MQL5 开发的自动交易示例的文章
神经网络变得轻松（第四十四部分）：动态学习技能
在上一篇文章中，我们讲解了 DIAYN 方法，它提供了学习各种技能的算法。 获得的技能可用在各种任务。 但这些技能可能非常难以预测，而这可能令它们难以运用。 在本文中，我们要研究一种针对学习可预测技能的算法。
构建自动运行的 EA（第 07 部分）：账户类型（II）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么，以便若它“偏离轨道”，交易者可以尽早将其从图表中删除，并控制事态。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 6 部分）：两条 RSI 指标相互交叉
本文中的多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人，它利用两条 RSI 指标线的交叉，即与慢速 RSI 与快速 RSI 两线相交。
开发多币种 EA 交易（第 3 部分）：架构修改
我们在开发多币种 EA 方面已经取得了一些进展，该 EA 有几个并行工作的策略。考虑到所积累的经验，让我们回顾一下我们解决方案的架构，并尝试在我们走得太远之前对其进行改进吧。
神经网络变得轻松（第三十四部分）：全部参数化的分位数函数
我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中，我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中，我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中，我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中，我们采用了一个先验分布知识，并训练了另一个。 在本文中，我们将研究一种算法，其允许模型针对两种分布进行训练。
图形界面 X: 升级渲染表格及代码优化 (集成编译 10)
我们继续为渲染表格 (CCanvasTable) 完善新的功能。表格现在将具有: 当悬浮时高亮显示; 为每个单元格添加一个图标数组的能力, 以及一种切换它们的方法; 在运行时设置或修改单元格文本的能力等等。
神经网络变得轻松（第十九部分）：使用 MQL5 的关联规则
我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中，我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中，我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。
从头开始开发智能交易系统（第 21 部分）：新订单系统 (IV)
最后，视觉系统将开始工作，尽管它尚未完工。 在此，我们将完成主要更改。 这只是它们当中很少一部份，但都是必要的。 嗯，整个工作将非常有趣。
神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习
在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。
从头开始开发智能交易系统（第 19 部分）：新订单系统 (II)
在本文中，我们将开发一个“看看发生了什么”类型的图形订单系统。 请注意，我们这次不是从头开始，只不过我们将修改现有系统，在我们交易的资产图表上添加更多对象和事件。
重新审视一种旧时的趋势交易策略：两个随机振荡指标，一个移动平均指标和斐波那契线
旧时的交易策略本文介绍了一种纯技术型的趋势跟踪策略。该策略纯粹是技术性的，使用一些技术指标和工具来传递信号和目标。该策略的组成部分如下：一个周期数为14的随机振荡指标，一个周期数为5的随机振荡指标，一个周期数为200的移动平均指标，一个斐波那契投影工具（用于设定目标）。
神经网络变得轻松（第四十三部分）：无需奖励函数精通技能
强化学习的问题在于需要定义奖励函数。 它可能很复杂，或难以形式化。 为了定解这个问题，我们正在探索一些基于行动和基于环境的方式，无需明确的奖励函数即可学习技能。
神经网络实验（第 3 部分）：实际应用
在本系列文章中，我会采用实验和非标准方法来开发一个可盈利的交易系统，并检查神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 则可作为近乎自给自足的工具。
从头开始开发智能交易系统（第 13 部分）：时序与交易（II）
今天，我们将针对市场分析构建《时序与交易》系统的第二部分。 在前一篇文章《时序与交易（I）》当中，我们讨论了一种替代的图表组织系统，该系统能够针对市场上执行的成交进行最快速的解释。
MQL5 简介（第 3 部分）：掌握 MQL5 的核心元素
在这篇便于初学者阅读的文章中，我们将为您揭开数组、自定义函数、预处理器和事件处理的神秘面纱，并对所有内容进行清晰讲解，让您可以轻松理解每一行代码，从而探索 MQL5 编程的基础知识。加入我们，用一种独特的方法释放 MQL5 的力量，确保每一步都能理解。本文为掌握 MQL5 奠定了基础，强调了对每行代码的解释，并提供了独特而丰富的学习体验。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十四部分）：抽象基准指标类的衍生
本文研究基于基准抽象指标衍生对象类的创建。 这些对象所提供功能，可访问创建的指标 EA，收集和获取各种指标和价格数据的数值统计信息。 同样，创建指标对象集合，从中可以访问程序中创建的每个指标的属性和数据。
DoEasy 函数库中的时间序列（第六十部分）：品种即时报价数据的序列列表
在本文中，我将创建存储单一品种即时报价数据的列表，并在 EA 中检查其创建状态，以及检索所需数据。 每个所用品种各自的即时报价数据列表将来会构成即时报价数据集合。
DoEasy 库中的其他类（第六十七部分）：图表对象类
在本文中，我将创建图表对象类（单个交易金融产品图表），并改进 MQL5 信号对象的集合类，以便在更新列表时也能为存储在集合中的每个信号对象更新其所有参数。
神经网络变得轻松（第三十九部分）：Go-Explore，一种不同的探索方式
我们继续在强化学习模型中研究环境。 在本文中，我们将见识到另一种算法 — Go-Explore，它允许您在模型训练阶段有效地探索环境。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 06 部分）：傅里叶（Fourier）变换
约瑟夫·傅里叶（Joseph Fourier）引入的傅里叶变换是将复杂的数据波分解构为简单分量波的一种方法。 此功能对交易者来说可能更机敏，本文将对此进行关注。
神经网络变得轻松（第十八部分）：关联规则
作为本系列文章的延续，我们来研究无监督学习方法中的另一类问题：挖掘关联规则。 这种问题类型首先用于零售业，即超市等，来分析市场篮子。 在本文中，我们将讨论这些算法在交易中的适用性。
神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具
在上一篇文章中，我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到，我们的主题往上更进一步。 但是，您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗？
神经网络变得轻松（第十五部分）：利用 MQL5 进行数据聚类
我们继续研究聚类方法。 在本文中，我们将创建一个新的 CKmeans 类来实现最常见的聚类方法之一：k-均值。 在测试期间，该模型成功地识别了大约 500 种形态。
MQL5 中的范畴论 (第 7 部分)：多域、相对域和索引域
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
多层感知器和反向传播算法（第 3 部分）：与策略测试器集成 - 概述（I）
多层感知器是简单感知器的演变，可以解决非线性可分离问题。 结合反向传播算法，可以有效地训练该神经网络。 在多层感知器和反向传播系列的第 3 部分当中，我们将见识到如何将此技术集成到策略测试器之中。 这种集成将允许使用复杂的数据分析，旨在制定更好的决策，从而优化您的交易策略。 在本文中，我们将讨论这种技术的优点和问题。
Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗？
策略的组合可能会提供更好的机会，我们可以把指标和形态一起使用，或者更进一步，多个指标和形态一起，这样我们可以获得额外的确认因子。移动平均帮我们确认和驾驭趋势，它们是最为人所知的技术指标，这是因为它们的简单性和为分析增加价值的良好记录。
神经网络变得轻松（第二十九部分）：优势扮演者-评价者算法
在本系列的前几篇文章中，我们见识到两种增强的学习算法。 它们中的每一个都有自己的优点和缺点。 正如在这种情况下经常发生的那样，接下来的思路是将这两种方法合并到一个算法，使用两者间的最佳者。 这将弥补它们每种的短处。 本文将讨论其中一种方法。
神经网络变得轻松（第四十六部分）：条件导向目标强化学习（GCRL）
在本文中，我们要看看另一种强化学习方式。 它被称为条件导向目标强化学习（GCRL）。 按这种方式，代理者经过训练，可以在特定场景中达成不同的目标。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十七部分）：指标缓冲区数据对象
在本文中，开发一个对象，其中包含一个指标的一个缓冲区的所有数据。 这些对象对于存储指标缓冲区的数据序列将是必需的。 在其的辅助下，才有可能对任何指标的缓冲区数据，以及其他类似数据进行排序和比较。