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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群体优化算法：混合蛙跳算法（SFL）
本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。
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。
神经网络变得简单（第 64 部分）：保守加权行为克隆（CWBC）方法
据前几篇文章中所执行测试的结果，我们得出的结论是，训练策略的最优性很大程度上取决于所采用的训练集。在本文中，我们将熟悉一种相当简单，但有效的方法来选择轨迹，并据其训练模型。
龟壳演化算法（TSEA）
这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。
DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互，启动开发 TabControl WinForms 对象
在本文中，我将修复和优化当鼠标光标移离 WinForms 对象后 WinForms 对象的外观处理，并启动开发 TabControl WinForms 对象。
种群优化算法：Nelder-Mead（NM），或单纯形搜索方法
本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。
矩阵实用工具，扩展矩阵和向量的标准库功能
矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。
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。
构建一个K线图趋势约束模型（第二部分）：融合原生指标
这篇文章的重点在于如何利用MetaTrader 5的内置指标来甄别逆势信号。在上一篇文章的基础上，我们将进一步探讨如何使用MQL5代码将我们的想法最终用代码实现。
通过应用程序了解MQL5中的函数
函数在任何编程语言中都是至关重要的东西，它有助于开发人员应用（DRY）的概念，这意味着不要重复自己，还有许多其他好处。在本文中，您将找到更多关于函数的信息，以及我们如何使用简单的应用程序在MQL5中创建自己的函数，这些应用程序可以在任何系统中使用或调用。您必须在不使事情复杂化的情况下丰富您的交易系统。
DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar（进度条）WinForms 对象
在本文中，我将继续开发进度条（ProgressBar）控件。 特别是，我将创建管理进度条和视觉效果的功能。
DoEasy 函数库中的图形（第九十三部分）：准备创建复合图形对象的功能
在本文中，我将着手开发用于创建复合图形对象的功能。 该函数库将支持创建复合图形对象，允许这些对象含有任意层次的连接。 我将为这些对象的后续实现准备所有必要的类。
DoEasy 库中的其他类（第七十部分）：扩展功能并自动更新图表对象集合
在本文中，我将扩展图表对象的功能，并编排图表导航、创建屏幕截图、以及为图表保存和应用模板。 此外，我还将实现图表对象集合、其窗口和其内指标的自动更新。
构建K线图趋势约束模型（第8部分）：EA的开发（一）
在本文中，我们将基于前文创建的指标，开发我们的第一个由MQL5语言编写的EA。我们将涵盖实现自动化交易所需的所有功能，包括风险管理。这将极大地帮助用户从手动交易转变为自动化交易系统。
离散哈特莱变换
在本文中，我们将探讨频谱分析和信号处理的方法之一——离散哈特莱变换（discrete Hartley transform，DHT）。它可以过滤信号，分析它们的频谱等等。DHT的性能不亚于离散傅立叶变换（discrete Fourier transform，DFT）。然而，与DFT不同的是，DHT只使用实数，这使得它在实践中更方便实现，并且它的应用结果更直观。
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。
Python、ONNX 和 MetaTrader 5：利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型
在本文中，我们将用 Python 创建一个随机森林（random forest）模型，训练该模型，并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后，我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。
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。
开发回放系统（第 37 部分）：铺平道路 (一)
在这篇文章中，我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前，由于缺乏 "坚实的基础"，我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读，我想强调的是，如果你不理解这篇文章，你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。
MQL5 中的范畴论 (第 8 部分)：幺半群（Monoids）
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期，我们引入幺半群作为域（集合），通过包含规则和幺元，将范畴论自其它数据分类方法分离开来。
数据科学和机器学习（第 16 部分）：全新面貌的决策树
在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中，深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制，全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支，解锁它们的潜力，从而强化您的交易决策。加入我们，以全新的视角审视决策树，并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。
多交易品种多周期指标中的 DRAW_ARROW 绘图类型
本文将介绍如何绘制多交易品种多周期的箭头指标。我们还将改进类方法，以便正确显示箭头指标的数据，这些数据是根据与当前图表交易品种/周期不一致的交易品种/周期计算的。
DoEasy. 控件 (第 3 部分): 创建绑定控件
在本文中，我将创建绑定到基准元素的从属控件。 开发任务将使用基准控件功能执行。 此外，我还会稍微修改一下图形元素阴影对象，因为把它应用于任何有阴影的对象时会遇到一些逻辑错误。
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。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十八部分）：指标缓冲区数据的时间序列
关于操控时间序列的主题总结，诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类，如此即可在程序里利用函数库创建指标值，并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念，能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中，也可分别完成同样功能。
神经网络变得轻松（第二十八部分）：政策梯度算法
我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中，我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法，已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后，根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下，近似方法不应用于功用函数，而是应用于动作的直接政策（策略）。 其中一种方法是政策梯度。
MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成
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。
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。
神经网络变得简单（第 61 部分）：离线强化学习中的乐观情绪问题
在离线学习期间，我们基于训练样本数据优化了智能体的政策。成品政策令智能体对其动作充满信心。然而，这种乐观情绪并不总是正当的，并且可能会在模型操作期间导致风险增加。今天，我们要寻找降低这些风险的方法之一。
群体优化算法：螺旋动态优化 (SDO) 算法
文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。