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。
Trademinator 3：交易机器的崛起
在《Dr. Tradelove...》一文中，我们创建了一个可独立优化某预先选定交易系统的 EA 交易。而且，我们还决定创建一个不仅能够优化构成 EA 的交易系统参数、而且可以在多个交易系统中选择最优的 EA 交易。我们来看看，它会带来些什么...
MQL5 中的矩阵和向量
运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”，可以创建非常贴合数学符号本意的代码。 运用这些方法，您可以避免创建嵌套循环，或在计算中分心记忆正确的数组索引。 因此，矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。
学习如何基于 Williams PR 设计交易系统
本系列中的一篇新文章,介绍了如何依据 MQL5 最流行的技术指标为 MetaTrader 5 设计交易系统。 在本文中，我们将学习如何依据 Williams‘ %R 指标设计交易系统。
神经网络变得轻松（第四部分）：循环网络
我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。
学习如何基于 VIDYA 设计交易系统
欢迎阅读我们的关于学习如何依据最流行的技术指标设计交易系统系列的新篇章，在本文中，我们将学习一种新的技术工具，并学习如何依据可变指数动态平均线（VIDYA）设计交易系统。
神经网络变得轻松（第五部分）：OpenCL 中的多线程计算
我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。
更好的程序员（第 02 部分）：停止做这 5 件事变为一名成功的 MQL5 程序员
对于任何想要提高编程职业生涯的人来说，这是一篇必读文章。 本系列文章旨在尽最大可能令您成为最佳程序员，无论您有多少经验。 研讨的思路适用于 MQL5 编程萌新和专业人士。
依据价格相关性的统计数据过滤信号
在过去的价格行为和其将来的趋势之间是否有任何相关性？为什么今天的价格重复以前的每日运行特征呢？统计能用于预测价格动态吗？有一个答案，并且是积极的答案。如果您有任何疑问，则本文正好为您释疑解惑。我将告诉您如何用 MQL5 为一个交易系统创建一个有效的过滤器，展现价格变动中有趣的图形。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库 (第十六部分) : 品种集合事件
在本文中，我们将为所有函数库的对象创建一个新的基类，在其所有衍生类中加入事件功能，并基于新的基类开发用来跟踪品种集合事件的类。 我们还将修改帐户和帐户事件类，以便开发新的基本对象功能。
使用 MetaTrader 4 进行基于时间的模式分析
基于时间的模式分析可以用于货币市场以确定进入交易的更好时点或避免交易的时间。这里我们使用 MetaTrader 4 分析历史市场数据，产生对机械式交易系统应用有用的优化结果。
RSI深三步交易技巧
在MetaTrader 5中展示RSI深三步交易技术。本文基于一系列新的研究，这些研究展示了一些基于RSI的交易技术，RSI是一种技术分析指标，用于衡量股票、货币或商品等证券的强度和动量。
DoEasy 函数库中的时间序列（第三十八部分）：时间序列集合 - 实时更新以及从程序访问数据
本文研究实时更新时间序列数据，并从所有品种的所有时间序列里发送有关“新柱线”事件的消息至控制程序图表，从而能够在自定义程序中处理这些事件。 “新即时报价”类用于判断是否需要更新非当前图表品种和周期的时间序列。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库(第七部分): StopLimit 订单激活事件，为修改订单和持仓事件准备功能
在之前的文章中，我们已着手创建一个大型跨平台函数库，简化了 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 在第六部分中，我们训导函数在净持结算账户上工作。 在此，我们将实现跟踪 StopLimit 订单激活，并准备跟踪修改订单和持仓事件的功能。
学习如何基于强力指数（Force Index）设计交易系统
欢迎阅读我们系列中的新篇章，有关如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一个新的技术指标，以及如何运用强力指数（Force Index）指标创建交易系统。
学习如何基于抛物线 SAR 设计交易系统
在本文中，我们将继续讲述如何基于最流行的指标设计交易系统。 在本文中，我们将详细学习抛物线 SAR 指标，以及如何运用一些简单的策略来设计用于 MetaTrader 5 的交易系统。
神经网络变得轻松（第十部分）：多目击者关注
我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中，现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现，并评估其对整体网络性能的影响。
DoEasy 函数库中的时间序列（第四十六部分）：多周期、多品种指标缓冲区
在本文中，我将继续改进指标缓冲区对象类，从而可在多品种模式下操作。 这为自定义程序中创建多品种、多周期指标提供了途径。 我会在计算缓冲区对象里添加缺失的功能，从而令我们可创建多品种、多周期的标准指标。
从头开始开发智能交易系统（第 31 部分）：面向未来（(IV）
我们继续从 EA 中删除单独的部件。 这是本系列中的最后一篇文章。 并且最后要移除的是声音系统。 如果您之前没有关注过这些文章系列，可能会有点困惑。
从头开始开发智能交易系统（第 22 部分）：新订单系统 (V)
今天，我们将继续开发新订单系统。 实现一个新系统并非那么容易，因为我们经常会遇到各种问题令过程复杂化。 当这些问题出现时，我们必须停下来重新分析我们前进的方向。
在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置
自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000 个任务进行了支付。并且交易员与开发者的行动正在持续增长！
利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式
本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型，并讨论了这种方法的有效性。现在，只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易，就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。
掌握市场动态：创建有关支撑与阻力位策略的EA
一个关于基于支撑位与阻力位策略开发自动化交易算法的全面指南。详细介绍了在MQL5中创建EA以及在MetaTrader 5中对其进行测试的所有方面——从分析价格区间行为到风险管理。
了解如何设计基于轨道线（Envelopes）的交易系统
在本文中，我将与您分享一种如何进行波带交易的方法。 这一次，我们将研究轨道线（Envelopes），并将看到创建一款基于轨道线的策略是多么容易。
构建自动运行的 EA（第 06 部分）：账户类型（I）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 当前状态下，我们的 EA 已能在任何状况下工作，但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。
轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库（第十七部分）：函数库对象之间的交互
在本文中，我们将完成所有函数库对象的基准对象开发，以便任何基于此函数库的对象都能够与用户进行交互。 例如，用户将能够设置开仓时可接受的点差大小，和预警价位，当点差达到该数值，或价格触及预警价位时，来自品种对象的事件将被一并发送到监听此信号的程序。
如何利用 MQL5 创建自定义指标（Heiken Ashi）
在本文中，我们将学习如何根据我们的偏好利用 MQL5 创建自定义指标，在 MetaTrader 5 当中运用它来帮助我们读取图表，或在自动智能系统当中运用。
基于大众交易系统和交易机器人优化点金术的 Expert Advisor(续)
在本文中，作者将提供各种方法来改进之前文章中所述的交易系统。本文适用于已有一些 Expert Advisor 编写经验的交易者。
改编版 MQL5 网格对冲 EA（第 II 部分）：制作一款简单的网格 EA
在本文中，我们探讨了经典的网格策略，详解 MQL5 的智能交易系统的自动化，并初步分析回测结果。我们强调了该策略对高持有能力的需求，并概括了在未来分期分批优化距离、止盈和手数等关键参数的计划。该系列旨在提高交易策略效率，以及针对不同市场条件的适配性。
一张图表上多个指标（第 04 部分）：晋升为一款智能交易系统
在我之前的文章里，我已经解释了如何创建拥有多个子窗口的指标，在使用自定义指标时如此这般会变得很有趣。 这次，我们将看到如何为智能交易系统添加多个窗口。
从头开始开发智能交易系统（第 7 部分）：添加价格成交量（Volume）指标（I）
这是目前最强力的指标之一。 任何满怀信心尝试交易的人都必须在他们的图表上拥有这个指标。 最常用的指标都是那些喜欢在交易时“读磁带”的人所采用。 此外，而该指标则是那些交易时仅依据价格动作的人会采用。
源代码的跟踪、调试和结构分析
可以在没有很大困难的情况下解决创建执行代码的结构以及对其进行跟踪的整个复杂问题。由于 MQL5 语言的新功能 - 自动创建复杂类型的数据变量（结构和类）以及在超出局部范围时自动消失，这种可能性已经出现在 MetaTrader 5 中。本文提供对方法和现成工具的描述。
构建新兴的社交技术, 第二部分: 编制 MQL5 的 REST 客户端
让我们现在来塑造本文第一部分介绍过的，基于 PHP 的 Twitter （推特）。我们正在组装 SDSS 的不同部分。有关客户端的系统体系结构, 我们借助 MQL5 新提供的 WebRequest() 函数, 通过 HTTP 发送交易信号。