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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MQL5交易工具（第六部分）：带脉冲动画与控件的动态全息仪表盘
在本文中，我们将使用MQL5创建一个动态全息仪表盘，用于监控交易品种与时间周期，集成RSI指标、波动率预警以及排序功能。我们将添加脉冲动画、交互按钮与全息视觉效果，使该工具在视觉上更具吸引力，并具备良好的交互响应性。
神经网络实践：第一个神经元
在本文中，我们将开始构建一些简单而不起眼的东西：神经元。我们将使用非常少量的 MQL5 代码对其进行编程。神经元在我的测试中表现良好。让我们回到这一系列关于神经网络的文章中，了解一下我在说什么。
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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 48 部分）：比尔·威廉姆斯（Bill Williams）短吻鳄
短吻鳄指标是比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的创意，是一种多功能趋势识别指标，可产生清晰的信号，并经常与其它指标结合使用。MQL5 向导类和汇编允许我们在形态基础上测试各种信号，故此我们也研究了这个指标。
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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 30 部分）：聚焦机器学习中的批量归一化
批量归一化是把数据投喂给机器学习算法（如神经网络）之前对数据进行预处理。始终要留意算法所用的激活类型，完成该操作。因此，我们探索在向导组装的智能系统帮助下，能够采取的不同方式，并从中受益。
从基础到中级：联合（一）
在这篇文章中，我们将探讨什么是联合。在这里，通过实验，我们将分析可以使用联合的第一种构造。然而，这里展示的只是后续文章将涵盖的一组概念和信息的核心部分。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。
从基础到中级：联合（二）
今天我们有一篇非常有趣的文章。我们将研究联合并尝试解决之前讨论的问题。我们还将探讨在应用程序中使用联合时可能出现的一些不寻常的情况。此处提供的材料仅用于教学目的。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。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 7 部分）：图表指标自动化的命令分析
在本文中，我们将探讨如何将 Telegram 命令与 MQL5 集成，以自动在交易图表上添加指标。我们涵盖了解析用户命令、在MQL5中执行命令以及测试系统以确保基于指标的交易顺利进行的过程
开发回放系统（第 61 部分）：玩转服务（二）
在本文中，我们将研究使回放/模拟系统更高效、更安全地运行的修改。我也不会对那些想要充分利用这些类的人置之不理。此外，我们将探讨 MQL5 中的一个特定问题，即在使用类时降低代码性能，并解释如何解决它。
开发回放系统（第 66 部分）：玩转服务（七）
在本文中，我们将实现第一个解决方案，该解决方案使我们能够确定何时在图表上出现新的柱形。此解决方案适用于各种情况。了解它的发展将有助于你掌握几个重要方面。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。
开发回放系统（第 78 部分）：新 Chart Trade（五）
在本文中，我们将研究如何实现部分接收方代码。在这里我们将实现一个 EA 交易来测试和了解协议交互是如何工作的。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 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。
开发回放系统（第 73 部分）：不寻常的通信（二）
在本文中，我们将探讨如何在指标和服务之间实时传输信息，并了解为什么在更改时间框架时可能会出现问题以及如何解决这些问题。作为奖励，您将可以访问回放/模拟应用程序的最新版本。
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。
交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇
我们概述多智代自适应投资组合优化框架（MASAAT），其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代，分析价格序列和方向变化，能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。
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。
MQL5交易策略自动化（第十六部分）：基于结构突破（BoS）价格行为的午夜区间突破策略
本文将介绍如何在MQL5中实现午夜区间突破结合结构突破（BoS）价格行为策略自动化，并详细说明突破检测与交易执行的代码逻辑。我们为入场、止损和止盈设定了精确的风险参数。包含回测与优化方法，助力实战交易。
MQL5 交易工具包（第 6 部分）：使用最新成交的挂单函数扩展历史管理 EX5 库
了解如何创建可导出函数的 EX5 模块，无缝查询和保存最近填写的挂单数据。在本全面的分步指南中，我们将通过开发专用和分隔的函数来检索最后填写的挂单的基本属性，从而增强历史管理 EX5 库。这些属性包括订单类型、设置时间、执行时间、填充类型以及有效管理和分析挂单交易历史所需的其他关键细节。
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 65 部分）：玩转服务（六）
在本文中，我们将研究如何在与回放/模拟应用程序结合使用时实现和解决鼠标指针问题。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 23 部分）：CNNs
卷积神经网络是另一种机器学习算法，倾向于专门将多维数据集分解为关键组成部分。我们看看典型情况下这是如何达成的，并探索为交易者在其它 MQL5 向导信号类中的可能应用。
交易中的神经网络：双曲型潜在扩散模型（终篇）
正如 HypDIff 框架所提议，使用各向异性扩散过程针对双曲潜在空间中的初始数据进行编码，助力保留当前市场状况的拓扑特征，并提升其分析品质。在上一篇文章中，我们开始利用 MQL5 实现所提议的方式。今天，我们将继续我们已开始的工作，并得出合乎逻辑的结论。
数据科学和机器学习（第 33 部分）：MQL5 中的 Pandas 数据帧，为机器学习收集数据更加容易
当与机器学习模型共事时，确保用于训练、验证和测试的数据一致性必不可少。在本文中，我们将创建我们自己的 MQL5 版本 Pandas 函数库，确保使用统一方式来处理机器学习数据；这样做是为确保在 MQL5 内部和外部应用相同的数据，其中大部分发生在训练阶段。
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：结构（五）
在本文中，我们将探讨如何重载结构化代码。我知道一开始理解起来可能会相当有挑战性，尤其是当你第一次看到它的时候。在尝试深入探讨更复杂、更精细的主题之前，掌握并理解这些概念是非常重要的。
开发回放系统（第 47 部分）：Chart Trade 项目（六）
最后，我们的 Chart Trade 指标开始与 EA 互动，以交互方式传输信息。因此，在本文中，我们将对该指标进行改进，使其功能足以与任何 EA 配合使用。这样，我们就可以访问 Chart Trade 指标，并像实际连接 EA 一样使用它。不过，我们将以比以前更有趣的方式来实现这一目标。
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。
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。
交易中的神经网络：优化时间序列预测变换器（LSEAttention）
LSEAttention 框架改进变换器架构。它是专为长期多变量时间序列预测而设计。该方法作者提议的方法能应用于解决雏形变换器经常遇到的熵坍缩、及学习不稳定问题。
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。