MQL5 编程示例的文章
MQL5 Algo Forge 入门
我们正在推出 MQL5 Algo Forge —— 一个专为算法交易开发人员设计的门户网站。它将 Git 的强大功能与直观的界面相结合，用于管理和组织 MQL5 生态系统内的项目。在这里，您可以关注有趣的作者，组建团队，并在算法交易项目上进行协作。
DoEasy. 控件（第 16 部分）：TabControl WinForms 对象 — 多行选项卡标题，拉伸标题适配容器
在本文中，我将继续开发 TabControl，并针对设置标题大小的所有模式，实现选项卡标题在控件所有四个侧边的排列：正常、固定、和靠右填充。
DoEasy. C控件（第 7 部分）：文本标签控件
在本文中，我将创建 WinForms 文本标签控件的对象类。 这样的对象能够将其容器放置在任何位置，而其自身的功能将重现 MS Visual Studio 文本标签的功能。 我们能够为欲显示的文本设置字体参数。
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）。
开发先进的 ICT 交易系统：在订单块指标中实现信号
在本文中，您将学习如何基于订单簿交易量（市场深度）开发订单块（Order Blocks）指标，并使用缓冲区对其进行优化以提高准确性。这结束了项目的当前阶段，并为下一阶段做准备，下一阶段将包括实施风险管理类和使用指标生成的信号的交易机器人。
DoEasy. 控件 (第 8 部分): 基准 WinForms 对象类别，GroupBox 和 CheckBox 控件
本文研究创建 “GroupBox” 和 “CheckBox” WinForms 对象，以及开发 WinForms 对象类别的基准对象。 所有已创建对象仍然是静态的，即，它们无法与鼠标交互。
借助成交量精准洞悉交易动态：超越传统OHLC图表
一种将成交量分析与机器学习技术（特别是LSTM神经网络）相结合的算法交易系统。与主要关注价格波动的传统交易方法不同，该系统强调成交量模式及其衍生指标，以预测市场走势。该方法包含三个主要组成部分：成交量衍生指标分析（一阶和二阶导数）、基于LSTM的成交量模式预测，以及传统技术指标。
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. 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。
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。
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。
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。
基于转移熵的时间序列因果分析
在本文中，我们讨论了如何将统计因果关系应用于识别预测变量。我们将探讨因果关系与传递熵（Transfer Entropy, TE）之间的联系，并展示用于检测两个变量之间信息方向性传递的MQL5代码。
价格行为分析工具包开发（第五部分）：波动率导航智能交易系统（Volatility Navigator EA）
判断市场方向或许相对简单，但把握入场时机却颇具挑战。作为“价格行为分析工具包开发”系列文章的一部分，我很高兴再为大家介绍一款能够提供入场点、止盈水平和止损设置位置的工具。为实现这一目标，我们采用了MQL5编程语言。让我们在本文中深入探讨每一步。
在MQL5中创建交易管理员面板（第六部分）：多功能界面（一）
交易管理员的角色不仅限于Telegram通信，他们还可以参与各种控制活动，包括订单管理、持仓跟踪和界面定制。在本文中，我们将分享有关扩展程序以支持MQL5中多种功能的实用见解。此次更新旨在克服当前管理员面板主要聚焦于通信这一局限，使其能够处理更广泛的任务。
MQL5自优化智能交易系统（第九部分）：双移动平均线交叉
本文将介绍双移动平均线交叉策略的设计思路：利用更高的时间框架（日线D1）的信号指导更低的时间框架（15分钟M15）的入场，并通过中间风险周期（4小时H4）计算止损位。本文将讲解系统常量、自定义枚举，以及趋势跟踪和均值回归模式的逻辑，同时强调代码模块化与未来遗传算法优化的扩展性。该方法支持灵活的入场/出场条件，通过让较低的时间框架入场与较高的时间框架趋势保持一致，减少信号滞后、优化交易时机。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 7 部分）：依据动量振荡器指标的之字折线
本文中的多货币智能系统是利用之字折线（ZigZag）指标的自动交易系统，该指标依据动量振荡器过滤、或彼此过滤信号。
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。
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。
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。
密码锁算法（CLA）
在本文中，我们将重新考虑密码锁，将它们从安全机制转变为解决复杂优化问题的工具。让我们探索密码锁的世界，不再将其视为简单的安全装置，而是作为优化问题新方法的灵感来源。我们将创建一整群“锁”，其中每把锁都代表问题的一个独特解决方案。然后，我们将开发一种算法来“破解”这些锁，并从机器学习到交易系统开发等多个领域中找到最优解。
价格行为分析工具开发（第二十八部分）：开盘区间突破工具
交易时段伊始，市场方向往往晦暗不明，唯有价格突破开盘区间后，趋势才逐渐显现。本文将详解如何利用MQL5编写一款EA，自动识别与分析开盘区间突破，为日内交易提供精准、经得起数据验证的入场信号。
使用MQL5和Python构建自优化EA（第三部分）：破解Boom 1000算法
在本系列文章中，我们探讨了如何构建能够自主适应动态市场条件的EA。今天的文章中，我们将尝试调整一个深度神经网络以适应Deriv的合成市场。
在 MQL5 中构建自优化智能交易系统（第六部分）：防止爆仓
在今天的讨论中，我们将一同寻找一种算法程序，以最大限度地减少我们因盈利交易被止损而平仓的总次数。我们面临的问题极具挑战性，社区讨论中给出的大多数解决方案都缺乏既定且固定的规则。我们解决问题的算法方法提高了我们交易的盈利能力，并降低了我们的平均每笔交易亏损。然而，要完全过滤掉所有将被止损的交易，还需要进一步的改进，但我们的解决方案对任何人来说都是一个很好的初步尝试
DoEasy 函数库中的图形（第一百部分）：改进扩展标准图形对象的处理
在本文中，我将剔除在画布上同时处理扩展（和标准）图形对象和窗体对象方面的明显缺陷，并修复在前一篇文章中执行测试期间检测到的错误。 本文总结了函数库说明的这一部分。
DoEasy. 控件 (第 11 部分): WinForms 对象 — 群组，CheckedListBox WinForms 对象
本文将讨论 WinForms 对象群组，及创建 CheckBox 对象列表对象。
开发回放系统（第 40 部分）：启动第二阶段（一）
今天我们将讨论回放/模拟器系统的新阶段。在这个阶段，谈话才会变得真正有趣，内容也相当丰富。我强烈建议您仔细阅读本文并使用其中提供的链接。这将帮助您更好地理解内容。
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。
