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。
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 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。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（五）—— 事件提醒系统
在本讨论中，我们将探索在整合 News Headline EA 显示的经济日历事件的改进事件警报逻辑时所取得的进一步进展。这项改进至关重要 —— 它能确保用户在重要事件发生前不久及时收到通知。加入此讨论以了解更多信息。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 61 部分）：结合 ADX 和 CCI 形态进行监督学习
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。我们考察如何使用机器学习的三大主要训练模式来将其系统化。向导汇编的智能系统令我们能够评估这两个指标所呈现的形态，我们从考察如何在监督学习中应用这些形态开始。
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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
市场模拟（第 12 部分）：套接字（六）
在本文中，我们将探讨如何解决在其他程序中使用 Python 代码时出现的某些问题。更具体地说，我们将演示在将 Excel 与 MetaTrader 5 结合使用时遇到的一个常见问题，尽管我们将使用 Python 来促进这种交互。然而，这种实现方式有一个小小的缺点。它并非在所有情况下都会发生，而是仅在某些特定情况下发生。当它发生时，有必要了解原因。在今天的文章中，我们将开始解释如何解决这个问题。
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。
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。