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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 08 部分）：感知器
感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。
市场模拟（第四部分）：创建 C_Orders 类（一）
在本文中，我们将开始创建 C_Orders 类，以便能够向交易服务器发送订单。我们将循序渐进地进行，目标是通过消息系统详细说明这一过程的具体实现方式。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 14 部分）：以 STF 进行多意向时间序列预测
“时空融合”就是在数据建模中同时使用“空间”和“时间”度量值，主要用在遥感，和一系列其它基于视觉的活动，以便更好地了解我们的周边环境。归功于一篇已发表的论文，我们通过验证它对交易者的潜力，采取一种新颖的方式来运用它。
开发回放系统（第 38 部分）：铺路（II）
许多认为自己是 MQL5 程序员的人，其实并不具备我在本文中将要概述的基础知识。许多人认为 MQL5 是一个有限的工具，但实际原因是他们尚未具备所需的知识。所以，如果您有啥不知道，不要为此感到羞愧。最好是因为不去请教而感到羞愧。简单地强制 MetaTrader 5 禁用指标重叠，并不能确保指标和智能系统之间的双向通信。我们离这个目标还很远，但指标在图表上没有重叠的事实给了我们一些信心。
MQL5 交易工具包（第 5 部分）：使用仓位函数扩展历史管理 EX5 库
了解如何创建可导出的 EX5 函数，以高效查询和保存历史仓位数据。在本分步指南中，我们将通过开发检索最近平仓的关键属性的模块来扩展历史管理 EX5 库。这些属性包括净利润、交易持续时间、基于点的止损、止盈、利润值以及其他各种重要细节。
价格行为分析工具包开发（第二十九部分）：暴涨与暴跌拦截EA
了解暴涨与暴跌拦截EA如何将您的图表转变为一个主动预警系统 —— 通过超高速扫描价格变动速度、检查波动率激增情况、确认趋势走向以及运用关键枢轴区域过滤条件，精准识别市场的爆发性行情。该工具以清晰的绿色“暴涨”和红色“暴跌”箭头为您的每一次决策提供指引，助您排除市场杂音，以前所未有的方式把握市场价格飙升的机遇。深入探究其工作原理，了解它为何能成为您下一个不可或缺的交易优势。
交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇（终章）
在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASAAT，其用一组智代的融汇在不同数据尺度下对多模态时间序列进行交叉分析。今天我们将继续实现该框架方法的 MQL5 版本，并将这项工作带至逻辑完结。
创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 7 部分）：图表指标自动化的命令分析
在本文中，我们将探讨如何将 Telegram 命令与 MQL5 集成，以自动在交易图表上添加指标。我们涵盖了解析用户命令、在MQL5中执行命令以及测试系统以确保基于指标的交易顺利进行的过程
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 48 部分）：比尔·威廉姆斯（Bill Williams）短吻鳄
短吻鳄指标是比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的创意，是一种多功能趋势识别指标，可产生清晰的信号，并经常与其它指标结合使用。MQL5 向导类和汇编允许我们在形态基础上测试各种信号，故此我们也研究了这个指标。
开发回放系统（第 57 部分）：了解测试服务
需要注意的一点是：虽然服务代码没有包含在本文中，只会在下一篇文章中提供，但我会解释一下，因为我们将使用相同的代码作为我们实际开发的跳板。因此，请保持专注和耐心。等待下一篇文章，因为每一天都变得更加有趣。
开发回放系统（第 50 部分）：事情变得复杂 (二)
我们将解决图表 ID 问题，同时开始为用户提供使用个人模板对所需资产进行分析和模拟的能力。此处提供的材料仅用于教学目的，不应被视为除学习和掌握所提供概念以外的任何目的的应用。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 49 部分）：搭配近端政策优化的强化学习
近端政策优化是强化学习中的另一种算法，通常以网络形式以非常小的增量步幅更新政策，以便确保模型的稳定性。我们以向导汇编的智能系统来试验其作用，如同我们之前的文章一样。
开发回放系统（第 51 部分）：事情变得复杂（三）
在本文中，我们将研究 MQL5 编程领域最困难的问题之一：如何正确获取图表 ID，以及为什么对象有时不会绘制在图表上。此处提供的材料仅用于教学目的，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。
MetaTrader 5 机器学习蓝图（第一部分）：数据泄露与时间戳修正
在开始将机器学习用于 MetaTrader 5 交易之前，必须先处理一个常被忽视的关键问题：数据泄露。本文深入剖析了数据泄露，尤其是 MetaTrader 5 时间戳陷阱，说明它如何扭曲模型表现并导致不可靠的交易信号。通过深入研究这一问题的机理并提出预防策略，我们为构建稳健的机器学习模型铺平了道路，这些模型能够在实时交易环境中提供值得信赖的预测结果。
交易中的神经网络：优化时间序列预测变换器（LSEAttention）
LSEAttention 框架改进变换器架构。它是专为长期多变量时间序列预测而设计。该方法作者提议的方法能应用于解决雏形变换器经常遇到的熵坍缩、及学习不稳定问题。
开发回放系统（第 43 部分）：Chart Trade 项目（II）
大多数想要或梦想学习编程的人实际上并不知道自己在做什么。他们的活动包括试图以某种方式创造事物。然而，编程并不是为了定制合适的解决方案。这样做会产生更多的问题而不是解决方案。在这里，我们将做一些更高级、更与众不同的事情。
风险管理（第五部分）：将风险管理系统集成到 EA 中
在本文中，我们将实现在先前文章中开发的风险管理系统，并添加在其他文章中描述的订单区块指标。此外，我们将进行一次回测，以便比较启用风险管理系统前后的结果，并评估动态风险的影响。
MQL5 交易工具包（第 6 部分）：使用最新成交的挂单函数扩展历史管理 EX5 库
了解如何创建可导出函数的 EX5 模块，无缝查询和保存最近填写的挂单数据。在本全面的分步指南中，我们将通过开发专用和分隔的函数来检索最后填写的挂单的基本属性，从而增强历史管理 EX5 库。这些属性包括订单类型、设置时间、执行时间、填充类型以及有效管理和分析挂单交易历史所需的其他关键细节。
交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇
我们概述多智代自适应投资组合优化框架（MASAAT），其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代，分析价格序列和方向变化，能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 30 部分）：聚焦机器学习中的批量归一化
批量归一化是把数据投喂给机器学习算法（如神经网络）之前对数据进行预处理。始终要留意算法所用的激活类型，完成该操作。因此，我们探索在向导组装的智能系统帮助下，能够采取的不同方式，并从中受益。
开发回放系统（第 61 部分）：玩转服务（二）
在本文中，我们将研究使回放/模拟系统更高效、更安全地运行的修改。我也不会对那些想要充分利用这些类的人置之不理。此外，我们将探讨 MQL5 中的一个特定问题，即在使用类时降低代码性能，并解释如何解决它。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 56 部分）：比尔·威廉姆斯（Bill Williams）分形
比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的分形是一个强有力的指标，在价格图标上初现时很容易被忽视。它出现得过于繁忙，大概也不够精锐。我们的靶标是配以由向导汇编的智能系统针对所有指标进行前向漫游测试，检验其在各种形态下能够取得怎样的成果，从而揭开该指标的面纱。
开发回放系统（第 78 部分）：新 Chart Trade（五）
在本文中，我们将研究如何实现部分接收方代码。在这里我们将实现一个 EA 交易来测试和了解协议交互是如何工作的。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。
基于通用 MLP 逼近器的EA
本文介绍了一种在交易 EA 中使用神经网络的简单且易于实现的方法，该方法不需要深厚的机器学习知识。该方法免除了对目标函数进行归一化的步骤，同时克服了“权重爆炸”和“网络停滞”等问题，并提供了直观的训练过程和结果的可视化控制。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 36 部分）：依据马尔可夫（Markov）链的 Q-学习
强化学习是机器学习的三大信条之一，并肩两个是监督学习和无监督学习。因此，它在意的是最优控制，或学习最适合目标函数的最佳长期政策。正是在这种背衬下，我们探索其向一款由向导组装的智能系统中 MLP 中通知学习过程的可能作用。
交易中的神经网络：超点变换器（SPFormer）
在本文中，我们概述一种基于“超点变换器”（SPFormer） 的三维物体分段方法，其剔除了对中间数据聚合的需求。这加快了分段过程，并提高了模型的性能。
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。
交易中的神经网络：双曲型潜在扩散模型（终篇）
正如 HypDIff 框架所提议，使用各向异性扩散过程针对双曲潜在空间中的初始数据进行编码，助力保留当前市场状况的拓扑特征，并提升其分析品质。在上一篇文章中，我们开始利用 MQL5 实现所提议的方式。今天，我们将继续我们已开始的工作，并得出合乎逻辑的结论。
利用 MQL5 经济日历进行交易（第 8 部分）：通过智能事件过滤和有针对性的日志来优化新闻驱动策略的回测
在本文中，我们利用智能事件过滤和有针对性的日志来优化我们的经济日历，以便在实时和离线模式下实现更快、更清晰的回测。我们简化了事件处理程序，并将日志集中在关键交易和仪表盘事件上，从而增强了策略的可视化效果。这些改进使得对新闻驱动型交易策略进行顺畅的测试和优化成为可能。
交易中的神经网络：受控分段（终章）
我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络
“深度-Q-网络” 是一种强化学习算法，在机器学习模块的训练过程中，神经网络参与预测下一个 Q 值和理想动作。我们曾研究过另一种强化学习算法 “Q-学习”。本文因此出示了另一个如何配以强化学习训练 MLP 的示例，可于自定义信号类中所用。
MQL5 交易工具包（第 7 部分）：使用最近取消的挂单函数扩展历史管理 EX5 库
了解如何完成历史管理 EX5 库中最终模块的创建，重点关注负责处理最近取消的挂单的函数。这将为您提供使用 MQL5 有效检索和存储与已取消挂单相关的关键详细信息的工具。
