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周期与交易
周期与交易
本文将探讨如何在交易中运用周期理论。我们将考虑基于周期模型构建交易策略。
交易中的神经网络：对比形态变换器（终章）
交易中的神经网络：对比形态变换器（终章）
在本系列的上一篇文章中，我们考察了“原子-基序对比变换器”（AMCT）框架，其用对比学习来发现各个级别的关键形态，从基本元素到复杂结构。在本文中，我们将继续利用 MQL5 实现 AMCT 方式。
创建一个基于布林带PIRANHA策略的MQL5 EA
创建一个基于布林带PIRANHA策略的MQL5 EA
在本文中，我们将创建一个MQL5 EA，它基于PIRANHA策略，并使用布林带来提升交易表现。我们会系统梳理该策略的核心原理、代码实现细节，以及测试与优化方法。并助您轻松将 EA 部署到实际的交易环境中。
人工喷淋算法（ASHA）
人工喷淋算法（ASHA）
本文介绍了人工喷淋算法（Artificial Showering Algorithm，ASHA），这是一种为解决一般优化问题而开发的新型元启发式方法。基于对水流和积聚过程的模拟，该算法构建了理想场的概念，其中要求每个资源单元（水）找到最优解。我们将了解 ASHA 如何调整流和累积原则来有效地分配搜索空间中的资源，并查看其实现和测试结果。
交易中的神经网络：对比形态变换器
交易中的神经网络：对比形态变换器
对比变换器在设计上基于单根烛条水平和整个形态来分析行情。这有助于提升行情趋势建模的品质。甚至，运用对比学习来统调烛条和形态的表示、促进自我调节，并提升预测的准确性。
价格行为分析工具包开发（第二部分）：分析注释脚本
价格行为分析工具包开发（第二部分）：分析注释脚本
秉承我们简化价格行为分析的核心理念，我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标（如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量），并在图表上自动生成可视化标记。
交易中的神经网络：具有相对编码的变换器
交易中的神经网络：具有相对编码的变换器
自我监督学习是分析大量无标签数据的有效方法。通过令模型适应金融市场的特定特征来提供效率，这有助于提升传统方法的有效性。本文讲述了一种替代的注意力机制，它参考输入之间的相对依赖关系。
原子轨道搜索（AOS）算法：改进与拓展
原子轨道搜索（AOS）算法：改进与拓展
在本文的第二部分，我们将继续开发一种改进版的原子轨道搜索（AOS）算法，重点聚焦于特定操作符的优化设计，以提升算法的效率和适应性。在分析了该算法的基本原理和运行机制之后，我们将探讨提升其性能以及分析复杂解空间能力的方法，并提出新的思路以扩展其作为优化工具的功能。
交易中的神经网络：受控分段（终章）
交易中的神经网络：受控分段（终章）
我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。
使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板
使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板
在本文中，我们使用MQL5经济日历创建了一个实用的新闻交易面板，来增强我们的交易策略。我们首先设计布局，重点关注事件名称、重要性和时间等关键元素，然后在MQL5中进行设置。最后，我们实现了一个过滤系统，只显示相关性最强的新闻，为交易者快速提供有影响力的经济事件。
重构经典策略（第十一部分）移动平均线的交叉（二）
重构经典策略（第十一部分）移动平均线的交叉（二）
移动平均线和随机振荡器可用于生成趋势跟踪交易信号。然而，这些信号只有在价格行为发生之后才会被观察到。我们可以有效地利用人工智能克服技术指标中这种固有的滞后性。本文将教您如何创建一个完全自主的人工智能驱动型EA，这种方式可以改进您现有的任何交易策略。即使是最古老的交易策略也可以被改进。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
“深度-Q-网络” 是一种强化学习算法，在机器学习模块的训练过程中，神经网络参与预测下一个 Q 值和理想动作。我们曾研究过另一种强化学习算法 “Q-学习”。本文因此出示了另一个如何配以强化学习训练 MLP 的示例，可于自定义信号类中所用。
交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段
交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段
在分析市场状况时，我们将其切分为不同的段落，标识关键趋势。然而，传统的分析方法往往只关注一个层面，从而限制了正确的感知。在本文中，我们将学习一种方法，可选择多个对象，以确保对形势进行更全面、及多层次的理解。
让新闻交易轻松上手（第五部分）：执行交易（2）
让新闻交易轻松上手（第五部分）：执行交易（2）
本文将扩展交易管理类，以包含用于交易新闻事件的买入止损（buy-stop）和卖出止损（sell-stop）订单，并为这些订单添加过期时间限制，以防止隔夜交易。在EA中嵌入一个滑点函数，以尝试防止或最小化在交易中使用止损订单时可能发生的滑点，特别是在新闻事件期间。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 39 部分）：相对强度指数
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 39 部分）：相对强度指数
RSI 是一款流行的动量震荡指标，衡量证券近期价格变化的速度和规模，从而评估证券价格中被高估和低估的情况。这些对速度和幅度的洞察是定义反转点的关键。我们将这个振荡器放入另一个自定义信号类中工作，并验证其信号的一些特征。不过，我们先从总结我们之前在布林带的内容开始。
在 MQL5 中创建交易管理员面板（第五部分）：双因素认证（2FA）
在 MQL5 中创建交易管理员面板（第五部分）：双因素认证（2FA）
今天，我们将讨论如何增强当前正在开发的交易管理员面板的安全性。我们将探讨如何在新的安全策略中实施 MQL5，并将 Telegram API 集成到双因素认证（2FA）中。本次讨论将提供有关 MQL5 在加强安全措施方面的应用的宝贵见解。此外，我们还将研究 MathRand 函数，重点关注其功能以及如何在我们构建的安全框架中有效利用它。继续阅读以了解更多信息！
交易中的神经网络：探索局部数据结构
交易中的神经网络：探索局部数据结构
在嘈杂的条件下有效识别和预存市场数据的局部结构是交易中的一项关键任务。运用自注意力机制在处理这类数据方面展现出可喜的结果；不过，经典方式并未考虑底层结构的局部特征。在本文中，我将引入一种能够协同这些结构依赖关系的算法。
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。
让新闻交易轻松上手（第4部分）：性能增强
让新闻交易轻松上手（第4部分）：性能增强
本文将深入探讨改进EA在策略测试器中运行时间的方法，通过编写代码将新闻事件时间按小时分类。在指定的小时段内将访问这些新闻事件。这样确保了EA能够在高波动性和低波动性环境中高效管理事件驱动的交易。
在MQL5中创建交易管理员面板（第四部分）：登录安全层
在MQL5中创建交易管理员面板（第四部分）：登录安全层
想象一下，一个恶意入侵者潜入了交易管理员房间，获取了用于向全球数百万交易者传递有价值信息的计算机和管理员面板的访问权限。这种入侵可能导致灾难性后果，例如未经授权发送误导性信息或随意点击按钮触发意外操作。在本次讨论中，我们将探究MQL5中的安全措施以及在管理员面板中实施的新安全功能，以防范这些威胁。通过增强安全协议，我们旨在保护通信渠道并维护全球交易社区的可信度。在本文的讨论中了解更多见解。