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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您应当知道的 MQL5 向导技术（第 44 部分）：平均真实范围（ATR）技术指标
ATR 振荡指标是一款非常流行的指标，权当波动率代表，尤其是在交易量数据稀缺的外汇市场当中。我们以形态为基础来验证这一点，就如我们对先前指标所做那样，并分享策略和测试报告，致谢 MQL5 向导库的类和汇编。
Connexus请求解析（第六部分）：创建HTTP请求与响应
在Connexus库系列文章的第六篇中，我们将聚焦于完整的HTTP请求，涵盖构成请求的各个组件。我们将创建一个表示整个请求的类，这将有助于将之前创建的各个类整合在一起。
在MQL5中创建交易管理员面板（第七部分）：可信任用户、密码恢复与加密技术
每次刷新图表、通过管理面板EA添加新交易品种或重启终端时触发的安全提示，可能会让人感觉繁琐。在本次讨论中，我们将探索并实现一项功能，该功能通过跟踪登录尝试次数来识别可信用户。在达到一定次数的失败尝试后，应用程序将切换至高级登录流程，该流程还为可能忘记密码的用户提供密码恢复功能。此外，我们还将介绍如何将加密技术有效集成到管理面板中，以增强安全性。
MQL5 中的 SQLite 功能示例：按交易品种及 Magic 编码展示交易统计信息的仪表盘
本文将介绍如何创建一个指标型仪表盘，按账户、交易品种及交易策略展示交易统计信息。我们将以官方文档及数据库相关文章中的示例为基础，逐步实现完整程序。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 31 部分）：选择损失函数
损失函数是机器学习算法的关键量值，即量化给定参数集相比预期目标的性能来为训练过程提供反馈。我们在 MQL5 自定义向导类中探索该函数的各种格式。
使用 LSTM 神经网络创建时间序列预测：规范化价格和令牌化时间
本文概述了一种使用每日范围对市场数据进行归一化并训练神经网络以增强市场预测的简单策略。开发的模型可以与现有的技术分析框架结合使用，也可以单独使用，以帮助预测整体市场方向。任何技术分析师都可以进一步完善本文中概述的框架，以开发适用于手动和自动交易策略的模型。
使用经典机器学习方法预测汇率：逻辑回归（logit）模型和概率回归（probit）模型
本文尝试构建一款用于预测汇率报价的EA。该算法以经典分类模型——逻辑回归与概率回归为基础。并利用似然比检验作为交易信号的筛选器。
MQL5中的逐步特征选择
在本文中，我们介绍一个在MQL5中实现的逐步特征选择算法的改进版本。这种方法基于Timothy Masters在其著作《C++和CUDA C中的现代数据挖掘算法》中概述的技术。
从基础到中级：数组和字符串（二）
在本文中，我将展示，尽管我们仍处于编程的一个非常基本的阶段，但我们已经可以实现一些有趣的应用程序。在这种情况下，我们将创建一个相当简单的密码生成器。通过这种方式，我们将能够应用到目前为止已经解释过的一些概念。此外，我们将研究如何为一些具体问题制定解决方案。
使用 MetaTrader 5 在 Python 中查找自定义货币对形态
外汇市场是否存在重复的形态和规律？我决定使用 Python 和 MetaTrader 5 创建自己的形态分析系统。一种数学和编程的共生关系，用于征服外汇。
交易中的神经网络：节点-自适应图形表征（NAFS）
我们邀请您领略 NAFS（节点-自适应特征平滑）方法，这是一种创建节点表征的非参数方法，不需要参数训练。NAFS 提取每个给定节点的邻域特征，然后把这些特征自适应组合，从而形成最终表征。
使用莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法训练多层感知器
本文介绍了一种用于训练前馈神经网络的莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法的实现。与Python的scikit-learn库中的算法进行性能比较分析。初步探讨更简便的学习方法，如梯度下降、带动量的梯度下降和随机梯度下降。