有关MQL5数据分析和统计的文章
MQL5中的范畴论（第19部分）：自然性四边形归纳法
我们继续通过探讨自然性四边形归纳法来研究自然变换。对于使用MQL5向导构建的EA交易来说，对多货币实现的轻微限制意味着我们正在通过脚本展示我们的数据分类能力。所考虑的主要应用是价格变化分类及其预测。
MQL5中的范畴论（第18部分）：自然性四边形
本文通过介绍自然变换这一主题中的一个关键支柱，继续我们的范畴理论系列。我们研究看似复杂的定义，然后深入研究本系列“面包和黄油”的示例和应用程序；波动性预测。
开发回放系统 — 市场模拟（第 23 部分）：外汇（IV）
现在，创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式，如果在转换过程中出现问题，我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间，在图表上放置 1-分钟柱线的代码，也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之，负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般，我们获得的系统就能更好的维护和改进。
MQL5 中的范畴论 (第 15 部分)：函子与图论
本文是以 MQL5 实现范畴论，着眼于函子之系列的续篇，但这次是作为图论和集合之间的桥梁。我们重新审视日历数据，尽管它在策略测试器中存在使用局限，但在相关性的帮助下，可利用函子来预测波动性。
开发回放系统 — 市场模拟（第 22 部分）：外汇（III）
虽然这是关于这个主题的第三篇文章，但我必须为那些还不了解股票市场和外汇市场之间区别的人解释一下：最大的区别在于，在外汇中没有、或者更确切地说，我们得不到交易过程中有关一些实际发生关键处的信息。
掌握ONNX：MQL5交易者的游戏规则改变者
深入ONNX的世界，这是一种用于交换机器学习模型的强大的开放标准格式。了解利用ONNX如何彻底改变MQL5中的算法交易，使交易员能够无缝集成尖端的人工智能模型，并将其策略提升到新的高度。揭开跨平台兼容性的秘密，学习如何在您的MQL5交易活动中释放ONNX的全部潜力。通过这篇掌握ONNX的全面指南提升您的交易游戏
开发回放系统 — 市场模拟（第 21 部分）：外汇（II）
我们将继续构建一个在外汇市场工作的系统。为了解决这个问题，我们必须在加载以前的柱线之前首先声明加载跳价。这解决了问题，但同时迫使用户遵循配置文件中的某些结构，就个人而言，这对我来说没有多大意义。原因是，通过设计一个负责分析和执行配置文件中内容的程序，我们可以允许用户按任何顺序声明他需要的元素。
暴力方式搜素形态（第 V 部分）：全新视角
在这篇文章中，我将展示一种完全不同的方式进行算法交易，我经历了很长一段时间后才最终遇到它。当然，这一切所作所为全靠我的暴力程序，其经历了许多更改，令其能够并发解决若干问题。尽管如此，这篇文章明面上仍然比较笼统和尽可能简单，这就是为什么它也适合那些对暴力一无所知的人。
时间序列挖掘的数据标签（第3部分）：使用标签数据的示例
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
开发回放系统 — 市场模拟（第 20 部分）：外汇（I）
本文的最初目标不是涵盖外汇交易的所有可能性，而更是出于适配系统，如此您就至少可以执行一次市场回放。我们把模拟留待其它时刻。不过，如果我们没有跳价而仅有柱线的话，稍加努力，我们就可以模拟外汇市场中可能发生的交易。直到我们研究如何适配模拟器之前，情况一直如此。不经修改就尝试在系统内处理外汇数据会导致一系列错误。
MQL5 中的范畴论 (第 13 部分)：数据库制程的日历事件
本文在 MQL5 中遵循范畴论实现秩序，研究如何在 MQL5 中结合数据库制程进行分类。我们介绍了当辨别交易相关的文本（字符串）信息时，如何把数据库制程概念与范畴论相结合。日历事件是焦点。
开发回放系统 — 市场模拟（第 19 部分）：必要的调整
在此，我们要做好准备，如此当我们需要往代码里添加新函数时，就能顺滑轻松地发生。当前代码还不能涵盖或处理那些显著推进过程所必需的事情。我们需要将所有东西都结构化，以便能够以最小的工作量实现某些事情。如果我们正确地做好所有事情，我们就能得到一个真正通用的系统，可以轻松地适应任何需要处理的状况。
时间序列挖掘的数据标签（第2部分）：使用Python制作带有趋势标记的数据集
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
时间序列挖掘的数据标签（第1部分）：通过EA操作图制作具有趋势标记的数据集
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
模式搜索的暴力方法（第六部分）：循环优化
在这篇文章中，我将展示改进的第一部分，这些改进不仅使我能够使MetaTrader 4和5交易的整个自动化链闭环，而且还可以做一些更有趣的事情。从现在起，这个解决方案使我能够完全自动化创建EA和优化，并最大限度地降低寻找有效交易配置的劳动力成本。
开发回放系统 — 市场模拟（第 18 部分）：跳价和更多跳价（II）
显然，目前的衡量度与创建 1-分钟柱线的理想时间相距甚远。这是我们要率先解决的一件事。解决同步问题并不困难。也许这看起来很难，但实际上却很简单。在上一篇文章中，我们没有进行所需的调整，因为它的目的是解释如何把图表上创建 1-分钟柱线的跳价数据转移至市场观察窗口。
MQL5 中的范畴论 (第 12 部分)：秩序（Orders）
本文是范畴论系列文章之以 MQL5 实现图论的部分，深入研讨秩序（Orders）。我们通过研究两种主要的秩序类型，实测秩序论的概念如何支持幺半群集合，从而为交易决策提供信息。
开发回放系统 — 市场模拟（第 17 部分）：跳价和更多跳价（I）
于此，我们将见识到如何实现一些非常有趣的东西，但同时也会因某些可能十分令人困惑的关键点而极其困难。可能发生的最糟糕的事情是，一些自诩专业人士的交易者却对这些概念在资本市场中的重要性一无所知。好吧，尽管我们在这里专注于编程，但理解市场交易中涉及的一些问题，对于我们将要实现的内容至关重要。
离散哈特莱变换
在本文中，我们将探讨频谱分析和信号处理的方法之一——离散哈特莱变换（discrete Hartley transform，DHT）。它可以过滤信号，分析它们的频谱等等。DHT的性能不亚于离散傅立叶变换（discrete Fourier transform，DFT）。然而，与DFT不同的是，DHT只使用实数，这使得它在实践中更方便实现，并且它的应用结果更直观。
在 MQL4 和 MQL5 框架下开发 OpenAI 的 ChatGPT 功能
在本文中，我们将尝鲜来自 OpenAI 的 ChatGPT，从而了解它在降低开发智能系统、指标、和脚本的时间和劳动强度方面的能力。我将引导您快速通览这项技术，并尝试向您展示如何正确地使用它在 MQL4 和 MQL5 中进行编程。
开发回放系统 — 市场模拟（第 16 部分）：新的类系统
我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长，如果现在不做，那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类，可协助实现此任务，但为此，我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中，我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。
开发回放系统 — 市场模拟（第 15 部分）：模拟器的诞生（V）- 随机游走
在本文中，我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此，为了明白今天的讲义，有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发，我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则，您也许对此处将要讲解的内容不明所以。
开发回放系统 — 市场模拟（第 14 部分）：模拟器的诞生（IV）
在本文中，我们将继续探讨模拟器开发的新阶段。 这次，我们会见到如何有效地创建随机游走类型的走势。 这种类型的走势非常引人入胜，因为它是构成资本市场上所发生一切的基础。 此外，我们将开始了解一些对于进行市场分析至关重要的概念。
MQL5 中的范畴论 (第 9 部分)：幺半群（Monoid）— 动作
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在这里，我们继续将“幺半群 — 动作”当为幺半群变换的一种手段，如上一篇文章所涵盖的内容，从而增加了应用。
时间序列的频域表示：功率谱
在本文中，我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时，强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中，我们将讨论运用离散傅里叶变换（dft）在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。
神经网络变得轻松（第三十九部分）：Go-Explore，一种不同的探索方式
我们继续在强化学习模型中研究环境。 在本文中，我们将见识到另一种算法 — Go-Explore，它允许您在模型训练阶段有效地探索环境。