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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开发回放系统（第 55 部分）：控制模块
在本文中，我们将实现一个控制指标，以便它可以集成到我们正在开发的消息系统中。虽然这并不难，但关于这个模块的初始化，有一些细节需要了解。此处提供的材料仅用于教育目的。除了学习和掌握所示的概念外，绝不应将其视为任何目的的应用程序。
将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析
在我们关于将 MQL5 与数据处理包集成的系列文章中，我们深入研究了机器学习和预测分析的强大组合。我们将探索如何将 MQL5 与流行的机器学习库无缝连接，以便为金融市场提供复杂的预测模型。
非洲水牛优化（ABO）
本文介绍了非洲水牛优化（ABO）算法，这是一种于2015年开发的元启发式方法，基于这些动物的独特行为。文章详细描述了算法实现的各个阶段及其在解决复杂问题时的效率，这使得它成为优化领域中一个有价值的工具。
交易中的神经网络：超点变换器（SPFormer）
在本文中，我们概述一种基于“超点变换器”（SPFormer） 的三维物体分段方法，其剔除了对中间数据聚合的需求。这加快了分段过程，并提高了模型的性能。
适应性社会行为优化（ASBO）：两阶段演变
我们继续探讨生物体的社会行为及其对新数学模型 ASBO（适应性社会行为优化）开发的影响。我们将深入研究两阶段演变，测试算法并得出结论。正如在自然界中，一群生物体共同努力生存一样，ASBO 使用集体行为原理来解决复杂的优化问题。
MQL5 交易管理面板开发指南（第六部分）：交易管理面板（续篇）
在本文中，我们对多功能管理面板的“交易面板”进行升级。我们引入一个强大的辅助函数，大幅简化代码，提高可读性、可维护性与运行效率。同时演示如何无缝集成更多按钮，并优化界面，以支持更广泛的交易任务。无论是持仓管理、订单调整，还是简化交互，本文将助您打造稳健且易用的交易管理面板。
从基础到中级：SWITCH 语句
在本文中，我们将学习如何以最简单、最基本的形式使用 SWITCH 语句。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
数据科学和机器学习（第 31 部分）：利用 CatBoost AI 模型进行交易
CatBoost AI 模型最近在机器学习社区中广受欢迎，因为它们的预测准确性、效率、及针对分散和困难数据集的健壮性。在本文中，我们将详细讨论如何实现这些类型的模型，进而尝试进击外汇市场。
从基础到中级：WHILE 和 DO WHILE 语句
在本文中，我们将对第一个循环语句进行实用且非常直观的介绍。尽管许多初学者在面对创建循环的任务时感到害怕，但知道如何正确安全地完成它只能通过经验和练习来实现。但谁知道呢，也许我可以通过向你展示在代码中使用循环时的主要问题和预防措施来减少你的麻烦和痛苦。
开发回放系统（第 64 部分）：玩转服务（五）
在本文中，我们将介绍如何修复代码中的两个错误。然而，我将尝试以一种有助于初学者程序员理解事情并不总是如你所愿的方式解释它们。无论如何，这是一个学习的机会。此处提供的内容仅用于教育目的。本应用程序不应被视为最终文件，其目的除了探讨所提出的概念之外，不应有任何其它用途。
让新闻交易轻松上手（第4部分）：性能增强
本文将深入探讨改进EA在策略测试器中运行时间的方法，通过编写代码将新闻事件时间按小时分类。在指定的小时段内将访问这些新闻事件。这样确保了EA能够在高波动性和低波动性环境中高效管理事件驱动的交易。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 36 部分）：依据马尔可夫（Markov）链的 Q-学习
强化学习是机器学习的三大信条之一，并肩两个是监督学习和无监督学习。因此，它在意的是最优控制，或学习最适合目标函数的最佳长期政策。正是在这种背衬下，我们探索其向一款由向导组装的智能系统中 MLP 中通知学习过程的可能作用。
交易中的神经网络：免掩码注意力方式预测价格走势
在本文中，我们将讨论免掩码注意力变换器（MAFT）方法，及其在交易领域的应用。不同于传统的变换器，即处理序列时需要数据掩码，MAFT 通过消除掩码需求来优化注意力过程，显著改进了计算效率。
如何使用 MetaTrader 和 Google Sheets 创建交易日志
使用 MetaTrader 和 Google Sheets 创建交易日志！您将学习如何通过 HTTP POST 同步您的交易数据，并使用 HTTP 请求来获取它。最后，您有一个交易日志，可以帮助您有效地跟踪您的交易。
交易中的神经网络：探索局部数据结构
在嘈杂的条件下有效识别和预存市场数据的局部结构是交易中的一项关键任务。运用自注意力机制在处理这类数据方面展现出可喜的结果；不过，经典方式并未考虑底层结构的局部特征。在本文中，我将引入一种能够协同这些结构依赖关系的算法。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 18 部分）：配合本征向量进行神经架构搜索
神经架构搜素，是一种判定理想神经网络设置的自动化方式，在面对许多选项和大型测试数据集时可能是一个加分项。我们试验了当本征向量搭配时，如何令这个过程更加高效。
神经网络变得简单（第 83 部分）：“构象”时空连续关注度转换器算法
本文介绍了最初是为天气预报而开发的“构象（Conformer）”算法，其变化多端之处可与金融市场相提并论。“构象（Conformer）”是一种复杂的方法。它结合了关注度模型和常微分方程的优点。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 37 部分）：配以线性和 Matérn 内核的高斯过程回归
线性内核是机器学习中，针对线性回归和支持向量机所用的同类中最简单的矩阵。另一方面，Matérn 内核是我们在之前的文章中讲述的径向基函数的更普遍版本，它擅长映射不如 RBF 假设那样平滑的函数。我们构建了一个自定义信号类，即利用两个内核来预测做多和做空条件。
使用Python与MQL5进行多个交易品种分析（第二部分）：主成分分析在投资组合优化中的应用
交易账户风险管理是所有交易者面临的共同挑战。我们如何在MetaTrader 5中开发能够动态学习不同交易品种的高、中、低风险模式的交易应用？通过主成分分析（PCA），我们可以更有效地控制投资组合的方差。本文将演示如何从MetaTrader 5获取的市场数据中，训练出这三种风险模式的交易模型。
交易中的神经网络：受控分段（终章）
我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。
从基础到中级：IF ELSE
在本文中，我们将讨论如何使用 IF 操作符及其伴随者 ELSE。这个语句是所有编程语言中最为重要且最有意义的语句。然而，尽管它易于使用，但如果我们没有使用它的经验以及与之相关的概念，它有时会令人困惑。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
基于主成分的特征选择与降维
本文深入探讨了改进型前向选择成分分析（Forward Selection Component Analysis，FSCA）算法的实现，该算法灵感源自Luca Puggini和Sean McLoone在《前向选择成分分析：算法与应用》一文中所提出的研究。
Connexus助手（第五部分）：HTTP方法和状态码
在本文中，我们将了解HTTP方法和状态码，这是网络上客户端与服务器之间通信的两个非常重要的部分。了解每种方法的作用，可以让您更精确地发出请求，告知服务器您想要执行的操作，从而提高效率。
ALGLIB库优化方法（第一部分）
在本文中，我们将了解适用于MQL5的ALGLIB库的优化方法。本文包含了使用ALGLIB解决优化问题的简单且清晰的示例，旨在使读者能够尽可能轻松地掌握这些方法。我们将详细探讨BLEIC、L-BFGS和NS等算法的连接方式，并使用它们来解决一个简单的测试问题。
Connexus观察者模式（第8部分）：添加一个观察者请求
在本系列文章的最后一篇中，我们探讨了观察者模式（Observer Pattern） 在Connexus库中的实现，同时对文件路径和方法名进行了必要的重构优化。该系列文章完整地记录了Connexus库的开发过程——这是一个专为简化复杂应用中的HTTP通信而设计的工具库。
开发回放系统（第 60 部分）：玩转服务（一）
很长一段时间以来，我们一直在研究指标，但现在是时候让服务重新工作了，看看图表是如何根据提供的数据构建的。然而，由于整个事情并没有那么简单，我们必须注意了解前方等待我们的是什么。
原子轨道搜索（AOS）算法：改进与拓展
在本文的第二部分，我们将继续开发一种改进版的原子轨道搜索（AOS）算法，重点聚焦于特定操作符的优化设计，以提升算法的效率和适应性。在分析了该算法的基本原理和运行机制之后，我们将探讨提升其性能以及分析复杂解空间能力的方法，并提出新的思路以扩展其作为优化工具的功能。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
“深度-Q-网络” 是一种强化学习算法，在机器学习模块的训练过程中，神经网络参与预测下一个 Q 值和理想动作。我们曾研究过另一种强化学习算法 “Q-学习”。本文因此出示了另一个如何配以强化学习训练 MLP 的示例，可于自定义信号类中所用。
从基础到中级：数组和字符串（一）
在今天的文章中，我们将开始探索一些特殊的数据类型。首先，我们将定义什么是字符串，并解释如何使用一些基本过程。这将使我们能够处理这类数据，这可能很有趣，尽管有时对初学者来说有点困惑。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
在Python和MQL5中应用局部特征选择
本文探讨了Narges Armanfard等人在论文《数据分类的局部特征选择》中介绍的一种特征选择算法。该算法使用Python实现，用于构建二元分类器模型，这些模型可以与MetaTrader 5应用程序集成以进行推理。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 33 部分）：高斯（Gaussian）进程核心
高斯（Gaussian）进程核心是正态分布的协方差函数，能够在预测中扮演角色。我们在 MQL5 的自定义信号类中探索这种独特的算法，看看它是否可当作主要入场和离场信号。
从基础到中级：FOR 语句
在本文中，我们将了解 FOR 语句最基本的概念。了解这里将显示的所有内容非常重要。与我们迄今为止讨论的其他语句不同，FOR 语句有一些怪癖，很快就会变得非常复杂。所以不要让这样的事情堆积起来，尽快开始学习和练习。
因果网络分析（CNA）、随机模型最优控制（SMOC）和纳什博弈论结合深度学习的示例
我们将向之前发布的文章中的三个例子里加入深度学习，并与之前的版本进行比较。目标是学习如何将深度学习（DL）应用于其他EA。
神经网络实践：绘制神经元
在本文中，我们将构建一个基本神经元。虽然它看起来很简单，许多人可能会认为这段代码完全微不足道，毫无意义，但我希望你在学习这个简单的神经元草图时能玩得开心。不要害怕修改代码，完全理解它才是目标。