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。
直推和主动机器学习中的梯度提升
在本文中，我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法，并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用，并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机（SVM）的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）提出的。
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。
扩充策略构建器功能
在前两篇文章之中，我们讨论了 Merrill （美林）形态针对各种数据类型的应用。 并开发了一款应用程序来测试提出的思路。 在本文中，我们将继续策略构建器的工作，来提高其效率，并实现新的功能。
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。
一张图表上的多个指标（第 05 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（I）
有很多人不知道如何编程，但他们很有创造力，亦有杰出的想法。 然而，由于缺乏编程知识，他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易，就如同它是一个 IDE。
神经网络变得轻松（第二十一部分）：变分自动编码器（VAE）
在上一篇文章中，我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样，它也有其优点和缺点。 在其原始实现中，自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。
MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩
又过了一个季度，我们已决定统计MetaTrader 应用商店的业绩 - MetaTrader平台最大的交易机器人和技术指标商店。 直至报告季度末期，有500多名开发者已经将他们的1200个产品放入MetaTrader 应用商店。
重温默里（Murrey）系统
图形价格分析系统在交易者中当之无愧地广受欢迎。 在本文中，我将讲述完整的默里（Murrey）系统，包括其著名的级别，以及其它一些评估当前价格位置，并据其做出交易决策的实用技术。
学习如何基于 MFI 设计交易系统
这篇新文章出自我们的系列文章，是有关基于最流行的技术指标设计交易系统，它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数（MFI）。 我们将详细学习它，利用 MQL5 开发一个简单的交易系统，并在 MetaTrader 5 中执行它。
MQL5 信号的优势
MetaTrader 5 最近引入了交易信号服务，允许交易者复制任何信号提供者的交易操作。用户可以于其账户选择任何信号、执行订阅并复制所有交易记录。而信号提供者可以设定其订阅价格，并从其订阅者每月收取固定的费用。
DoEasy 函数库中的时间序列（第六十一部分）：品种即时报价序列集合
鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种，因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中，我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上，这将是一个常规列表，基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。
数据科学与机器学习 — 神经网络（第 01 部分）：前馈神经网络解密
许多人喜欢它们，但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中，我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知，解密其封闭大门背后的一切。
基于大众交易策略和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)
在本文中，作者提出了用于改进前面几篇文章介绍的交易系统的方法。本文适用于已有 Expert Advisor 编写经验的交易者。
学习如何基于建仓/派发（AD）设计交易系统
欢迎阅读本系列的新文章，了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一种新的技术指标，称为建仓/派发指标，并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。
在 HarmonyOS NEXT 上安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序
使用卓易通在 HarmonyOS NEXT 设备上轻松安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序。为您的手机或笔记本电脑提供详细的分步指南。
神经网络变得轻松（第三十五部分）：内在好奇心模块
我们继续研究强化学习算法。 到目前为止，我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策，从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而，这种方式人为因素相当大。 在实践中，动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中，我们将领略一种模型训练算法，该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。
基于MQL5的订单剥头皮交易系统
这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略，并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标，通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力，但同时也突显了需要进一步优化的必要性，尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者，但在实际部署之前，需要进行彻底的测试和深入理解。
从头开始开发智能交易系统（第 28 部分）：面向未来（(III）
我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成，但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统，可令相同的票据系统更快、更高效。
我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易
我们持续加强信号服务，完善机制，添加新的功能并修复缺陷。2012年的MetaTrader信号服务和当前的MetaTrader信号服务就像两个完全不同的服务。目前，我们正在实施 虚拟主机云服 务，它由一个服务器网络组成用来支持特定版本的MetaTrader客户端。
DoEasy 函数库中的时间序列（第三十六部分）：所有用到的品种周期的时间序列对象
在本文中我们将探讨，把每个用到的品种周期的柱形对象列表合并到单一品种时间序列对象之中。 因此，每个品种均含一个对象，存储所有已用到品种时间序列周期的列表。
使用MQL5轻松创建图形面板
在这篇文章中，我们将为任何需要创建交易中最有价值和最有用的工具之一的人提供一个简单易行的指南，即简化和轻松执行交易任务的图形面板，这有助于节省时间，并在不受任何干扰的情况下更多地关注您的交易过程本身。
从头开始开发智能交易系统（第 25 部分）：提供系统健壮性（II）
在本文中，我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此，请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠，我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 6 部分）：两条 RSI 指标相互交叉
本文中的多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人，它利用两条 RSI 指标线的交叉，即与慢速 RSI 与快速 RSI 两线相交。
神经网络变得轻松（第三十二部分）：分布式 Q-学习
我们在本系列的早期文章中领略了 Q-学习方法。 此方法均化每次操作的奖励。 2017 年出现了两篇论文，在研究奖励分配函数时展现出了极大的成功。 我们来研究运用这种技术解决我们问题的可能性。
学习如何基于标准偏差设计交易系统
此为我们该系列中的一篇新文章，介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中，我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。
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。
市场及其全局模式中的物理学
在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。
Heiken-Ashi指标与移动平均指标组合能够提供好的信号吗？
策略的组合可能会提供更好的机会，我们可以把指标和形态一起使用，或者更进一步，多个指标和形态一起，这样我们可以获得额外的确认因子。移动平均帮我们确认和驾驭趋势，它们是最为人所知的技术指标，这是因为它们的简单性和为分析增加价值的良好记录。
从头开始开发智能交易系统（第 12 部分）：时序与交易（I）
今天，我们将创建时序与交易，从而快速解读订单流程。 这是我们构建系统的第一部分。 在下一篇文章中，我们将补全该系统缺失的信息。 为了实现这一新功能，我们需要在智能交易系统代码中添加一些新的内容。