有关MQL5数据分析和统计的文章
开发一款波段交易入场监控智能交易系统（EA）
随着年末临近，长期交易者往往会回顾市场历史数据，分析市场行为与趋势，以期预测未来可能的走势。本文将探讨如何使用MQL5开发一款长期交易入场监控智能交易系统（EA）。该系统的开发旨在解决因手动交易和缺乏自动化监控系统而导致的长期交易机会错失问题。我们将以交易量最为活跃的货币对之一为例，有效制定策略并开发我们的解决方案。
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。
用于时间序列挖掘的数据标签（第 6 部分）：使用 ONNX 在 EA 中应用和测试
本系列文章介绍了几种时间序列标注方法，可以创建符合大多数人工智能模型的数据，根据需要进行有针对性的数据标注可以使训练好的人工智能模型更符合预期的设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
MQL5 交易工具包（第 4 部分）：开发历史管理 EX5 库
通过详细的分步方法创建扩展的历史管理 EX5 库，学习如何使用 MQL5 检索、处理、分类、排序、分析和管理已平仓头寸、订单和交易历史。
让新闻交易轻松上手（第五部分）：执行交易（2）
本文将扩展交易管理类，以包含用于交易新闻事件的买入止损（buy-stop）和卖出止损（sell-stop）订单，并为这些订单添加过期时间限制，以防止隔夜交易。在EA中嵌入一个滑点函数，以尝试防止或最小化在交易中使用止损订单时可能发生的滑点，特别是在新闻事件期间。
化学反应优化 (CRO) 算法（第二部分）：汇编和结果
在第二部分中，我们将把化学运算符整合到一个算法中，并对其结果进行详细分析。让我们来看看化学反应优化 (CRO) 方法是如何解决测试函数的复杂问题的。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 11 部分）：数字墙
数字墙（Number Walls）是线性回移寄存器的一种变体，其通过检查收敛性来预筛选序列来达到可预测性。我们看看这些思路如何运用在 MQL5。
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。
大爆炸-大坍缩（BBBC）算法
本文介绍了大爆炸-大坍缩方法，该方法包含两个关键阶段：随机点的循环生成，以及将这些点压缩至最优解。该方法结合了探索与精炼过程，使我们能够逐步找到更优的解，并开拓新的优化可能性。
《数据科学与机器学习（第25部分）：使用循环神经网络（RNN）进行外汇时间序列预测》
循环神经网络（RNN）非常擅长利用过去的信息来预测未来的事件。它们卓越的预测能力已经在各个领域得到了广泛应用，并取得了巨大成功。在本文中，我们将部署RNN模型来预测外汇市场的趋势，展示它们在提高外汇交易预测准确性方面的潜力。
价格行为分析工具包开发（第 24 部分）：价格行为量化分析工具
K线形态为潜在的市场走势提供了宝贵的线索。根据其在价格走势中所处的位置，有些单根K线预示着当前趋势的延续，而另一些则是反转的前兆。本文介绍了一款能够自动识别四种关键K线形态的EA。请参阅以下章节，了解该工具如何助您提升价格行为分析能力。
人工蜂巢算法（ABHA）：测试与结果
在本文中，我们将继续深入探索人工蜂巢算法（ABHA），通过深入研究代码并探讨其余的方法。正如您可能还记得的那样，模型中的每只蜜蜂都被表示为一个独立的智能体，其行为取决于内部和外部信息以及动机状态。我们将在各种函数上测试该算法，并通过在评分表中呈现结果来总结测试效果。
让新闻交易轻松上手（第六部分）：执行交易（3）
在本文中，将实现基于新闻事件ID对单个新闻事件进行新闻筛选。此外，还将对先前的SQL查询进行改进，以提供更多信息或减少查询运行时间。另外，还将使前几篇文章中构建的代码具备实际功能。
价格行为分析工具包开发（第二部分）：分析注释脚本
秉承我们简化价格行为分析的核心理念，我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标（如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量），并在图表上自动生成可视化标记。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 16 部分）：配合本征向量进行主成分分析
本文所见的主成分分析，是数据分析中的一种降维技术，文中还有如何配合本征值和向量来实现它。一如既往，我们瞄向的是开发一个可在 MQL5 向导中使用的原型专业信号类。
基于时间、价格和成交量创建 3D 柱状图引入波动率测量
本文探讨了多元三维价格图表及其创建方法。我们还将探讨 3D 柱状图如何预测价格反转，以及 Python 和 MetaTrader 5 如何让我们实时绘制这些成交量柱状图。
随机优化和最优控制示例
这款名为SMOC（可能代表随机模型最优控制）的EA，是MetaTrader 5平台上一个较为先进的算法交易系统的简单示例。它结合了技术指标、模型预测控制以及动态风险管理来做出交易决策。该EA融入了自适应参数、基于波动率的仓位规模调整以及趋势分析，以优化其在不同市场条件下的表现。
数据科学与机器学习（第 15 部分）：SVM，每个交易员工具箱中的必备工具
探索支持向量机 (SVM，Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略，增强决策能力，并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具，帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。
化学反应优化（CRO）算法（第一部分）：在优化中处理化学
在本文的第一部分中，我们将深入化学反应的世界并发现一种新的优化方法！化学反应优化 (CRO，Chemical reaction optimization) 利用热力学定律得出的原理来实现有效的结果。我们将揭示分解、合成和其他化学过程的秘密，这些秘密成为了这种创新方法的基础。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 46 部分）：Ichimoku
Ichimuko Kinko Hyo 是日本著名的指标，可当作趋势识别系统。我们如之前类似文章所为，逐个形态地验证这一点，并借助 MQL5 向导的库类并汇编，来评估其策略和测试报告。
基于Python与MQL5的多模块交易机器人（第一部分）：构建基础架构与首个模块
我们将开发一个模块化交易系统，该系统结合了 Python 进行数据分析，并使用 MQL5 执行交易。四个独立模块并行监控市场的不同方面：成交量、套利、经济指标和风险，并使用包含400棵树的随机森林（ RandomForest ）。特别强调风险管理，因为即使是最先进的交易算法，如果没有适当的风险管理，也是毫无用处的。
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。
智能系统健壮性测试
在策略开发中，有许多错综复杂的细节需要考虑，对于初学交易者其中许多都未予重视。如是结果，众多交易者，包括我自己，都不得不历经苦难来学习这些教训。本文基于我观察到的大多数初学交易者在 MQL5 上开发策略时常见的陷阱。它将提供一系列提示、技巧、和示例，帮助辨别不合格的 EA，并以一种易于实现的方式来测试我们自己 EA 的稳健性。目标是教导读者，帮助他们未来购买 EA 时避免遭遇骗局，以及预防他们自己开发策略时的错误。
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。
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。
价格行为分析工具包开发（第二十七部分）：利用移动平均线进行流动性扫单
理解价格走势背后的微妙动态，能让您获得至关重要的优势。流动性扫单便是这样一种现象，大型交易者（尤其是机构）会刻意运用这一策略，推动价格突破关键支撑位或阻力位。这些价位往往集中了零售交易者的止损单，从而形成流动性池，大资金玩家可以借此机会买入或卖出大额头寸，且滑点极小。
开发回放系统（第 59 部分）：新的未来
正确理解不同的想法可以让我们事半功倍。在本文中，我们将探讨为什么在服务与图表交互之前需要配置模板。此外，如果我们改进鼠标指标，这样我们就可以用它做更多的事情呢？
开发回放系统（第 53 部分）：事情变得复杂（五）
在本文中，我们将介绍一个很少有人了解的重要话题：定制事件。危险。这些要素的优缺点。对于希望成为 MQL5 或其他语言专业程序员的人来说，本主题至关重要。在此，我们将重点介绍 MQL5 和 MetaTrader 5。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 35 部分）：支持向量回归
支持向量回归是一种理想主义的途径，寻找最能描述两组数据之间关系的函数或“超平面”。我们尝试在 MQL5 向导的自定义类内利用这一点来进行时间序列预测。
价格行为分析工具包开发（第十八部分）：四分位理论（3）——四分位看板
本文中，我们在原有四分位脚本的基础上新增 "四分位看板"（Quarters Board） 工具，该工具让您无需返回代码即可直接在图表上切换四分位水平。您可以轻松启用或禁用特定水平，EA还会提供趋势方向注释，帮助您更好地理解市场走势。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 18 部分）：配合本征向量进行神经架构搜索
神经架构搜素，是一种判定理想神经网络设置的自动化方式，在面对许多选项和大型测试数据集时可能是一个加分项。我们试验了当本征向量搭配时，如何令这个过程更加高效。
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。
使用 MetaTrader 5 在 Python 中查找自定义货币对形态
外汇市场是否存在重复的形态和规律？我决定使用 Python 和 MetaTrader 5 创建自己的形态分析系统。一种数学和编程的共生关系，用于征服外汇。
黑洞算法（BHA）
黑洞算法（BHA）利用黑洞引力原理来优化解。在本文中，我们将考察 BHA 如何在避免局部极端情况的同时，吸引最佳解，以及为什么该算法已成为解决复杂问题的强大工具。学习简单的思路如何在优化世界带来令人印象深刻的结果。