有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章
MQL5 交易策略自动化（第24篇）：集成风险管理与移动止损的伦敦时段突破系统
本文将搭建一套伦敦时段突破交易系统，可识别伦敦开盘前区间的突破机会，并支持自定义交易类型、风险参数来挂入挂单。系统内置移动止损、盈亏比、最大回撤限制等功能，同时配备控制面板，可实时监控与管理交易。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 48 部分）：比尔·威廉姆斯（Bill Williams）短吻鳄
短吻鳄指标是比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的创意，是一种多功能趋势识别指标，可产生清晰的信号，并经常与其它指标结合使用。MQL5 向导类和汇编允许我们在形态基础上测试各种信号，故此我们也研究了这个指标。
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 30 部分）：聚焦机器学习中的批量归一化
批量归一化是把数据投喂给机器学习算法（如神经网络）之前对数据进行预处理。始终要留意算法所用的激活类型，完成该操作。因此，我们探索在向导组装的智能系统帮助下，能够采取的不同方式，并从中受益。
交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇
我们概述多智代自适应投资组合优化框架（MASAAT），其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代，分析价格序列和方向变化，能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。
交易中的神经网络：双曲型潜在扩散模型（终篇）
正如 HypDIff 框架所提议，使用各向异性扩散过程针对双曲潜在空间中的初始数据进行编码，助力保留当前市场状况的拓扑特征，并提升其分析品质。在上一篇文章中，我们开始利用 MQL5 实现所提议的方式。今天，我们将继续我们已开始的工作，并得出合乎逻辑的结论。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 7 部分）：图表指标自动化的命令分析
在本文中，我们将探讨如何将 Telegram 命令与 MQL5 集成，以自动在交易图表上添加指标。我们涵盖了解析用户命令、在MQL5中执行命令以及测试系统以确保基于指标的交易顺利进行的过程
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 23 部分）：CNNs
卷积神经网络是另一种机器学习算法，倾向于专门将多维数据集分解为关键组成部分。我们看看典型情况下这是如何达成的，并探索为交易者在其它 MQL5 向导信号类中的可能应用。
交易中的神经网络：受控分段（终章）
我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（六）—— 新闻交易的挂单策略
在本文中，我们将重点转移到整合新闻驱动的订单执行逻辑 —— 使 EA 能够采取行动，而不仅仅是提供信息。加入我们，一起探索如何在 MQL5 中实现自动交易执行，并将 News Headline EA 扩展为一个完全响应式的交易系统。由于 EA 交易支持多种功能，因此为算法开发人员提供了显著优势。到目前为止，我们一直专注于构建新闻和日历事件展示工具，其中包含集成的 AI 洞察通道和技术指标洞察。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 29 部分）：继续学习率与 MLP
我们主要验证自适应学习率，圆满考察学习率对智能系统性能的敏感性。这些学习率旨在在训练过程中针对层中的每个参数进行自定义，故我们评估潜在收益相较于预期的性能损失。
Connexus中的正文（第四部分）：添加HTTP请求正文
在本文中，我们探讨了HTTP请求中的正文概念，这对于发送诸如JSON和纯文本之类的数据至关重要。我们讨论并解释了如何正确地使用正文，并结合适当的头部信息。此外，我们还介绍了Connexus库中的ChttpBody类，它将简化对请求正文的处理。
经典策略重构（第14部分）：多策略分析
在本文中，我们继续探讨如何构建多策略组合体系，并使用 MT5 遗传算法优化器对策略参数进行调优。本次我们使用 Python 对数据进行分析，结果表明：我们的模型能更准确地预判哪一个策略会表现更优，其预测精度高于直接预测市场收益率。然而，当我们使用这些统计模型对应用程序进行测试时，性能却大幅下滑。我们随后发现，遗憾的是，遗传优化器偏向了高度相关的策略，这促使我们修改方案：将投票权重固定，转而让优化器专注于优化指标参数。
MQL5交易策略自动化（第十六部分）：基于结构突破（BoS）价格行为的午夜区间突破策略
本文将介绍如何在MQL5中实现午夜区间突破结合结构突破（BoS）价格行为策略自动化，并详细说明突破检测与交易执行的代码逻辑。我们为入场、止损和止盈设定了精确的风险参数。包含回测与优化方法，助力实战交易。
交易中的神经网络：优化时间序列预测变换器（LSEAttention）
LSEAttention 框架改进变换器架构。它是专为长期多变量时间序列预测而设计。该方法作者提议的方法能应用于解决雏形变换器经常遇到的熵坍缩、及学习不稳定问题。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 15 部分）：协同牛顿多项式的支持向量机
支持向量机基于预定义的类，按探索增加数据维度的效果进行数据分类。这是一种监督学习方法，鉴于其与多维数据打交道的潜力，它相当复杂。至于本文，我们会研究进行价格行为分类时，如何运用牛顿多项式更有效地做到非常基本的 2-维数据实现。
交易中的神经网络：超点变换器（SPFormer）
在本文中，我们概述一种基于“超点变换器”（SPFormer） 的三维物体分段方法，其剔除了对中间数据聚合的需求。这加快了分段过程，并提高了模型的性能。
在MQL5中创建交易管理员面板（第十一部分）：现代化功能通信接口（1）
今天，我们将聚焦于升级通信面板的消息交互界面，使其符合现代高性能通信应用的标准。这一改进将通过更新CommunicationsDialog类来实现。欢迎加入本文的探讨与讨论，我们将共同剖析关键要点，并规划使用MQL5推进界面编程的下一步方向。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 36 部分）：依据马尔可夫（Markov）链的 Q-学习
强化学习是机器学习的三大信条之一，并肩两个是监督学习和无监督学习。因此，它在意的是最优控制，或学习最适合目标函数的最佳长期政策。正是在这种背衬下，我们探索其向一款由向导组装的智能系统中 MLP 中通知学习过程的可能作用。
让新闻交易轻松上手（第4部分）：性能增强
本文将深入探讨改进EA在策略测试器中运行时间的方法，通过编写代码将新闻事件时间按小时分类。在指定的小时段内将访问这些新闻事件。这样确保了EA能够在高波动性和低波动性环境中高效管理事件驱动的交易。
交易中的神经网络：免掩码注意力方式预测价格走势
在本文中，我们将讨论免掩码注意力变换器（MAFT）方法，及其在交易领域的应用。不同于传统的变换器，即处理序列时需要数据掩码，MAFT 通过消除掩码需求来优化注意力过程，显著改进了计算效率。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
“深度-Q-网络” 是一种强化学习算法，在机器学习模块的训练过程中，神经网络参与预测下一个 Q 值和理想动作。我们曾研究过另一种强化学习算法 “Q-学习”。本文因此出示了另一个如何配以强化学习训练 MLP 的示例，可于自定义信号类中所用。
使用经典机器学习方法预测汇率：逻辑回归（logit）模型和概率回归（probit）模型
本文尝试构建一款用于预测汇率报价的EA。该算法以经典分类模型——逻辑回归与概率回归为基础。并利用似然比检验作为交易信号的筛选器。
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习
从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。
交易中的神经网络：场景感知物体检测（HyperDet3D）
我们邀请您来领略一种利用超网络检测物体的新方式。超网络针对主模型生成权重，允许参考具体的当前市场形势。这种方式令我们能够通过令模型适配不同的交易条件来提升预测准确性。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 34 部分）：采用非常规 RBM 进行价格嵌入
受限玻尔兹曼（Boltzmann）机是一种神经网络形式，开发于 1980 年代中叶，当时的计算资源非常昂贵。在其初创时，它依赖于 Gibbs 采样，以及对比散度来降低维度，或捕获输入训练数据集上的隐藏概率/属性。我们验证当 RBM 为预测多层感知器“嵌入”价格时，反向传播如何执行类似的操作。
交易中的神经网络：降低锐度强化变换器效率（终章）
SAMformer 为长期时间序列预测中变换器模型的主要缺点，譬如训练复杂性，及小型数据集的普适能力差，提供了解决方案。其浅层架构和锐度感知优化有助于避免次优的局部最小值。在本文中，我们将继续利用 MQL5 实现方式，并评估其实用价值。
交易中的神经网络：搭配区段注意力的参数效率变换器（PSformer）
本文讲述新的 PSformer 框架，其适配雏形变换器架构，解决与多元时间序列预测相关的问题。该框架基于两项关键创新：参数共享（PS）机制，和区段注意力（SegAtt）。
使用 MetaTrader 5 Python 构建类似 MQL5 的交易类
MetaTrader 5 Python 包提供了一种使用 Python 语言为 MetaTrader 5 平台构建交易应用程序的简便方法。虽然它是一个强大而有用的工具，但在创建算法交易解决方案方面，该模块不如 MQL5 编程语言那么容易。在本文中，我们将构建类似于 MQL5 中提供的交易类，以创建类似的语法，使在 Python 中创建交易机器人比在 MQL5 中更容易。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 33 部分）：高斯（Gaussian）进程核心
高斯（Gaussian）进程核心是正态分布的协方差函数，能够在预测中扮演角色。我们在 MQL5 的自定义信号类中探索这种独特的算法，看看它是否可当作主要入场和离场信号。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 54 部分）：搭配混合 SAC 和张量的强化学习
软性参与者-评论者是一种强化学习算法，我们曾在之前的系列文章中考察过 Python 和 ONNX，作为高效的网络训练方式。我们重新审视该算法，意在利用张量，即 Python 中常用的计算图形。