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。
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。
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。
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。
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。
构建和测试肯特纳通道交易系统
在本文中，我们将尝试使用金融市场中一个非常重要的概念 - 波动性 - 来构建交易系统。我们将在了解肯特纳通道（Keltner Channel）指标后提供一个基于该指标的交易系统，并介绍如何对其进行编码，以及如何根据简单的交易策略创建一个交易系统，然后在不同的资产上进行测试。
MQL5 酷宝书 — 宏观经济事件数据库
本文讨论了基于 SQLite 引擎处理数据库的可能性。 形成的 CDatabase 类就是为了方便和有效地运用 OOP 原则。 随后它会参与宏观经济事件数据库的创建和管理。 本文提供了使用 CDatabase 类的多种方法的示例。
开发交易机器人：Python与MQL5结合（第二部分）：模型选择、创建与训练，以及Python自定义测试器
我们继续关于使用Python和MQL5开发交易机器人的系列文章。今天我们将解决模型选择、训练、测试、交叉验证、网格搜索以及模型集成的问题。
DoEasy 函数库中的时间序列（第四十八部分）：在单一子窗口里基于一个缓冲区的多周期、多品种指标
本文研究了一个示例，该示例使用单个指标缓冲区来创建多品种、多周期标准指标，以便在指标子窗口中进行构造和操作。 我会准备库类，以便在程序主窗口中与标准指标一起操作，并有多个缓冲区来显示其数据。
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。
处理时间（第二部分）：函数
自动判定经纪商时移和 GMT。 与其请求您的经纪商的支持，您可能会从他们那里得到一个不充分的答案（他们很愿意解释时间错位），我们只需自行查看在时间变化的几周内他们如何计算价格 — 但手工操作极其繁琐，我们让程序来做这件事 — 毕竟这就是为什么我们要有一台 PC。
通过"单元测试"的帮助来提高代码质量
就算是简单程序也会经常出现看似难以置信的错误。 “我怎么会编出这种东西？”是我们发现这种错误时的第一反应。 “我应该如何避免它？”则是较少会映入脑海的第二个问题。 编写完美无缺的代码是不可能的，特别是在大型项目里，但可通过技术手段及时检测出这些错误。 本文介绍如何借助通用的“单元测试”方法来提高 MQL4 代码质量。
神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习
在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。
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。
学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器设计交易系统
欢迎阅读我们系列的新篇章，学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 通读这篇新文章，我们将学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器指标设计交易系统。
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。
神经网络变得轻松（第十九部分）：使用 MQL5 的关联规则
我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中，我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中，我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。
将指标代码转移至 Expert Advisor 代码。Expert Advisor 和指标函数的总体结构方案
本文详细介绍将指标代码转移至 Expert Advisor 代码的方式，并详细介绍编写 Expert Advisor 的过程，在此过程中，不调用任何自定义指标，且整个程序代码用于计算 Expert Advisor 中的必要指标值。本文提供 Expert Advisor 更改的总体方案，以及基于自定义指标构建指标函数的想法。本文面向拥有使用 MQL4 语言进行编程的经验的读者。
数据科学和机器学习（第 04 部分）：预测当前股市崩盘
在本文中，我将尝试运用我们的逻辑模型，基于美国经济的基本面，来预测股市崩盘，我们将重点关注 NETFLIX 和苹果。利用 2019 年和 2020 年之前的股市崩盘，我们看看我们的模型在当前的厄运和低迷中会表现如何。
在MQL5中创建动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘
本文中，我们将在MQL5中开发一个动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘，为交易者提供跨不同品种和时间段的实时RSI值。该仪表盘具备交互式按钮、实时更新功能和有色编码的指标，以帮助交易者做出明智的决策。
