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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。
利用 MQL5 经济日历进行交易（第 8 部分）：通过智能事件过滤和有针对性的日志来优化新闻驱动策略的回测
利用 MQL5 经济日历进行交易（第 8 部分）：通过智能事件过滤和有针对性的日志来优化新闻驱动策略的回测
在本文中，我们利用智能事件过滤和有针对性的日志来优化我们的经济日历，以便在实时和离线模式下实现更快、更清晰的回测。我们简化了事件处理程序，并将日志集中在关键交易和仪表盘事件上，从而增强了策略的可视化效果。这些改进使得对新闻驱动型交易策略进行顺畅的测试和优化成为可能。
MQL5交易策略自动化（第十七部分）：借助动态仪表盘精通网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略
MQL5交易策略自动化（第十七部分）：借助动态仪表盘精通网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略
在本文中，我们将探讨网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略，并阐述如何在MQL5中实现该策略的自动化，同时配备一个动态仪表盘以提供实时交易分析。我们将详细介绍该策略基于网格的马丁格尔逻辑以及风险管理功能。此外，我们还将指导如何进行回测和部署，以确保策略的稳健表现。
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。
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。
MQL5 简介（第 17 部分）：构建趋势反转 EA 交易
MQL5 简介（第 17 部分）：构建趋势反转 EA 交易
本文教初学者如何在 MQL5 中构建一个基于图表形态识别的 EA 交易系统，该系统利用趋势线突破和反转进行交易。通过学习如何动态检索趋势线值并将其与价格走势进行比较，读者将能够开发出能够识别和交易图表形态（如上升和下降趋势线、通道、楔形、三角形等）的 EA 交易。
MQL5 简介（第 16 部分）：利用技术图表形态构建 EA 交易
MQL5 简介（第 16 部分）：利用技术图表形态构建 EA 交易
本文向初学者介绍如何构建一个 MQL5 EA 交易，该系统可以识别和交易经典的技术图表形态 —— 头肩顶形态。它涵盖了如何利用价格行为来检测形态，如何在图表上绘制形态，如何设置入场点、止损点和止盈点，以及如何根据形态自动执行交易。
MQL5交易工具（第一部分）：构建交互式可视化挂单交易助手工具
MQL5交易工具（第一部分）：构建交互式可视化挂单交易助手工具
本文将介绍如何使用MQL5开发一款交互式交易助手工具，旨在简化外汇交易中的挂单操作流程。我们首先阐述其核心设计理念：通过用户友好的图形界面（GUI），实现图表上直观设置入场点、止损位和止盈位的功能。此外，本文将详细说明MQL5代码实现过程及回测验证方法，确保工具的可靠性，并为后续高级功能开发奠定基础。
MQL5 交易工具包（第 8 部分）：如何在代码库中实现和使用历史管理 EX5 库
MQL5 交易工具包（第 8 部分）：如何在代码库中实现和使用历史管理 EX5 库
在本系列的最后一篇文章中，我们将探讨如何轻松地将历史管理 EX5 库导入到 MQL5 源代码中，以处理 MetaTrader 5 账户中的交易历史记录。通过 MQL5 中简单的单行函数调用，可以高效管理和分析交易数据。此外，您还将学习如何创建不同的交易历史分析脚本，并开发基于价格的 EA 交易，作为实际用例示例。该示例 EA 利用价格数据和历史管理 EX5 库做出明智的交易决策、调整交易量，并根据先前已平仓的交易实施恢复策略。
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。
风险管理（第二部分）：在图形界面中实现手数计算
风险管理（第二部分）：在图形界面中实现手数计算
在本文中，我们将探讨如何使用强大的 MQL5 图形控件库来改进和更有效地应用上一篇文章中提出的概念。我们将逐步完成创建一个功能齐全的图形用户界面。我将解释它背后的想法，以及所使用的每种方法的目的和操作。此外，在本文的最后，我们将测试我们创建的面板，以确保它正确运行并实现其既定目标。
解密开盘区间突破（ORB）日内交易策略
解密开盘区间突破（ORB）日内交易策略
开盘区间突破（ORB）策略基于这样一种理念：市场开盘后不久确立的初始交易区间，反映了买卖双方就价格价值达成共识的重要水平。通过识别突破某一特定区间上方或下方的走势，交易者可以把握随之而来的市场契机——当市场方向愈发明朗时，这种契机往往会进一步显现。本文将探讨三种源自康克瑞图姆集团（Concretum Group）改良的ORB策略。
探索达瓦斯箱体突破策略中的高级机器学习技术
探索达瓦斯箱体突破策略中的高级机器学习技术
达瓦斯箱体突破策略由尼古拉斯·达瓦斯（Nicolas Darvas）提出，是一种技术交易方法：当股价突破预设的"箱体"区间上沿时，视为潜在买入信号，表明强劲的上升动能。本文将以该策略为例，探讨三种高级机器学习技术的应用。其中包括：利用机器学习模型直接生成交易信号（而非仅过滤交易）；采用连续型信号（而非离散型信号）；使用基于不同时间框架训练的模型进行交易验证。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLM 开发和测试交易策略（四） —— 测试交易策略
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLM 开发和测试交易策略（四） —— 测试交易策略
随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
在MQL5中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（5）：分析面板（AnalyticsPanel）类
在MQL5中创建交易管理面板（第九部分）：代码组织（5）：分析面板（AnalyticsPanel）类
在本文中，我们将探讨如何获取实时市场数据和交易账户信息，执行各种计算，并将结果展示在自定义面板上。为此，我们将深入开发一个分析面板（AnalyticsPanel）类，该类封装了所有这些功能，包括面板创建功能。这项工作是我们正在进行的新建管理面板智能交易系统（EA）扩展工作的一部分，旨在运用模块化设计原则和代码组织的最佳实践来引入高级功能。
MQL5交易管理面板开发（第九部分）：代码组织（4）：交易管理面板类
MQL5交易管理面板开发（第九部分）：代码组织（4）：交易管理面板类
本文探讨我们在New_Admin_Panel智能交易系统（EA）中更新交易管理面板（TradeManagementPanel）。此次更新通过引入内置类组件，显著提升了面板的用户友好性，为交易者提供了直观的交易管理界面。其内置交易按钮，可一键开仓，并提供管理现有持仓与挂单的控制选项。核心亮点是集成的风险管理功能——可直接在界面内设置止损与止盈值。此次更新优化了大型程序的代码组织方式，并简化了对终端中常见繁杂订单管理工具的访问。
风险管理（第一部分）：建立风险管理类的基础知识
风险管理（第一部分）：建立风险管理类的基础知识
在本文中，我们将介绍交易风险管理的基础知识，并学习如何创建第一个函数来计算交易的适当手数以及止损。此外，我们将详细介绍这些功能的工作原理，解释每个步骤。我们的目标是清楚地了解如何在自动交易中应用这些概念。最后，我们将通过创建一个包含文件的简单脚本来将所有内容付诸实践。
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。
日内交易：拉里·康纳斯（Larry Connors）RSI2均值回归策略
日内交易：拉里·康纳斯（Larry Connors）RSI2均值回归策略
拉里·康纳斯（Larry Connors）是知名交易员与量化交易领域权威作家，其最著名的成果之一是2周期相对强弱指数（RSI2）策略。该指标通过捕捉短期超买超卖信号，辅助判断市场反转时机。在本文中，我们将首先阐述研究契机，随后在MQL5中复现康纳斯的三大经典策略，并应用于标普500指数差价合约（CFD）的日内交易场景。