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。
Follow our 新发表讨论它们在 MQL5.community论坛！
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 09 部分）：K-Means 聚类与分形波配对
“K-均值”聚类采用数据点分组的方式，该过程最初侧重于数据集的宏观视图，使用随机生成的聚类质心，然后放大并调整这些质心，从而准确表示数据集。我们将对此进行研究，并开拓一些它的用例。
开发回放系统 — 市场模拟（第 24 部分）：外汇（V）
今天，我们将去除阻止基于最后成交价进行模拟的限制，并将专门针对这类模拟引入一个新的切入点。整个操作机制将基于外汇市场的原则。该过程的主要区别在于出价（Bid）和最后成交价（Last）模拟的分离。不过，重点要注意，用于随机化时间，并将其调整为与 C_Replay 类兼容的方法在两类模拟中保持雷同。这很好，因为一种模式的变化会导致另一种模式的自动改进，尤其遇到处理跳价之间的时间。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 4 部分）：三角移动平均线 — 指标信号
本文中的多币种 EA 是智能交易系统或交易机器人，能从一个品种的图表里交易（开单、平单、及管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（货币对）。这次我们只会用到 1 个指标，即多时间帧或单一时间帧中的三角移动平均线。
时间序列挖掘的数据标签（第3部分）：使用标签数据的示例
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中，我们将探讨其余的数组函数，揭开复杂概念的神秘面纱，让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数，提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧！
使用Python和MQL5进行交易策略的自动参数优化
有多种用于交易策略和参数自我优化的算法。这些算法基于历史和当前市场数据自动改进交易策略。在本文中，我们将通过Python和MQL5的示例来探讨其中一种算法。
神经网络变得轻松（第四十八部分）：降低 Q-函数高估的方法
在上一篇文章中，我们概述了 DDPG 方法，它允许在连续动作空间中训练模型。然而，与其它 Q-学习方法一样，DDPG 容易高估 Q-函数的数值。这个问题往往会造成训练代理者时选择次优策略。在本文中，我们将研究一些克服上述问题的方式。
构建和测试 Aroon 交易系统
在本文中，我们将学习在了解了 Aroon 指标（阿隆指标）的基础知识和基于该指标构建交易系统的必要步骤之后，如何构建 Aroon 交易系统。建立这个交易系统后，我们将对其进行测试，看看它是否能盈利，还是需要进一步优化。
MQL5中的范畴论（第23部分）：对双重指数移动平均的不同看法
在这篇文章中，我们继续我们的主题，最后是从“新”的角度处理日常交易指标。我们正在为这篇文章处理自然变换的水平组合，而这方面的最佳指标是双重指数移动平均（DEMA），它扩展了我们刚刚涵盖的内容。
DoEasy. 控件（第 二十九 部分）：滚动条（ScrollBar）辅助控件
在本文中，我起始开发滚动条（ScrollBar）辅助控制元素，及其衍生对象 — 垂直和水平滚动条。 滚动条用于窗体内容（如果窗体超出容器）的滚动显示。 滚动条通常位于窗体的底部和右侧。 底部的水平滚动条可左右滚动内容，而垂直的则上下滚动内容。
神经网络变得简单（第 75 部分）：提升轨迹预测模型的性能
我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。
开发回放系统 — 市场模拟（第 22 部分）：外汇（III）
虽然这是关于这个主题的第三篇文章，但我必须为那些还不了解股票市场和外汇市场之间区别的人解释一下：最大的区别在于，在外汇中没有、或者更确切地说，我们得不到交易过程中有关一些实际发生关键处的信息。
Python中的虚假回归（伪回归）
虚假回归通常发生在两个时间序列之间仅因偶然因素而展现出高度相关性时，这会导致回归分析产生误导性的结果。在这种情况下，尽管变量之间可能看似存在关联，但这种关联仅仅是巧合，模型可能并不可靠。
量化风险管理方法：应用 VaR 模型优化多货币投资组合（使用 Python 和 MetaTrader 5）
本文探讨了价值风险（VaR）模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能，我们展示了如何实施 VaR 分析，以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施，文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。
MQL5中的范畴论（第19部分）：自然性四边形归纳法
我们继续通过探讨自然性四边形归纳法来研究自然变换。对于使用MQL5向导构建的EA交易来说，对多货币实现的轻微限制意味着我们正在通过脚本展示我们的数据分类能力。所考虑的主要应用是价格变化分类及其预测。
群体优化算法：随机扩散搜索（SDS）
本文讨论了基于随机游走原理的随机扩散搜索（Stochastic Diffusion Search，SDS）算法，它是一种非常强大和高效的优化算法。该算法允许在复杂的多维空间中找到最优解，同时具有高收敛速度和避免局部极值的能力。
理解编程范式（第 2 部分）：面向对象方式开发价格行为智能系统
学习面向对象的编程范式，及其在 MQL5 代码中的应用。这是第二篇文章，更深入地讲解面向对象编程的规范，并通过一个实际示例提供上手经验。您将学习如何运用 EMA 指标，和烛条价格数据，将我们早期开发的过程化价格行为智能系统转换为面向对象的代码。
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。
种群优化算法：微人工免疫系统（Micro-AIS）
本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统（Micro-AIS） - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型，和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。
在MQL5中创建交互式图形用户界面（第1部分）：制作面板
本文探讨了使用MetaQuotes Language 5（MQL5）设计和实施图形用户界面（GUI）面板的基本步骤。自定义实用面板通过简化常见任务并可视化重要的交易信息，增强了交易中的用户交互。通过创建自定义面板，交易者可以优化其工作流程，并在交易操作中节省时间。
StringFormat(). 回顾和现成的例子
本文继续介绍PrintFormat（）函数。我们将简要介绍使用StringFormat（）格式化字符串及其在程序中的进一步使用。我们还将编写模板，在终端日志中显示交易品种数据。这篇文章对初学者和有经验的开发人员都很有用。
DoEasy 函数库中的图形（第九十七部分）：独立处理窗体对象移动
在本文中，我将研究实现鼠标独立拖动任何窗体对象。 此外，我还将在该函数库里补充错误消息和之前在终端和 MQL5 中实现的新成交属性。
关于因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在市场事件预测中的应用实例
本文提供了一个使用因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在MQL5中实现复杂交易系统的全面指南。文章涵盖了这些方法的理论背景，详细解释了交易算法中的关键函数，并提供了实现的示例代码。
使用MQL5和Python构建自优化EA（第三部分）：破解Boom 1000算法
在本系列文章中，我们探讨了如何构建能够自主适应动态市场条件的EA。今天的文章中，我们将尝试调整一个深度神经网络以适应Deriv的合成市场。
神经网络变得轻松（第四十九部分）：软性扮演者-评价者
我们继续讨论解决连续动作空间问题的强化学习算法。在本文中，我将讲演软性扮演者-评论者（SAC）算法。SAC 的主要优点是拥有查找最佳策略的能力，不仅令预期回报最大化，而且拥有最大化的动作熵（多样性）。
MQL5中的范畴论（第20部分）：自我注意的迂回与转换
我们暂时离开我们的系列文章，考虑一下 chatGPT 中的部分算法。有没有从自然变换中借鉴的相似之处或概念？我们尝试用信号类格式的代码，在一篇有趣的文章中回答这些和其他问题。
开发回放系统 — 市场模拟（第 18 部分）：跳价和更多跳价（II）
显然，目前的衡量度与创建 1-分钟柱线的理想时间相距甚远。这是我们要率先解决的一件事。解决同步问题并不困难。也许这看起来很难，但实际上却很简单。在上一篇文章中，我们没有进行所需的调整，因为它的目的是解释如何把图表上创建 1-分钟柱线的跳价数据转移至市场观察窗口。