有关MQL5交易系统自动化的文章
阅读 交易系统 文章，拓宽核心思路。了解如何使用蜡烛条图表的统计方法和形态，如何过滤信号以及何处使用信号机指标。
该 MQL5 向导将帮助您 创建无需编程的机器人 以便快速检验您的交易思路。使用向导来学习有关的 遗传算法。
DoEasy 函数库中的时间序列（第四十五部分）：多周期指标缓冲区
在本文中，我将着手改进指标缓冲区对象和集合类，从而可在多周期和多品种模式下操作。 我打算在当前品种图表上的任何时间帧内接收和显示数据缓冲区对象的操作。
构建K线趋势约束模型（第十部分）：战略均线金叉与死叉（智能交易系统EA）
您是否知道，基于移动平均线交叉的金叉和死叉策略，是识别长期市场趋势最为可靠的指标之一？当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，金叉发出看涨趋势信号；而当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，死叉则表明看跌趋势。尽管这些策略简单且有效，但手动运用时往往会导致错失机会或延迟交易。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 01 部分）：回归分析
今天的交易者都是一位哲学家，他几乎总是（有意识地或无意识地）寻找新的思路，尝试它们，选择修改或抛弃它们；这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间，且需要避免错误。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢？ 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间，而且大大减少了重复编码的错误；他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。
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。
市场及其全局模式中的物理学
在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。
在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略
本文介绍一个基于EMA交叉信号的自动交易算法，该算法适用于MetaTrader 5平台。文章详细阐述了在MQL5中开发一个EA所需的方方面面，以及在MetaTrader 5中进行测试的过程——从分析价格区间行为到风险管理。
使用Python和MQL5开发机器人（第一部分）：数据预处理
基于机器学习的交易机器人开发：详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库，并结合MetaTrader 5平台来实现。
重新审视一种旧时的趋势交易策略：两个随机振荡指标，一个移动平均指标和斐波那契线
旧时的交易策略本文介绍了一种纯技术型的趋势跟踪策略。该策略纯粹是技术性的，使用一些技术指标和工具来传递信号和目标。该策略的组成部分如下：一个周期数为14的随机振荡指标，一个周期数为5的随机振荡指标，一个周期数为200的移动平均指标，一个斐波那契投影工具（用于设定目标）。
在MQL5中创建动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘
本文中，我们将在MQL5中开发一个动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘，为交易者提供跨不同品种和时间段的实时RSI值。该仪表盘具备交互式按钮、实时更新功能和有色编码的指标，以帮助交易者做出明智的决策。
DoEasy 函数库中的价格（第六十五部分）：市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类
在本文中，我将创建所有品种的市场深度集合类，并着手开发创建信号对象类来操控 MQL5.com 信号服务的功能。
构建和测试肯特纳通道交易系统
在本文中，我们将尝试使用金融市场中一个非常重要的概念 - 波动性 - 来构建交易系统。我们将在了解肯特纳通道（Keltner Channel）指标后提供一个基于该指标的交易系统，并介绍如何对其进行编码，以及如何根据简单的交易策略创建一个交易系统，然后在不同的资产上进行测试。
构建自动运行的 EA（第 11 部分）：自动化（III）
如果没有健全的安全性，自动化系统就不会成功。 但是，如果不对某些事情有很好的理解，就无法确保安全性。 在本文中，我们将探讨为什么在自动化系统中实现最大安全性是一项挑战。
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。
MQL5 交易工具包（第 1 部分）：开发仓位管理 EX5 库
了解如何创建面向开发人员的工具包，使用 MQL5 管理各种仓位操作。在本文中，我将演示如何创建一个函数库 (ex5)，以执行从简单到高级的仓位管理操作，包括自动处理和报告使用 MQL5 处理仓位管理任务时出现的各种错误。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十一部分）：复合多周期、多品种标准指标
在本文中，会完成多周期、多品种标准指标对象的开发。 以 Ichimoku Kinko Hyo 标准指标为例，分析复合自定义指标的创建，该指标含有辅助绘制缓冲区，可在图表上显示数据。
让开发者为交易者进行服务?
算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。
神经网络变得轻松（第四十四部分）：动态学习技能
在上一篇文章中，我们讲解了 DIAYN 方法，它提供了学习各种技能的算法。 获得的技能可用在各种任务。 但这些技能可能非常难以预测，而这可能令它们难以运用。 在本文中，我们要研究一种针对学习可预测技能的算法。
逆公允价值缺口（IFVG)交易策略
当价格回到先前确定的公允价值缺口位置，且未表现出预期的支撑或阻力反应，而是无视该缺口时，便出现了逆公允价值缺口（IFVG）。这种“无视”现象可能预示着市场方向的潜在转变，并为反向交易提供优势。在本文中，我将介绍自己开发的量化方法，以及如何将IFVG作为一种策略，应用于MetaTrader 5智能交易系统（EA）中。
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩
成功运营一年半的“MQL5 应用商店”，已成为了最大的交易策略与技术指标交易商店。全世界有 350 位开发者在此提供了大约 800 款交易应用程序。交易者为其 MetaTrader 5 终端购买和下载的交易程序，已逾 100.000。
神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习
在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。
神经网络变得轻松（第十九部分）：使用 MQL5 的关联规则
我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中，我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中，我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 5 部分）：凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带 — 指标信号
本文中的多币种 EA 是一款智能交易系统或交易机器人，可以仅从一个品种图表中交易（开单、平单和管理订单，例如：尾随止损和止盈）多个品种（对）。在本文中，我们将用到来自两个指标的信号，在本例中为凯尔特纳（Keltner）通道上的布林带®。
数据科学与机器学习 — 神经网络（第 02 部分）：前馈神经网络架构设计
在我们透彻之前，还有一些涵盖前馈神经网络的次要事情，设计就是其中之一。 针对我们的输入，看看我们如何构建和设计一个灵活的神经网络、隐藏层的数量、以及每个网络的节点。
处理时间（第二部分）：函数
自动判定经纪商时移和 GMT。 与其请求您的经纪商的支持，您可能会从他们那里得到一个不充分的答案（他们很愿意解释时间错位），我们只需自行查看在时间变化的几周内他们如何计算价格 — 但手工操作极其繁琐，我们让程序来做这件事 — 毕竟这就是为什么我们要有一台 PC。