2012 年 1 月末，从事 MetaTrader 5 开发业务的软件开发公司宣布 MQL5 可向 OpenCL 提供原生支持。本文通过一个示例说明了 MQL5 环境下 OpenCL 的编程基础知识，并列举了几个示例，讲述了为提高运行速度所做的朴素优化。
随机游走和实际的市场数据看起来非常类似，但是它有一些重要的特征。在本文中，我们将通过用掷硬币游戏进行模拟，讨论随机游走的特性。为了研究数据的特性，开发了趋势指标。
本文介绍了在应用统计中使用的随机变量的概率分布（正态分布、对数正态分布、二项分布、逻辑分布、指数分布、柯西分配、学生 t 分布、拉普拉斯分布、泊松分布、双曲线正割分布、贝塔分布和伽玛分布）。它还介绍用于处理这些分布的类。
本文使用Rattle包自动进行模式识别，来预测外汇市场的多头和空头。本文对初学者和有经验的交易者都适用。
模糊逻辑扩展了我们的数理逻辑和集合论的界限。本文揭示了模糊逻辑的基本原理, 同时描述使用马丹尼型和关野型的两种推理系统。提供的例程将描述如何使用 MQL5 版本的模糊库来实现这两种类型的系统。
本文介绍了用于分析、自相关分析尤其是条件方差分析的计量经济学方法。本文介绍的方法有何益处？使用非线性 GARCH 模型可以从数学角度正式表示分析序列并为指定步骤数建立预测。
无数次将统计方法应用于客观现实（即金融序列）的尝试在流程的非稳定性、伴随概率分布的肥尾效应和金融数据量不足等障碍前撞得头破血流。本文中，我将尝试不去探讨金融序列本身，而是探讨其主观呈现 - 在这种情况下，就是探讨交易者尝试控制序列（即交易系统）的方式。介绍交易结果流程的统计规律是件相当有意思的任务。在某些情况下，我们可以对此流程的模型下一个非常正确的结论，这些结论可以应用于交易系统。
相信很多人都听过这样一句话 "一次的成功不能保证永远成功"。我们必须对交易的结果进行评估。在这篇文章中我们将讲述简单实用的评估方法。
本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。
以 0.1 手为基础的第一次策略测试结果展示正在变成论坛上的事实标准。从专业人士那里获得“还不错”的评价后，新手会看到“0.1”测试带来了相当保守的结果，并决定引入一个更积极进取的资金管理方式，以为正数学期望值会自动提供正面的成果。让我们看看会达成什么结果。此外，我们将试着构建多个极具指导意义的人工余额图。
使用 MQL5 的“EA 交易”编程很简单，您可以轻松学会。我们在本分步指南中向您指出了基于开发的交易策略编写简单的“EA 交易”所需的基本步骤。“EA 交易”的结构、内置技术指标和交易函数的使用、调试模式的详细内容以及策略测试程序的使用将在本文中一一论及。
交易策略的开发主要着重于搜索进入和退出市场的模式以及维持仓位。如果我们能够将某些模式公式化为自动交易规则，则交易者面临计算持仓量、预付款数额等问题，以及在自动模式中维持抵押资金的安全水平以保证未平仓位的问题。在本文中，我们将使用 MQL5 语言构建几个进行这些计算的简单例子。
交易者往往不能、也不想接连多少个小时被拴在交易终端那里。如果交易系统再或多或少地正规化、而且可以自动识别一些市场状态的时候，就更是如此。本文会讲述如何生成一份 HTML 文件格式的交易结果报告（利用“EA 交易”、指标或脚本），并通过 FTP 将其上传到 WWW 服务器。我们还会考虑以短信形式向手机发送交易事件通知。
分析并通过技术实例说明怎样在MetaTrader 5平台上做交易分析而在MetaTrader 4上做交易。本文将展示如何在您的MetaTrader 5上创建简单的信号提供者，并且把它连接到多个客户端，甚至包括运行MetaTrader 4的客户端。而且您也可以发现怎样在您的真实MetaTrader 4账户中跟随自动交易锦标赛的选手。
如今，在MetaTrader 5的实盘帐户上进行交易是否可行？如何进行此类交易？本文不仅从理论上解答这些问题，同时还提供可用的源代码，让你能够把MetaTrader 5终端上的交易复制到MetaTrader 4。本文对EA交易的开发者和练习交易者都非常有用。
找到交易系统的规则，再于“EA 交易”中进行编程，任务就完成一半了。随着交易结果的累积，您需要通过某种方式纠正“EA 交易”的操作。本文讲述一种方法，通过创建平衡曲线斜率的测量反馈，改善“EA 交易”的性能。
有很多指标可用于确定一个交易系统的效率和盈利能力。但是，交易者始终会将任何系统推向一个新的崩溃测试。本文讲述基于效率指标的统计如何用于 MetaTrader 5 平台。它包含一个类，该类用于将成交统计解释转变成与 S.V. Bulashev 所著《Statistika dlya traderov（面向交易者的统计）》一书不冲突的一种解释。它还包括一个用于优化的自定义函数示例。
本文探讨了与指定交易品种和幻数有关的总持仓量的计算问题。所提议的方法仅请求交易历史记录的最少必要部分，在总持仓量等于零时查找最接近的时间，并用最新的交易进行计算。还考虑了客户端全局变量的处理。
本文描述了一种新的方法来进行仓位对冲，并在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 的用户之间就此事的争辩划清界线。用通俗地语言描述可靠的对冲算法，并用简单图表和图例示意。本文专述新的 HedgeTerminal (对冲终端) 面板, 实质上是用于 MetaTrader 5 的全功能交易终端。使用 HedgeTerminal 和它提供的虚拟化交易, 仓位管理与 MetaTrader 4 的方式类似。