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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神经网络变得简单（第 77 部分）：交叉协方差变换器（XCiT）
在我们的模型中，我们经常使用各种关注度算法。而且，可能我们最常使用变换器。它们的主要缺点是资源需求。在本文中，我们将研究一种新算法，它可以帮助降低计算成本，而不会降低品质。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 32 部分）：正则化
正则化是一种在贯穿神经网络各层应用离散权重，按比例惩罚损失函数的形式。我们来考察其重要性，对于一些不同的正则化形式，能够在配合向导组装的智能系统运行测试。
在 MQL5 中重新构想经典策略（第二部分）：富时 100 指数（FTSE100）与英国国债（UK Gilts）
在本系列文章中，我们探索了流行的交易策略，并尝试使用人工智能（AI）对其进行改进。在今天的文章中，我们将重新审视基于股市与债市之间关系的经典交易策略。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 43 部分）：依据 SARSA 进行强化学习
SARSA 是 “State-Action-Reward-State-Action” 的缩写，是另一种能在实现强化学习时运用的算法。故此，正如我们在 Q-学习 和 DQN 中看到的那样，我们考察了如何在向导汇编的智能系统中探索和实现它，将其作为独立模型，而不仅仅是一种训练机制。
构建MQL5自优化智能交易系统（第二部分）：美元兑日元（USDJPY）剥头皮策略
今天我们齐聚一堂，挑战为美元兑日元（USDJPY）货币对打造一套全新交易策略。我们将基于日线图上的K线形态开发交易策略，因为日线级别的信号通常蕴含更强的市场动能。初始策略已实现盈利，这激励我们进一步优化策略，并增加风险控制层以保护已获利资本。
神经网络变得简单（第 63 部分）：决策转换器无监督预训练（PDT）
我们将继续讨论决策转换器方法系列。从上一篇文章中，我们已经注意到，训练这些方法架构下的转换器是一项相当复杂的任务，需要一个大型标记数据集进行训练。在本文中，我们将观看到一种使用未标记轨迹进行初步模型训练的算法。
头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类
在本文中，我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化（Brain Storm Optimization，简称BSO）。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下，找到多个最优解。此外，我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。
基于套接字（Sockets）的Twitter情绪分析
这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合，利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪，该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构，并通过套接字通信实现无缝交互，将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力，提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力，但该机器人也突显了未来改进的方向，包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。
为 Metatrader 5 开发 MQTT 客户端：TDD 方法 - 第 6 部分
本文是介绍我们针对 MQTT 5.0 协议的本地 MQL5 客户端的开发步骤的系列文章的第六部分。在本部分中，我们会讨论我们第一次重构中的主要变化，我们如何为我们的数据包构建类得出可行的蓝图，我们如何构建 PUBLISH 和 PUBACK 数据包，以及 PUBACK 原因代码背后的语义。
开发回放系统（第 44 部分）：Chart Trader 项目（三）
在上一篇文章中，我介绍了如何操作模板数据以便在 OBJ_CHART 中使用。在那篇文章中，我只是概述了这一主题，并没有深入探讨细节，因为在那个版本中，这项工作是以非常简单的方式完成的。这样做是为了更容易解释内容，因为尽管很多事情表面上很简单，但其中有些并不那么明显，如果不了解最简单、最基本的部分，就无法真正理解全局。
从基础到中级：Include 指令
在今天的文章中，我们将讨论一个在 MQL5 中可以找到的各种代码中广泛使用的编译指令。虽然这里对这个指令的解释相当肤浅，但重要的是你要开始了解如何使用它，因为随着你进入更高层次的编程，它很快就会变得不可或缺。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。
开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 2 部分）：用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数
在本文中，我们将讨论 MQL5 如何与 Python 和 FastAPI 交互，使用 MQL5 中的 HTTP 调用与 Python 开发的井字游戏交互。这篇文章讨论了使用 FastAPI 为这种集成创建一个 API，并提供了一个 MQL5 测试脚本，突出了 MQL5 的多功能性、Python 的简易性以及 FastAPI 在连接不同技术以创建创新解决方案方面的效果。
原子轨道搜索（AOS）算法
本文探讨了原子轨道搜索（Atomic Orbital Search，AOS）算法，该算法运用原子轨道模型的概念来模拟解的搜索过程。此算法基于概率分布以及原子内相互作用的动力学原理。本文详细阐述了关于AOS算法的数学层面，包括候选解位置的更新方式，以及能量吸收与释放的机制。AOS算法通过为计算问题提供一种创新的优化方法，为将量子原理应用于计算问题开辟了新思路。
交易中的神经网络：使用小波变换和多任务注意力的模型（终篇）
在上一篇文章中，我们探索了理论基础，并开始实现多任务-Stockformer 框架的方式，其结合了小波变换和自注意力多任务模型。我们继续实现该框架的算法，并评估其在真实历史数据上的有效性。
开发多币种 EA 交易 (第 13 部分):自动化第二阶段 — 分组选择
我们已经实现了自动化优化的第一阶段。我们根据若干标准对不同的交易品种和时间框架进行优化，并将每次通过的结果信息存储在数据库中。现在我们将从第一阶段找到的参数集中选择最佳组。
数据科学和机器学习（第 21 部分）：解锁神经网络，优化算法揭秘
深入神经网络的心脏，我们将揭秘神经网络内部所用的优化算法。在本文中，探索解锁神经网络全部潜力的关键技术，把您的模型准确性和效率推向新的高度。
DoEasy. 控件 (第 17 部分): 裁剪对象不可见部分、辅助箭头按钮 WinForms 对象
在本文中，我将创建一种功能，可隐藏超出其容器之外的对象部分。 此外，我亦将创建辅助箭头按钮对象，作为其它 WinForms 对象的一部分。
开发回放系统（第 46 部分）：Chart Trade 项目（五）
厌倦了浪费时间搜索应用程序工作所需的文件吗？在可执行文件中包含所有内容如何？这样，你就不用再去找东西了。我知道很多人都使用这种分发和存储形式，但还有一种更合适的方式。至少在可执行文件的分发和存储方面是这样。这里将介绍的方法非常有用，因为您可以将 MetaTrader 5 本身用作优秀的助手，也可以使用 MQL5。此外，它并不难理解。
从基础到中级：操作符
在本文中，我们将介绍主要的操作符。虽然这个主题很容易理解，但在代码格式中包含数学表达式时，有一些要点非常重要。如果不充分了解这些细节，经验很少或没有经验的程序员最终会放弃尝试创建自己的解决方案。
MQL5交易策略自动化（第二十部分）：基于CCI和AO指标的多品种策略
在本文中，我们将构建一个基于商品通道指数（CCI）和动量震荡指标（AO）的多品种交易策略，用于识别趋势反转。内容涵盖策略设计、MQL5实现及回测过程。文末还将提供优化策略性能的建议。
随机数生成器质量对优化算法效率的影响
在这篇文章中，我们将探讨梅森旋转算法（Mersenne Twister）随机数生成器，并将其与MQL5中的标准随机数生成器进行比较。此外，我们还将研究随机数生成器的质量对优化算法结果的影响。
种群优化算法：模拟退火（SA）。第 1 部分
模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）算法。
数据科学和机器学习（第 32 部分）：保持您的 AI 模型更新，在线学习
在瞬息万变的交易世界中，适应市场变化不仅是一种选择 — 而且是一种必要。每天都有新的形态和趋势出现，即使是最先进的机器学习模型，也难以面对不断变化的条件保持有效。在本文中，我们将探讨如何通过自动重训练，令您的模型保持相关性、及对新市场数据的响应能力。
重构经典策略（第五部分）：基于USDZAR的多品种分析
在本系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以使用人工智能来改进这些策略。在今天的文章中，我们将研究一种使用一篮子具有相关性的金融产品来进行多品种分析的流行策略，我们将重点关注货币对 USDZAR。
外汇套利交易：一款轻松上手的简单合成做市商机器人
今天，来了解一下我的首个套利机器人——一款针对合成资产的流动性提供者（如果这么称呼它也算恰当的话）。目前，该机器人作为一个模块，在一套大型机器学习系统中成功运行，但我从云端调出了一个旧版的外汇套利EA，让我们一起来看一下，并思考如今能用它做些什么。
开发回放系统（第 49 部分）：事情变得复杂 (一)
在本文中，我们将把问题复杂化。通过前面文章中展示的内容，我们将开始打开模板文件，以便用户可以使用自己的模板。不过，我将逐步进行修改，因为我还将改进指标，以减少 MetaTrader 5 的负载。
为 Metatrader 5 开发MQTT客户端：TDD方法——第4部分
本文是一系列文章的第四部分，介绍了我们为 MQTT 协议开发本机 MQL5 客户端的步骤。在这一部分中，我们将描述什么是 MQTT v5.0 属性，它们的语义，以及我们如何阅读其中的一些属性，并提供一个如何使用属性来扩展协议的简短示例。
基于人工生态系统的优化（AEO）算法
本文探讨了一种元启发式算法——基于人工生态系统的优化（Artificial Ecosystem-based Optimization, AEO）算法。该算法通过生成初始解种群并应用自适应更新策略，模拟生态系统各组成部分之间的相互作用。文中详细阐述了AEO算法的运行阶段，包括消耗阶段与分解阶段，以及不同智能体的行为策略。文章还介绍了该算法的特点和优势。
DoEasy.服务函数（第 3 部分）：外包线形态
在本文中，我们将开发 DoEasy 库中的外包线（Outside Bar）价格行为形态，并优化访问价格形态管理的方法。此外，我们将修复在库测试中发现的错误和缺点。
重构经典策略（第十四部分）：高胜率交易形态
高胜率交易形态在交易圈内广为人知，但遗憾的是，其定义始终缺乏明确标准。本文将通过实证研究与算法建模，为高胜率形态构建量化定义框架，并探索其识别与运用方法。借助梯度提升树模型，我们演示如何系统性优化任意交易策略的性能，同时以更精准、可解释的方式向计算机传达交易指令的核心逻辑。