有关MQL5数据分析和统计的文章
开发回放系统（第 72 部分）：异常通信（一）
我们今天创造的东西将很难理解。因此，在这篇文章中，我将只谈论初始阶段。请仔细阅读这篇文章，这是我们继续下一步的重要前提。本材料的目的纯粹是教学性的，因为我们只会学习和掌握所提出的概念，而没有实际应用。
大气云模型优化（ACMO）：实战
在本文中，我们将继续深入研究大气云模型优化（ACMO）算法的实现。特别是，我们将讨论两个关键方面：云向低压区域的移动以及降雨模拟，包括液滴的初始化及其在云中的分布。我们还将研究其他在管理云的状态以及确保它们与环境相互作用方面发挥重要作用的方法。
开发回放系统（第 69 部分）：取得正确的时间（二）
今天我们将看看为什么我们需要 iSpread 功能。同时，我们将了解当没有可用的分时报价时，系统如何通知我们柱形的剩余时间。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。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 20 部分）：符号回归
符号回归是一种回归形式，它从最小、甚或没有假设开始，而底层模型看起来应当映射所研究数据集。尽管它可以通过贝叶斯（Bayesian）方法、或神经网络来实现，但我们看看如何使用遗传算法实现，从而有助于在 MQL5 向导中使用自定义的智能信号类。
开发回放系统（第 36 部分）：进行调整（二）
让我们的程序员生活举步维艰的原因之一就是做出假设。在本文中，我将向您展示假设是多么危险：例如在 MQL5 编程中假设类型将具有某个特定值，或是在 MetaTrader 5 中假设不同服务器的工作方式相同。
数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习
从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。
开发回放系统（第 35 部分）：进行调整 (一)
在向前迈进之前，我们需要解决几个问题。这些实际上并不是必需的修正，而是对类的管理和使用方式的改进。原因是系统内的某些相互作用导致了故障的发生。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们，但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理，例如，当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时，程序就会崩溃。
循环孤雌生殖算法（CPA）
本文提出了一种新的群体优化算法——循环孤雌生殖算法（CPA），其灵感源自蚜虫独特的生殖策略。该算法融合了两种生殖机制：孤雌生殖（无性繁殖）与有性生殖，并借助蚜虫的群体结构以及群体间的迁徙能力。算法的核心特点包括：在不同生殖策略之间自适应切换和通过“迁飞”机制实现群体间的信息交换。
开发回放系统（第 68 部分）：取得正确的时间（一）
今天，我们将继续努力，让鼠标指针告诉我们在流动性较低期间，一根柱形上还剩下多少时间。尽管乍一看似乎很简单，但实际上这项任务要困难得多。这涉及一些我们必须克服的障碍。因此，为了理解以下部分，您必须很好地理解子系列第一部分的材料。
人工协作搜索算法 (ACS)
人工协作搜索算法ACS (Artificial Cooperative Search) 是一种创新方法，它利用二进制矩阵和基于互利共生与合作的多个动态种群来快速准确地找到最优解。ACS在捕食者与猎物问题上的独特处理方法使其能够在数值优化问题中取得卓越成果。
数据科学与机器学习（第 20 部分）：算法交易洞察，MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量
在剖析 MQL5 交易环境中这些强大的降维技术的应用程序时，让我们揭示它们背后的秘密。深入探讨线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）的细微差别，深入了解它们对策略开发和市场分析的影响。
价格行为分析工具包开发（第二十六部分）：针形线、吞没形态与RSI背离（多模式）工具
与我们开发实用型价格行为工具的初衷相一致，本文将探讨如何开发一款 EA。该 EA 能够识别 Pin Bar 和吞没形态，并利用 RSI 背离作为确认信号，仅在条件满足时生成交易提示。
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。
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。
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。
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。
分析交易所价格的二进制代码（第二部分）：转换为 BIP39 并编写 GPT 模型
继续尝试破译价格走势……我们将通过将二进制价格代码转换为 BIP39 来获得一个“市场词典”，那么，对这个词典进行语言学分析又如何呢？在本文中，我们将深入探讨一种创新的交易所数据分析方法，并研究如何将现代自然语言处理技术应用于市场语言。
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。
重新定义MQL5与MetaTrader 5指标
MQL5中一种创新的指标信息收集方法，使开发者能够向指标传递自定义输入参数以进行即时计算，从而实现了更灵活、更高效的数据分析。这种方法在算法交易中尤为实用，因为它能突破传统限制，增强对指标所处理信息的掌控力。
数据处理的分组方法：在MQL5中实现组合算法
在本文中，我们将继续探索数据处理家族分组算法，在MQL5中实现组合算法（Combinatorial Algorithm）及其优化版本——组合选择算法（Combinatorial Selective Algorithm）。
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。
在MQL5中构建自优化智能交易系统（第七部分）：同时利用多个时间周期进行交易
在本系列文章中，我们已经探讨了多种确定技术指标最佳使用周期的方法。今天，我们将向读者展示如何反其道而行之，也就是我们不再局限于挑选一个最佳时间周期，而是演示如何有效地利用所有可用周期。这种方法减少了被剔除的数据量，并为机器学习算法提供了常规价格预测以外的应用场景。
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。
ALGLIB 库优化方法（第二部分）
在本文中，我们将继续研究ALGLIB库中剩余的优化方法，并特别关注它们在复杂多维函数上的测试表现。这样我们不仅能够评估每种算法的效率，还能在不同条件下比较出它们的优势与不足。
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。
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。
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。
种群优化算法：改变概率分布的形状和位移，并基于智能头足类生物（SC）进行测试
本文研究了改变概率分布形状对优化算法性能的影响。我们将进行的实验，会用到智能头足类生物（SC）测试算法，从而评估优化问题背景下各种概率分布的效能。
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。
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。
时间演化旅行算法（TETA）
这是我自己的算法。本文表阐述受平行宇宙和时间流概念启发的时间演化旅行算法（TETA）。该算法的基本思路是，尽管传统意义上的时间旅行是不可能的，但我们能够选择一系列事件来导致不同的现实。
MQL5中的ARIMA预测指标
在这篇文章中，我们将在 MQL5 环境中实现一个 ARIMA 预测指标。文章深入探讨了 ARIMA 模型生成预测的机制，并分析了其在外汇市场乃至整个证券市场的适用性。此外，文章还详细阐释了什么是 AR 自回归模型，如何利用自回归模型进行预测，以及自回归机制的具体运作原理。
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。