有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLM 开发和测试交易策略（三）—— 适配器微调
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。
使用Python和MQL5进行多品种分析（第三部分）：三角汇率
交易者常常因虚假信号而面临资金回撤，而等待确认信号又可能导致错失交易机会。本文介绍了一种三角交易策略，该策略利用白银兑美元（XAGUSD）和白银兑欧元（XAGEUR）的价格，以及欧元兑美元（EURUSD）的汇率，来过滤市场噪音。通过利用跨市场关系，交易者可以揭示隐藏的市场情绪，并实时优化交易入场点。
软件开发和 MQL5 中的设计范式（第一部分）：创建范式
有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法，就可助您有效地创建软件，并贯彻 DRY（不要重复自己）的概念。在这种境况下，设计范式的主题就非常好用，因为它们为恰当描述过，且重复的问题提供了解决方案。
软件开发和 MQL5 中的设计范式（第 3 部分）：行为范式 1
来自设计范式文献的一篇新文章，我们将看到类型其一，即行为范式，从而理解我们如何有效地在所创建对象之间构建通信方法。通过完成这些行为范式，我们就能够理解创建和构建可重用、可扩展、经过测试的软件。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 26 部分）：移动平均和赫斯特（Hurst）指数
赫斯特（Hurst）指数是时间序列长期自相关度的衡量度。据了解，它捕获时间序列的长期属性，故在时间序列分析中也具有一定的分量，即使在财经/金融时间序列之外亦然。然而，我们专注于其对交易者的潜在益处，研究如何将该计量度与移动平均线配对，从而构建潜在的稳健信号。
将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 3 部分）：使用 CPU 训练自己的 LLM
在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）是人工智能的重要组成部分，所以我们应该思考如何将强大的 LLM 融入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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 53 部分）：市场促进指数
市场促进指数是比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的另一个指标，旨在衡量价格走势与成交量联动的效率。一如既往，我们将在由向导汇编信号类的范畴内分析该指标的各种形态，并为各种形态呈现多种测试报告和分析。
MQL5中的范畴论（第20部分）：自我注意的迂回与转换
我们暂时离开我们的系列文章，考虑一下 chatGPT 中的部分算法。有没有从自然变换中借鉴的相似之处或概念？我们尝试用信号类格式的代码，在一篇有趣的文章中回答这些和其他问题。
交易中的神经网络：将全局信息注入独立通道（InjectTST）
大多数现代多模态时间序列预测方法都采用了独立通道方式。这忽略了同一时间序列不同通道的天然依赖性。巧妙地运用两种方式（独立通道和混合通道），是提高模型性能的关键。
构建一个用于实现带约束条件的自定义最大值的通用优化公式（GOF）
在这篇文章中，我们将介绍一种在MetaTrader 5终端的设置选项卡中选择“自定义最大值”时，实现具有多个目标和约束的优化问题的方法。举例来说，优化问题可以是：最大化利润因子、净利润和恢复因子，同时满足以下条件：回撤小于10%，连续亏损次数少于5次，每周交易次数多于5次。
神经网络变得简单（第 56 部分）：利用核范数推动研究
强化学习中的环境研究是一个紧迫的问题。我们之前已视察过一些方式。在本文中，我们将讲述另一种基于最大化核范数的方法。它允许智能体识别拥有高度新颖性和多样性的环境状态。
风险管理（第一部分）：建立风险管理类的基础知识
在本文中，我们将介绍交易风险管理的基础知识，并学习如何创建第一个函数来计算交易的适当手数以及止损。此外，我们将详细介绍这些功能的工作原理，解释每个步骤。我们的目标是清楚地了解如何在自动交易中应用这些概念。最后，我们将通过创建一个包含文件的简单脚本来将所有内容付诸实践。
构建蜡烛图趋势约束模型（第8部分）：EA开发（II）
构思一个独立的EA。之前，我们讨论了一个基于指标的EA，它还与一个独立脚本配合，用于绘制风险与收益图形。今天，我们将讨论一个整合了所有功能的MQL5 EA的架构。
用于时间序列挖掘的数据标签（第 6 部分）：使用 ONNX 在 EA 中应用和测试
本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需要进行有针对性的数据标注可以使训练好的人工智能模型更符合预期的设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
软件开发和 MQL5 中的设计范式（第 4 部分）：行为范式 2
在本文中，我们将终结有关设计范式主题的系列文章，我们提到有三种类型的设计范式：创建型、结构型、和行为型。我们将终结行为类型的其余范式，其可以帮助设置对象之间的交互方法，令我们的代码更整洁。
开发多币种 EA 交易（第 18 部分）：考虑远期的自动化组选择
让我们继续将之前手动执行的步骤自动化。这一次，我们将回到第二阶段的自动化，即选择交易策略的最佳单实例组，并补充考虑远期实例结果的能力。
价格行为分析工具包开发系列（第4部分）：分析预测型EA
我们不再局限于仅在图表上查看分析后的指标，而是将视野拓展至更广阔的范畴，其中包括与Telegram的集成。这一增强功能使得重要结果能够通过Telegram应用程序直接发送至您的移动设备。请随我们一同在本篇文章中探索这一过程。
使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板
在本文中，我们使用MQL5经济日历创建了一个实用的新闻交易面板，来增强我们的交易策略。我们首先设计布局，重点关注事件名称、重要性和时间等关键元素，然后在MQL5中进行设置。最后，我们实现了一个过滤系统，只显示相关性最强的新闻，为交易者快速提供有影响力的经济事件。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 11 部分）：数字墙
数字墙（Number Walls）是线性回移寄存器的一种变体，其通过检查收敛性来预筛选序列来达到可预测性。我们看看这些思路如何运用在 MQL5。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 6 部分）：添加响应式内联按钮
在本文中，我们将交互式内联按钮集成到 MQL5 EA 交易中，允许通过 Telegram 进行实时控制。每次按下按钮都会触发特定的操作，并将响应发送回用户。我们还模块化了函数，以便有效地处理 Telegram 消息和回调查询。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 40 部分）：抛物线止损和反转（PSAR）
抛物线止损和反转（PSAR） 是趋势确认、和趋势终结点的指标。因为它在识别趋势方面滞后，所以它的主要目的是为持仓定位尾随止损。然而，我们要探索它是否真的可以当作智能系统的交易信号，这要归功于由向导汇编智能系统的自定义信号类。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第 3 部分):将带有标题的图表截图从 MQL5 发送到 Telegram
在本文中，我们创建一个 MQL5 EA 交易，将图表截图编码为图像数据并通过 HTTP 请求将其发送到 Telegram 聊天。通过集成图片编码和传输，我们直接在 Telegram 内通过可视化交易洞察增强了现有的 MQL5-Telegram 系统。
《数据科学与机器学习（第25部分）：使用循环神经网络（RNN）进行外汇时间序列预测》
循环神经网络（RNN）非常擅长利用过去的信息来预测未来的事件。它们卓越的预测能力已经在各个领域得到了广泛应用，并取得了巨大成功。在本文中，我们将部署RNN模型来预测外汇市场的趋势，展示它们在提高外汇交易预测准确性方面的潜力。
MQL5交易策略自动化（第二十部分）：基于CCI和AO指标的多品种策略
在本文中，我们将构建一个基于商品通道指数（CCI）和动量震荡指标（AO）的多品种交易策略，用于识别趋势反转。内容涵盖策略设计、MQL5实现及回测过程。文末还将提供优化策略性能的建议。
随机优化和最优控制示例
这款名为SMOC（可能代表随机模型最优控制）的EA，是MetaTrader 5平台上一个较为先进的算法交易系统的简单示例。它结合了技术指标、模型预测控制以及动态风险管理来做出交易决策。该EA融入了自适应参数、基于波动率的仓位规模调整以及趋势分析，以优化其在不同市场条件下的表现。
交易中的神经网络：具有预测编码的混合交易框架（StockFormer）
在本文中，我们将讨论混合交易系统 StockFormer，其结合了预测编码和强化学习（RL）算法。该框架用到 3 个变换器分支，集成了多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，改进了原版的注意力模块，采用多头前馈模块，能够捕捉不同子空间中的多元化时间序列形态。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 46 部分）：Ichimoku
Ichimuko Kinko Hyo 是日本著名的指标，可当作趋势识别系统。我们如之前类似文章所为，逐个形态地验证这一点，并借助 MQL5 向导的库类并汇编，来评估其策略和测试报告。
开发多币种 EA 交易 (第 5 部分):可变仓位大小
在前面的部分中，我们正在开发的智能交易系统 (EA) 只能使用固定的仓位大小进行交易。这对于测试来说是可以接受的，但在真实账户交易时并不建议这样做。让我们能够使用可变的仓位大小进行交易。
智能系统健壮性测试
在策略开发中，有许多错综复杂的细节需要考虑，对于初学交易者其中许多都未予重视。如是结果，众多交易者，包括我自己，都不得不历经苦难来学习这些教训。本文基于我观察到的大多数初学交易者在 MQL5 上开发策略时常见的陷阱。它将提供一系列提示、技巧、和示例，帮助辨别不合格的 EA，并以一种易于实现的方式来测试我们自己 EA 的稳健性。目标是教导读者，帮助他们未来购买 EA 时避免遭遇骗局，以及预防他们自己开发策略时的错误。
MQL5自动化交易策略（第十九部分）：包络线趋势反弹剥头皮交易——交易执行与风险管理（下篇）
我们将为MQL5中的包络线趋势反弹剥头皮策略实现交易执行模块与风险管理功能。我们实现了订单触发逻辑，并构建了包含止损设置与头寸规模计算在内的风险控制体系。最终在第十八部分的基础上完成策略回测与参数优化。