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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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。
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！
神经网络变得简单（第 68 部分）：离线优先引导政策优化
自从第一篇专门讨论强化学习的文章以来，我们以某种方式触及了 2 个问题：探索环境和检定奖励函数。最近的文章曾专门讨论了离线学习中的探索问题。在本文中，我想向您介绍一种算法，其作者完全剔除了奖励函数。
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！
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。
从新手到专家：MQL5中的协作式调试指南
问题解决法能为掌握复杂技能（如MQL5编程）构建高效路径。该方法让您在专注攻克问题的同时，潜移默化地提升技能水平。解决的难题越多，大脑积累的专业知识就越深厚。就我个人而言，调试是精通编程最有效的途径。本文将带你逐步梳理代码清理流程，并探讨将杂乱程序转化为简洁高效代码的核心技巧。阅读本文，洞悉其中的宝贵见解。
种群优化算法：模拟各向同性退火（SIA）算法。第 II 部分
第一部分专注于众所周知、且流行的算法 — 模拟退火。我们已经通盘研究了它的利弊。本文的第二部分专注于算法的彻底变换，将其转变为一种新的优化算法 — 模拟各向同性退火（SIA）。
DoEasy 函数库中的图形（第九十五部分）：复合图形对象控件
在本文中，我将研究管理复合图形对象的工具包 — 管理扩展标准图形对象的控件。 今天，我从复合图形对象重新定位的内容稍微离题 ，并实现图表上复合图形对象的变更事件处理。 此外，我将重点讲解管理复合图形对象的控件。
使用PSAR、Heiken Ashi和深度学习进行交易
本项目探索深度学习与技术分析的融合，用于在外汇市场测试交易策略。使用Python脚本进行快速实验，结合ONNX模型和传统指标（如PSAR、SMA和RSI）来预测欧元/美元（EUR/USD ）的走势。之后，MQL5脚本将此策略引入实时环境，利用历史数据和技术分析帮助交易者做出明智的交易决策。回测结果表明，该策略秉持保守且稳健的运作理念，始终将风险管控置于首位，追求持续稳定的收益增长模式，摒弃激进逐利的行为。
MQL5 中的交易策略自动化（第十五部分）：可视化价格行为的谐波形态模式
本文探讨了在 MQL5 中实现谐波形态的自动化，详细介绍了如何在 MetaTrader 5 图表上对其进行检测和可视化。我们将实现一个EA，用于识别摆动点，验证基于斐波那契比率的形态，并通过清晰的图形标注执行交易。文章最后还提供了关于回测和优化程序的指导，以助力有效的交易。
数据科学与机器学习（第24部分）：使用常规AI模型进行外汇时间序列预测
在外汇市场中，如果不了解过去的情况，就很难预测未来的趋势。很少有机器学习模型能够通过考虑过去的数据来做出未来预测。在本文中，我们将讨论如何使用经典（非时间序列）人工智能模型来战胜市场。
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。
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。
基于MQL5的自动化交易策略（第一部分）：Profitunity系统（比尔·威廉姆斯的《交易混沌》）
在本文中，我们研究了比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的Profitunity系统，深入剖析其核心组成部分以及在混沌市场中独特的交易方法。我们指导读者在MQL5中实现该系统，专注于自动化关键指标和入场/出场信号。最后，我们对策略进行测试和优化，提供其在不同市场环境下的表现。
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。
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。
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。
神经网络变得简单（第 71 部分）：目标条件预测编码（GCPC）
在之前的文章中，我们讨论了决策转换器方法，以及从其衍生的若干种算法。我们测验了不同的目标设定方法。在测验期间，我们依据各种设定目标的方式进行操作。然而，该模型早期研究时验算过的轨迹，始终处于我们的关注范围之外。在这篇文章中。我想向您介绍一种填补此空白的方法。
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。
价格行为分析工具包开发（第一部分）：图表投影仪
本项目旨在利用 MQL5 程序算法为 MetaTrader 5 开发一套全面的分析工具。这些工具包括脚本、指标、人工智能模型以及EA，能够自动地进行市场分析。在某些情况下，这些工具能够完全无需人工干预地进行高级分析，并将预测结果发送到相应的平台。绝不会错过任何机会。请与我一同探索构建一套强大的自定义市场分析工具箱。我们将从开发一个简单的 MQL5 程序开始，我将其命名为“图表投影仪”。
在 MQL5 中创建交易管理员面板（第一部分）：构建消息接口
本文讨论了为 MetaTrader 5 创建一个消息接口，旨在帮助系统管理员在平台内直接与其他交易者进行沟通。MQL5 最近与社交平台的整合使得信号能够通过不同渠道快速广播。想象一下，只需点击“是”或“否”就能确认发送信号。继续阅读以了解更多信息。
神经网络变得简单（第 90 部分）：时间序列的频率插值（FITS）
通过研究 FEDformer 方法，我们打开了时间序列频域表述的大门。在这篇新文章中，我们将继续一开始的主题。我们将研究一种方法，据其我们不仅能进行分析，还可以预测特定区域的后续状态。
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。
使用PatchTST机器学习算法预测未来24小时的价格走势
在本文中，我们将应用2023年发布的一种相对复杂的神经网络算法——PatchTST，来预测未来24小时的价格走势。我们将使用官方仓库的代码，并对其进行一些微小的修改，训练一个针对EURUSD（欧元兑美元）的模型，然后在Python和MQL5环境中应用该模型进行未来预测。
数据科学和机器学习（第 28 部分）：使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货
众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过，在本文中，我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术，即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测，它令我们不仅能够预测明天的收盘价，还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测，交易者和数据科学家能够获得更深入的见解，并制定更明智的决策，从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 5 部分）：从 Telegram 向 MQL5 发送命令并接收实时响应
在本文中，我们创建了几个类来促进 MQL5 和 Telegram 之间的实时通信。我们专注于从 Telegram 获取命令，解码和解释它们，并发送适当的响应。最后，我们确保这些交互在交易环境中得到有效测试和运行。
MQL5 交易管理面板开发指南（第六部分）：交易管理面板（续篇）
在本文中，我们对多功能管理面板的“交易面板”进行升级。我们引入一个强大的辅助函数，大幅简化代码，提高可读性、可维护性与运行效率。同时演示如何无缝集成更多按钮，并优化界面，以支持更广泛的交易任务。无论是持仓管理、订单调整，还是简化交互，本文将助您打造稳健且易用的交易管理面板。
DoEasy. 控件 (第 14 部分): 命名图形元素的新算法。 继续操控 TabControl WinForms 对象
在本文中，我将创建一个新算法来为构建自定义图形的所有图形元素命名，并继续开发 TabControl WinForms 对象。
开发回放系统 — 市场模拟（第 16 部分）：新的类系统
我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长，如果现在不做，那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类，可协助实现此任务，但为此，我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中，我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。
