈进优化（第一部分）：操控优化报告

继续迈进优化（第一部分）：操控优化报告

这是第一篇致力于创建一套操控优化报告工具箱的文章，可从终端导入报告，并针对所获数据进行过滤和排序。 MetaTrader 5 允许下载优化结果，然而我们的目的是在优化报告中添加自己的数据。
MQL5 酷宝书：利用自定义品种进行交易策略压力测试

MQL5 酷宝书：利用自定义品种进行交易策略压力测试

本文研究一种利用自定义品种进行交易策略压力测试的方法。 为此目的，将创建一个自定义品种类。 此类用于接收源自第三方的报价数据，以及更改品种属性。 根据所完成操作的结果，我们将研究若干选项，并在这些选项下测试交易策略。
优化管理(第二部分)：创建按键对象和附加逻辑

优化管理(第二部分)：创建按键对象和附加逻辑

这篇文章是之前发表的关于创建优化管理图形界面的延续,本文探讨了附加组件的逻辑,将为 MetaTrader 5 终端创建一个包装器：它将使附加组件通过C#作为一个托管进程运行。此外，本文还探讨了对配置文件和安装文件的操作。应用逻辑分为两部分：第一部分描述了按下特定按键后调用的方法，第二部分描述了优化启动和管理。
美林(Merrill)形态

美林(Merrill)形态

在本文中，我们将研究美林形态的模型，并尝试评估它们与当前行情的相关性。 为此，我们将开发一种工具来测试形态，并将其模型应用在各种数据类型，例如收盘价、最高价和最低价，以及震荡指标。
优化管理 (第一部分): 创建一个GUI(图形用户界面)

优化管理 (第一部分): 创建一个GUI(图形用户界面)

本文描述了为MetaTrader终端创建扩展的过程，所讨论的解决方案有助于通过在其他终端中运行优化来自动化优化过程。关于这个话题，我们将再写几篇文章。扩展是使用C#语言和设计模式开发的，它还展示了通过开发自定义模块扩展终端功能的能力，以及使用首选程序的功能创建自定义图形用户界面的能力。