MQL4和MQL5编程文章
在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案：集成，测试，交易策略等等。
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DoEasy 函数库中的图形（第七十三部分）：图形元素的交互窗对象
这篇文章开辟了函数库一个新的操控图形的大章节。 在本文中，我将创建鼠标状态对象、所有图形元素的基准对象、以及函数库图形元素的交互窗对象类。
制作仪表板以显示指标和EA中的数据
在本文中，我们将创建一个用于指标和EA的仪表板类。这是一个小系列文章中的介绍性文章，其中包含模板以在EA交易中包含和使用标准指标。我将首先创建一个类似于MetaTrader 5数据窗口的面板。
如何在 MetaTrader 5 中创建并测试自定义 MOEX(莫斯科证券交易所) 品种
本文介绍运用 MQL5 语言创建自定义兑换品种。 特别是，它研究使用来自流行的 Finam 网站的兑换报价。 本文中研究的另一个选项是在创建自定义品种时可以使用任意格式的文本文件。 这允许使用任何金融品种和数据源。 创建自定义品种之后，我们可以使用 MetaTrader 5 策略测试器的所有功能来测试兑换品种的交易算法。
数据科学与机器学习（第 06 部分）：梯度下降
梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法，尽管它的工作令人印象深刻，但它仍然被许多数据科学家误解，我们来看看有关它的全部。
DoEasy 函数库中的价格（第六十五部分）：市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类
在本文中，我将创建所有品种的市场深度集合类，并着手开发创建信号对象类来操控 MQL5.com 信号服务的功能。
DoEasy 函数库中的图形（第七十四部分）：由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素
在本文中，我将重修上一篇文章中构建的图形对象概念，并准备由标准库 CCanvas 类提供强力支持的函数库所有图形对象的基类。
神经网络变得轻松（第三十四部分）：全部参数化的分位数函数
我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中，我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中，我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中，我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中，我们采用了一个先验分布知识，并训练了另一个。 在本文中，我们将研究一种算法，其允许模型针对两种分布进行训练。
神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类
我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中，我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是，我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。
使用 Python 和 MetaTrader5 python 软件包及 ONNX 模型文件进行深度学习预测和排序
本项目涉及在金融市场中使用 Python 进行基于深度学习的预测。我们将探索使用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和R平方（R2）等关键指标测试模型性能的复杂性，并学习如何将所有内容打包到可执行文件中。我们还将制作一个 ONNX 模型文件以及它的 EA。
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。
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩
成功运营一年半的“MQL5 应用商店”，已成为了最大的交易策略与技术指标交易商店。全世界有 350 位开发者在此提供了大约 800 款交易应用程序。交易者为其 MetaTrader 5 终端购买和下载的交易程序，已逾 100.000。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十一部分）：复合多周期、多品种标准指标
在本文中，会完成多周期、多品种标准指标对象的开发。 以 Ichimoku Kinko Hyo 标准指标为例，分析复合自定义指标的创建，该指标含有辅助绘制缓冲区，可在图表上显示数据。
构建自动运行的 EA（第 11 部分）：自动化（III）
如果没有健全的安全性，自动化系统就不会成功。 但是，如果不对某些事情有很好的理解，就无法确保安全性。 在本文中，我们将探讨为什么在自动化系统中实现最大安全性是一项挑战。
图形行-请求的元语言交易和合格交易学习
本文描述了跟传统技术分析兼容且简单可行的图形交易请求语言。随附的 Gterminal 是一个半自动的 Expert Advisor，用于图形分析的交易结果。最好用于自我学习和交易新手的培训。
从头开始开发智能交易系统（第 15 部分）：访问 web 上的数据（I）
如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据？ 互联网上有很多网站，提供海量信息。 您需要知道的是，在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。
重新审视一种旧时的趋势交易策略：两个随机振荡指标，一个移动平均指标和斐波那契线
旧时的交易策略本文介绍了一种纯技术型的趋势跟踪策略。该策略纯粹是技术性的，使用一些技术指标和工具来传递信号和目标。该策略的组成部分如下：一个周期数为14的随机振荡指标，一个周期数为5的随机振荡指标，一个周期数为200的移动平均指标，一个斐波那契投影工具（用于设定目标）。
DoEasy 函数库中的图形（第七十六部分）：会话窗对象和预定义的颜色主题
在本文中，我所述的概念将涵盖构建各种函数库 GUI 设计主题，创建会话窗对象，它是图形元素类对象的衍生后代，并为创建函数库图形对象的阴影准备数据，以及进一步开发功能。
构建自动运行的 EA（第 07 部分）：账户类型（II）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么，以便若它“偏离轨道”，交易者可以尽早将其从图表中删除，并控制事态。
从新手到专家：支撑与阻力强度指标（SRSI）
在本文中，我们将分享如何利用MQL5编程来精准定位市场关键价位——区分价格水平中的弱势与强势区域。我们将完整开发一个可用的支撑与阻力强度指标（SRSI）。
DoEasy 库中的其他类（第七十二部分）：跟踪并记录集合中的图表对象参数
在本文中，我将完成图表对象类及其集合的操控。 我还将实现图表属性及其窗口变化的自动跟踪，以及把新参数保存到对象属性。 如此修订允许在未来实现整个图表集合的事件功能。
使用Python和MQL5开发机器人（第一部分）：数据预处理
基于机器学习的交易机器人开发：详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库，并结合MetaTrader 5平台来实现。
利用智能系统进行风险和资本管理
本文是有关您在回测报告中看不到的内容，使用自动交易软件时您应该期望什么；如果您正在使用智能系统，该如何管理您的资金；以及如果您正在使用自动化过程，如何弥补重大亏损从而坚持交易活动。
使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA
本文概述了如何创建一个基于价格突破震荡区间进行交易的EA。通过识别震荡区间并设定突破水平，交易者可以基于这一策略自动化其交易决策。该EA旨在为交易者提供明确的入场和出场点，同时避免虚假突破。
让开发者为交易者进行服务?
算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。
神经网络变得轻松（第九部分）：操作归档
我们已经经历了很长一段路，并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此，我建议为先前创建的代码创建文档，并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。
使用 MQL4 的 HTML 引导
HTML 是当今最广泛使用的文件类型之一。MetaTrader 4 客户终端允许你将语句、测试和优化报告保存为 .htm 文件。有时需要从这些位于 MQL4 程序的文件中获取信息。本文描述了如何从 HTML 获得标记结构和内容的一个形式。
时间序列的频域表示：功率谱
在本文中，我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时，强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中，我们将讨论运用离散傅里叶变换（dft）在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。
在 MQL4.Community上轻松简单地公布影音图像
通常通过展示总是会比文字描述收益更多。我们在本文中提供一个简单的方法。通过使用CamStudio创建影音图像在上 MQL4.community 论坛公布。
DoEasy 库中的其他类（第六十九部分）：图表对象集合类
在本文里，我启动图表对象集合类的开发。 该类存储图表对象及其子窗口和指标的集合列表，从而提供操控任何选定图表及其子窗口的能力，亦或同时处理多个图表列表。
神经网络变得轻松（第四十四部分）：动态学习技能
在上一篇文章中，我们讲解了 DIAYN 方法，它提供了学习各种技能的算法。 获得的技能可用在各种任务。 但这些技能可能非常难以预测，而这可能令它们难以运用。 在本文中，我们要研究一种针对学习可预测技能的算法。