MQL5 开发的自动交易示例的文章
交易中的神经网络：层次化双塔变换器（Hidformer）
我们邀请您来领略层次化双塔变换器（Hidmer）框架，其专为时间序列预测和数据分析而开发。框架作者提出了若干变换器架构改进方案，其成果提高了预测准确性、并降低了计算资源消耗。
交易中的神经网络：针对加密货币市场的记忆扩充上下文感知学习（MacroHFT）
我邀请您探索 MacroHFT 框架，该框架应用了上下文感知强化学习和记忆，利用宏观经济数据和自适应智代改进加密货币高频交易决策。
使用MQL5经济日历进行交易（第七部分）：基于资源型新闻事件分析的策略测试准备
在本文中，我们通过将经济日历数据作为非实盘分析资源嵌入到MQL5交易系统中，为策略测试做好准备。我们实现了按时间、货币和影响程度加载和筛选事件的功能，并在策略测试器中验证其有效性。这使得基于新闻事件的策略能够进行高效的回测。
外汇套利交易：一款轻松上手的简单合成做市商机器人
今天，来了解一下我的首个套利机器人——一款针对合成资产的流动性提供者（如果这么称呼它也算恰当的话）。目前，该机器人作为一个模块，在一套大型机器学习系统中成功运行，但我从云端调出了一个旧版的外汇套利EA，让我们一起来看一下，并思考如今能用它做些什么。
使用MQL5经济日历进行交易（第七部分）：基于资源型新闻事件分析的策略测试准备
在本文中，我们通过将经济日历数据作为非实盘分析资源嵌入到MQL5交易系统中，为策略测试做好准备。我们实现了按时间、货币和影响程度加载和筛选事件的功能，并在策略测试器中验证其有效性。这使得基于新闻事件的策略能够进行高效的回测。
交易中的神经网络：配备概念强化的多智代系统（终篇）
我们继续实现 FinCon 框架作者提议的方式。FinCon 是一款基于大语言模型（LLM）的多智代系统。今天，我们将实现必要的模块，并在真实历史数据上全面测试模型。
MQL5 简介（第 13 部分）：构建自定义指标的初学者指南（二）
本文将指导您从头开始构建自定义 Heikin Ashi 指标，并演示如何将自定义指标集成到 EA 中。它涵盖了指标计算、交易执行逻辑和风险管理技术，以增强自动化交易策略。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题 (三) — 指标洞察
在本文中，我们将通过引入专门的指标洞察通道来推进新闻标题EA —— 一个紧凑的图表显示，显示由RSI、MACD、随机震荡指标和 CCI 等流行指标生成的关键技术信号。这种方法消除了 MetaTrader 5 终端上多个指标子窗口的需要，使您的工作空间保持干净高效。通过利用 MQL5 API 在后台访问指标数据，我们可以使用自定义逻辑实时处理和可视化市场洞察。加入我们，探索如何在 MQL5 中操纵指标数据，以创建一个智能且节省空间的滚动洞察系统，所有这些都在您的交易图表上的一个水平通道内。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（四） — 本地托管 AI 模型市场洞察
在今天的讨论中，我们将探讨如何自行托管开源 AI 模型，并使用它们来生成市场洞察。这是我们持续扩展 News Headline EA 的一部分努力，引入了 AI 洞察通道，将其转变为多集成辅助工具。升级后的 EA 旨在通过日历事件、财经突发新闻、技术指标以及现在的 AI 生成的市场观点，让交易者随时了解最新动态，从而为交易决策提供及时、多样化和智能的支持。加入我们的讨论，我们将探讨实用的集成策略，以及 MQL5 如何与外部资源协作，构建强大而智能的交易工作终端。
MQL5交易策略自动化（第十七部分）：借助动态仪表盘精通网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略
在本文中，我们将探讨网格马丁格尔（Grid-Mart）短线交易策略，并阐述如何在MQL5中实现该策略的自动化，同时配备一个动态仪表盘以提供实时交易分析。我们将详细介绍该策略基于网格的马丁格尔逻辑以及风险管理功能。此外，我们还将指导如何进行回测和部署，以确保策略的稳健表现。
利用 MQL5 经济日历进行交易（第 8 部分）：通过智能事件过滤和有针对性的日志来优化新闻驱动策略的回测
在本文中，我们利用智能事件过滤和有针对性的日志来优化我们的经济日历，以便在实时和离线模式下实现更快、更清晰的回测。我们简化了事件处理程序，并将日志集中在关键交易和仪表盘事件上，从而增强了策略的可视化效果。这些改进使得对新闻驱动型交易策略进行顺畅的测试和优化成为可能。
MQL5经济日历交易指南（第九部分）：通过动态滚动条与界面优化提升新闻交互体验
本文中，我们为MQL5经济日历添加了动态滚动条功能，使用户直观快速浏览新闻事件。确保事件展示界面无卡顿且数据更新高效。并通过测试验证滚动条的响应性与仪表盘的美观度。