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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掌握 MQL5：从入门到精通（第三部分）复杂数据类型和包含文件
这是描述 MQL5 编程主要方面的系列文章中的第三篇。本文涵盖了上一篇文章中未讨论的复杂数据类型。这些包括结构、联合、类和“函数”数据类型。它还解释了如何使用 #include 预处理器指令为程序添加模块化。
在 MQL5 中创建交互式图形用户界面（第 2 部分）：添加控制和响应
通过动态功能增强 MQL5 图形用户界面（GUI）面板，可以大大改善用户的交易体验。通过整合互动元素、悬停效果和实时数据更新，该面板成为现代交易者的强大工具。
使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA
本文概述了如何创建一个基于价格突破震荡区间进行交易的EA。通过识别震荡区间并设定突破水平，交易者可以基于这一策略自动化其交易决策。该EA旨在为交易者提供明确的入场和出场点，同时避免虚假突破。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 09 部分）：K-Means 聚类与分形波配对
“K-均值”聚类采用数据点分组的方式，该过程最初侧重于数据集的宏观视图，使用随机生成的聚类质心，然后放大并调整这些质心，从而准确表示数据集。我们将对此进行研究，并开拓一些它的用例。
神经网络变得简单（第 92 部分）：频域和时域中的自适应预测
FreDF 方法的作者通过实验证实了结合频域和时域进行预测的优势。不过，权重超参数的使用对于非稳态时间序列并非最优。在本文中，我们将领略结合频域和时域预测的自适应方法。
开发回放系统 — 市场模拟（第 24 部分）：外汇（V）
今天，我们将去除阻止基于最后成交价进行模拟的限制，并将专门针对这类模拟引入一个新的切入点。整个操作机制将基于外汇市场的原则。该过程的主要区别在于出价（Bid）和最后成交价（Last）模拟的分离。不过，重点要注意，用于随机化时间，并将其调整为与 C_Replay 类兼容的方法在两类模拟中保持雷同。这很好，因为一种模式的变化会导致另一种模式的自动改进，尤其遇到处理跳价之间的时间。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 4 部分）：三角移动平均线 — 指标信号
本文中的多币种 EA 是智能交易系统或交易机器人，能从一个品种的图表里交易（开单、平单、及管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（货币对）。这次我们只会用到 1 个指标，即多时间帧或单一时间帧中的三角移动平均线。
时间序列挖掘的数据标签（第3部分）：使用标签数据的示例
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
基于预测的统计套利
我们将探讨统计套利，使用Python搜索具有相关性和协整性的交易品种，为皮尔逊（Pearson）系数制作一个指标，并编制一个用于交易统计套利的EA，该系统将使用Python和ONNX模型进行预测。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM
随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。
开发多币种 EA 交易（第 17 部分）：为真实交易做进一步准备
目前，我们的 EA 使用数据库来获取交易策略单个实例的初始化字符串。然而，这个数据库相当大，包含许多实际 EA 操作不需要的信息。让我们尝试在不强制连接到数据库的情况下确保 EA 的功能。
DoEasy. 控件（第 二十九 部分）：滚动条（ScrollBar）辅助控件
在本文中，我起始开发滚动条（ScrollBar）辅助控制元素，及其衍生对象 — 垂直和水平滚动条。 滚动条用于窗体内容（如果窗体超出容器）的滚动显示。 滚动条通常位于窗体的底部和右侧。 底部的水平滚动条可左右滚动内容，而垂直的则上下滚动内容。
构建和测试 Aroon 交易系统
在本文中，我们将学习在了解了 Aroon 指标（阿隆指标）的基础知识和基于该指标构建交易系统的必要步骤之后，如何构建 Aroon 交易系统。建立这个交易系统后，我们将对其进行测试，看看它是否能盈利，还是需要进一步优化。
神经网络变得轻松（第四十八部分）：降低 Q-函数高估的方法
在上一篇文章中，我们概述了 DDPG 方法，它允许在连续动作空间中训练模型。然而，与其它 Q-学习方法一样，DDPG 容易高估 Q-函数的数值。这个问题往往会造成训练代理者时选择次优策略。在本文中，我们将研究一些克服上述问题的方式。
开发回放系统 — 市场模拟（第 22 部分）：外汇（III）
虽然这是关于这个主题的第三篇文章，但我必须为那些还不了解股票市场和外汇市场之间区别的人解释一下：最大的区别在于，在外汇中没有、或者更确切地说，我们得不到交易过程中有关一些实际发生关键处的信息。
威廉·江恩（William Gann）方法（第二部分）：创建江恩宫格指标
我们将基于“江恩九宫格”创建一个指标，该指标通过时间和价格方格构建而成。我们将提供指标代码，并在平台上针对不同的时间区间，对该指标进行测试。
神经网络变得简单（第 75 部分）：提升轨迹预测模型的性能
我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。
MQL5中的范畴论（第23部分）：对双重指数移动平均的不同看法
在这篇文章中，我们继续我们的主题，最后是从“新”的角度处理日常交易指标。我们正在为这篇文章处理自然变换的水平组合，而这方面的最佳指标是双重指数移动平均（DEMA），它扩展了我们刚刚涵盖的内容。
MQL5中的范畴论（第19部分）：自然性四边形归纳法
我们继续通过探讨自然性四边形归纳法来研究自然变换。对于使用MQL5向导构建的EA交易来说，对多货币实现的轻微限制意味着我们正在通过脚本展示我们的数据分类能力。所考虑的主要应用是价格变化分类及其预测。
Python中的虚假回归（伪回归）
虚假回归通常发生在两个时间序列之间仅因偶然因素而展现出高度相关性时，这会导致回归分析产生误导性的结果。在这种情况下，尽管变量之间可能看似存在关联，但这种关联仅仅是巧合，模型可能并不可靠。
群体优化算法：随机扩散搜索（SDS）
本文讨论了基于随机游走原理的随机扩散搜索（Stochastic Diffusion Search，SDS）算法，它是一种非常强大和高效的优化算法。该算法允许在复杂的多维空间中找到最优解，同时具有高收敛速度和避免局部极值的能力。
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中，我们将探讨其余的数组函数，揭开复杂概念的神秘面纱，让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数，提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧！
StringFormat(). 回顾和现成的例子
本文继续介绍PrintFormat（）函数。我们将简要介绍使用StringFormat（）格式化字符串及其在程序中的进一步使用。我们还将编写模板，在终端日志中显示交易品种数据。这篇文章对初学者和有经验的开发人员都很有用。
DoEasy 函数库中的图形（第九十七部分）：独立处理窗体对象移动
在本文中，我将研究实现鼠标独立拖动任何窗体对象。 此外，我还将在该函数库里补充错误消息和之前在终端和 MQL5 中实现的新成交属性。
理解编程范式（第 2 部分）：面向对象方式开发价格行为智能系统
学习面向对象的编程范式，及其在 MQL5 代码中的应用。这是第二篇文章，更深入地讲解面向对象编程的规范，并通过一个实际示例提供上手经验。您将学习如何运用 EMA 指标，和烛条价格数据，将我们早期开发的过程化价格行为智能系统转换为面向对象的代码。
种群优化算法：微人工免疫系统（Micro-AIS）
本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统（Micro-AIS） - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型，和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。
开发回放系统 — 市场模拟（第 18 部分）：跳价和更多跳价（II）
显然，目前的衡量度与创建 1-分钟柱线的理想时间相距甚远。这是我们要率先解决的一件事。解决同步问题并不困难。也许这看起来很难，但实际上却很简单。在上一篇文章中，我们没有进行所需的调整，因为它的目的是解释如何把图表上创建 1-分钟柱线的跳价数据转移至市场观察窗口。
量化风险管理方法：应用 VaR 模型优化多货币投资组合（使用 Python 和 MetaTrader 5）
本文探讨了价值风险（VaR）模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能，我们展示了如何实施 VaR 分析，以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施，文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。
神经网络变得轻松（第五十三部分）：奖励分解
我们已经不止一次地讨论过正确选择奖励函数的重要性，我们通过为单独动作添加奖励或惩罚来刺激代理者的预期行为。但是关于由代理者解密我们的信号的问题仍旧悬而未决。在本文中，我们将探讨将单独信号传输至已训练代理者时的奖励分解。
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。