有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章

用于表示机器学习模型的数据格式对其有效性起着至关重要的作用。近年来，出现了几种新类型的数据，专门为使用深度学习模型而设计。在本文中，我们将重点介绍两种新的数据格式，它们已在现代模型中广泛采用。

深入ONNX的世界，这是一种用于交换机器学习模型的强大的开放标准格式。了解利用ONNX如何彻底改变MQL5中的算法交易，使交易员能够无缝集成尖端的人工智能模型，并将其策略提升到新的高度。揭开跨平台兼容性的秘密，学习如何在您的MQL5交易活动中释放ONNX的全部潜力。通过这篇掌握ONNX的全面指南提升您的交易游戏

DRAKON是一种可视化编程语言，旨在简化来自不同领域的专家（生物学家、物理学家、工程师…）与俄罗斯太空项目（例如，Buran可重复使用航天器项目）程序员之间的互动。在这篇文章中，我将讨论DRAKON如何使算法的创建变得容易和直观，即使你从未遇到过代码，以及客户在订购交易机器人时如何更容易解释他们的想法，以及程序员如何在复杂函数中减少错误。

依靠我们的以 MQL5 创建可移动 GUI 的深度指南，在您的交易策略和实用程序中解锁动态数据表达的潜力。深入研究面向对象编程的基本原理，并探索如何在同一图表上轻松高效地设计和实现单个或多个可移动 GUI。

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在此，我们将”幺半群-组“视为常规化幺半群集的一种手段，令它们在更广泛的幺半群集和数据类型中更具可比性。

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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。

本文讲述了将 MQL5 代码与 Postgres 数据库连接的四种方法，并提供了一个分步教程，指导如何使用 Windows 子系统 Linux （WSL） 为 REST API 设置一个开发环境。 所提供 API 的演示应用程序，配以插入数据并查询相应数据表的 MQL5 代码，以及消化此数据的演示智能系统。

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。

这一次，我们尝试换一种不同的方式来实现 1 分钟的目标。 然而，这项任务并非如人们想象的那么简单。

在本文中，我将研究猴子优化算法（MA）。 这些动物克服困难障碍，并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。

如何创建一个系统，让我们在闭市后也能研究市场，甚至模拟市场情况？ 在此，我们将开始一系列新的文章，在其中我们将应对这个主题。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。

GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。

本文讨论了基于 SQLite 引擎处理数据库的可能性。 形成的 CDatabase 类就是为了方便和有效地运用 OOP 原则。 随后它会参与宏观经济事件数据库的创建和管理。 本文提供了使用 CDatabase 类的多种方法的示例。

大肠杆菌觅食策略激发出科学家创建 BFO 优化算法的灵感。 该算法包含原创思路和有前景的优化方法，值得深入研究。

在各种条件下杂草的惊人生存能力已演化成强大优化算法的思路。 IWO 是以前审阅过的算法中最好的算法之一。

在本文中，我将研究蝙蝠算法（BA），它在平滑函数上表现出良好的收敛性。

在本文中，我将研究萤火虫算法（FA）优化方法。 致谢优化修订，该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。

今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 这些系列文章将提出 MQL5 向导应该是交易者在此领域努力的中流砥柱。

在最晚的两篇文章中，我们开发了一个创建和编辑神经网络模型的工具。 现在是时候通过实践示例来评估迁移学习技术的潜在用途了。

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？

我们继续研究无监督学习算法。 这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。

机器学习中的元模型：很少或无人为干预的情况下自动创建交易系统 — 模型自行决定何时以及如何进行交易。

在本文中，我们将继续研究如何从 web 获取数据，并在智能系统中使用它。 这次我们将着手开发一个替代系统。