MQL4和MQL5编程文章
在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案：集成，测试，交易策略等等。
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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。
开发多币种 EA（第 27 部分）：多行文本显示组件
如果需要在图表上显示文本，我们可以使用 Comment() 函数。但它的功能相当有限。因此，在本文中，我们将自行开发一个组件 — 一个全屏对话框，该对话框能够显示多行文本，支持灵活的字体设置和滚动功能。
按小时、星期几和每月日期分析的季节性指标
本文介绍如何开发一款用于分析金融市场中重复性价格模式的工具 —— 可按每月日期（1-31 日）、星期几（周一至周日）或每日小时（0-23 时）进行分析。该指标分析历史数据，计算每个周期的平均收益率，并以直方图形式展示结果并附带预测。指标包含可自定义参数：季节性类型、分析 K 线数量、以百分比或绝对值显示、图表颜色等。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十二部分）：MACD与OBV组合形态的监督学习应用
本文将承接前一篇文章，之前我们介绍了MACD与OBV指标组合，本文将探讨如何通过机器学习对这一指标组合进行优化增强。MACD属于趋势指标，OBV属于成交量指标，二者为互补指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过有理二次核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。
数据科学与机器学习（第四十五部分）：利用Facebook的Prophet模型进行外汇时间序列预测
Prophet模型由Facebook研发，是一款稳健的时间序列预测工具，能够自动捕捉趋势、季节性与节假日效应，且几乎无需人工调整。该模型已被广泛应用于需求预测与商业规划。在本文中，我们将探讨Prophet模型在外汇交易品种波动率预测中的效果，展示其如何应用于传统商业场景之外的任务。
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。
回溯搜索算法（BSA）
如果一款优化算法能够记住它过往的搜索路径，并利用这些记忆去找到更优解，会是怎样的效果？回溯搜索算法（BSA）正是这样做的 —— 在全局探索与重访已验证可靠区域之间取得平衡。本文将为您揭开该算法的原理奥秘，思路简洁、参数极少、结果稳定。
市场模拟（第 20 部分）：SQL 入门（三）
尽管我们可以在包含约 10 条记录的数据库上执行操作，但当我们处理包含超过 15000 条记录的文件时，这样学习效果会更好。也就是说，如果我们试图手动创建这样一个数据库，这项任务将十分艰巨。然而，即便出于教育目的，也很难找到这样一个可供下载的数据库。但实际上，我们无需采取这种手段 — 我们可以用 MetaTrader 5 为自己创建一个数据库。在今天的文章中，我们将探讨如何做到这一点。
神经网络在交易中的应用：用于多元时间序列预测的 LSTM 优化（终篇）
我们继续实现 DA-CG-LSTM 框架，该框架为时间序列分析和预测提供了创新方法。使用 CG-LSTM 和双重注意力机制可以更准确地检测数据中的长期和短期依赖关系，这在金融市场分析中尤其有用。
海豚回波定位算法（DEA）
在本文中，我们将深入探讨 DEA 算法：一种受海豚利用回声定位捕食的独特能力启发而设计的元启发式优化方法。从数学基础到 MQL5 中的实际实现，从原理分析到与经典算法的对比，我们将详细剖析为什么这一相对较新的方法值得在面临优化问题的研究者工具箱中占有一席之地。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十四部分）：结合监督学习运用一目均衡表与ADX-Wilder形态
本文为前一篇文章的延续，之前我们介绍了一目均衡表（Ichimoku）与ADX指标组合，本篇将探讨如何通过监督学习对这一指标组合进行优化改进。一目均衡表与ADX是一组互补型指标组合，前者侧重支撑/阻力判断，后者侧重趋势识别。我们采用的监督学习方案基于深度谱混合核神经网络，对该指标组合的预测结果进行精细调优。与之前相同，相关逻辑封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接组装成智能交易系统（EA）。
神经网络在交易中的应用：用于多元时间序列预测的 LSTM 优化（DA-CG-LSTM）
本文介绍了 DA-CG-LSTM 算法，该算法为时间序列分析和预测提供了新的方法。它解释了创新的注意力机制和模型灵活性如何提高预测准确性。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十三部分）：使用一目均衡表形态与ADX-Wilder形态
一目均衡表（Ichimoku-Kinko-Hyo）指标与韦尔德平均趋向指数（ADX-Wilder）震荡指标，可在MQL5智能交易系统（EA）中形成互补搭配。一目均衡表本身功能多元，但在本文中，我们主要利用其识别支撑与阻力位的特性。同时，我们也使用ADX来判断趋势强弱。我们依旧通过MQL5向导来构建并测试这一组合的潜在效果。
数据科学与机器学习（第43篇）：使用潜在高斯混合模型（LGMM）识别指标数据中的隐藏模式
你是否曾盯着行情图，产生过一种奇妙的感觉…… 仿佛表面之下就藏着某种模式？一套秘密代码 —— 只要能破解它，就能揭示价格的走向？来认识一下 LGMM 吧 —— 市场隐藏模式探测器。这是一种机器学习模型，帮助识别市场中的那些隐藏模式。
基于季节性因素的MetaTrader 5外汇价差交易质量评估
本文在日线周期上，针对单一品种及价差组合，检验季节性交易方法的质量。研究重点在于识别周期性月度规律，以及在当年交易中应用这些规律的可行性。
神经网络在交易中的应用：演员—导演—评论家框架
我们诚邀您探索演员-导演-评论家（Actor-Director-Critic）框架，该框架结合了分层学习和多组件架构，用于创建自适应交易策略。在本文中，我们将详细探讨如何利用导演（Director）对演员（Actor）生成的动作进行分类，以有效优化交易决策，并提高模型在金融市场环境下的稳健性。
老鹰策略（ES）
老鹰策略是一种模拟老鹰两阶段捕猎策略的算法：通过曼特尼亚（Mantegna）方法实现的莱维（Levy）飞行进行全局搜索，与利用萤火虫算法进行的密集局部开发交替进行，这是一种在数学上合理的探索与开发平衡方法，也是一种将两种自然现象融合为单一计算方法的生物启发式概念。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十一部分）：使用MACD与OBV形态
指数平滑异同移动平均线震荡指标（MACD）与能量潮指标（OBV），是另一组可在MQL5智能交易系统（EA）中联合使用的技术指标。与本系列文章一贯的思路相同，这一组合具有互补性：MACD用于确认趋势，OBV则用于验证成交量。我们依旧通过MQL5向导来构建并测试这一组合的潜在效果。
希尔伯特-施密特独立性判据（HSIC）
本文讨论了非参数 HSIC（希尔伯特-施密特独立性判据）统计检验，该检验旨在识别数据中的线性和非线性依赖关系。本文提出了两种用 MQL5 语言计算 HSIC 的算法实现：精确置换测试和伽马近似法。该方法的有效性通过模拟特征与目标变量之间非线性关系的合成数据得到了验证。
基于购买力平价（PPP）和 IMF 数据确定公允汇率
用 Python 构建基于购买力平价（PPP）的汇率分析系统。作者利用 IMF 数据开发了一套包含 5 种公允汇率计算方法的算法。这是一份关于外汇基本面分析、经济数据处理以及与交易系统集成的实用指南，全部代码开源。
您应该了解的MQL5向导技巧（第七十部分）：结合指数核网络使用SAR与RVI形态
本文承接前文，此前我们介绍了SAR（抛物转向指标）与RVI（相对活力指数）这一指标组合，本篇将探讨如何借助机器学习拓展该组合的应用。SAR属于趋势类指标，RVI属于动量类指标，二者搭配构成互补型指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过指数核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。
机器学习交易系统中的隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型（HMM）是一类强大的概率模型，用于分析序列数据，其中观测值取决于形成马尔可夫过程的某些未观察（隐藏）状态的序列。HMM 的主要假设包括隐状态的马尔可夫性质，即转移到下一个状态的概率仅取决于当前状态，以及在当前隐状态已知的情况下，观测值是独立的。
基于生物地理学的优化算法（BBO）
基于生物地理学的优化算法（BBO）是一种精巧的全局优化算法，灵感源自群岛中物种在各个岛屿间迁徙的自然规律。该算法的核心思路简洁且高效：优质解会主动共享自身特征，劣质解则主动吸纳新特征，信息天然从最优解向较差解传递。其独有的自适应变异算子能够很好地平衡算法的全局探索与局部利用能力。在各类优化任务中，BBO 算法均表现出较高的运算效率。
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。
不使用期权的期权交易（第一部分）：基础理论与基于标的资产的模拟实现
本文介绍了一种通过标的资产实现期权模拟的方案，并使用MQL5编程语言完成代码实现。以莫斯科交易所（MOEX）FORTS期货市场以及Bybit加密货币交易所为例，对比了该方案与真实场内期权的优缺点。
从基础到中级：结构（七）
在今天的文章中，我们将展示如何着手解决与构建不同元素以及创造更简单、更具吸引力的解决方案相关的问题。尽管内容以学习为导向，因此并不构成生产代码，但深入理解这里将涵盖的概念和知识至关重要。这样，今后我们就能理解我们将展示的代码。
神经网络在交易中的应用：用于智能体自适应行为的分层技能发现（HiSSD）
本文将介绍 HiSSD 框架，该框架结合分层学习与多智能体技术构建自适应系统。我们将详细分析这套创新方法如何挖掘金融市场中的隐藏模式，并在去中心化场景下优化交易策略。
外汇套利交易：带风险控制的公允价值回归矩阵交易系统
本文详细描述了交叉汇率计算算法，展示了不平衡矩阵的可视化结果，并给出了优化设置 MinDiscrepancy 和 MaxRisk 参数以实现高效交易的建议。该系统使用交叉汇率自动计算每对货币的“公允价值”，在出现负偏差时生成买入信号，在出现正偏差时生成卖出信号。
市场模拟（第 18 部分）：SQL 入门（一）
我们使用哪个 SQL 程序并不重要：MySQL、SQL Server、SQLite、OpenSQL 或其他。它们都有一个共同点，那就是都使用 SQL 语言。即使我们不打算使用 Workbench，我们也可以直接在 MetaEditor 中或通过 MQL5 操作数据库，以在 MetaTrader 5 中执行操作，但要做到这一点，你需要了解 SQL。所以在这里，我们至少要学习一些基础知识。
您应该了解的MQL5向导技巧（第六十九部分）：使用SAR与RVI的形态
抛物线转向指标（SAR）与相对活力指数（RVI）是另一组可在MQL5智能交易系统（EA）中搭配使用的指标。和我们之前讲过的组合类似，这对指标也具备互补性：SAR用于判断趋势，RVI用于衡量动量。与先前一样，我们通过MQL5向导来构建并测试这一指标组合的潜在效果。
交易中的神经网络：频域异常检测（终篇）
我们继续推进 CATCH 框架的实现。该框架结合傅里叶变换与频域分块，以确保能够准确检测市场异常。在本文中，我们将完成对所提方法的这一实现，并基于真实历史数据测试新模型。
开发多币种 EA（第 26 部分）：交易品种信息工具
在继续开发多币种 EA 之前，让我们尝试使用已开发的库创建一个新项目。这个例子将演示如何最佳地组织源代码存储，以及如何利用 MetaQuotes 的新代码库来帮助我们。
