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 69 部分）：取得正确的时间（二）
今天我们将看看为什么我们需要 iSpread 功能。同时，我们将了解当没有可用的分时报价时，系统如何通知我们柱形的剩余时间。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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 20 部分）：符号回归
符号回归是一种回归形式，它从最小、甚或没有假设开始，而底层模型看起来应当映射所研究数据集。尽管它可以通过贝叶斯（Bayesian）方法、或神经网络来实现，但我们看看如何使用遗传算法实现，从而有助于在 MQL5 向导中使用自定义的智能信号类。
开发回放系统（第 36 部分）：进行调整（二）
让我们的程序员生活举步维艰的原因之一就是做出假设。在本文中，我将向您展示假设是多么危险：例如在 MQL5 编程中假设类型将具有某个特定值，或是在 MetaTrader 5 中假设不同服务器的工作方式相同。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 50 部分）：动量振荡器
动量振荡器是另一个用于衡量动量的比尔·威廉姆斯（Bill Williams）指标。它能生成多个信号，因此我们像之前的文章一样，利用 MQL5 向导类和汇编，在形态基础上审查这些信号。
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习
从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。
Connexus的头（第三部分）：掌握HTTP请求头的使用方法
我们继续开发Connexus库。在本章中，我们探讨HTTP协议中请求头的概念，解释它们是什么、它们的用途以及如何在请求中使用它们。我们将涵盖用于与API通信的主要头信息，并展示了如何在库中配置它们的实例。
神经网络变得简单（第 72 部分）：噪声环境下预测轨迹
预测未来状态的品质在“目标条件预测编码”方法中扮演着重要角色，我们曾在上一篇文章中讨论过。在本文中，我想向您介绍一种算法，它可以显著提高随机环境（例如金融市场）中的预测品质。
分歧问题：深入探讨人工智能的复杂性可解释性
在这篇文章中，我们将探讨理解人工智能如何工作的挑战。人工智能模型经常会以难以解释的方式做出决策，这就是所谓的 "分歧问题"。这个问题是提高人工智能透明度和可信度的关键。
开发回放系统（第 35 部分）：进行调整 (一)
在向前迈进之前，我们需要解决几个问题。这些实际上并不是必需的修正，而是对类的管理和使用方式的改进。原因是系统内的某些相互作用导致了故障的发生。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们，但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理，例如，当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时，程序就会崩溃。
循环孤雌生殖算法（CPA）
本文提出了一种新的群体优化算法——循环孤雌生殖算法（CPA），其灵感源自蚜虫独特的生殖策略。该算法融合了两种生殖机制：孤雌生殖（无性繁殖）与有性生殖，并借助蚜虫的群体结构以及群体间的迁徙能力。算法的核心特点包括：在不同生殖策略之间自适应切换和通过“迁飞”机制实现群体间的信息交换。
MQL5交易策略自动化（第二十二部分）：构建基于包络线趋势交易的区间补仓系统
本文中，我们在MQL5中开发了一个与包络线（Envelopes）趋势交易策略集成的区间补仓系统。我们概述了利用相对强弱指标（RSI）和包络线指标触发交易，并通过管理补仓区域来减轻亏损的架构。通过实现和回测，我们展示了如何为动态市场构建一套有效的自动化交易系统。
开发回放系统（第 68 部分）：取得正确的时间（一）
今天，我们将继续努力，让鼠标指针告诉我们在流动性较低期间，一根柱形上还剩下多少时间。尽管乍一看似乎很简单，但实际上这项任务要困难得多。这涉及一些我们必须克服的障碍。因此，为了理解以下部分，您必须很好地理解子系列第一部分的材料。
人工协作搜索算法 (ACS)
人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法，它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。
数据科学与机器学习（第 20 部分）：算法交易洞察，MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量
在剖析 MQL5 交易环境中这些强大的降维技术的应用程序时，让我们揭示它们背后的秘密。深入探讨线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）的细微差别，深入了解它们对策略开发和市场分析的影响。
开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件
如果需要在图表上显示文本，我们可以使用 Comment() 函数。但它的功能相当有限。因此，在本文中，我们将自行开发一个组件 — 一个全屏对话框，该对话框能够显示多行文本，支持灵活的字体设置和滚动功能。
价格行为分析工具包开发（第二十六部分）：针形线、吞没形态与RSI背离（多模式）工具
与我们开发实用型价格行为工具的初衷相一致，本文将探讨如何开发一款 EA。该 EA 能够识别 Pin Bar 和吞没形态，并利用 RSI 背离作为确认信号，仅在条件满足时生成交易提示。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 08 部分）：感知器
感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 14 部分）：以 STF 进行多意向时间序列预测
“时空融合”就是在数据建模中同时使用“空间”和“时间”度量值，主要用在遥感，和一系列其它基于视觉的活动，以便更好地了解我们的周边环境。归功于一篇已发表的论文，我们通过验证它对交易者的潜力，采取一种新颖的方式来运用它。
市场模拟（第四部分）：创建 C_Orders 类（一）
在本文中，我们将开始创建 C_Orders 类，以便能够向交易服务器发送订单。我们将循序渐进地进行，目标是通过消息系统详细说明这一过程的具体实现方式。
MQL5 交易工具包（第 5 部分）：使用仓位函数扩展历史管理 EX5 库
了解如何创建可导出的 EX5 函数，以高效查询和保存历史仓位数据。在本分步指南中，我们将通过开发检索最近平仓的关键属性的模块来扩展历史管理 EX5 库。这些属性包括净利润、交易持续时间、基于点的止损、止盈、利润值以及其他各种重要细节。
神经网络变得简单（第 88 部分）：时间序列密集编码器（TiDE）
为尝试获得最准确的预测，研究人员经常把预测模型复杂化。而反过来又会导致模型训练和维护成本增加。这样的增长总是公正的吗？本文阐述了一种算法，即利用线性模型的简单性和速度，并演示其结果与拥有更复杂架构的最佳模型相当。
在Python中使用Numba对交易策略进行快速测试
本文实现了一个快速策略测试器，它使用Numba对机器学习模型进行快速策略测试。它的速度比纯 Python 策略回测器快 50 倍。作者推荐使用该库来加速数学计算，尤其是那些涉及循环的计算。
分析交易所价格的二进制代码（第二部分）：转换为 BIP39 并编写 GPT 模型
继续尝试破译价格走势……我们将通过将二进制价格代码转换为 BIP39 来获得一个“市场词典”，那么，对这个词典进行语言学分析又如何呢？在本文中，我们将深入探讨一种创新的交易所数据分析方法，并研究如何将现代自然语言处理技术应用于市场语言。
HTTP和Connexus（第2部分）：理解HTTP架构和库设计
本文探讨了HTTP协议的基础知识，涵盖了主要方法（GET、POST、PUT、DELETE）、状态码以及URL的结构。此外，还介绍了Conexus库的构建起点，以及CQueryParam和CURL类，这些类用于在HTTP请求中操作URL和查询参数。
开发回放系统（第 38 部分）：铺路（II）
许多认为自己是 MQL5 程序员的人，其实并不具备我在本文中将要概述的基础知识。许多人认为 MQL5 是一个有限的工具，但实际原因是他们尚未具备所需的知识。所以，如果您有啥不知道，不要为此感到羞愧。最好是因为不去请教而感到羞愧。简单地强制 MetaTrader 5 禁用指标重叠，并不能确保指标和智能系统之间的双向通信。我们离这个目标还很远，但指标在图表上没有重叠的事实给了我们一些信心。
重新定义MQL5与MetaTrader 5指标
MQL5中一种创新的指标信息收集方法，使开发者能够向指标传递自定义输入参数以进行即时计算，从而实现了更灵活、更高效的数据分析。这种方法在算法交易中尤为实用，因为它能突破传统限制，增强对指标所处理信息的掌控力。
数据处理的分组方法：在MQL5中实现组合算法
在本文中，我们将继续探索数据处理家族分组算法，在MQL5中实现组合算法（Combinatorial Algorithm）及其优化版本——组合选择算法（Combinatorial Selective Algorithm）。
交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇（终章）
在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASAAT，其用一组智代的融汇在不同数据尺度下对多模态时间序列进行交叉分析。今天我们将继续实现该框架方法的 MQL5 版本，并将这项工作带至逻辑完结。
在MQL5中构建自优化智能交易系统（第七部分）：同时利用多个时间周期进行交易
在本系列文章中，我们已经探讨了多种确定技术指标最佳使用周期的方法。今天，我们将向读者展示如何反其道而行之，也就是我们不再局限于挑选一个最佳时间周期，而是演示如何有效地利用所有可用周期。这种方法减少了被剔除的数据量，并为机器学习算法提供了常规价格预测以外的应用场景。
开发回放系统（第 50 部分）：事情变得复杂 (二)
我们将解决图表 ID 问题，同时开始为用户提供使用个人模板对所需资产进行分析和模拟的能力。此处提供的材料仅用于教学目的，不应被视为除学习和掌握所提供概念以外的任何目的的应用。
ALGLIB 库优化方法（第二部分）
在本文中，我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法，并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率，还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。