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ALGLIB库优化方法（第一部分）
ALGLIB库优化方法（第一部分）
在本文中，我们将了解适用于MQL5的ALGLIB库的优化方法。本文包含了使用ALGLIB解决优化问题的简单且清晰的示例，旨在使读者能够尽可能轻松地掌握这些方法。我们将详细探讨BLEIC、L-BFGS和NS等算法的连接方式，并使用它们来解决一个简单的测试问题。
创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA
创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA
在本文中，我们将创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA。我们阐述该策略的关键概念，设计EA框架蓝图，并在 MQL5 语言中实现突破策略逻辑。最后，我们将探讨用于回测和优化EA的技术，以最大限度地提高其有效性。
非洲水牛优化（ABO）
非洲水牛优化（ABO）
本文介绍了非洲水牛优化（ABO）算法，这是一种于2015年开发的元启发式方法，基于这些动物的独特行为。文章详细描述了算法实现的各个阶段及其在解决复杂问题时的效率，这使得它成为优化领域中一个有价值的工具。
大气云模型优化（ACMO）：实战
大气云模型优化（ACMO）：实战
在本文中，我们将继续深入研究大气云模型优化（ACMO）算法的实现。特别是，我们将讨论两个关键方面：云向低压区域的移动以及降雨模拟，包括液滴的初始化及其在云中的分布。我们还将研究其他在管理云的状态以及确保它们与环境相互作用方面发挥重要作用的方法。
射箭算法（Archery Algorithm, AA）
射箭算法（Archery Algorithm, AA）
本文详细探讨了受射箭启发的优化算法——射箭算法（Archery Algorithm, AA），重点介绍了如何使用轮盘赌法（roulette method）作为选择“箭矢”目标区域的机制。该方法允许评估解决方案的质量，并选择最有希望的位置进行进一步的探究。
随机优化和最优控制示例
随机优化和最优控制示例
这款名为SMOC（可能代表随机模型最优控制）的EA，是MetaTrader 5平台上一个较为先进的算法交易系统的简单示例。它结合了技术指标、模型预测控制以及动态风险管理来做出交易决策。该EA融入了自适应参数、基于波动率的仓位规模调整以及趋势分析，以优化其在不同市场条件下的表现。
细菌趋化优化（BCO）
细菌趋化优化（BCO）
本文介绍了细菌趋化优化（Bacterial Chemotaxis Optimization，简称 BCO）算法的原始版本及其改进版本。我们将详细探讨所有不同之处，特别关注 BCOm 的新版本，该版本简化了细菌的移动机制，减少了对位置历史的依赖，并且使用了比原始版本计算量更小的数学方法。我们还将进行测试并总结结果。
禁忌搜索（TS）
禁忌搜索（TS）
本文讨论了禁忌搜索（Tabu Search）算法，这是一种最早且最为人所知的元启发式方法之一。我们将详细探讨该算法的运行过程，从选择初始解并探索邻近选项开始，重点介绍使用禁忌表。文章涵盖了该算法的关键方面及其特性。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM
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。
数据科学和机器学习（第 28 部分）：使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货
数据科学和机器学习（第 28 部分）：使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货
众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过，在本文中，我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术，即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测，它令我们不仅能够预测明天的收盘价，还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测，交易者和数据科学家能够获得更深入的见解，并制定更明智的决策，从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
使用 LSTM 神经网络创建时间序列预测：规范化价格和令牌化时间
使用 LSTM 神经网络创建时间序列预测：规范化价格和令牌化时间
本文概述了一种使用每日范围对市场数据进行归一化并训练神经网络以增强市场预测的简单策略。开发的模型可以与现有的技术分析框架结合使用，也可以单独使用，以帮助预测整体市场方向。任何技术分析师都可以进一步完善本文中概述的框架，以开发适用于手动和自动交易策略的模型。
人工藻类算法（Artificial Algae Algorithm，AAA）
人工藻类算法（Artificial Algae Algorithm，AAA）
文章探讨了基于藻类微生物特征的人工藻类算法（AAA）。该算法包括螺旋运动、进化过程和适应性，使其能够解决优化问题。本文深入分析了AAA的工作原理及其在数学建模中的潜力，强调了自然与算法解决方案之间的联系。
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。
动物迁徙优化（AMO）算法
动物迁徙优化（AMO）算法
本文介绍了AMO算法，该算法通过模拟动物的季节性迁徙来寻找适合生存和繁殖的最优条件。AMO的主要特点包括使用拓扑邻域和概率更新机制，使得其易于实现，并且能够灵活应用于各种优化任务。
人工蜂巢算法（ABHA）：测试与结果
人工蜂巢算法（ABHA）：测试与结果
在本文中，我们将继续深入探索人工蜂巢算法（ABHA），通过深入研究代码并探讨其余的方法。正如您可能还记得的那样，模型中的每只蜜蜂都被表示为一个独立的智能体，其行为取决于内部和外部信息以及动机状态。我们将在各种函数上测试该算法，并通过在评分表中呈现结果来总结测试效果。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLMs 开发和测试交易策略（一）- 微调
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLMs 开发和测试交易策略（一）- 微调
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。
从新手到专家：MQL5交易的必备之旅
从新手到专家：MQL5交易的必备之旅
释放您的潜力！您会被无数机会包围。发现开启您的MQL5之旅或将其提升到更高水平的三大顶级秘诀。让我们深入探讨适合初学者和专业人士的技巧和窍门。
在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略
在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略
本文介绍一个基于EMA交叉信号的自动交易算法，该算法适用于MetaTrader 5平台。文章详细阐述了在MQL5中开发一个EA所需的方方面面，以及在MetaTrader 5中进行测试的过程——从分析价格区间行为到风险管理。
MacOS 上的 MetaTrader 5
MacOS 上的 MetaTrader 5
我们为 macOS 上的 MetaTrader 5 交易平台提供了专用的安装程序。它是一个功能齐全的向导，允许您以本机方式安装应用程序。安装程序执行所有必需的步骤：它识别您的系统，下载并安装最新的 Wine 版本，对其进行配置，然后在其中安装 MetaTrader。所有步骤都在自动模式下完成，您可以在安装后立即开始使用平台。