有关MQL5数据分析和统计的文章
在 MQL5 中实现来自其他语言的实用模块（第 03 部分）：移植 Python 的 Schedule 模块，打造增强版 OnTimer
Python 中的 schedule 模块提供了一种简单的方法来安排重复性任务。虽然 MQL5 缺乏内置的等效功能，但在本文中，我们将实现一个类似的库，以便在 MetaTrader 5 中更轻松地设置定时事件。
MQL5 中的量子神经网络（第二部分）：基于 ALGLIB 马尔可夫矩阵的神经网络反向传播训练
本文介绍了一种创新的量子神经网络架构，用于结合量子力学原理与现代机器学习方法进行算法交易。该系统引入了量子效应（共振、干涉、退相干）、不同时间尺度的多级记忆、结合 ALGLIB 库的马尔可夫链以及自适应参数控制。整个实现过程使用 MQL5 内置的矩阵/向量类型完成，从而降低了在 MetaTrader 5 中实现该系统的门槛。
从新手到专家：报表 EA — 搭建工作流程
经纪商通常会根据预定的时间表定期提供交易账户报表。这些公司通过其 API 技术，可以访问您的账户活动和交易历史，从而为您生成业绩报表。同样，MetaTrader 5 终端会存储您交易活动的详细记录，这些记录可以使用 MQL5 来创建完全定制的报表，并定义个性化的交付方式。
科学家群体优化（CoSO）：算法实现
我们继续讨论“科学家群体优化”这一主题。不应将 CoSO 视为现成的解决方案，而应将其视为一个有前景的研究平台。经过适当开发，CoSO 可以在那些适应性和应变能力至关重要、计算时间不是关键的任务中找到自己的定位。
市场模拟（第 22 部分）：SQL 入门（五）
亲爱的读者，在你放弃并决定不再学习 SQL 之前，请允许我提醒你，我们目前所使用的只是最基本的内容。我们尚未探讨 SQL 的一些功能。一旦你理解了这些功能，你会发现 SQL 远比它看起来要实用得多。不过，由于创作过程是动态的，我们最终很可能会改变我们正在构建的方向。我们将更多地展示如何在 SQL 中创建不同的内容，因为这对你来说确实非常重要且有用。仅仅认为自己比整个程序员和开发人员社区更有能力，只会导致时间和机会的浪费。别担心，因为接下来的内容将会更加有趣。
市场模拟：MQL5 中的 SQL 入门（一）
在今天的文章中，我们将开始学习如何在 MQL5 代码中使用 SQL。我们还将探讨如何创建数据库。或者更准确地说，如何使用 MQL5 内置的功能来创建 SQLite 数据库文件。我们还将了解如何创建表，以及如何通过使用主键和外键来建立表之间的关系。所有这些都将再次使用 MQL5 来完成。我们将看到，通过使用一个有助于封装底层实现细节的类，创建代码是多么容易，这些代码稍后可以迁移到其他 SQL 实现中。而且，最重要的是，我们将看到，在使用 SQL 时，我们可能会在不同阶段面临出错的风险。这是因为，在 MQL5 代码中，SQL 代码总是被放置在字符串中。
MQL5 自优化 EA（第12部分）：利用矩阵分解构建线性分类器
本文探讨矩阵分解在算法交易中的强大作用，重点介绍其在 MQL5 程序里的应用。从回归模型到多目标分类器，我们通过实战示例演示如何借助 MQL5 内置函数轻松集成这类技术。无论你是预测价格方向，还是构建指标行为模型，这份教程都为你使用矩阵方法搭建智能交易系统打下坚实基础。
决斗者算法
如果您的交易策略能像真实的决斗者一样互相较量、彼此学习，会怎样？决斗者算法（Duelist Algorithm）是一种新的优化方法：在该算法中，不同的参数组合会像决斗者一样相互较量，争夺最优解的位置。