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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软件开发和 MQL5 中的设计范式（第一部分）：创建范式
有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法，就可助您有效地创建软件，并贯彻 DRY（不要重复自己）的概念。在这种境况下，设计范式的主题就非常好用，因为它们为恰当描述过，且重复的问题提供了解决方案。
种群优化算法：进化策略，(μ,λ)-ES 和 (μ+λ)-ES
本文研究一套称为进化策略（ES）的优化算法。它们是最早使用进化原理来寻找最优解的种群算法之一。我们将针对传统的 ES 变体实现变更，并修改算法的测试函数和测试台方法。
软件开发和 MQL5 中的设计范式（第 3 部分）：行为范式 1
来自设计范式文献的一篇新文章，我们将看到类型其一，即行为范式，从而理解我们如何有效地在所创建对象之间构建通信方法。通过完成这些行为范式，我们就能够理解创建和构建可重用、可扩展、经过测试的软件。
开发回放系统 — 市场模拟（第 27 部分）：智能交易系统项目 — C_Mouse 类
在本文中，我们将实现 C_Mouse 类。它提供了最高级别的编程能力。不过，说到高级或低级编程语言，并不是在代码中包含污言秽语或行话。它有其它含义。当我们谈论高级或低级编程时，我们意指对于其他程序员来说理解代码是多么容易或困难。
MQL5交易管理面板开发（第九部分）：代码组织（4）：交易管理面板类
本文探讨我们在New_Admin_Panel智能交易系统（EA）中更新交易管理面板（TradeManagementPanel）。此次更新通过引入内置类组件，显著提升了面板的用户友好性，为交易者提供了直观的交易管理界面。其内置交易按钮，可一键开仓，并提供管理现有持仓与挂单的控制选项。核心亮点是集成的风险管理功能——可直接在界面内设置止损与止盈值。此次更新优化了大型程序的代码组织方式，并简化了对终端中常见繁杂订单管理工具的访问。
数据科学与机器学习（第22部分）：利用自编码器神经网络实现更智能的交易——从噪声中提炼信号
在瞬息万变的金融市场中，从噪音中分离出有意义的信号对于成功交易至关重要。通过采用复杂的神经网络架构，利用自动编码器发掘市场数据中的隐藏模式，将嘈杂的输入转化为可操作的类型。本文探讨了自动编码器如何改变交易实践，为交易者提供了一个强大的工具，以改善决策制定，并在当今瞬息万变的市场中获得竞争优势。
MQL5自动化交易策略（第四部分）：构建多层级区域恢复系统
本文将介绍如何在MQL5中开发一个基于相对强弱指数（RSI）生成交易信号的多层级区域恢复（反转）系统（Multi-Level Zone Recovery System）。该系统通过动态数组结构管理多个信号实例，使区域恢复逻辑能够同时处理多重交易信号。通过这种设计，我们展示了如何在保持代码可扩展性和健壮性的前提下，有效应对复杂的交易管理场景。
通过推送通知监控交易——一个MetaTrader 5服务的示例
在本文中，我们将探讨如何创建一个服务应用程序，用于向智能手机发送关于交易结果的通知。我们将学习如何处理标准库对象列表，以便根据所需属性组织对象的选择。
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。
交易中的神经网络：将全局信息注入独立通道（InjectTST）
大多数现代多模态时间序列预测方法都采用了独立通道方式。这忽略了同一时间序列不同通道的天然依赖性。巧妙地运用两种方式（独立通道和混合通道），是提高模型性能的关键。
价格行为分析工具包开发（第十四部分）：抛物线转向与反转工具
采用技术指标分析价格行为是一种强有力的方法。这些指标通常突出显示反转和回调的关键水平，为揭示市场动态提供了宝贵的信息。在本文中，我们演示了如何开发一个使用抛物线转向（Parabolic SAR）指标生成信号的自动化交易程序。
两样本Kolmogorov-Smirnov检验作为时间序列非平稳性的指标
本文探讨了最著名的非参数同质性检验之一——两样本柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smirnov）检验。文章对模型数据和实际价格都进行了分析。此外，本文还给出了构建非平稳性指标（iSmirnovDistance）的一个示例。
MQL5 简介（第 10 部分）：MQL5 中使用内置指标的初学者指南
本文介绍如何使用 MQL5 中的内置指标，重点介绍如何使用基于项目的方法创建基于 RSI 的 EA 交易。您将学习获取和利用 RSI 值、处理流动性清扫以及使用图表对象增强交易可视化。此外，本文强调了有效的风险管理，包括设定基于百分比的风险、实施风险回报率以及应用风险修改来确保利润。
神经网络变得简单（第 76 部分）：配合多未来变换器探索不同的交互形态
本文继续探讨预测即将到来的价格走势的主题。我邀请您领略多未来变换器架构。其主要思路是把未来的多模态分布分解为若干个单模态分布，这样就可以有效地模拟场景中个体之间互动的各种模态。
MQL5 中的范畴论 (第 13 部分)：数据库制程的日历事件
本文在 MQL5 中遵循范畴论实现秩序，研究如何在 MQL5 中结合数据库制程进行分类。我们介绍了当辨别交易相关的文本（字符串）信息时，如何把数据库制程概念与范畴论相结合。日历事件是焦点。
开发回放系统 — 市场模拟（第 21 部分）：外汇（II）
我们将继续构建一个在外汇市场工作的系统。为了解决这个问题，我们必须在加载以前的柱线之前首先声明加载跳价。这解决了问题，但同时迫使用户遵循配置文件中的某些结构，就个人而言，这对我来说没有多大意义。原因是，通过设计一个负责分析和执行配置文件中内容的程序，我们可以允许用户按任何顺序声明他需要的元素。
神经网络变得简单（第 56 部分）：利用核范数推动研究
强化学习中的环境研究是一个紧迫的问题。我们之前已视察过一些方式。在本文中，我们将讲述另一种基于最大化核范数的方法。它允许智能体识别拥有高度新颖性和多样性的环境状态。
开发回放系统 — 市场模拟（第 20 部分）：外汇（I）
本文的最初目标不是涵盖外汇交易的所有可能性，而更是出于适配系统，如此您就至少可以执行一次市场回放。我们把模拟留待其它时刻。不过，如果我们没有跳价而仅有柱线的话，稍加努力，我们就可以模拟外汇市场中可能发生的交易。直到我们研究如何适配模拟器之前，情况一直如此。不经修改就尝试在系统内处理外汇数据会导致一系列错误。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 42 部分）：ADX 振荡器
ADX 是一些交易者用来衡量主流趋势强度的另一个相对热门的技术指标。作为其它两个指标的组合，它体现为振荡器，在本文中我们借助 MQL5 向导汇编、及其支持类，来探索其形态。
用于时间序列挖掘的数据标签（第 6 部分）：使用 ONNX 在 EA 中应用和测试
本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需要进行有针对性的数据标注可以使训练好的人工智能模型更符合预期的设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
开发多币种 EA 交易（第 12 部分）：开发自营交易级别风险管理器
在正在开发的 EA 中，我们已经有了某种控制回撤的机制。但它具有概率性，因为它是以历史价格数据的测试结果为基础的。因此，回撤有时会超过最大预期值（尽管概率很小）。让我们试着增加一种机制，以确保遵守指定的回撤水平。
从基础到中级：变量（I）
许多初学者很难理解为什么他们的代码没有按他们预期的方式运行。让代码真正发挥作用的因素有很多。代码能够正常运行，不仅仅是因为它包含了一系列不同的函数和操作。今天，我邀请您学习如何正确地编写真正的代码，而不是简单地复制粘贴代码段。这里呈现的材料仅供教学目的。在任何情况下，这些应用不应该被用于学习和掌握所介绍概念之外的其他目的。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 3 部分）：使用 CPU 训练自己的 LLM
在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）是人工智能的重要组成部分，所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
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。
创建动态多货币对EA（第二部分）：投资组合多元化与优化
投资组合多元化与优化旨在将投资有策略地分散配置于多种资产之上，在最小化风险的同时，依据风险调整后的绩效指标挑选出最理想的资产组合，从而实现回报最大化。
最负盛名的人工协作搜索算法的改进版本（AXSm）
在这里，我们将探讨 ACS 算法的演变：三种修改旨在改善收敛特性和算法效率。对最领先的优化算法之一进行修订改版。从数据矩阵修改到种群形成的革命性方法。
如何构建并优化基于成交量的交易系统——蔡金资金流指标（Chaikin Money Flow - CMF）
在本文中，我们将在明确如何构建、计算和使用基于成交量的指标——蔡金资金流指标（Chaikin Money Flow，CMF）之后，对该指标进行介绍。我们将了解如何构建自定义指标。我们会分享一些可用的简单策略，然后对这些策略进行测试，以了解哪种策略更优。
在 MQL5 中构建自定义市场状态检测系统（第二部分）：智能交易系统（EA）
本文详细介绍如何利用第一篇开发的状态检测器，构建一个自适应的智能交易系统（MarketRegimeEA）。该系统能够根据趋势、震荡或高波动市场，自动切换交易策略与风险参数。文中涵盖了实用的参数优化、状态过渡处理以及多时间周期指标的应用。
MQL5 简介（第 17 部分）：构建趋势反转 EA 交易
本文教初学者如何在 MQL5 中构建一个基于图表形态识别的 EA 交易系统，该系统利用趋势线突破和反转进行交易。通过学习如何动态检索趋势线值并将其与价格走势进行比较，读者将能够开发出能够识别和交易图表形态（如上升和下降趋势线、通道、楔形、三角形等）的 EA 交易。
重塑经典策略（第三部分）：预测新高与新低
在系列文章的第三部分中，我们将通过实证分析经典交易策略，探讨如何利用人工智能进行优化。本次研究聚焦于运用线性判别分析模型（LDA）预测价格走势中的更高高点与更低低点。
MQL5 简介（第 17 部分）：构建趋势反转 EA 交易
本文教初学者如何在 MQL5 中构建一个基于图表形态识别的 EA 交易系统，该系统利用趋势线突破和反转进行交易。通过学习如何动态检索趋势线值并将其与价格走势进行比较，读者将能够开发出能够识别和交易图表形态（如上升和下降趋势线、通道、楔形、三角形等）的 EA 交易。
MetaTrader 中的 Multibot（第二部分）：改进的动态模板
在开发上一篇文章的主题时，我决定创建一个更灵活、功能更强大的模板，该模板具有更大的功能，可以有效地用于自由职业，也可以作为开发多货币和多时段 EA 的基础，并能够与外部解决方案集成。
结合基本面和技术分析策略在MQL5中的实现（适合初学者）
在本文中，我们将讨论如何将趋势跟踪和基本面原则无缝整合到一个EA中，以构建一个更加稳健的交易策略。本文将展示任何人都可以轻松上手，使用MQL5构建定制化交易算法的过程。
让新闻交易轻松上手（第六部分）：执行交易（3）
在本文中，将实现基于新闻事件ID对单个新闻事件进行新闻筛选。此外，还将对先前的SQL查询进行改进，以提供更多信息或减少查询运行时间。另外，还将使前几篇文章中构建的代码具备实际功能。