有关MQL5数据分析和统计的文章
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 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。
基于Python与MQL5的多模块交易机器人（第一部分）：构建基础架构与首个模块
我们将开发一个模块化交易系统，该系统结合了 Python 进行数据分析，并使用 MQL5 执行交易。四个独立模块并行监控市场的不同方面：成交量、套利、经济指标和风险，并使用包含400棵树的随机森林（ RandomForest ）。特别强调风险管理，因为即使是最先进的交易算法，如果没有适当的风险管理，也是毫无用处的。
种群优化算法：二进制遗传算法（BGA）。第 I 部分
在本文中，我们将探讨二进制遗传和其它种群算法中所用的各种方法。我们将见识到算法的主要组成部分，例如选择、交叠和突变，以及它们对优化的影响。此外，我们还将研究数据表示方法，及其对优化结果的影响。
开发回放系统（第31部分）：EA交易项目——C_Mouse类（五）
我们需要一个计时器，它可以显示距离回放/模拟运行结束还有多少时间。乍一看，这可能是一个简单快捷的解决方案。许多人只是尝试适应并使用交易服务器使用的相同系统。但有一件事是很多人在考虑这个解决方案时没有考虑的：对于回放，甚至更多的是模拟，时钟的工作方式不同。所有这些都使创建这样一个系统变得复杂。
MQL5 交易工具包（第 4 部分）：开发历史管理 EX5 库
通过详细的分步方法创建扩展的历史管理 EX5 库，学习如何使用 MQL5 检索、处理、分类、排序、分析和管理已平仓头寸、订单和交易历史。
开发回放系统 — 市场模拟（第 28 部分）：智能交易系统项目 — C_Mouse 类 （II）
当人们开始创建第一个拥有计算能力的系统时，一切都需要工程师的参与，他们必须非常熟知该项目。我们谈论的是计算机技术的曙光，那个时代甚至没有用于编程的终端。随着它的发展，越来越多的人对能够创造一些东西感兴趣，涌现出新的思路和编程方式，取代了旧式风格的改变连接器位置。这就是第一个终端出现的时刻。
黑洞算法（BHA）
黑洞算法（BHA）利用黑洞引力原理来优化解。在本文中，我们将考察 BHA 如何在避免局部极端情况的同时，吸引最佳解，以及为什么该算法已成为解决复杂问题的强大工具。学习简单的思路如何在优化世界带来令人印象深刻的结果。
分析交易所价格的二进制代码（第一部分）：技术分析的新视角
本文提出了一种基于将价格波动转换为二进制代码的技术分析创新方法。作者展示了市场行为的各个方面——从简单的价格波动到复杂形态——如何被编码为一系列的0和1。
价格行为分析工具包开发（第二部分）：分析注释脚本
秉承我们简化价格行为分析的核心理念，我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标（如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量），并在图表上自动生成可视化标记。
因果推断中的时间序列聚类
在机器学习中，聚类算法是重要的无监督学习算法，它们可以将原始数据划分为具有相似观测值的组。利用这些组，可以分析特定聚类的市场情况，使用新数据寻找最稳定的聚类，并进行因果推断。本文提出了一种在Python中进行时间序列聚类的原创方法。
基于Python和MQL5的特征工程（第二部分）：价格角度
在MQL5论坛上，有许多帖子询问如何计算价格变化的斜率。本文将展示一种计算任意交易市场中价格变化所形成角度的可行方法。此外，我们还将探讨为这项新特征工程投入额外精力和时间是否值得。我们将研究价格斜率是否能在预测M1时间框架下的USDZAR货币对时，提高我们人工智能（AI）模型的准确性。
开发回放系统 — 市场模拟（第 26 部分）：智能交易系统项目 — C_Terminal 类
现在，我们可以开始创建回放/模拟系统的智能系统。不过，我们需要改进一些东西，并非敷衍了事。尽管如此，我们不应被最初的复杂性所吓倒。重要的是从某处开始，否则我们最终只会空想一项任务的难度，甚至没有尝试去克服它。这就是编程的全部意义：通过学习、测试和广泛的研究来攻克障碍。
价格行为分析工具包开发（第十八部分）：四分位理论（3）——四分位看板
本文中，我们在原有四分位脚本的基础上新增 "四分位看板"（Quarters Board） 工具，该工具让您无需返回代码即可直接在图表上切换四分位水平。您可以轻松启用或禁用特定水平，EA还会提供趋势方向注释，帮助您更好地理解市场走势。
开发回放系统（第 75 部分）：新 Chart Trade（二）
在本文中，我们将讨论 C_ChartFloatingRAD 类。这就是 Chart Trade 发挥作用的原因。然而，解释并未就此结束，我们将在下一篇文章中完成它，因为这篇文章的内容相当广泛，需要深入理解。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
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。
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。
数据科学和机器学习（第 19 部分）：利用 AdaBoost 为您的 AI 模型增压
AdaBoost，一个强力的提升算法，设计用于提升 AI 模型的性能。AdaBoost 是 Adaptive Boosting 的缩写，是一种复杂的融合学习技术，可无缝集成较弱的学习器，增强它们的集体预测强度。
开发回放系统（第 41 部分）：启动第二阶段（二）
如果到目前为止，你觉得一切都很好，那就说明你在开始开发应用程序时，并没有真正考虑到长远的问题。随着时间的推移，你将不再需要为新的应用程序编程，只需让它们协同工作即可。让我们看看如何完成鼠标指标的组装。
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。
MQL5 中的范畴论 (第 9 部分)：幺半群（Monoid）— 动作
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在这里，我们继续将“幺半群 — 动作”当为幺半群变换的一种手段，如上一篇文章所涵盖的内容，从而增加了应用。
使用 MetaTrader 5 在 Python 中查找自定义货币对形态
外汇市场是否存在重复的形态和规律？我决定使用 Python 和 MetaTrader 5 创建自己的形态分析系统。一种数学和编程的共生关系，用于征服外汇。
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。
大气云模型优化（ACMO）：理论
本文致力于介绍一种元启发式算法——大气云模型优化（ACMO）算法，该算法通过模拟云层的行为来解决优化问题。该算法利用云层的生成、移动和传播的原理，适应解空间中的“天气条件”。本文揭示了该算法如何通过气象模拟在复杂的可能性空间中找到最优解，并详细描述了ACMO运行的各个阶段，包括“天空”准备、云层的生成、云层的移动以及水的集中。
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。
开发回放系统（第 70 部分）：取得正确的时间（三）
在本文中，我们将了解如何正确有效地使用 CustomBookAdd 函数。尽管它看起来很简单，但它有许多细微差别。例如，它允许您告诉鼠标指标自定义交易品种是否正在竞价、交易或市场是否关闭。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 10 部分）：非常规 RBM
限制性玻尔兹曼（Boltzmann）机处于基本等级，是一个两层神经网络，擅长通过降维进行无监督分类。我们取其基本原理，并检验如果我们重新设计和训练它，我们是否可以得到一个实用的信号滤波器。
从新手到专家：自动几何分析系统
几何形态为交易者提供了一种简洁的方式来解读价格走势。许多分析师手工绘制趋势线、矩形和其他形状，然后根据他们看到的形态做出交易决策。在本文中，我们探索了一种自动化的替代方案：利用 MQL5 来检测和分析最流行的几何形态。我们将分解方法论，讨论实现细节，并强调自动形态识别如何提高交易者的市场洞察力。
用Python和MQL5进行投资组合优化
本文探讨了使用Python和MQL5结合MetaTrader 5进行高级投资组合优化的技术。文章展示了如何开发用于数据分析、资产配置和交易信号生成的算法，强调了在现代金融管理和风险缓解中数据驱动决策的重要性。
开发回放系统（第 58 部分）：重返服务工作
在回放/模拟器服务的开发和改进暂停之后，我们正在恢复该工作。现在我们已经放弃使用终端全局变量等资源，我们将不得不完全重组其中的一些部分。别担心，我们会详细解释这个过程，这样每个人都可以关注我们服务的发展。