有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章
交易者遇到的有趣挑战，就是经常需要一个创新的方法。这个类别的特色文章，提供了众多评估、分析和处理价格数据以及交易结果的出乎意料的解决方案。这些文章描述了多种集成方案，包括数据库和 ICQ 连接，OpenCL 的使用 和社群网络，Delphi 和 C# 的使用。
计算数学表达式（第二部分）。 普拉特和分流场解析器
在本文中，我们基于运算符优先级的解析器，研究数学表达式解析和评估的原理。 我们将实现普拉特（Pratt）和分流场解析器，字节代码的生成和代码计算，查看如何在表达式中将指标用作函数，以及如何基于这些指标在智能交易系统中设置交易信号。
无需 DLL 的原生 MT4/MT5 推特(Twitter)客户端
是否曾想访问推文和/或在推特（Twitter）上发布您的交易信号？ 无需更多搜索，这些持续更新的系列文章将为您展示如何无需任何 DLL 的情况下进行操作。 畅想 MQL 实现 Twitter API 的旅程。 在第一部分中，我们将在访问 Twitter API 时遵循身份验证和授权的荣耀之路。
MQL 作为 MQL 程序图形界面的标记工具（第三部）。 窗体设计师
在篇论文当中，我们将用 MQL 的结构完成构建 MQL 程序窗口界面的概念讲述。 专业的图形编辑器能够交互式地设置由 GUI 元素的基本类组成的布局，然后将其以 MQL 描述导出，从而可在您的 MQL 项目中使用。 此片论文介绍了编辑器的内部设计和用户指南。 附带源代码。
连续前行优化 (第六部分): 自动优化器的逻辑部分和结构
我们之前曾研究过创建自动前行优化。 这次，我们将继续探究自动优化器工具的内部结构。 本文对于那些希望深入操控所创建项目并进行修改的人士，以及那些希望理解程序逻辑的人士来说都很有用处。 本文包含 UML 示意图，它能揭示项目的内部结构，以及对象之间的关系。 它还阐述了优化开始的过程，但未包含优化器实现过程的讲述。
MQL 作为 MQL 程序图形界面的标记工具。 第二部分
本篇论文继续验证新概念，即利用 MQL 结构描述 MQL 程序的窗口界面。 基于 MQL 标记自动创建 GUI 提供了缓存和动态生成元素和控制风格，以及事件处理的新方案。 随附的是标准控件库的增强版本。
MQL 作为 MQL 程序图形界面的标记工具。 第一部分
这篇论文提出了一种新的概念，即利用 MQL 结构来描述 MQL 程序的窗口界面。 特殊类将可观察的 MQL 标记转换为 GUI 元素，并允许对其进行管理，为其设置属性，并以统一的方式处理事件。 它还提供了一些运用标准库的对话框和元素标记的示例。
连续前行优化 (第五部分): 自动优化器项目概述和 GUI 的创建
本文深入讲述在 MetaTrader 5 终端里的前向优化。 在先前的文章中，我们研究了生成和过滤优化报告的方法，并开始分析负责优化过程的应用程序的内部结构。 自动优化器是作为 C# 应用程序实现的，并且拥有自己的图形界面。 第五篇文章专门论述了此图形界面的创建。
连续前行优化 (第四部分): 优化管理器(自动优化器)
本文主要目的在于阐述运用我们的应用程序进行操控的机制及其能力。 因此，本文可视为有关如何运用该应用程序的指南。 它涵盖了所有可能的陷阱，以及应用程序用法的细节。
应用网络函数，或无需 DLL 的 MySQL：第 II 部分 - 监视信号属性变化的程序
在前一部分当中，我们研究了 MySQL 连通器的实现。 在本文中，我们将研究如何实现收集信号属性的服务应用，和观察其随时间变化的程序。 如果用户需要观察并未显示在信号网页上的属性变化，则所实现的示例具有重大实际意义。
应用网络函数，或无需 DLL 的 MySQL：第 I 部分 - 连通器
MetaTrader 5 最近已获增网络函数。 这为程序员开发市场所需产品提供了巨大的机遇。 如今，他们能够实现以前需要动态库支持的功能。 在本文中，我们将以 MySQL 为例研究所有的实现。
如何在 MetaTrader 5 中利用 DirectX 创建 3D 图形
3D 图形为大数据分析提供了完美的方案，它可以直观透视隐藏的形态。 这些任务能以 MQL5 直接解决，而 DireсtX 函数允许创建三维物体。 故其能够为 MetaTrader 5 创建任意复杂度的程序，甚至 3D 游戏。 学习 3D 图形，从绘制简单的三维形状开始。
连续前行优化 (第三部分): 将机器人适配为自动优化器
第三部分充当前两部分之间的桥梁：它阐述的是第一篇文章中研究的 DLL，以及第二篇文章中论述的报告下载对象之间的交互机制。 我们将分析从 DLL 导入的包装类的创建过程，该类可依据交易历史记录形成 XML 文件。 我们还将研究一种与此包装器进行交互的方法。
SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵
交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在，您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。
继续迈进优化（第一部分）：操控优化报告
这是第一篇致力于创建一套操控优化报告工具箱的文章，可从终端导入报告，并针对所获数据进行过滤和排序。 MetaTrader 5 允许下载优化结果，然而我们的目的是在优化报告中添加自己的数据。
优化管理(第二部分)：创建按键对象和附加逻辑
这篇文章是之前发表的关于创建优化管理图形界面的延续,本文探讨了附加组件的逻辑,将为 MetaTrader 5 终端创建一个包装器：它将使附加组件通过C#作为一个托管进程运行。此外，本文还探讨了对配置文件和安装文件的操作。应用逻辑分为两部分：第一部分描述了按下特定按键后调用的方法，第二部分描述了优化启动和管理。
优化管理 (第一部分): 创建一个GUI(图形用户界面)
本文描述了为MetaTrader终端创建扩展的过程，所讨论的解决方案有助于通过在其他终端中运行优化来自动化优化过程。关于这个话题，我们将再写几篇文章。扩展是使用C#语言和设计模式开发的，它还展示了通过开发自定义模块扩展终端功能的能力，以及使用首选程序的功能创建自定义图形用户界面的能力。
评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力
有关金融数据分形行为的研究表明，在经济时间序列看似混乱的行为背后，存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态，从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中，能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标，具有一定的实用价值。
研究烛条分析技术(第四部分)：形态分析器的更新和补充
本文论述了形态分析器（Pattern Analyzer）应用程序的新版本。 此版本修复了已发现错误并提供了一些新功能，还改进了用户界面。 在新版本的开发过程中参考了上一篇文章中的意见和建议。 最终的应用程序会在本文中进行说明。
10 分钟掌握 MQL5 的 DLL(第二部分)：使用 Visual Studio 2017 创建
初版文章依然具有其相关性，因此如果您对此主题感兴趣，请务必阅读第一篇文章。 从初版起已经过了很久时间，而当前的 Visual Studio 2017 具有全新的界面。 MetaTrader 5 平台也拥有了诸多新功能。 本文提供了开发 DLL 项目各个阶段的描述，以及如何设置 DLL 并与 MetaTrader 5 工具进行交互。
在 MetaTrader 5 中使用 MATLAB 2018 的计算功能
在2015年升级了 MATLAB 包之后，有必要考虑一种现代的创建 DLL 库的方法。本文利用样本预测指标，说明了在目前使用的64位平台上关联 MetaTrader 5 和 MATLAB 的特点。通过探讨连接 MATLAB 的整个过程，MQL5 开发人员将能够更快地创建具有高级计算能力的应用程序，从而避免“陷阱”。
使用CSS选择器从HTML页面提取结构化数据
本文描述了一种通用的基于CSS选择器的HTML文档数据分析和转换方法。交易报告、测试报告、您最喜欢的经济日历、公共信号、账户监控和其他在线报价源将直接从MQL获得。
基于 .Net 框架和 C# 为 EA 交易和指标开发图形界面
本文介绍了一种使用 Visual Studio 创建图形窗口的简单而快速的方法，并随后将其集成到专家顾问的MQL代码中。本文面向非专业读者，不需要了解C#和.NET技术。
MetaTrader 5 与 Python 的集成：接收和发送数据
全方位的数据处理需要大量工具，并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据，统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python，以及如何通过终端 API 接收报价。
如何在 MetaTrader 5 中创建并测试自定义 MOEX(莫斯科证券交易所) 品种
本文介绍运用 MQL5 语言创建自定义兑换品种。 特别是，它研究使用来自流行的 Finam 网站的兑换报价。 本文中研究的另一个选项是在创建自定义品种时可以使用任意格式的文本文件。 这允许使用任何金融品种和数据源。 创建自定义品种之后，我们可以使用 MetaTrader 5 策略测试器的所有功能来测试兑换品种的交易算法。
以 delta 指标为例开发股票交易量控制指标
本文讨论基于实际交易量并使用 CopyTicks() 和 CopyTicksRange() 函数开发股票指标的算法。 还描述了开发此类指标的一些细微环节，以及它们在实时和策略测试器中的操作。
已有950个网站提供来自MetaQuotes的经济日历
该小工具为网站提供了一个详细的发布时间表，列出了全球大型经济体的500个指标及指数。因此，除了主要的网站内容之外，交易者还能够迅速收到关于所有重要事件的最新消息及其解释和图表。
整合基于MQL的EA交易和数据库 (SQL Server, .NET 和 C#)
本文描述了如何把操作 Microsoft SQL Server 数据库的功能加到基于 MQL 语言的 EA 交易中，它使用了从一个DLL(动态链接库)中引入函数的方法。这个 DLL 是使用 Microsoft .NET 平台和 C# 语言创建的。本文中使用的方法只要做少许调整，就可以用于使用 MQL4 开发的 EA 交易中。
深度神经网络 (第七部分)。 神经网络的融合: 堆叠
我们继续构建融合。 这次，之前创建的融合袋将辅以可训练的合并器 — 深度神经网络。 一个神经网络在修剪后合并了 7 个最佳融合输出。 第二个将融合的所有 500 个输出作为输入，修剪并合并它们。 神经网络将使用 Python 的 keras/TensorFlow 软件包构建。 该软件包的功能也会简要介绍。 还会进行测试并比较装型融合和堆叠融合的分类品质。
如何创建订购交易机器人的需求规范
您是否正在运用自己的策略进行交易？ 如果您的系统规则可以描述为正规的软件算法，那么最好将交易委托给自动智能系统。 机器人不需要睡觉或食物，也不会受到人类弱点的影响。 在本文中，我们将展示如何在自由职业服务版块订购交易机器人时创建需求规范。
深度神经网络 (第六部分)。 神经网络分类器的融合: 引导聚合
本文讨论了用引导聚合结构构建并训练神经网络融合的方法。 它还确定了构成融合的各独立神经网络分类器的超参数优化的特性。 本文中所创建的神经网络融合的品质将与该系列前一篇文章中获得的优化神经网络的品质进行比较。 已考虑到进一步提高融合分类品质的可能性。
ZUP - 通用之字折线 (ZigZag) 与 Pesavento 形态。 搜索形态
ZUP 指标允许搜索多个已知形态，其参数已经设置。 这些参数可以根据您的要求进行编辑。 您还可以使用 ZUP 图形界面创建新形态并将其参数保存到文件中。 之后，您可以快速检查这些新形态是否可以在图表中找到。