MQL5编程文章
在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案：集成，测试，交易策略等等。
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基于 CChartObject 类设计和实施新 GUI 组件
在我撰写了关于通过 GUI 界面实现半自动“EA 交易”的前作后，结果表明针对更复杂的指标和“EA 交易”，最好使用新的功能来改善界面。在熟悉 MQL5 标准库类后，我实施了一些新的组件。本文介绍新 MQL5 GUI 组件的设计和实施过程；这些组件可用于指标和“EA 交易”。本文中介绍的组件包括：CChartObjectSpinner、CChartObjectProgressBar 和 CChartObjectEditTable。
在莫斯科交易所（MOEX）里使用破位挂单的自动兑换网格交易
本文探讨在莫斯科交易所（MOEX）里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时，最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。
MQL5 中的电子表格
本文介绍在其第一个维度中包含不同类型的数据的动态二维数组的类。以表格的形式存储数据可方便地解决与安排、存储和操作不同类型的绑定信息相关的各种问题。实施表格处理功能性的类的源代码已附于本文。
艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术
艾伦·安德鲁斯（Alan Andrews）是现世代在交易领域最著名的“教育家”之一。 他的“草叉”几乎包含在所有现代报价分析程序当中。 但大多数交易者没机会用过此工具，甚至是其提供的一小部分。 此外，安德鲁斯最初的培训课程不仅包括对草叉的描述（尽管它仍然是主要工具），还包括其它一些有用的结构。 本文提供了对安德鲁斯在其原始课程中教授的奇妙图表分析方法的见解。 （流量焦虑用户）请当心，会有很多图像。
重温默里（Murrey）系统
图形价格分析系统在交易者中当之无愧地广受欢迎。 在本文中，我将讲述完整的默里（Murrey）系统，包括其著名的级别，以及其它一些评估当前价格位置，并据其做出交易决策的实用技术。
神经网络变得轻松（第二十一部分）：变分自动编码器（VAE）
在上一篇文章中，我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样，它也有其优点和缺点。 在其原始实现中，自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。
掌握 MQL5：从入门到精通（第二部分）基本数据类型和变量的使用
这是初学者系列的延续。本文将介绍如何创建常量和变量、写入日期、颜色和其他有用的数据。我们将学习如何创建枚举，如一周中的天数或线条样式（实线、虚线等）。变量和表达式是编程的基础。它们肯定存在于99%以上的程序中，因此理解它们至关重要。因此，如果你是编程新手，这篇文章会对你非常有用。所需的编程知识水平：非常基础，在我上一篇文章（见开头的链接）的范围内。
MQL5 中的矩阵和向量操作
MQL5 中引入了矩阵和向量，用于实现数学解决方案的高效操作。 新类型提供了内置方法，能够创建接近数学标记符号的简洁易懂的代码。 数组提供了广泛的功能，但在很多情况下，矩阵的效率要高得多。
扩充策略构建器功能
在前两篇文章之中，我们讨论了 Merrill （美林）形态针对各种数据类型的应用。 并开发了一款应用程序来测试提出的思路。 在本文中，我们将继续策略构建器的工作，来提高其效率，并实现新的功能。
一张图表上的多个指标（第 05 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（I）
有很多人不知道如何编程，但他们很有创造力，亦有杰出的想法。 然而，由于缺乏编程知识，他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易，就如同它是一个 IDE。
种群优化算法：灰狼优化器（GWO）
我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一，具有许多变量的平滑函数。
学习如何基于 MFI 设计交易系统
这篇新文章出自我们的系列文章，是有关基于最流行的技术指标设计交易系统，它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数（MFI）。 我们将详细学习它，利用 MQL5 开发一个简单的交易系统，并在 MetaTrader 5 中执行它。
MetaTrader 中的多机器人：从单图表中启动多个机器人
在本文中，我将研究一个简单的模板，用来创建通用的 MetaTrader 机器人，该机器人可以在多个图表上使用，同时仅附加到一个图表，无需在每个单独的图表上为每个机器人实例进行配置。
DoEasy. 控件 (第 1 部分): 第一步
本文开始延展话题，介绍如何利用 MQL5 仿照 Windows 窗体样式创建控件。 我感兴趣的第一个对象是创建面板（panel）类。 若是没有控件，那么管理就会变得越来越困难。 因此，我将仿照 Windows 窗体样式创建所有可能的控件。
DoEasy 函数库中的时间序列（第六十一部分）：品种即时报价序列集合
鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种，因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中，我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上，这将是一个常规列表，基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。
数据科学与机器学习 — 神经网络（第 01 部分）：前馈神经网络解密
许多人喜欢它们，但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中，我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知，解密其封闭大门背后的一切。
MQL5 信号的优势
MetaTrader 5 最近引入了交易信号服务，允许交易者复制任何信号提供者的交易操作。用户可以于其账户选择任何信号、执行订阅并复制所有交易记录。而信号提供者可以设定其订阅价格，并从其订阅者每月收取固定的费用。
MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩
又过了一个季度，我们已决定统计MetaTrader 应用商店的业绩 - MetaTrader平台最大的交易机器人和技术指标商店。 直至报告季度末期，有500多名开发者已经将他们的1200个产品放入MetaTrader 应用商店。
MQL5 Cookbook: 减少过度配合的影响以及处理报价缺失
无论您使用何种交易策略，总会有一个问题：怎样选择参数以保证未来的利润。本文提供了一个EA交易的实例，使您可以同时优化多个交易品种的参数，这种方法是未了减少参数的过度配合以及处理在研究中来自单个交易品种的数据不足的问题。
学习如何基于建仓/派发（AD）设计交易系统
欢迎阅读本系列的新文章，了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一种新的技术指标，称为建仓/派发指标，并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。
从头开始开发智能交易系统（第 25 部分）：提供系统健壮性（II）
在本文中，我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此，请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠，我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。
神经网络变得轻松（第三十五部分）：内在好奇心模块
我们继续研究强化学习算法。 到目前为止，我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策，从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而，这种方式人为因素相当大。 在实践中，动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中，我们将领略一种模型训练算法，该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。
使用MQL5轻松创建图形面板
在这篇文章中，我们将为任何需要创建交易中最有价值和最有用的工具之一的人提供一个简单易行的指南，即简化和轻松执行交易任务的图形面板，这有助于节省时间，并在不受任何干扰的情况下更多地关注您的交易过程本身。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 6 部分）：两条 RSI 指标相互交叉
本文中的多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人，它利用两条 RSI 指标线的交叉，即与慢速 RSI 与快速 RSI 两线相交。
我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易
我们持续加强信号服务，完善机制，添加新的功能并修复缺陷。2012年的MetaTrader信号服务和当前的MetaTrader信号服务就像两个完全不同的服务。目前，我们正在实施 虚拟主机云服 务，它由一个服务器网络组成用来支持特定版本的MetaTrader客户端。
