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。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 04 部分）：线性判别分析
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。
MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)
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。
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。
神经网络变得轻松（第三十七部分）：分散关注度
在上一篇文章中，我们讨论了在其架构中使用关注度机制的关系模型。 这些模型的具体特征之一是计算资源的密集功用。 在本文中，我们将研究于自我关注度模块内减少计算操作数量的机制之一。 这将提高模型的常规性能。
在 MQL5 中实现增广迪基–富勒检验
在本文中，我们演示了增广迪基–富勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）检验的实现，并将其应用于使用 Engle-Granger 方法进行协整检验。
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
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。
种群优化算法：引力搜索算法（GSA）
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。
MQL5 中的范畴论 (第 5 部分)：均衡器
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。
开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 4 部分）：在 MQL5 中组织类中的函数
本文讨论 MQL5 中从面向过程编码向面向对象编程 (OOP) 的过渡，重点是与 REST API 的集成。今天，我们将讨论如何将 HTTP 请求函数（GET 和 POST）组织到类中。我们将仔细研究代码重构，并展示如何用类方法替换孤立的函数。本文包含实用的示例和测试。
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
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。
在MetaTrader 5中集成隐马尔可夫模型
在本文中，我们将展示如何将使用Python训练的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）集成到MetaTrader 5应用程序中。HMM是一种强大的统计工具，用于对时间序列数据进行建模，其中被建模的系统以不可观察（隐藏）的状态为特征。HMM的一个基本前提是，在特定时间处于给定状态的概率取决于该过程在前一个时间点的状态。
为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端：TDD 方式
本文汇报为 MQL5 开发原生 MQTT 客户端的首次尝试。MQTT 是一种客户端-服务器之间发布/订阅消息的传输协议。它轻巧、开放、简单，并且易于实施。这些特性令其非常适合在多种情况下使用。
彗星尾算法（CTA）
在这篇文章中，我们将探讨彗星尾优化算法（CTA），该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成，旨在寻找优化问题中的最优解。
开发多币种 EA 交易（第 9 部分）：收集单一交易策略实例的优化结果
让我们来概述一下 EA 开发的主要阶段。首先要做的一件事就是优化所开发交易策略的单个实例。让我们试着在一个地方收集优化过程中测试器通过的所有必要信息。
利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表（第 II 部分）：可移动 GUI（II）
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。
开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 1 部分）：如何在 MQL5 中使用 RestAPI
在本文中，我们将讨论 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）对于不同应用程序和软件系统之间交互的重要性。我们将看到 API 在简化应用程序间交互方面的作用，使它们能够有效地共享数据和功能。
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。
构建K线趋势约束模型（第5部分）：通知系统（第一部分）
我们将会把关键的MQL5代码分解成特定的代码段，以展示如何在本系列文章中创建的“趋势约束”指标中集成Telegram和WhatsApp来接收信号通知。这将帮助交易者，无论是新手还是经验丰富的开发者，都能更容易地理解这一概念。首先，我们将介绍MetaTrader 5的通知设置及其对用户的重要性。这将有助于开发者提前做好笔记，以便在他们的系统中做进一步应用。
在您的 MQL 项目中使用 JSON 数据 API
想象一下，您可以使用 MetaTrader 中没有的数据，您只能通过价格分析和技术分析从指标中获得数据。现在想象一下，您可以访问数据，这将使你的交易能力更高。如果您通过 API（应用程序编程接口）数据混合其他软件、宏观分析方法和超高级工具的输出，您就可以倍增 MetaTrader 软件的力量。在本文中，我们将教您如何使用 API，并介绍有用和有价值的 API 数据服务。
DRAKON可视化编程语言 - 面向MQL开发人员和客户的通信工具
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。
MetaTrader 5 和 R 进行算法交易新手指南
当我们揭开 R 和 MetaTrader 5 无缝结合的艺术面纱时，您将开始一场金融分析与算法交易的精彩探索。本文是您将 R 语言中的分析技巧与 MetaTrader 5 强大的交易功能连接起来的指南。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 17 部分）：多币种交易
当经由向导组装一款智能系统时，默认情况下，跨多币种交易不可用。我们研究了 2 种可能采取的技巧，可令交易者在同一时间据多个品种测试他们的思路。
改编版 MQL5 网格对冲 EA（第 III 部分）：优化简单对冲策略（I）
在第三部分中，我们重新审视了早前开发的简单对冲和简单网格智能系统（EA）。我们的重点转移到通过数学分析和蛮力方式完善简单对冲 EA，旨在实现最优策略用法。本文深入探讨了该策略的数学优化，为在日后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。
MQL5 中的范畴论 (第 10 部分)：幺半群组
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。
开发多币种 EA 交易 (第 11 部分):自动化优化（第一步）
为了获得一个好的 EA，我们需要为它选择多组好的交易策略实例参数。这可以通过对不同的交易品种运行优化然后选择最佳结果来手动完成。但最好将这项工作委托给程序，并从事更有成效的活动。
群体优化算法：带电系统搜索（CSS）算法
在本文中，我们将探讨另一种受无生命自然启发的优化算法--带电系统搜索（Charged System Search，CSS）算法。本文旨在介绍一种基于物理和力学原理的新的优化算法。
开发多币种 EA 交易（第 4 部分）：虚拟挂单和保存状态
在开始开发多币种 EA 后，我们已经取得了一些成果，并成功地进行了多次代码改进迭代。但是，我们的 EA 无法处理挂单，也无法在终端重启后恢复运行。让我们添加这些功能。
开发多币种 EA 交易（第 7 部分）：根据前向时间段选择组
在此之前，我们曾对一组交易策略实例的选择进行过评估，目的是改进它们的联合运行结果，但这只是在对单个实例进行优化的同一时间段进行的。让我们拭目以待在前向时间段会发生什么。
种群优化算法：社群进化（ESG）
我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。
为 MetaTrader 5 开发一款 MQTT 客户端：TDD 方式 - 第2部分
本文是描述 MQTT 协议的本机MQL5客户端开发步骤系列文章的一部分。在这一部分中，我们将描述我们的代码组织、第一个头文件和类，以及我们如何编写测试。本文还包括关于测试驱动开发实践以及我们如何将其应用于该项目的简要说明。
在MQL5中创建交互式图形用户界面（第1部分）：制作面板
本文探讨了使用MetaQuotes Language 5（MQL5）设计和实施图形用户界面（GUI）面板的基本步骤。自定义实用面板通过简化常见任务并可视化重要的交易信息，增强了交易中的用户交互。通过创建自定义面板，交易者可以优化其工作流程，并在交易操作中节省时间。
因果推理中的倾向性评分
本文探讨因果推理中的匹配问题。匹配用于比较数据集中的类似观察结果，这对于正确确定因果关系和消除偏见是必要的。作者解释了这如何有助于构建基于机器学习的交易系统，这些系统在没有经过训练的新数据上变得更加稳定。倾向性评分在因果推理中起着核心作用并被广泛应用。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram
在本文中，我们创建了一个 MQL5-Telegram 集成 EA 交易，将移动平均线交叉信号发送到 Telegram。我们详细介绍了从移动平均线交叉生成交易信号的过程，在 MQL5 中实现必要的代码，并确保集成无缝工作。结果是系统可以直接向您的 Telegram 群聊提供实时交易提醒。