有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章
交易者遇到的有趣挑战，就是经常需要一个创新的方法。这个类别的特色文章，提供了众多评估、分析和处理价格数据以及交易结果的出乎意料的解决方案。这些文章描述了多种集成方案，包括数据库和 ICQ 连接，OpenCL 的使用 和社群网络，Delphi 和 C# 的使用。
风险管理（第三部分）：构建风险管理主类
在本文中，我们将开始创建一个核心风险管理类，这将是控制系统风险的关键。我们将重点建立基础，定义基本结构、变量和函数。此外，我们将实施设定最大损益值的必要方法，从而为风险管理奠定基础。
在 MQL5 中实现其他语言的实用模块（第 01 部分）：构建受 Python 启发的 SQLite3 库
Python 中的 sqlite3 模块提供了一种使用 SQLite 数据库的简单方法，它既快速又方便。在本文中，我们将在内置的 MQL5 函数的基础上构建一个类似的模块，用于处理数据库，使在 MQL5 中使用 SQLite3 数据库更容易，就像在 Python 中一样。
算法交易策略：人工智能（AI）铸就的“点金”之路
本文展示了利用机器学习创建黄金交易策略的一种方法。通过多角度考量所提出的金融时间序列分析与预测方法，相较于单纯依赖此类分析构建交易系统的其他方法，我们能够明确该方法的优势和劣势。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
我们将目光转向 MA 与随机振荡器的互补配对，实证推理学习在后监督学习与强化学习状况中扮演的角色。显然，推理学习有多种途径可供选择，不过我们的方式是使用变分自编码器。我们先以 Python 探索这些，然后将训练好的模型以 ONNX 格式导出，可在 MetaTrader 中供向导汇编智能系统所用。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核
DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具，能够在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章，概述在机器学习中加入把这对指标。我们正在使用一个循环神经网络，利用白噪内核来处理来自这两个指标的向量化信号。这是在一个自定义信号类文件中完成，其与 MQL5 向导汇编的智能系统搭配工作。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 55 部分）：配备优先经验回放的 SAC
强化学习中的回放缓冲区对于像 DQN 或 SAC 这样的无政策算法尤为重要。这样就会聚光在该记忆缓冲区的抽样过程。举例，SAC 默认选项从该缓冲区随机选择，而优先经验回放缓冲区则基于 TD 分数从缓冲区中抽样对其优调。我们回顾强化学习的重要性，并一如既往，在由向导汇编的智能系统中验证这一假设（而‘非交叉验证）。
在 MQL5 中实现其他语言的实用模块（第 02 部分）：构建受 Python 启发的 REQUESTS 库
在本文中，我们实现了一个类似于 Python 中 requests 模块的功能，以便更轻松地使用 MQL5 在 MetaTrader 5 中发送和接收 Web 请求。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 57 部分）：搭配移动平均和随机振荡器的监督训练
移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，因其滞后性质，一些交易者或许较少使用。在一个三部分的“迷你序列”中，研究机器学习的三大主要形式，我们会考证对这些指标的偏见是否合理，或者它们可能占据优势。我们经由向导汇编的智能系统来进行实证。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，我们在前一篇文章中探讨了它们的共通形态，并通过监督学习网络，见识了哪些“形态能粘附”。我们自该文加以分析，进一步研究当使用该已训练网络时，强化学习的效能。读者应当注意，我们的测试时间窗口非常有限。无论如何，我们在展示这一点时，会继续追求由 MQL5 向导提供最低编码需求。
成功餐饮经营者算法（SRA）
成功餐饮经营者算法（SRA）是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同，SRA不会直接淘汰劣质解，而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现，并为平衡探索与利用提供了全新视角。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（七）—— 新闻交易的后冲击策略
在重大经济新闻发布后的第一分钟内，市场出现剧烈波动的风险极高。在那短暂的时间窗口内，价格走势可能不稳定且波动剧烈，经常会触发两个方向的挂单。在发布后不久 —— 通常在一分钟内 —— 市场趋于稳定，恢复或纠正更典型的波动性。在本节中，我们将探讨新闻交易的另一种方法，旨在评估其作为交易者工具包中有价值的补充的有效性。继续阅读，了解本讨论中的更多见解和细节。
皇冠同花顺优化（RFO）
最初的皇冠同花顺优化算法提供了一种解决优化问题的新方法，受到扑克牌原则启发，以基于扇区的方式取代了传统的遗传二进制编码算法。RFO 展现出简化的基本原理如何带来高效、且实用的优化方法。文章呈现了一份详细的算法分析和测试结果。
价格行为分析工具开发（第 31 部分）：基于Python的K线识别引擎（一）—— 手动检测
K线图形态是价格行为交易的核心基础，能为潜在的市场反转或趋势延续提供极具价值的研判信号。设想一款稳定可靠的工具：它能持续监控每一根新增的价格 K 线，精准识别吞没形态、锤子线、十字星、启明星 / 黄昏星等关键形态，并在检测到重要交易信号时第一时间发出提醒。这正是我们所开发的系统功能。无论你是交易新手还是资深专业交易者，这套系统都能为你实时预警K线图形态，让你更自信、更高效地专注于交易执行。继续阅读，了解它的运行原理，以及它如何优化你的交易策略。
开发多币种 EA 交易（第 22 部分）：开始向设置的热插拔过渡
如果要自动进行周期性优化，我们需要考虑自动更新交易账户上已经运行的 EA 设置。这样一来，我们就可以在策略测试器中运行 EA，并在单次运行中更改其设置。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 59 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
我们继续上一篇文章中有关配以 MA 和随机振荡器指标的 DDPG 话题，探讨实现 DDPG 时其他关键的强化学习类。尽管我们大多用 Python 编码，但最终产品是把训练好的网络导出为 ONNX 格式，我们会将它集成到由向导汇编的 MQL5 智能系统中作为资源。
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
基于计算机视觉与深度学习的欧元兑美元（EURUSD）汇率预测系统。探索卷积神经网络（CNN）如何识别外汇市场中的复杂价格形态，并实现最高达54%的汇率波动预测准确率。本文将分享一种突破传统技术指标的算法设计方法 —— 通过人工智能（AI）技术对K线图进行可视化分析。作者演示了将价格数据转换为“图像”的过程、神经网络的处理流程，以及通过激活热力图和注意力热图窥视AI“思维”的独特机会。通过基于MetaTrader 5库的Python实践代码，读者可完整复现系统并将其应用于自身的交易中。
市场模拟（第 10 部分）：套接字（四）
在这篇文章中，我们将以一种非常有趣的方式，看看你需要做什么才能开始使用 Excel 来管理 MetaTrader 5。为此，我们将使用 Excel 加载项来避免使用内置的 VBA。如果您不知道什么是加载项，请阅读本文，学习如何直接在 Excel 中使用 Python 进行编程。
市场模拟（第 11 部分）：套接字（五）
我们开始实现 Excel 和 MetaTrader 5 之间的连接，但首先我们需要了解一些关键点。这样，你就不必绞尽脑汁去弄清楚为什么有些东西有效或无效。在您对集成 Python 和 Excel 的前景感到沮丧之前，让我们看看如何（在某种程度上）使用 xlwings 通过 Excel 控制 MetaTrader 5。我们在这里展示的内容将主要集中在教育目标上。但是，不要以为我们只能做这里涵盖的事情。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 62 部分）：结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO
ADX 振荡器和 CCI 振荡器是趋势跟踪和动量指标，可在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章未竟的话题，实证如何得益于强化学习来实际运用训练、并更新我们已开发的模型。我们正在使用的算法尚未在本系列中涵盖，其称为可信区域政策优化。一如既往，由 MQL5 向导汇编的智能系统令我们能够更快地搭建测试模型，且可配合不同类型信号进行测试、并派发。
市场模拟（第 13 部分）：套接字（七）
当我们在 xlwings 或任何其他允许直接读写 Excel 的软件包中开发某些内容时，我们必须注意，所有程序、函数或过程都是执行之后就完成了其任务。无论我们如何努力改变工作方式，它们都不会一直处于循环之中。
市场模拟（第 15 部分）：套接字（九）
在本文中，我们将讨论我们一直试图展示的一个可能解决方案 —— 即如何让 Excel 用户在 MetaTrader 5 中执行操作，而无需发送订单或开仓或平仓。其思路是用户利用 Excel 对特定股票交易品种进行基本面分析。他们只需使用 Excel，就可以指示在 MetaTrader 5 中运行的 EA 交易开仓或平仓。
交易中的资本管理和带有数据库的交易者家庭会计程序
交易者如何管理资金？交易者和投资者如何跟踪支出、收入、资产和负债？我不仅要向你介绍会计软件；我将向您展示一个工具，它可能会成为您在波涛汹涌的交易海洋中可靠的金融导航器。
MQL5中表格模型的实现：应用MVC概念
在本文中，我们将探讨如何使用MVC（模型-视图-控制器）架构模式在MQL5中开发表格模型，该模式可将数据逻辑、展示和控制进行分离，从而实现结构化、灵活且可扩展的代码。我们将考虑实现用于构建表格模型的各类，包括使用链表来存储数据。