MQL5 开发的自动交易示例的文章
神经网络变得简单（第 96 部分）：多尺度特征提取（MSFformer）
高效提取与集成长期依赖关系和短期特征，仍然是时间序列分析中的一项重要任务。它们的正确理解及整合，对于创建准确可靠的预测模型是必要的。
MQL5 简介（第 8 部分）：初学者构建 EA 交易系统指南（二）
本文解决了MQL5论坛中常见的初学者问题，并演示了实用的解决方案。学习执行基本任务，如买卖、获取烛形价格以及管理自动交易方面，如交易限额、交易期限和盈亏阈值。获取分步指导，以增强您对 MQL5 中这些概念的理解和实现。
神经网络变得简单（第 95 部分）：降低变换器模型中的内存消耗
基于变换器架构的模型展现出高效率，但由于在训练阶段、及运行期间都资源成本高昂，故它们的使用变得复杂。在本文中，我提议领略那些能够降低此类模型内存占用的算法。
交易中的神经网络：用于时间序列预测的轻量级模型
轻量级时间序列预测模型使用最少的参数数量实现高性能。这反过来减少了计算资源的消耗并加快了决策速度。尽管是轻量级的，这些模型实现了与更复杂模型相当的预测质量。
神经网络变得简单（第 94 部分）：优化输入序列
在处理时间序列时，我们始终按其历史序列使用源数据。但这是最好的选项吗？有一种观点认为，改变输入数据顺序将提高训练模型的效率。在本文中，我邀请您领略其中一种优化输入序列的方法。
基于套接字（Sockets）的Twitter情绪分析
这种创新的交易机器人将 MetaTrader 5 与 Python 结合，利用实时社交媒体情绪分析为自动化交易决策提供支持。通过分析与特定金融工具相关的 Twitter 情绪，该机器人将社交媒体趋势转化为可操作的交易信号。它采用客户端-服务器架构，并通过套接字通信实现无缝交互，将 MT5 的交易能力与 Python 的数据处理能力完美结合。该系统展示了将量化金融与自然语言处理相结合的潜力，提供了一种利用替代数据源的尖端算法交易方法。尽管显示出巨大潜力，但该机器人也突显了未来改进的方向，包括采用更先进的情绪分析技术以及改进风险管理策略。
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。
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。
结合基本面和技术分析策略在MQL5中的实现（适合初学者）
在本文中，我们将讨论如何将趋势跟踪和基本面原则无缝整合到一个EA中，以构建一个更加稳健的交易策略。本文将展示任何人都可以轻松上手，使用MQL5构建定制化交易算法的过程。
在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略
本文介绍一个基于EMA交叉信号的自动交易算法，该算法适用于MetaTrader 5平台。文章详细阐述了在MQL5中开发一个EA所需的方方面面，以及在MetaTrader 5中进行测试的过程——从分析价格区间行为到风险管理。
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。
重塑经典策略（第三部分）：预测新高与新低
在系列文章的第三部分中，我们将通过实证分析经典交易策略，探讨如何利用人工智能进行优化。本次研究聚焦于运用线性判别分析模型（LDA）预测价格走势中的更高高点与更低低点。
在MQL5中创建动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘
本文中，我们将在MQL5中开发一个动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘，为交易者提供跨不同品种和时间段的实时RSI值。该仪表盘具备交互式按钮、实时更新功能和有色编码的指标，以帮助交易者做出明智的决策。
神经网络变得简单（第 89 部分）：频率增强分解变换器（FEDformer）
到目前为止，我们研究过的所有模型在分析环境状态时都将其当作时间序列。不过，时间序列也能以频率特征的形式表示。在本文中，我将向您介绍一种算法，即利用时间序列的频率分量来预测未来状态。
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。
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。
神经网络变得简单（第 88 部分）：时间序列密集编码器（TiDE）
为尝试获得最准确的预测，研究人员经常把预测模型复杂化。而反过来又会导致模型训练和维护成本增加。这样的增长总是公正的吗？本文阐述了一种算法，即利用线性模型的简单性和速度，并演示其结果与拥有更复杂架构的最佳模型相当。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 17 部分）：多币种交易
当经由向导组装一款智能系统时，默认情况下，跨多币种交易不可用。我们研究了 2 种可能采取的技巧，可令交易者在同一时间据多个品种测试他们的思路。
情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型，并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型，以进行深度学习预测；而通过另一个脚本获取新闻标题，并使用人工智能技术量化情绪。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 16 部分）：配合本征向量进行主成分分析
本文所见的主成分分析，是数据分析中的一种降维技术，文中还有如何配合本征值和向量来实现它。一如既往，我们瞄向的是开发一个可在 MQL5 向导中使用的原型专业信号类。
在MQL5中创建交互式图形用户界面（第1部分）：制作面板
本文探讨了使用MetaQuotes Language 5（MQL5）设计和实施图形用户界面（GUI）面板的基本步骤。自定义实用面板通过简化常见任务并可视化重要的交易信息，增强了交易中的用户交互。通过创建自定义面板，交易者可以优化其工作流程，并在交易操作中节省时间。
神经网络变得简单（第 84 部分）：可逆归一化（RevIN）
我们已经知晓，输入数据的预处理对于模型训练的稳定性扮演重要角色。为了在线处理 “原始” 输入数据，我们往往会用到批量归一化层。但有时我们需要一个逆过程。在本文中，我们将讨论解决该问题的可能方式之一。
神经网络变得简单（第 83 部分）：“构象”时空连续关注度转换器算法
本文介绍了最初是为天气预报而开发的“构象（Conformer）”算法，其变化多端之处可与金融市场相提并论。“构象（Conformer）”是一种复杂的方法。它结合了关注度模型和常微分方程的优点。