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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回溯搜索算法（BSA）
如果一款优化算法能够记住它过往的搜索路径，并利用这些记忆去找到更优解，会是怎样的效果？回溯搜索算法（BSA）正是这样做的 —— 在全局探索与重访已验证可靠区域之间取得平衡。本文将为您揭开该算法的原理奥秘，思路简洁、参数极少、结果稳定。
基于分形的算法（FBA）
本文提出了一种新型元启发式算法，该算法基于分形思想对搜索空间进行划分，以求解优化问题。该算法通过逐步识别并分离有前景的区域，构建出自相似的分形结构，从而将计算资源集中到最有前景的搜索区域。其独特的、面向更优解的变异机制，有助于在搜索空间的全局探索与局部开发之间取得良好的平衡，显著提升了算法效率。
外汇套利交易：带风险控制的公允价值回归矩阵交易系统
本文详细描述了交叉汇率计算算法，展示了不平衡矩阵的可视化结果，并给出了优化设置 MinDiscrepancy 和 MaxRisk 参数以实现高效交易的建议。该系统使用交叉汇率自动计算每对货币的“公允价值”，在出现负偏差时生成买入信号，在出现正偏差时生成卖出信号。
数据科学与机器学习（第43篇）：使用潜在高斯混合模型（LGMM）识别指标数据中的隐藏模式
你是否曾盯着行情图，产生过一种奇妙的感觉…… 仿佛表面之下就藏着某种模式？一套秘密代码 —— 只要能破解它，就能揭示价格的走向？来认识一下 LGMM 吧 —— 市场隐藏模式探测器。这是一种机器学习模型，帮助识别市场中的那些隐藏模式。
从基础到中级：结构（三）
在本文中，我们将探讨什么是结构化代码。许多人将结构化代码与有组织的代码混淆，但这两个概念之间存在差异。这正是本文将要讨论的内容。尽管你在初次接触这类代码编写时可能会感到其明显的复杂性，但我已尽可能地以简单易懂的方式讲解这一主题。然而，本文只是迈向更宏大目标的第一步。
神经网络在交易中的应用：多元时间序列的双重聚类（DUET）
DUET 框架提供了一种创新的时间序列分析方法，该方法结合了时间和通道聚类，以揭示分析数据中的隐藏模式。这使得模型能够随着时间的推移而适应变化，并通过消除噪声来提高预测质量。
神经网络在交易中的应用：市场异常的自适应检测（终篇）
我们继续构建构成 DADA 框架基础的算法，该框架是检测时间序列异常的高级工具。这种方法能够有效区分随机波动和显著偏差。与经典方法不同，DADA 能够动态适应不同的数据类型，在每种特定情况下选择最佳的压缩级别。
您应该了解的MQL5向导技巧（第六十五部分）：使用FrAMA与强力指数的交易形态
分形自适应移动平均线（FrAMA）与强力指数震荡指标则是另一种可在MQL5智能交易系统（EA）中搭配使用的指标。这两个指标具备良好的互补性：FrAMA属于趋势跟踪指标，而强力指数是基于成交量的震荡指标。与之前一样，我们将借助MQL5向导快速挖掘这组指标的潜在交易价值。
面向外汇市场的CAPM模型指标
在MQL5中实现面向外汇市场的经典CAPM模型适配。本指标基于历史波动率计算预期收益率与风险溢价。指标会在价格高点与低点处出现明显抬升，反映资产定价的基本原理。可实际应用于逆势策略与趋势跟踪策略，实时考量风险收益比的动态变化。本文包含相关数学原理与技术实现代码。
神经网络在交易中的应用：将混沌理论融入时间序列预测（终篇）
我们继续将 Attraos 框架的作者提出的方法整合到交易模型中。让我提醒您，这个框架利用混沌理论的概念来解决时间序列预测问题，将其解释为多维混沌动态系统的投影。
确定性振荡搜索（DOS）
确定性振荡搜索（DOS）算法是一种创新的全局优化方法，它结合了梯度算法与群体算法的优点，且不使用任何随机数。适应度振荡与斜率机制使得DOS能够以确定性方式探索复杂的搜索空间。
开发多币种 EA（第 26 部分）：交易品种信息工具
在继续开发多币种 EA 之前，让我们尝试使用已开发的库创建一个新项目。这个例子将演示如何最佳地组织源代码存储，以及如何利用 MetaQuotes 的新代码库来帮助我们。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十部分）：结合指数核网络使用SAR与RVI形态
本文承接前文，此前我们介绍了SAR（抛物转向指标）与RVI（相对活力指数）这一指标组合，本篇将探讨如何借助机器学习拓展该组合的应用。SAR属于趋势类指标，RVI属于动量类指标，二者搭配构成互补型指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过指数核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。
基于Python的CFTC数据挖掘与AI预测模型构建
让我们尝试挖掘CFTC数据，通过Python下载COT和TFF报告，将其与MetaTrader 5行情数据及AI模型相结合，并生成预测。外汇市场中的COT报告是什么？如何利用COT和TFF报告进行行情预测？
神经网络在交易中的应用：混合图序列模型（终篇）
我们继续探索混合图序列模型（GSM++），该模型融合了不同架构的优点，既提供了高分析精度，又实现了计算资源的有效分配。这些模型能够有效识别隐藏的模式，降低市场噪声的影响，并提高预测质量。
基于生物地理学的优化算法（BBO）
基于生物地理学的优化算法（BBO）是一种精巧的全局优化算法，灵感源自群岛中物种在各个岛屿间迁徙的自然规律。该算法的核心思路简洁且高效：优质解会主动共享自身特征，劣质解则主动吸纳新特征，信息天然从最优解向较差解传递。其独有的自适应变异算子能够很好地平衡算法的全局探索与局部利用能力。在各类优化任务中，BBO 算法均表现出较高的运算效率。
基于购买力平价（PPP）和 IMF 数据确定公允汇率
用 Python 构建基于购买力平价（PPP）的汇率分析系统。作者利用 IMF 数据开发了一套包含 5 种公允汇率计算方法的算法。这是一份关于外汇基本面分析、经济数据处理以及与交易系统集成的实用指南，全部代码开源。
在MQL5交易中集成计算机视觉（第二部分）：将架构扩展到2D RGB图像分析
面向交易的计算机视觉：工作原理与分步开发指南。我们基于注意力机制与双向LSTM层，构建价格图表RGB图像识别算法。最终得到一套可用的欧元兑美元（EURUSD）价格预测模型，在验证阶段，模型预测准确率最高可达55%。
基于季节性因素的MetaTrader 5外汇价差交易质量评估
本文在日线周期上，针对单一品种及价差组合，检验季节性交易方法的质量。研究重点在于识别周期性月度规律，以及在当年交易中应用这些规律的可行性。
神经网络在交易中的应用：用于智能体自适应行为的分层技能发现（HiSSD）
本文将介绍 HiSSD 框架，该框架结合分层学习与多智能体技术构建自适应系统。我们将详细分析这套创新方法如何挖掘金融市场中的隐藏模式，并在去中心化场景下优化交易策略。
市场模拟（第 18 部分）：SQL 入门（一）
我们使用哪个 SQL 程序并不重要：MySQL、SQL Server、SQLite、OpenSQL 或其他。它们都有一个共同点，那就是都使用 SQL 语言。即使我们不打算使用 Workbench，我们也可以直接在 MetaEditor 中或通过 MQL5 操作数据库，以在 MetaTrader 5 中执行操作，但要做到这一点，你需要了解 SQL。所以在这里，我们至少要学习一些基础知识。
市场模拟（第 17 部分）：套接字（十一）
在 MetaTrader 5 中运行的那部分代码的实现没有任何困难。然而，有几点需要考虑。这是必要的，这样你才能让系统正常工作。记住一件重要的事情：不会只有一个程序在运行。事实上，我们必须同时运行三个程序。重要的是，要确保每个部分都能以一种能够相互交流和沟通的方式实施和构建，并且每个部分都能理解其他部分正在尝试或打算做什么。
您应该了解的MQL5向导技巧（第六十九部分）：使用SAR与RVI的形态
抛物线转向指标（SAR）与相对活力指数（RVI）是另一组可在MQL5智能交易系统（EA）中搭配使用的指标。和我们之前讲过的组合类似，这对指标也具备互补性：SAR用于判断趋势，RVI用于衡量动量。与先前一样，我们通过MQL5向导来构建并测试这一指标组合的潜在效果。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十三部分）：使用一目均衡表形态与ADX-Wilder形态
一目均衡表（Ichimoku-Kinko-Hyo）指标与韦尔德平均趋向指数（ADX-Wilder）震荡指标，可在MQL5智能交易系统（EA）中形成互补搭配。一目均衡表本身功能多元，但在本文中，我们主要利用其识别支撑与阻力位的特性。同时，我们也使用ADX来判断趋势强弱。我们依旧通过MQL5向导来构建并测试这一组合的潜在效果。
市场模拟（第 20 部分）：SQL 入门（三）
尽管我们可以在包含约 10 条记录的数据库上执行操作，但当我们处理包含超过 15000 条记录的文件时，这样学习效果会更好。也就是说，如果我们试图手动创建这样一个数据库，这项任务将十分艰巨。然而，即便出于教育目的，也很难找到这样一个可供下载的数据库。但实际上，我们无需采取这种手段 — 我们可以用 MetaTrader 5 为自己创建一个数据库。在今天的文章中，我们将探讨如何做到这一点。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十一部分）：使用MACD与OBV形态
指数平滑异同移动平均线震荡指标（MACD）与能量潮指标（OBV），是另一组可在MQL5智能交易系统（EA）中联合使用的技术指标。与本系列文章一贯的思路相同，这一组合具有互补性：MACD用于确认趋势，OBV则用于验证成交量。我们依旧通过MQL5向导来构建并测试这一组合的潜在效果。
从基础到中级：结构（七）
在今天的文章中，我们将展示如何着手解决与构建不同元素以及创造更简单、更具吸引力的解决方案相关的问题。尽管内容以学习为导向，因此并不构成生产代码，但深入理解这里将涵盖的概念和知识至关重要。这样，今后我们就能理解我们将展示的代码。
您应该了解的MQL5向导技巧（第六十八部分）：结合余弦核网络使用TRIX与威廉百分比范围形态
在前一篇中，我们介绍了三重平滑指数平均线（TRIX）与威廉百分比范围（WPR）指标组合，本文承接前文，将探讨如何通过机器学习对这一指标组合进行扩展优化。TRIX属于趋势指标，威廉百分比属于支撑/阻力震荡指标，二者形成互补。我们的机器学习方案采用卷积神经网络，网络结构中集成了余弦核函数，用于对该指标组合的预测结果进行精细调优。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。
神经网络在交易中的应用：演员—导演—评论家框架
我们诚邀您探索演员-导演-评论家（Actor-Director-Critic）框架，该框架结合了分层学习和多组件架构，用于创建自适应交易策略。在本文中，我们将详细探讨如何利用导演（Director）对演员（Actor）生成的动作进行分类，以有效优化交易决策，并提高模型在金融市场环境下的稳健性。
希尔伯特-施密特独立性判据（HSIC）
本文讨论了非参数 HSIC（希尔伯特-施密特独立性判据）统计检验，该检验旨在识别数据中的线性和非线性依赖关系。本文提出了两种用 MQL5 语言计算 HSIC 的算法实现：精确置换测试和伽马近似法。该方法的有效性通过模拟特征与目标变量之间非线性关系的合成数据得到了验证。
交易中的神经网络：频域异常检测（终篇）
我们继续推进 CATCH 框架的实现。该框架结合傅里叶变换与频域分块，以确保能够准确检测市场异常。在本文中，我们将完成对所提方法的这一实现，并基于真实历史数据测试新模型。