MQL5 编程示例的文章
开发先进的 ICT 交易系统：在指标中实现订单区块
在本文中，我们将学习如何创建一个指标来检测、绘制订单区块并提醒订单块的缓解。我们还将详细研究如何在图表上识别这些区块，设置准确的提醒，并使用矩形可视化它们的位置，以更好地了解价格行为。该指标将成为遵循聪明钱概念和内圈交易者（ICT，Inner Circle Trader）方法的交易者的关键工具。
种群优化算法：Nelder-Mead（NM），或单纯形搜索方法
本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。
种群优化算法：鱼群搜索（FSS）
鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。
MQL5中的结构及其数据打印方法
在本文中，我们将研究MqlDateTime、MqlTick、MqlRates和MqlBookInfo结构，以及从它们打印数据的方法。为了打印结构的所有字段，有一个标准的ArrayPrint（）函数，它以方便的表格格式显示数组中包含的数据以及处理结构的类型。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 2 部分）：指标信号：多时间帧抛物线 SAR 指标
本文中的多币种智能交易系统是智能交易系统或交易机器人，它仅在一个品种图表上就能交易（开单、平单、和管理订单，例如：尾随停损和止盈）超过 1 个交易品种对。这次我们只用 1 个指标，即抛物线 SAR 或 iSAR， 将其应用在 PERIOD_M15 到 PERIOD_D1 的多个时间帧。
人工蜂巢算法（ABHA）：理论及方法
在本文中，我们将探讨2009年开发的人工蜂巢算法（ABHA）。该算法旨在解决连续优化问题。我们将研究ABHA如何从蜂群的行为中汲取灵感，其中每只蜜蜂都有独特的角色，帮助它们更有效地寻找资源。
种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism）
本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。
DoEasy. 控件（第 4 部分）：面板控件，Padding（填充）和 Dock（驻靠）参数
在本文中，我将实现处理 Padding（填充，元素所有侧边的内部缩进/边距）和 Dock（驻靠）参数（对象在其容器中的定位方式）。
如何不通过翻找历史交易记录直接在图表上查看交易情况
在本文中，我们将创建一个简单的工具，通过按键导航方式方便地直接在图表上查看持仓和交易。这将使交易者能够直观地检查每笔交易，并当场获取有关交易结果的所有信息。
时间序列挖掘的数据标签（第4部分）：使用标签数据的可解释性分解
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
模式搜索的暴力方法（第六部分）：循环优化
在这篇文章中，我将展示改进的第一部分，这些改进不仅使我能够使MetaTrader 4和5交易的整个自动化链闭环，而且还可以做一些更有趣的事情。从现在起，这个解决方案使我能够完全自动化创建EA和优化，并最大限度地降低寻找有效交易配置的劳动力成本。
将ML模型与策略测试器集成（结论）：实现价格预测的回归模型
本文描述了一个基于决策树的回归模型的实现。该模型应预测金融资产的价格。我们已经准备好了数据，对模型进行了训练和评估，并对其进行了调整和优化。然而，需要注意的是，该模型仅用于研究目的，不应用于实际交易。
理解编程范式（第 1 部分）：开发价格行为智能系统的过程化方式
了解编程范式及利用 MQL5 代码的应用。本文探讨了过程化编程的细节，并通过一个实际示例提供了实经验。您将学习如何利用 EMA 指标和烛条价格数据开发价格行为智能系统。额外，本文还介绍了函数化编程范式。
嘉盛市场可否预测?如何制定自己的交易策略?
每个开始进入嘉盛的人都会尝试回答这些问题。但是，并非每个人都找到了答案，甚至在经过了多年的努力钻研和寻找之后仍未找到答案。我个人已经回答了上述问题以及本文提到的很多其他问题。根据这些答案，制定了一种高效交易策略的方式。
构建K线趋势约束模型（第九部分）：多策略EA（2）
理论上，可以集成至EA中的策略数量没有上限。然而，每新增一种策略都会提升算法复杂度。通过融合多策略架构，EA能够更灵活地适应不同市场环境，从而可能提升整体盈利能力。今天，我们将探讨如何通过MQL5实现理查德·唐奇安（Richard Donchian）的经典通道突破策略，以此进一步拓展我们的趋势约束型EA功能体系。
价格行为分析工具包开发（第19部分）：ZigZag分析器
每一位价格行为交易者都会手动使用趋势线来确认趋势，并找出潜在的转折或延续水平。在这个关于开发价格行为分析工具包的系列中，我们介绍一款专注于绘制倾斜趋势线的工具，以便于进行市场分析。该工具通过清晰地勾勒出有效价格行为评估所必需的关键趋势和水平，简化了交易者的流程。
DoEasy 函数库中的图形（第九十六部分）：窗体对象中的图形和鼠标事件的处理
在本文中，我将启动创建处理窗体对象中的鼠标事件的功能，以及向品种对象添加新属性并跟踪。 此外，我将改进品种对象类，因为图表品种现在有新的属性需要考虑和跟踪。
DoEasy. 控件（第 15 部分）：TabControl WinForms 对象 — 多行选项卡标题、选项卡处理方法
在本文中，我将继续工作于 TabControl WinForm 对象 — 我将创建一个选项卡字段对象类，令选项卡标题排列几行成为可能，并添加处理对象相应选项卡的方法。
龟壳演化算法（TSEA）
这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。
分组文件的操作
有时候需要对一组文件执行相同的操作。如果你有包含在一组中的文件列表，则没有问题。但是，如果你需要自己制作列表，问题就出现了：“我该如何去做呢？”文本提出了利用 kernel32.dll 中包含的 FindFirstFile() 和 FindNextFile() 函数实现的方法。
DoEasy 函数库中的图形（第九十九部分）：依据单个控制点移动扩展图形对象
在前一篇文章中，我实现了依据控件窗体移动扩展图形对象轴点的功能。 现在，我将实现依据单个图形对象控制点（窗体）移动复合图形对象的功能。
DoEasy 函数库中的图形（第九十二部分）：标准图形对象记忆类。 对象属性变更历史记录
在本文中，我将创建标准图形对象记忆类，能够在对象修改其属性时保存其过往状态。 反之，这样就能够溯源以前的图形对象状态。
DoEasy. 控件（第 6 部分）：面板控件，自动调整容器大小来适应内部内容
在本文中，我将继续研究面板 WinForms 对象，并实现自动调整大小，以便适应位于面板内的 Dock 对象的常规大小。 此外，我将向品种函数库对象添加新属性。
风险管理（第二部分）：在图形界面中实现手数计算
在本文中，我们将探讨如何使用强大的 MQL5 图形控件库来改进和更有效地应用上一篇文章中提出的概念。我们将逐步完成创建一个功能齐全的图形用户界面。我将解释它背后的想法，以及所使用的每种方法的目的和操作。此外，在本文的最后，我们将测试我们创建的面板，以确保它正确运行并实现其既定目标。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十六部分）：自定义指标对象，从集合中的指标对象获取数据
本文研究在 EA 中创建自定义指标对象。 我们稍微改进一下库类，并添加一些方法，以便从 EA 中的指标对象获取数据。