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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价格行为分析工具包开发（第八部分）：指标看板
作为价格行为分析领域最强大的工具之一，指标看板（Metrics Board）旨在通过一键操作简化市场分析流程，实时提供关键市场指标数据。每个功能按钮均对应特定的功能，无论是分析高/低趋势、交易量还是其他关键指标。该工具能在您最需要的时候提供精准、实时的数据。让我们通过本文更深入地了解它的功能。
使用MQL5和Python集成经纪商API与智能交易系统
在本文中，我们将探讨如何将MQL5与Python相结合，以执行与经纪商相关的操作。想象一下，您有一个持续运行的智能交易系统（EA），它托管在虚拟专用服务器（VPS）上，并代表您执行交易。在某个阶段，EA 管理资金的能力变得至关重要。这包括为您的交易账户入金和发起出金等操作。在本文中，我们将阐明这些功能的优势和具体实现方法，从而确保将资金管理无缝地集成到您的交易策略中。敬请关注！
交易中的神经网络：多智代自适应模型（终篇）
在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASA，它结合了强化学习方法和自适应策略，在动荡的市场条件下提供了盈利能力、及风险之间的和谐平衡。我们已在该框架内构建了单个智代的功能。在本文中，我们继续我们已开始的工作，令其得出合乎逻辑的结论。
掌握 MQL5：从入门到精通（第六部分）：开发 EA 交易的基础知识
本文继续针对初学者的系列文章。在这里我们将讨论开发 EA 交易的基本原则。我们将创建两个 EA：第一个 EA 不使用指标进行交易，使用挂单，第二个 EA 将基于标准 MA 指标，以当前价格开仓。在这里，我假设你不再是一个完全的初学者，并且对前几篇文章中的材料有相对较好的掌握。
在MQL5中实现基于经济日历新闻事件的突破型智能交易系统（EA）
重大经济数据发布前后市场波动率通常显著上升，为突破交易策略提供了理想的环境。在本文中，我们将阐述基于经济日历的突破策略的实现过程。我们将全面覆盖从创建用于解析和存储日历数据的类，到利用这些数据开发符合实际的回测系统，最终实现实盘交易执行代码的完整流程。
日志记录精通指南（第三部分）：探索日志处理器（Handlers）实现方案
在本文中，我们将探索日志库中"处理器"（handlers）的概念，理解其工作原理，并创建三种基础实现：控制台、数据库和文件。我们将覆盖从处理器的基本结构到实际测试，为后续文章中的完整功能实现奠定基础。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 3 部分）：在您自己的项目中使用外部仓库
让我们探索如何开始将 MQL5 Algo Forge 存储中任何仓库的外部代码集成到您自己的项目中。在本文中，我们最后转向这个有前景但更复杂的任务：如何在 MQL5 Algo Forge 中实际连接和使用来自第三方仓库的库。
基于隐马尔可夫模型的趋势跟踪波动率预测
隐马尔可夫模型（HMMs）是强大的统计工具，可通过分析可观测的价格波动来识别潜在的市场状态。在交易领域，隐马尔可夫模型通过建模和预测市场状态的转变，可提升波动率预测的准确性，并为趋势跟踪策略提供依据。在本文中，我们将完整介绍一种趋势跟踪策略的开发流程，该策略利用隐马尔可夫模型预测波动率，并将其作为交易信号的过滤条件。
从基础到中级：联合（二）
今天我们有一篇非常有趣的文章。我们将研究联合并尝试解决之前讨论的问题。我们还将探讨在应用程序中使用联合时可能出现的一些不寻常的情况。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。
价格行为分析工具包开发（第七部分）：信号脉冲智能交易系统（EA）
借助“信号脉冲（Signal Pulse）”这款MQL5智能交易系统（EA），释放多时间框架分析的潜力。该EA整合了布林带（Bollinger Bands）和随机震荡器（Stochastic Oscillator），以提供准确、高概率的交易信号。了解如何实施这一策略，并使用自定义箭头有效直观地显示买入和卖出机会。非常适合希望借助多时间框架的自动化分析来提升自身判断能力的交易者。
开发回放系统（第 74 部分）：新 Chart Trade（一）
在本文中，我们将修改本系列关于 Chart Trade 中显示的最后一段代码。这些变化对于使代码适应当前的回放/模拟系统模型是必要的。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。
交易中的神经网络：搭配区段注意力的参数效率变换器（终篇）
在之前的工作中，我们讨论了 PSformer 框架的理论层面，其中包括经典变换器架构的两大创新：参数共享（PS）机制，以及时空区段注意力（SegAtt）。在本文中，我们继续实现所提议方式的 MQL5 版本。
分析交易所价格的二进制代码（第一部分）：技术分析的新视角
本文提出了一种基于将价格波动转换为二进制代码的技术分析创新方法。作者展示了市场行为的各个方面——从简单的价格波动到复杂形态——如何被编码为一系列的0和1。
《精通日志记录（第二部分）：格式化日志》
在本文中，我们将探讨如何在类库中创建和应用日志格式化工具。我们将从格式化工具的基本结构讲起，一直到样例的实现。到本文结束时，您将掌握在该库中格式化日志的必要知识，并理解其背后的工作原理。
从基础到中级：联合（一）
在这篇文章中，我们将探讨什么是联合。在这里，通过实验，我们将分析可以使用联合的第一种构造。然而，这里展示的只是后续文章将涵盖的一组概念和信息的核心部分。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。
交易中的神经网络：搭配区段注意力的参数效率变换器（PSformer）
本文讲述新的 PSformer 框架，其适配雏形变换器架构，解决与多元时间序列预测相关的问题。该框架基于两项关键创新：参数共享（PS）机制，和区段注意力（SegAtt）。
构建自优化型MQL5智能交易系统（EA）（第3部分）：动态趋势跟踪与均值回归策略
金融市场通常被静态划分为震荡市或趋势市两种模式。这种简化分类虽便于短期交易决策。然而，却与真实市场行为脱节。在本文中，我们将深入探讨市场如何精准地在这两种模式间切换，并利用这方面的认知提升算法交易策略的可靠性。
让新闻交易轻松上手（第六部分）：执行交易（3）
在本文中，将实现基于新闻事件ID对单个新闻事件进行新闻筛选。此外，还将对先前的SQL查询进行改进，以提供更多信息或减少查询运行时间。另外，还将使前几篇文章中构建的代码具备实际功能。
开发回放系统（第 73 部分）：不寻常的通信（二）
在本文中，我们将探讨如何在指标和服务之间实时传输信息，并了解为什么在更改时间框架时可能会出现问题以及如何解决这些问题。作为奖励，您将可以访问回放/模拟应用程序的最新版本。
交易中的神经网络：降低锐度强化变换器效率（终章）
SAMformer 为长期时间序列预测中变换器模型的主要缺点，譬如训练复杂性，及小型数据集的普适能力差，提供了解决方案。其浅层架构和锐度感知优化有助于避免次优的局部最小值。在本文中，我们将继续利用 MQL5 实现方式，并评估其实用价值。
大爆炸-大坍缩（BBBC）算法
本文介绍了大爆炸-大坍缩方法，该方法包含两个关键阶段：随机点的循环生成，以及将这些点压缩至最优解。该方法结合了探索与精炼过程，使我们能够逐步找到更优的解，并开拓新的优化可能性。
重构经典策略（第十三部分）：最小化均线交叉的滞后性
在我们交易者社区中，均线交叉策略已是广为人知，然而，自该策略诞生以来，其核心思想却几乎一成未变。在本次讨论中，我们将为您呈现对原策略的一项微调，其目的在于最小化该交易策略中存在的滞后性。所有原策略的爱好者们，不妨根据我们今天将要探讨的见解，来重新审视并改进这一策略。通过使用两条周期相同的移动平均线，我们可以在不违背策略基本原则的前提下，显著减少交易策略的滞后。
从基础到中级：数组（四）
在本文中，我们将看看如何做一些与 C、C++ 和 Java 等语言中实现的非常相似的事情。我说的是在函数或过程中传递几乎无限数量的参数。虽然这似乎是一个相当高级的主题，但在我看来，任何理解了前面概念的人都可以很容易地实现这里展示的内容。只要它们真的被正确理解。
价格行为分析工具包开发（第六部分）：均值回归信号捕捉器
有些概念乍一看似乎简单明了，但在实际操作中的实现却颇具挑战。在接下来的文章中，将带您了解我们创新性地自动化一款运用均值回归策略分析市场的智能交易系统（EA）的方法。与我们一同揭开这一激动人心的自动化过程的神秘面纱吧。
基于Python与MQL5的多模块交易机器人（第一部分）：构建基础架构与首个模块
我们将开发一个模块化交易系统，该系统结合了 Python 进行数据分析，并使用 MQL5 执行交易。四个独立模块并行监控市场的不同方面：成交量、套利、经济指标和风险，并使用包含400棵树的随机森林（ RandomForest ）。特别强调风险管理，因为即使是最先进的交易算法，如果没有适当的风险管理，也是毫无用处的。
交易中的神经网络：降低锐度强化变换器效率（SAMformer）
训练变换器模型需要大量数据，并且往往很困难，因为模型不擅长类推到小型数据集。SAMformer 框架通过避免糟糕的局部最小值来帮助解决这个问题。即使在有限的训练数据集上，也能提升模型的效率。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 2 部分）：使用多个存储库
在本文中，我们将探讨在公共存储库中组织项目源代码存储的一种可能的方法。我们将把代码分发到不同的分支，为项目开发建立清晰方便的规则。
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。
交易中的神经网络：优化时间序列预测变换器（LSEAttention）
LSEAttention 框架改进变换器架构。它是专为长期多变量时间序列预测而设计。该方法作者提议的方法能应用于解决雏形变换器经常遇到的熵坍缩、及学习不稳定问题。
迁移至 MQL5 Algo Forge（第 1 部分）：创建主存储库
在 MetaEditor 中处理项目时，开发人员经常需要管理代码版本。MetaQuotes 最近宣布迁移到 GIT，并推出具有代码版本控制和协作功能的 MQL5 Algo Forge。在本文中，我们将讨论如何更有效地使用新的和以前存在的工具。
流动性攫取交易策略
流动性攫取交易策略是智能资金概念（SMC）的核心组成部分，旨在识别并利用市场中机构投资者的操作行为。该策略聚焦于高流动性区域（如支撑位或阻力位），在这些区域，大额订单可引发价格波动，随后市场恢复原有趋势。本文将详细阐释流动性攫取的概念，并概述如何在MQL5中开发流动性攫取交易策略的智能交易系统（EA）。
开发一款波段交易入场监控智能交易系统（EA）
随着年末临近，长期交易者往往会回顾市场历史数据，分析市场行为与趋势，以期预测未来可能的走势。本文将探讨如何使用MQL5开发一款长期交易入场监控智能交易系统（EA）。该系统的开发旨在解决因手动交易和缺乏自动化监控系统而导致的长期交易机会错失问题。我们将以交易量最为活跃的货币对之一为例，有效制定策略并开发我们的解决方案。
构建K线趋势约束模型（第十部分）：战略均线金叉与死叉（智能交易系统EA）
您是否知道，基于移动平均线交叉的金叉和死叉策略，是识别长期市场趋势最为可靠的指标之一？当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，金叉发出看涨趋势信号；而当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，死叉则表明看跌趋势。尽管这些策略简单且有效，但手动运用时往往会导致错失机会或延迟交易。
开发先进的 ICT 交易系统：在指标中实现订单区块
在本文中，我们将学习如何创建一个指标来检测、绘制订单区块并提醒订单块的缓解。我们还将详细研究如何在图表上识别这些区块，设置准确的提醒，并使用矩形可视化它们的位置，以更好地了解价格行为。该指标将成为遵循聪明钱概念和内圈交易者（ICT，Inner Circle Trader）方法的交易者的关键工具。
将 Discord 与 MetaTrader 5 集成：构建具有实时通知功能的交易机器人
本文将介绍如何将 MetaTrader 5 与 Discord 服务器集成，以便能从任何地方实时接收交易通知。我们将了解如何配置平台和 Discord，以启用向 Discord 发送警报的功能。我们还将讨论在使用 WebRequests 和 webhook 实现此类警报解决方案时可能引发的安全问题。
精通 MQL5 文件操作：从基础 I/O 到构建自定义 CSV 读取器
本文聚焦于 MQL5 文件处理的核心技术，涵盖交易日志、CSV 处理以及外部数据集成。它既提供概念性理解，也包含实用的编程指导。读者将逐步学习如何构建一个自定义的 CSV 导入器类，从而掌握适用于实际应用的实用技能。
MQL5自动化交易策略（第二部分）：基于一目均衡表与动量震荡器的云突破交易系统
在本文中，我们将创建一个智能交易系统（EA），利用一目均衡表指标与动量震荡器，实现云图突破策略的自动化交易。我们将逐步解析以下核心流程：指标句柄初始化、突破条件检测和自动化交易执行。此外，我们还实现追踪止损机制与动态仓位管理，以提升EA的盈利能力及对市场波动的适应性。
构建MQL5自优化智能交易系统（第二部分）：美元兑日元（USDJPY）剥头皮策略
今天我们齐聚一堂，挑战为美元兑日元（USDJPY）货币对打造一套全新交易策略。我们将基于日线图上的K线形态开发交易策略，因为日线级别的信号通常蕴含更强的市场动能。初始策略已实现盈利，这激励我们进一步优化策略，并增加风险控制层以保护已获利资本。