MetaTrader 5 build 4150:交易报告导出和MQL5新机器学习方法

MetaTrader 5新功能

18 一月 2024

程序端

  1. 程序端:添加将交易报告导出为HTML和PDF文件的功能。通过这个选项,您可以轻松地与同事和投资者分享您的交易成果。新导出命令可在文件菜单和报告菜单中获得。




  2. 程序端:添加将当前"市场报价"窗口的状态保存到CSV文件的功能。为此,请在快捷菜单中选择"导出"。文件将保存导出时选择的指标。要保存更多数据,可通过快捷菜单启用其他列。




  3. 程序端:改进合约规格中预付款要求的显示。现在,规格不再显示计算的比率和初始参数,而是显示最终预付款值。如果预付款数额取决于持仓量,则对话框中将显示相应的水平。



    预付款的计算依据是规格窗口打开时的交易品种价格,而不是实时更新。因此,这些数值应被视为具有指示性。要根据当前价格重新计算数值,请重新打开交易品种规格。

  4. 程序端:禁用对模拟账户信号服务的支持。要获取有关练习账户的更多统计信息,请使用新交易报告。它提供了大量的指标来描述您的策略盈利能力和风险,包括增长图、平衡图和权益图,以及按方向和交易品种划分的交易分布图等。
  5. 程序端:修正在编辑Stop Limit订单的止盈和止损时显示潜在盈/亏值的问题。
  6. 程序端:修正和改进支付系统的操作。
  7. 程序端:修正在市场报价中从*.set文件加载一组交易品种时的重复检查。
  8. 程序端:修正Parallels的网络安装程序。现在,在装有M1/M2/M3的macOS上使用该虚拟化系统时,平台将被正确安装。
  9. 程序端:更新用户界面翻译。
  10. 修正崩溃日志中的错误报告。

MQL5

  1. 添加机器学习中使用的矩阵和向量操作新方法。

    • ConfusionMatrix:计算误差矩阵。该方法适用于预测值的向量。
    • ConfusionMatrixMultilabel:计算每个标签的误差矩阵。该方法适用于预测值的向量。
    • ClassificationMetric:计算分类指标,以评估预测数据与真实数据相比的质量。该方法适用于预测值的向量。
    • ClassificationScore:计算分类指标,以评估预测数据与真实数据相比的质量。该方法适用于真实值的向量。
     
  2. 修正使用FileWrite函数将数据以UTF-8格式保存到文本文件。
  3. 禁用和弃用的Signal*函数。现在它们将返回空信号集。

MetaEditor

  1. 提高分析采样率。现在,分析器每秒可捕捉10,000次应用程序状态,从而更准确地测量函数执行率。
  2. 更新AI Assistant自动编码助手的可用模型。添加ChatGPT-4 Turbo模型,删除过时的模型。
  3. 修正替换所选文本片段中的单词时出现的错误。

Tester

  1. 修正在通用优化模式下可能出现的前测冻结问题。
  2. 利用MQL5程序的交易历史记录优化和加速操作。
  3. 修正Close By操作的利润计算。与主测试交易品种不匹配的交易品种可能会出错。

网页端

  1. 修正交易商相关属性发生变化时更新交易品种属性的问题。
  2. 修正图表上蜡烛图显示的问题。图表可能无法显示小蜡烛图。
  3. 修正开户表格中国家字段的操作。