有关MQL5数据分析和统计的文章
市场模拟（第 21 部分）：SQL 入门（四）
你们中的许多人可能比我更有数据库工作经验，因此可能会有不同的看法。由于有必要解释数据库为何以这样的方式设计，以及SQL为何具有这样的形式 — 尤其是主键和外键为何出现 — 因此有些内容必须保持一定的抽象性。
市场模拟（第 19 部分）：SQL 入门（二）
正如我们在第一篇关于 SQL 的文章中所解释的那样，没有必要花费时间编写程序来执行 SQL 中已经内置的功能。然而，如果不了解基础知识，你就无法使用 SQL 或充分利用这个工具所提供的一切功能。因此，在本文中，我们将探讨如何在数据库中执行基本任务。
MQL5中的价格时间缺口分析（第二部分）：构建时间维度下的流动性分布热力图
这是一份详细的MetaTrader 5热力图指标构建教程，能够可视化展示价格随时间的分布状态。本文阐述了时间密度分析的数学原理，将各个价格区间以色彩区分：红色代表价格停留时间最短，蓝色代表价格停留时间最长。
市场模拟（第 23 部分）：仓位视图（一）
接下来我们将要介绍的内容，在理论和概念方面要复杂得多。我会让这些材料尽可能简单易懂。编程部分本身相当简单明了。但是，如果你不了解背后的理论，那么在将回放模拟系统改进或调整以适应不同于我将要展示的任务时，你就几乎没有任何可用于进一步改进或适配系统的实际依据。我不希望你只是编译和使用我提供的代码。我希望你能学习、理解，并且如果可能的话，能够创造出更好的东西。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十八部分）：鳄鱼振荡器与AD指标的市场韧性策略
本文介绍鳄鱼震荡器与积累/派发（AD）指标系统化交易方法的后半部分内容。作者新增五种信号形态，演示如何过滤虚假走势、捕捉早期反转，并在多时间周期上实现信号共振。文中附带清晰的代码示例与性能测试结果，为 MQL5 开发者搭建了从理论到实践的桥梁。
交易机器人风险管理器（第一部分）：EA风控头文件
交易对风控纪律有着极高的要求。本文分析了交易者亏损的主要原因，并针对MQL5平台提出一套技术方案 —— CEnhancedRiskManager（增强型风险管理器）类，并在激进网格EA上完成了实操测试。
MQL5中的自优化智能交易系统（第十一部分）：线性代数基础入门
在本文中，我们将为使用MQL5矩阵与向量API中强大的线性代数工具奠定基础。想要熟练运用此套API，我们必须牢固掌握支撑这些方法合理使用的线性代数原理。本文旨在让读者直观理解，作为MQL5算法交易者，入门并利用这一强大库所需的一些最重要的线性代数规则。
在MQL5中自定义交易品种：创建三维K线自定义品种
本文详细讲解创新指标文件3DBarCustomSymbol.mq5的完整制作流程，该指标可在MetaTrader 5中生成自定义品种，将价格、时间、成交量与波动率整合为一体化三维可视化图形。我们会讲解其数学理论基础、系统架构、实操实现步骤，以及在交易策略中的实际应用方式。
协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）
本文探讨了一种最有趣的非梯度优化算法，该算法能够学习理解目标函数的几何特性。我们将重点关注对 CMA-ES 的经典实现，并稍作修改 — 用幂律分布代替正态分布。我们将深入探究算法背后的数学原理以及实际实现方式，并验证 CMA-ES 在哪些方面无懈可击，以及在哪些方面应避免使用。
人工原子算法（A3）
本文介绍如何在 MQL5 中实现人工原子算法（A3）—— 一种受化学过程启发的元启发式优化算法。该算法只有两个可调参数：紧凑性和较小的种群规模，这保证了较高的运行速度，同时保持了足够的解质量。
基于协整股票的统计套利（第二部分）：EA、回测与优化
本文展示一个智能交易系统（EA）示例，用于交易一篮子四只纳斯达克股票。选股流程如下：首先通过皮尔逊相关系数检验进行初步筛选；再对筛选后的股票组进行约翰森协整检验；最后通过ADF检验与KPSS检验验证协整价差的平稳性。本文将对这一流程做补充说明，并展示经过小幅优化后的回测结果。
市场模拟（第 23 部分）：SQL 入门（六）
在本文中，我们将探讨如何可视化一个数据库，并借此了解其结构。这是通过分析数据库的内部结构来实现的。虽然乍一看这似乎没有必要，但如果我们真的想成为数据库管理员，那么这样做是完全合理的。毕竟，有些人以维护和设计数据库为生。
竞争性学习算法（CLA）
本文介绍了竞争性学习算法（CLA），这是一种基于模拟教育过程的新型元启发式优化方法。该算法将解的种群组织为若干班级，班级中包含学生，而每个班级中最优的学生充当教师。其中代理通过三种机制进行学习：跟随班级中的最优解、利用个人经验以及在班级之间共享知识。
市场模拟（第 24 部分）：仓位视图（二）
在本文中，我将展示如何以最简单、最实用的方式使用指标来跟踪交易服务器上的未平仓位。我将逐步演示，以表明您并不一定需要将所有这些操作都转移到 EA 中。你们中的许多人可能因为这样或那样的原因已经习惯了这样做。事实上，这并不完全合理，因为随着这种实现方式的演变，您将清楚地看到，您可以为此目的创建或实现不同类型的指标。
在线性自回归模型残差上训练非线性 U-Transformer
本文介绍一套用于汇率预测的创新混合系统，它将线性自回归模型与用于残差分析的 U-Transformer 架构相结合。系统会根据信号质量自动切换信号来源，并内置完整的交易逻辑，支持摊平加仓/金字塔加仓策略。该方法的核心优势在于：神经网络只在线性模型的残差上训练，从而简化了任务并降低过拟合风险。整套实现完全使用 MQL5 编写，可直接用于实盘交易，并具备随市场环境变化自动适应的能力。
市场模拟：仓位视图（三）
在之前的文章中，我们提到过有时需要为 ZOrder 属性设置一个值。但是为什么呢？原因在于，许多向图表添加对象的代码根本不使用（或者更准确地说，不定义）此属性的值。关键在于，我并不是来规定每个程序员应该或不应该做什么，或者他们应该或不应该如何编写代码的。亲爱的读者，我在此向您以及所有真正想了解这些过程内部运作原理的人展示，幕后究竟发生了什么。
科学家群体优化（CoSO）：理论
元启发式方法中交易策略有效优化的秘诀。科学家群体优化算法是一种新型的基于种群的算法，其灵感来源于科学界的运作机制。与传统的自然启发式隐喻不同，CoSO 模型展现了人类科学活动的独特方面：在期刊上发表成果、竞争资助以及组建研究团队。