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。
MQL5 中的范畴论 (第 8 部分)：幺半群（Monoids）
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期，我们引入幺半群作为域（集合），通过包含规则和幺元，将范畴论自其它数据分类方法分离开来。
如何利用 MQL5 创建自定义指标（Heiken Ashi）
在本文中，我们将学习如何根据我们的偏好利用 MQL5 创建自定义指标，在 MetaTrader 5 当中运用它来帮助我们读取图表，或在自动智能系统当中运用。
首次启动MetaTrader VPS：分步说明
使用EA交易或订阅信号的每个交易者几乎都会认识到，需要为自己的交易平台租用一个可靠的24/7全天候主机服务器。出于多种原因，我们建议使用MetaTrader VPS。您可以通过MQL5.community账户方便地支付服务费用和管理订阅。
在莫斯科交易所（MOEX）里使用破位挂单的自动兑换网格交易
本文探讨在莫斯科交易所（MOEX）里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时，最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。
神经网络实验（第 5 部分）：常规化传输到神经网络的输入参数
神经网络是交易者工具包中的终极工具。 我们来检查一下这个假设是否成立。 在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 是最接近自给自足的媒介。 为此提供了一个简单的解释。
MQL5 中的范畴论 (第 6 部分)：单态回拉和满态外推
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路
您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。
学习如何基于斐波那契（Fibonacci）设计交易系统
在本文中，我们将继续如何基于最流行的技术指标创建交易系统的系列文章。 这次一个新的技术工具，即斐波那契（Fibonacci），我们将学习如何基于该技术指标设计交易系统。
数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析
运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。
神经网络实验（第 4 部分）：模板
在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。
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。
学习如何基于比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的 MFI 设计交易系统
这是该系列中的一篇新文章，我们将学习如何根据流行的技术指标设计交易系统。 这次我们将涵盖比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的市场促进指数（BW MFI）。
数据科学与机器学习（第 11 部分）：朴素贝叶斯（Bayes），交易中的概率论
概率交易就像走钢丝一样 — 它需要精确、平衡和对风险的敏锐理解。 在交易世界中，概率就是一切。 这是成功与失败、盈利与亏损的区别。 通过利用概率的力量，交易者可以做出明智的决策，有效地管理风险，并实现他们的财务目标。 故此，无论您是经验丰富的投资者还是交易新手，了解概率都是解锁您的交易潜能的关键。 在本文中，我们将探索令人兴奋的概率交易世界，并向您展示如何将您的交易博弈提升到一个新的水平。
构建自动运行的 EA（第 14 部分）：自动化（VI）
在本文中，我们将把本系列中的所有知识付诸实践。 我们最终将建立一个 100% 自动化和功能性的系统。 但在此之前，我们仍然需要学习最后一个细节。
多层感知器和反向传播算法（第 3 部分）：与策略测试器集成 - 概述（I）
多层感知器是简单感知器的演变，可以解决非线性可分离问题。 结合反向传播算法，可以有效地训练该神经网络。 在多层感知器和反向传播系列的第 3 部分当中，我们将见识到如何将此技术集成到策略测试器之中。 这种集成将允许使用复杂的数据分析，旨在制定更好的决策，从而优化您的交易策略。 在本文中，我们将讨论这种技术的优点和问题。
艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术
艾伦·安德鲁斯（Alan Andrews）是现世代在交易领域最著名的“教育家”之一。 他的“草叉”几乎包含在所有现代报价分析程序当中。 但大多数交易者没机会用过此工具，甚至是其提供的一小部分。 此外，安德鲁斯最初的培训课程不仅包括对草叉的描述（尽管它仍然是主要工具），还包括其它一些有用的结构。 本文提供了对安德鲁斯在其原始课程中教授的奇妙图表分析方法的见解。 （流量焦虑用户）请当心，会有很多图像。
如何选择智能系统：拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则
本文尝试回答这个问题：我们如何选择正确的智能系统？ 哪些最适合我们的投资组合，我们如何过滤市场上提供的庞大交易机器人列表？ 本文将介绍二十条明确而强大的准则来拒绝一款智能系统。 每条提出的准则都将得到很好的解释，从而帮助您做出更持久的决定，并为您建立一个更有前途的智能系统集合，从而赚取利润。
在 Linux 上利用 C++ 多线程支持开发 MetaTrader 5 概念验证 DLL
我们将开始探索如何仅基于 Linux 系统开发 MetaTrader 5 平台的步骤和工作流程，其中最终产品能在 Windows 和 Linux 系统上无缝运行。 我们将了解 Wine 和 Mingw；两者都是制作跨平台开发任务的基本工具。 特别是 Mingw 的线程实现（POSIX 和 Win32），我们在选择追随哪一个时需要仔细考虑。 然后，我们构建一个能在 MQL5 代码中所用的概念验证 DLL，最后比较两种线程实现的性能。 这一切都是为了您的基金能进一步扩张自己。 阅读本文后，您应该可以轻松地在 Linux 上构建 MT 相关工具。
构建自动运行的 EA（第 12 部分）：自动化（IV）
如果您认为自动化系统很简单，那么您可能并未完全理解创建它们需要什么。 在本文中，我们将谈谈杀死大量智能系统的问题。 不分青红皂白地触发订单是解决这个问题的可能方法。