MQL5编程文章
在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案：集成，测试，交易策略等等。
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在MetaTrader 5中集成隐马尔可夫模型
在本文中，我们将展示如何将使用Python训练的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）集成到MetaTrader 5应用程序中。HMM是一种强大的统计工具，用于对时间序列数据进行建模，其中被建模的系统以不可观察（隐藏）的状态为特征。HMM的一个基本前提是，在特定时间处于给定状态的概率取决于该过程在前一个时间点的状态。
如何不通过翻找历史交易记录直接在图表上查看交易情况
在本文中，我们将创建一个简单的工具，通过按键导航方式方便地直接在图表上查看持仓和交易。这将使交易者能够直观地检查每笔交易，并当场获取有关交易结果的所有信息。
开发回放系统（第 47 部分）：Chart Trade 项目（六）
最后，我们的 Chart Trade 指标开始与 EA 互动，以交互方式传输信息。因此，在本文中，我们将对该指标进行改进，使其功能足以与任何 EA 配合使用。这样，我们就可以访问 Chart Trade 指标，并像实际连接 EA 一样使用它。不过，我们将以比以前更有趣的方式来实现这一目标。
最负盛名的人工协作搜索算法的改进版本（AXSm）
在这里，我们将探讨 ACS 算法的演变：三种修改旨在改善收敛特性和算法效率。对最领先的优化算法之一进行修订改版。从数据矩阵修改到种群形成的革命性方法。
人工协作搜索算法 (ACS)
人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法，它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。
使用图表可视化交易（第一部分）：选择分析时段
在这里，我们将从头开始编写一个脚本，以简化卸载交易截图用于分析交易入场点的过程。能够方便地将所有关于单个交易的必要信息展示在一个图表上，并且该图表可以根据不同时间周期绘制。
开发回放系统（第 46 部分）：Chart Trade 项目（五）
厌倦了浪费时间搜索应用程序工作所需的文件吗？在可执行文件中包含所有内容如何？这样，你就不用再去找东西了。我知道很多人都使用这种分发和存储形式，但还有一种更合适的方式。至少在可执行文件的分发和存储方面是这样。这里将介绍的方法非常有用，因为您可以将 MetaTrader 5 本身用作优秀的助手，也可以使用 MQL5。此外，它并不难理解。
改编版 MQL5 网格对冲 EA（第 III 部分）：优化简单对冲策略（I）
在第三部分中，我们重新审视了早前开发的简单对冲和简单网格智能系统（EA）。我们的重点转移到通过数学分析和蛮力方式完善简单对冲 EA，旨在实现最优策略用法。本文深入探讨了该策略的数学优化，为在日后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。
理解编程范式（第 2 部分）：面向对象方式开发价格行为智能系统
学习面向对象的编程范式，及其在 MQL5 代码中的应用。这是第二篇文章，更深入地讲解面向对象编程的规范，并通过一个实际示例提供上手经验。您将学习如何运用 EMA 指标，和烛条价格数据，将我们早期开发的过程化价格行为智能系统转换为面向对象的代码。
密码锁算法（CLA）
在本文中，我们将重新考虑密码锁，将它们从安全机制转变为解决复杂优化问题的工具。让我们探索密码锁的世界，不再将其视为简单的安全装置，而是作为优化问题新方法的灵感来源。我们将创建一整群“锁”，其中每把锁都代表问题的一个独特解决方案。然后，我们将开发一种算法来“破解”这些锁，并从机器学习到交易系统开发等多个领域中找到最优解。
重构经典策略：原油
在本文中，我们重新审视一种经典的原油交易策略，旨在通过利用监督机器学习算法来对其进行优化。我们将构建一个最小二乘模型，该模型基于布伦特原油（Brent）和西德克萨斯中质原油（WTI）之间的价差来预测未来布伦特原油价格。我们的目标是找到一个能够预测布伦特原油未来价格变化的领先指标。
为 MetaTrader 5 开发 MQTT 客户端：TDD 方法 - 最终篇
本文是介绍我们针对 MQTT 5.0 协议的本机 MQL5 客户端的开发步骤系列文章的最后一部分。尽管该库尚未投入实际使用，但在此部分中，我们将使用我们的客户端来更新来自另一个经纪商的报价（或利率）的自定义交易品种。请参阅本文底部以获取有关该库的当前状态的更多信息、它与 MQTT 5.0 协议完全兼容所缺少的内容、可能的路线图以及如何关注和促进其发展。
构建K线图趋势约束模型（第三部分）：在使用该系统时检测趋势变化
本文探讨了经济新闻发布、投资者行为以及各种因素如何影响市场趋势的反转。文章包含一段视频解释，并接着将MQL5代码融入我们的程序中，以检测趋势反转、向我们发出警报，并根据市场条件采取相应行动。本文是在此前一系列文章基础上的扩展。
开发多币种 EA 交易（第 7 部分）：根据前向时间段选择组
在此之前，我们曾对一组交易策略实例的选择进行过评估，目的是改进它们的联合运行结果，但这只是在对单个实例进行优化的同一时间段进行的。让我们拭目以待在前向时间段会发生什么。
神经网络变得简单（第 79 部分）：在状态上下文中的特征聚合查询（FAQ）
在上一篇文章中，我们领略了一种从图像中检测对象的方法。不过，处理静态图像与处理动态时间序列（例如我们所分析的价格动态）有些不同。在本文中，我们将研究检测视频中对象的方法，其可在某种程度上更接近我们正在解决的问题。
矩阵分解：更实用的建模
您可能没有注意到，矩阵建模有点奇怪，因为只指定了列，而不是行和列。在阅读执行矩阵分解的代码时，这看起来非常奇怪。如果您希望看到列出的行和列，那么在尝试分解时可能会感到困惑。此外，这种矩阵建模方法并不是最好的。这是因为当我们以这种方式对矩阵建模时，会遇到一些限制，迫使我们使用其他方法或函数，而如果以更合适的方式建模，这些方法或函数是不必要的。
彗星尾算法（CTA）
在这篇文章中，我们将探讨彗星尾优化算法（CTA），该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成，旨在寻找优化问题中的最优解。
开发回放系统（第 45 部分）：Chart Trade 项目（四）
本文的主要目的是介绍和解释 C_ChartFloatingRAD 类。我们有一个 Chart Trade 指标，它的工作方式非常有趣。您可能已经注意到了，图表上的对象数量仍然很少，但我们却获得了预期的功能。指标中的数值是可以编辑的。问题是，这怎么可能呢？这篇文章将使答案变得更加清晰。
神经网络变得简单（第 77 部分）：交叉协方差变换器（XCiT）
在我们的模型中，我们经常使用各种关注度算法。而且，可能我们最常使用变换器。它们的主要缺点是资源需求。在本文中，我们将研究一种新算法，它可以帮助降低计算成本，而不会降低品质。
开发多币种 EA 交易（第 6 部分）：自动选择实例组
在优化交易策略后，我们会收到一组参数。我们可以使用它们在一个 EA 中创建多个交易策略实例。以前，我们都是手动操作。在此，我们将尝试自动完成这一过程。
Python中的虚假回归（伪回归）
虚假回归通常发生在两个时间序列之间仅因偶然因素而展现出高度相关性时，这会导致回归分析产生误导性的结果。在这种情况下，尽管变量之间可能看似存在关联，但这种关联仅仅是巧合，模型可能并不可靠。
基于预测的统计套利
我们将探讨统计套利，使用Python搜索具有相关性和协整性的交易品种，为皮尔逊（Pearson）系数制作一个指标，并编制一个用于交易统计套利的EA，该系统将使用Python和ONNX模型进行预测。
一步步学习如何利用公允价值缺口（FVG）或市场不平衡性来交易的策略：一种“聪明资金”的交易方法
基于公允价值缺口（FVG）交易策略的MQL5自动化交易算法创建与分步实施指南。这一教程旨在为无论是初学者还是经验丰富的交易者提供一个实用的EA创建指南。
MQL5 简介（第 6 部分）：MQL5 中的数组函数新手指南 (二)
开始我们 MQL5 旅程的下一阶段。在这篇深入浅出、适合初学者的文章中，我们将探讨其余的数组函数，揭开复杂概念的神秘面纱，让您能够制定高效的交易策略。我们将讨论 ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse 和 ArraySort。利用这些基本的数组函数，提升您的算法交易专业知识。加入我们的精通 MQL5 之路吧！
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 12 部分）：牛顿多项式
牛顿多项式，其依据一组少量点创建二次方程，是一种古老但有趣的时间序列观察方式。在本文中，我们尝试探讨这种方式在哪些方面对交易者有用，并解决其局限性。
算法交易中的风险管理器
本文的目标是证明在算法交易中使用风险管理器的必要性，并在一个单独的类中实现控制风险的策略，以便每个人都可以验证标准化的风险管理方法在金融市场日内交易和投资中的有效性。在本文中，我们将为算法交易创建一个风险管理类。本文是上一篇文章的延续，在前文中我们讨论了为手动交易创建风险管理器。
群体优化算法：抵抗陷入局部极值（第一部分）
本文介绍了一个独特的实验，旨在研究群体优化算法在群体多样性较低时有效逃脱局部最小值并达到全局最大值的能力。朝着这个方向努力将进一步了解哪些特定算法可以使用用户设置的坐标作为起点成功地继续搜索，以及哪些因素会影响它们的成功。
神经网络变得简单（第 76 部分）：配合多未来变换器探索不同的交互形态
本文继续探讨预测即将到来的价格走势的主题。我邀请您领略多未来变换器架构。其主要思路是把未来的多模态分布分解为若干个单模态分布，这样就可以有效地模拟场景中个体之间互动的各种模态。
构建一个K线图趋势约束模型（第二部分）：融合原生指标
这篇文章的重点在于如何利用MetaTrader 5的内置指标来甄别逆势信号。在上一篇文章的基础上，我们将进一步探讨如何使用MQL5代码将我们的想法最终用代码实现。
龟壳演化算法（TSEA）
这是一种受乌龟壳演化启发的独特优化算法。TSEA算法模拟了角质化皮肤区域的逐渐形成，这些区域代表了一个问题的最优解。最优解会变得更加“坚硬”，并位于更靠近外层表面的位置，而不太理想的解则保持“较软”的状态，并位于内部。该算法通过根据质量和距离对解进行聚类，从而保留了不太理想的选项，并提供了灵活性和适应性。
