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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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。
MetaTrader 中的 Multibot（第二部分）：改进的动态模板
在开发上一篇文章的主题时，我决定创建一个更灵活、功能更强大的模板，该模板具有更大的功能，可以有效地用于自由职业，也可以作为开发多货币和多时段 EA 的基础，并能够与外部解决方案集成。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 28 部分）：据入门学习率重新审视 GAN
学习率是许多机器学习算法在训练过程期间，朝向训练目标迈进的步长。我们检验了其众多调度和格式对于生成式对抗网络性能的影响，该神经网络类型我们在早前文章中已检验过。
人工藻类算法（Artificial Algae Algorithm，AAA）
文章探讨了基于藻类微生物特征的人工藻类算法（AAA）。该算法包括螺旋运动、进化过程和适应性，使其能够解决优化问题。本文深入分析了AAA的工作原理及其在数学建模中的潜力，强调了自然与算法解决方案之间的联系。
数据科学与机器学习（第 20 部分）：算法交易洞察，MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量
在剖析 MQL5 交易环境中这些强大的降维技术的应用程序时，让我们揭示它们背后的秘密。深入探讨线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）的细微差别，深入了解它们对策略开发和市场分析的影响。
重塑经典策略（第六部分）：多时间框架分析
在这一系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以利用人工智能（AI）对其进行改进。在本文中，我们将研究流行的多时间框架分析策略，以判断该策略是否可以通过人工智能得到增强。
数据科学和机器学习（第 27 部分）：MetaTrader 5 中训练卷积神经网络（CNN）交易机器人 — 值得吗?
卷积神经网络（CNN）以其在检测图像和视频形态方面的出色能力而闻名，其应用涵盖众多领域。在本文中，我们探讨了 CNN 在金融市场中识别有价值形态，并为 MetaTrader 5 交易机器人生成有效交易信号的潜力。我们来发现这种深度机器学习技术如何能撬动更聪明的交易决策。
数据科学和机器学习（第 26 部分）：时间序列预测的终极之战 — LSTM 对比 GRU 神经网络
在上一篇文章中，我们讨论了一个简单的 RNN，尽管它对理解数据中的长期依赖关系无能为力，却仍能制定可盈利策略。在本文中，我们将讨论长-短期记忆（LSTM）、门控递归单元（GRU）。引入这两个是为了克服简单 RNN 的缺点，并令其更聪慧。
威廉·江恩（William Gann）方法（第二部分）：创建江恩宫格指标
我们将基于“江恩九宫格”创建一个指标，该指标通过时间和价格方格构建而成。我们将提供指标代码，并在平台上针对不同的时间区间，对该指标进行测试。
使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例
本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram
在本文中，我们创建了一个 MQL5-Telegram 集成 EA 交易，将移动平均线交叉信号发送到 Telegram。我们详细介绍了从移动平均线交叉生成交易信号的过程，在 MQL5 中实现必要的代码，并确保集成无缝工作。结果是系统可以直接向您的 Telegram 群聊提供实时交易提醒。
重构经典策略（第五部分）：基于USDZAR的多品种分析
在本系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以使用人工智能来改进这些策略。在今天的文章中，我们将研究一种使用一篮子具有相关性的金融产品来进行多品种分析的流行策略，我们将重点关注货币对 USDZAR。
重塑经典策略（第四部分）：标普500指数与美国国债
在本系列文章中，我们使用现代算法分析经典交易策略，以确定是否可以利用人工智能改进这些策略。在今天的文章中，我们将重新审视一种利用标普500指数与美国国债之间关系的经典交易方法。
交易中的神经网络：时空神经网络（STNN）
在本文中，我们将谈及使用时空变换来有效预测即将到来的价格走势。为了提高 STNN 中的数值预测准确性，提出了一种连续注意力机制，令模型能够更好地参考数据的重要方面。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram
在本文中，我们在 MQL5 中创建一个 EA 交易，以使用机器人向 Telegram 发送消息。我们设置必要的参数，包括机器人的 API 令牌和聊天 ID，然后通过执行 HTTP POST 请求来传递消息。之后，我们将处理响应以确保成功传达，并排除故障时出现的任何问题。这确保我们能够通过创建的机器人将消息从 MQL5 发送到 Telegram。
将 MQL5 与数据处理包集成（第 1 部分）：高级数据分析和统计处理
集成实现了无缝的工作流程，来自 MQL5 的原始金融数据可以导入到 Jupyter Lab 等数据处理包中，用于包括统计测试在内的高级分析。
无政府社会优化（ASO）算法
本文中，我们将了解无政府社会优化（Anarchic Society Optimization，ASO）算法，并探讨一个基于无政府社会（一个摆脱中央权力和各种等级制度的异常社会交互系统）中参与者非理性与冒险行为的算法是如何能够探索解空间并避免陷入局部最优陷阱的。本文提出了一种适用于连续问题和离散问题的统一ASO结构。
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。
使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别
在本文中，我们探讨了动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理，并在纯MQL5语言中展示其实现方法。
MQL5集成：Python
Python是一种广为人知且流行的语言，具有许多功能，尤其是在金融、数据科学、人工智能和机器学习领域。Python也是一种强大的工具，可以在交易中发挥作用。MQL5允许我们将这种强大的语言作为集成工具，以高效地实现我们的目标。在本文中，我们将在了解一些Python的基本信息后，分享如何在MQL5中使用Python作为集成工具。
从基础到中级：变量 (III)：
今天，我们将学习如何使用预定义的 MQL5 语言变量和常量。此外，我们将分析另一种特殊类型的变量：函数。知道如何正确使用这些变量可能意味着一个有效的应用程序和一个无效的应用程序之间的区别。为了理解这里介绍的内容，有必要理解前几篇文章中讨论的材料。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 25 部分）：多时间帧测试和交易
默认情况下，由于组装类中使用了 MQL5 代码架构，故基于多时间帧策略，且由向导组装的智能系统无法进行测试。我们探索一种绕过该限制的方式，看看搭配二次移动平均线的情况下，研究运用多时间帧策略的可能性。
开发多币种 EA 交易系统（第 16 部分）：不同报价历史对测试结果的影响
正在开发中的 EA 预计在与不同经纪商进行交易时都会表现出良好的效果。但目前我们一直使用 MetaQuotes 模拟账户的报价进行测试。让我们看看我们的 EA 是否准备好使用与测试和优化期间使用的报价不同的交易账户。
构建K线图趋势约束模型（第8部分）：EA的开发（一）
在本文中，我们将基于前文创建的指标，开发我们的第一个由MQL5语言编写的EA。我们将涵盖实现自动化交易所需的所有功能，包括风险管理。这将极大地帮助用户从手动交易转变为自动化交易系统。
动物迁徙优化（AMO）算法
本文介绍了AMO算法，该算法通过模拟动物的季节性迁徙来寻找适合生存和繁殖的最优条件。AMO的主要特点包括使用拓扑邻域和概率更新机制，使得其易于实现，并且能够灵活应用于各种优化任务。
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。
掌握 MQL5：从入门到精通（第三部分）复杂数据类型和包含文件
这是描述 MQL5 编程主要方面的系列文章中的第三篇。本文涵盖了上一篇文章中未讨论的复杂数据类型。这些包括结构、联合、类和“函数”数据类型。它还解释了如何使用 #include 预处理器指令为程序添加模块化。
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。