有关MetaTrader 5手动和算法交易的文章
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（II）
如果您无法控制其调度表，则自动化就意味着毫无意义。 没有工人能够一天 24 小时高效工作。 然而，许多人认为自动化系统理所当然地每天 24 小时运行。 但为 EA 设置工作时间范围总是有好处的。 在本文中，我们将研究如何正确设置这样的时间范围。
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（I）
尽管创建自动 EA 并非一项非常困难的任务，但在缺乏必要知识的情况下可能会犯许多错误。 在本文中，我们将研究如何构建初级自动化，其中包括创建一个触发器来激活盈亏平衡和尾随停止价位。
构建自动运行的 EA（第 08 部分）：OnTradeTransaction
在本文中，我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统，EA 就能更快地工作，如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。
构建自动运行的 EA（第 07 部分）：账户类型（II）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么，以便若它“偏离轨道”，交易者可以尽早将其从图表中删除，并控制事态。
构建自动运行的 EA（第 06 部分）：账户类型（I）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 当前状态下，我们的 EA 已能在任何状况下工作，但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。
构建自动运行的 EA（第 05 部分）：手工触发器（II）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾，我建议允许手工操作 EA 是合适的，至少在一段时间内。
构建自动运行的 EA（第 03 部分）：新函数
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章中，我们已启动开发一个在自动化 EA 中使用的订单系统。 然而，我们只创建了一个必要的函数。
构建自动运行的 EA（第 02 部分）：开始编码
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章中，我们讨论了任何人在继续创建自动交易的智能系统之前需要了解的第一步。 我们首先研究了概念和结构。
数据科学与机器学习（第 09 部分）：K-最近邻算法（KNN）
这是一种惰性算法，它不是基于训练数据集学习，而是以存储数据集替代，并在给定新样本时立即采取行动。 尽管它很简单，但它能用于各种实际应用。
帧分析器（Frames Analyzer）工具带来的时间片交易魔法
什么是帧分析器（Frames Analyzer）？ 这是适用于任意智能系统的一个插件模块，在策略测试器中、以及测试器之外进行参数优化期间，该工具在参数优化完成后立即读取测试创建的 MQD 文件、或数据库，并分析优化帧数据。 您能够与拥有帧分析器工具的其他用户共享这些优化结果，从而共同讨论结果。
学习如何基于分形（Fractals）设计交易系统
本文是我们关于如何基于最流行的技术指标设计交易系统的系列中的一篇新文章。 我们将学习一个新的指标，即分形（Fractals）指标，我们将学习如何设计一个基于它的交易系统，从而能在 MetaTrader 5 终端中执行。
利用智能系统进行风险和资本管理
本文是有关您在回测报告中看不到的内容，使用自动交易软件时您应该期望什么；如果您正在使用智能系统，该如何管理您的资金；以及如果您正在使用自动化过程，如何弥补重大亏损从而坚持交易活动。
学习如何基于加速（Accelerator）振荡器设计交易系统
我们系列中的一篇新文章，介绍如何通过最流行的技术指标创建简单的交易系统。 我们将学习一个新的加速（Accelerator）振荡器指标，我们将学习如何利用它来设计交易系统。
学习如何基于奥森姆（Awesome）振荡器设计交易系统
在我们系列的这篇新文章中，我们将学习一种也许对我们的交易有用的新技术工具。 它是奥森姆（Awesome）振荡器（(AO）指标。 我们将学习如何基于该指标设计交易系统。
从头开始开发智能交易系统（第 31 部分）：面向未来（(IV）
我们继续从 EA 中删除单独的部件。 这是本系列中的最后一篇文章。 并且最后要移除的是声音系统。 如果您之前没有关注过这些文章系列，可能会有点困惑。
从头开始开发智能交易系统（第 29 部分）：谈话平台
在本文中，我们将学习如何让 MetaTrader 5 平台谈话。 我们如何才能让 EA 更有趣呢？ 金融市场交易往往过于无聊和单调，但我们能够令这项工作少些无趣。 请注意，对于那些经历过上瘾等问题的人来说，这个项目可能是危险的。 然而，在一般情况下，它只会让事情聊胜于无。
学习如何基于 VIDYA 设计交易系统
欢迎阅读我们的关于学习如何依据最流行的技术指标设计交易系统系列的新篇章，在本文中，我们将学习一种新的技术工具，并学习如何依据可变指数动态平均线（VIDYA）设计交易系统。
神经网络变得轻松（第二十六部分）：强化学习
我们继续研究机器学习方法。 自本文，我们开始另一个大话题，强化学习。 这种方式允许为模型设置某些策略来解决问题。 我们可以预期，强化学习的这种特性将为构建交易策略开辟新的视野。
从头开始开发智能交易系统（第 28 部分）：面向未来（(III）
我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成，但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统，可令相同的票据系统更快、更高效。
从头开始开发智能交易系统（第 26 部分）：面向未来（I）
今天，我们将把我们的订单系统提升到一个新的层次。 但在此之前，我们需要解决少量问题。 我们现有的一些问题，是与在交易日里我们想要如何工作，以及我们做什么事情相关。
学习如何基于强力指数（Force Index）设计交易系统
欢迎阅读我们系列中的新篇章，有关如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一个新的技术指标，以及如何运用强力指数（Force Index）指标创建交易系统。
学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器设计交易系统
欢迎阅读我们系列的新篇章，学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 通读这篇新文章，我们将学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器指标设计交易系统。
数据科学与机器学习（第 06 部分）：梯度下降
梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法，尽管它的工作令人印象深刻，但它仍然被许多数据科学家误解，我们来看看有关它的全部。
从头开始开发智能交易系统（第 25 部分）：提供系统健壮性（II）
在本文中，我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此，请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠，我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。
从头开始开发智能交易系统（第 24 部分）：提供系统健壮性（I）
在本文中，我们将令系统更加可靠，来确保健壮和安全的使用。 实现所需健壮性的途径之一是尝试尽可能多地重用代码，从而能在不同情况下不断对其进行测试。 但这只是其中一种方式。 另一个是采用 OOP。
学习如何基于标准偏差设计交易系统
此为我们该系列中的一篇新文章，介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中，我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。
从头开始开发智能交易系统（第 22 部分）：新订单系统 (V)
今天，我们将继续开发新订单系统。 实现一个新系统并非那么容易，因为我们经常会遇到各种问题令过程复杂化。 当这些问题出现时，我们必须停下来重新分析我们前进的方向。
学习如何基于 Williams PR 设计交易系统
本系列中的一篇新文章,介绍了如何依据 MQL5 最流行的技术指标为 MetaTrader 5 设计交易系统。 在本文中，我们将学习如何依据 Williams‘ %R 指标设计交易系统。
数据科学和机器学习（第 05 部分）：决策树
决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树，并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。