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。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 4 部分）：使用版本和发布
我们将继续开发 Simple Candles 和 Adwizard 项目，同时还将描述使用 MQL5 Algo Forge 版本控制系统和仓库的细节。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 21 部分）：配以财经日历数据进行测试
默认情况下，财经日历数据在策略测试器中不可用于智能系统测试。我们看看数据库能如何提供帮助，绕过这个限制。故此，在本文中，我们会探讨如何使用 SQLite 数据库来存档财经日历新闻，如此这般，由向导组装的智能系统就可以用它来生成交易信号。
基于套接字（Sockets）的Twitter情绪分析
这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合，利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪，该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构，并通过套接字通信实现无缝交互，将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力，提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力，但该机器人也突显了未来改进的方向，包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。
用于MetaTrader 5的WebSocket：借助Windows API实现异步客户端连接
本文详细介绍了开发一款自定义动态链接库的过程，该库旨在为MetaTrader程序提供异步WebSocket客户端连接功能。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 3 部分）：在您自己的项目中使用外部仓库
让我们探索如何开始将 MQL5 Algo Forge 存储中任何仓库的外部代码集成到您自己的项目中。在本文中，我们最后转向这个有前景但更复杂的任务：如何在 MQL5 Algo Forge 中实际连接和使用来自第三方仓库的库。
Connexus的头（第三部分）：掌握HTTP请求头的使用方法
我们继续开发Connexus库。在本章中，我们探讨HTTP协议中请求头的概念，解释它们是什么、它们的用途以及如何在请求中使用它们。我们将涵盖用于与API通信的主要头信息，并展示了如何在库中配置它们的实例。
ALGLIB 库优化方法（第二部分）
在本文中，我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法，并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率，还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。
自适应社会行为优化（ASBO）：Schwefel函数与Box-Muller方法
本文深入探讨了生物体的社会行为及其对新型数学模型——自适应社会行为优化（ASBO）创建的影响，为我们呈现了一个引人入胜的世界。我们将研究生物社会中观察到的领导、近邻和合作原则如何激发创新优化算法的开发。
Connexus客户端（第七部分）：添加客户端层
在本文中，我们将继续开发connexus库。在本章节中，我们将构建CHttpClient类，该类负责发送请求并接收指令。我们还将介绍模拟对象（mocks）的概念，让该库与WebRequest函数解耦，从而为用户提供更强大的灵活性。
MQL5中的高级内存管理与优化技术
探索在MQL5交易系统中优化内存使用的实用技巧。学习构建高效、稳定且运行速度快的智能交易系统（EA）和指标。我们将深入探究MQL5中内存的实际运作方式、致使系统运行变慢或出现故障的常见陷阱，以及——最为关键的是——如何解决这些问题。
分析交易所价格的二进制代码（第二部分）：转换为 BIP39 并编写 GPT 模型
继续尝试破译价格走势……我们将通过将二进制价格代码转换为 BIP39 来获得一个“市场词典”，那么，对这个词典进行语言学分析又如何呢？在本文中，我们将深入探讨一种创新的交易所数据分析方法，并研究如何将现代自然语言处理技术应用于市场语言。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 1 部分）：创建主存储库
在 MetaEditor 中处理项目时，开发人员经常需要管理代码版本。MetaQuotes 最近宣布迁移到 GIT，并推出具有代码版本控制和协作功能的 MQL5 Algo Forge。在本文中，我们将讨论如何更有效地使用新的和以前存在的工具。
群体自适应矩估计（ADAM）优化算法
本文介绍了将广为人知且广受欢迎的ADAM梯度优化方法转变为群体算法的过程，并介绍了通过引入混合个体对其进行改进的方案。这种新方法能够利用概率分布创建融合了成功决策要素的智能体。关键创新点在于形成了群体混合个体，这些个体能够自适应地积累来自最具潜力解决方案的信息，从而提高了在复杂多维空间中的搜索效率。
外汇投资组合优化：风险价值理论与马科维茨理论的融合
外汇市场中的投资组合交易是如何运作的？我们如何将用于优化投资组合权重的马科维茨投资组合理论与用于优化投资组合风险的VaR模型结合起来？我们基于投资组合理论创建一个EA，一方面，我们将获得低风险；另一方面，获得可接受的长期盈利能力。
HTTP和Connexus（第2部分）：理解HTTP架构和库设计
本文探讨了HTTP协议的基础知识，涵盖了主要方法（GET、POST、PUT、DELETE）、状态码以及URL的结构。此外，还介绍了Conexus库的构建起点，以及CQueryParam和CURL类，这些类用于在HTTP请求中操作URL和查询参数。
在MQL5中创建交易管理员面板（第三部分）：通过视觉样式设计增强图形用户界面（1）
在本文中，我们将专注于使用MQL5为交易管理员面板的图形用户界面（GUI）进行视觉样式设计与优化。我们将探讨MQL5中可用的各种技术和功能，这些技术和功能允许对界面进行定制和优化，确保它既能满足交易者的需求，又能保持吸引人的外观。
种群优化算法：改变概率分布的形状和位移，并基于智能头足类生物（SC）进行测试
本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验，会用到智能头足类生物（SC）测试算法，从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。
将 MQL5 与数据处理包集成（第 3 部分）：增强的数据可视化
在本文中，我们将通过结合交互性、分层数据和动态元素等功能，超越基本图表，实现增强的数据可视化，使交易者能够更有效地探索趋势、形态和相关性。
为 Metatrader 5 开发 MQTT 客户端：TDD 方法 - 第 5 部分
本文是系列文章的第五部分，介绍了我们为 MQTT 5.0 协议开发本地 MQL5 客户端的步骤。在这一部分中，我们将介绍 PUBLISH 数据包的结构、如何设置其发布标志（Publish Flag）、如何对主题名称（Topic Name）字符串进行编码，以及在需要时如何设置数据包标识符（Packet Identifier）。
MQL5 中的高级订单执行算法：TWAP、VWAP 和冰山订单
MQL5 框架通过统一的执行管理器和性能分析器，将机构级执行算法（TWAP、VWAP、冰山订单）带给散户交易者，从而实现更流畅、更精确的订单切片和分析。
价格行为分析工具包开发（第11部分）：基于Heikin Ashi（平均K线）信号的智能交易系统（EA）
MQL5为开发者提供了无限可能，助您构建高度定制化的自动化交易系统。您是否知道，它甚至能执行复杂的数学运算？本文将介绍如何将日本Heikin-Ashi（平均K线）技术转化为自动化交易的策略。
Connexus中的正文（第四部分）：添加HTTP请求正文
在本文中，我们探讨了HTTP请求中的正文概念，这对于发送诸如JSON和纯文本之类的数据至关重要。我们讨论并解释了如何正确地使用正文，并结合适当的头部信息。此外，我们还介绍了Connexus库中的ChttpBody类，它将简化对请求正文的处理。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 4 部分）：模块化代码函数以增强可重用性
在本文中，我们将现有的用于从 MQL5 向 Telegram 发送消息和截图的代码重构为可重复使用的模块化函数。这将简化流程，实现跨多个实例的更高效执行和更轻松的代码管理。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 51 部分）：配以 SAC 的强化学习
柔性参与者评论者是一种利用 3 个神经网络的强化学习算法。一名参与者网络和 2 个评论者网络。这些机器学习模型按主从伙伴关系配对，其中所建模评论者能提升参与者网络的预测准确性。在这些序列中引入 ONNX 的同时，我们探讨了如何将这些思路作为由向导汇编的智能系统的自定义信号，推进测试。
价格行为分析工具包开发（第九部分）：外部数据流
本文将利用专为高级分析而设计的外部库，探索一个全新的分析维度。这些库（如pandas）提供了强大的工具，用于处理和解读复杂数据，使交易者能够更深入地洞察市场动态。通过整合此类技术，我们能够整合原始数据与可执行策略之间的差距。加入我们，共同为这一创新方法奠定基础，并释放技术与交易专业知识相结合的潜力。
将 MQL5 与数据处理包集成 (第 2 部分):机器学习和预测分析
在我们关于将 MQL5 与数据处理包集成的系列文章中，我们深入研究了机器学习和预测分析的强大组合。我们将探索如何将 MQL5 与流行的机器学习库无缝连接，以便为金融市场提供复杂的预测模型。
时间演化旅行算法（TETA）
这是我自己的算法。本文表阐述受平行宇宙和时间流概念启发的时间演化旅行算法（TETA）。该算法的基本思路是，尽管传统意义上的时间旅行是不可能的，但我们能够选择一系列事件来导致不同的现实。
群体算法的基类作为高效优化的支柱
该文章代表了一种独特的研究尝试，旨在将多种群体算法组合成一个类，以简化优化方法的应用。这种方法不仅为开发新算法（包括混合变体）开辟了机会，而且还创建了一个通用的基本测试平台。它成为根据特定任务选择最佳算法的关键工具。
MQL5 交易工具包（第 5 部分）：使用仓位函数扩展历史管理 EX5 库
了解如何创建可导出的 EX5 函数，以高效查询和保存历史仓位数据。在本分步指南中，我们将通过开发检索最近平仓的关键属性的模块来扩展历史管理 EX5 库。这些属性包括净利润、交易持续时间、基于点的止损、止盈、利润值以及其他各种重要细节。
适应性社会行为优化（ASBO）：两阶段演变
我们继续探讨生物体的社会行为及其对新数学模型 ASBO（适应性社会行为优化）开发的影响。我们将深入研究两阶段演变，测试算法并得出结论。正如在自然界中，一群生物体共同努力生存一样，ASBO 使用集体行为原理来解决复杂的优化问题。
MQL5 交易工具包（第 6 部分）：使用最新成交的挂单函数扩展历史管理 EX5 库
了解如何创建可导出函数的 EX5 模块，无缝查询和保存最近填写的挂单数据。在本全面的分步指南中，我们将通过开发专用和分隔的函数来检索最后填写的挂单的基本属性，从而增强历史管理 EX5 库。这些属性包括订单类型、设置时间、执行时间、填充类型以及有效管理和分析挂单交易历史所需的其他关键细节。