有一个 Python 程序包可用于开发与 MQL 的集成，它提供了大量机会，例如数据探索、创建和使用机器学习模型。 集成在 MQL5 内置的 Python，能够创建各种解决方案，从简单的线性回归、到深度学习模型。 我们来看看如何设置和准备开发环境，以及如何使用一些机器学习函数库。
使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一， 它略微弱于梯度 boosting，这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统，它会根据与市场的交互经验来做出决策。
本文根据《订购指标时如何准备需求规范》一文中描述的规范样本之一展示之字折线 (ZigZag) 指标的开发。 该指标利用振荡器所定义的极值来构建。 它能够采用五种振荡器之一: WPR，CCI，Chaikin，RSI 或 Stochastic 振荡器。
交易信号服务正在突飞猛进地发展。 将我们的资金托付给信号提供者，我们希望尽量减少资金亏损的风险。 那么如何在这个交易信号的森林中解开拼图呢？ 如何发现能赚取盈利的产品？ 本文提出创建一种工具，可在品种图表中直观地分析交易信号的交易历史。
在篇论文当中，我们将用 MQL 的结构完成构建 MQL 程序窗口界面的概念讲述。 专业的图形编辑器能够交互式地设置由 GUI 元素的基本类组成的布局，然后将其以 MQL 描述导出，从而可在您的 MQL 项目中使用。 此片论文介绍了编辑器的内部设计和用户指南。 附带源代码。
当前，有相当数量的方式可以对交易账户进行轻松的远程监视：移动终端、推送通知、ICQ 。但都需要互联网连接。本文描述了“EA 交易”的创建程序，即使在移动互联网不可用的情况下，其也允许您通过电话或短信与交易终端保持联系。
套接字(Sockets)… 如果没有它们，我们的IT世界还可能存在吗?时光倒转回1982年，再到现在，它们每分每秒都与我们同在，这是网络的基础，是我们所居住的 Matrix 世界的神经末梢。
在前一部分当中，我们研究了 MySQL 连通器的实现。 在本文中，我们将研究如何实现收集信号属性的服务应用，和观察其随时间变化的程序。 如果用户需要观察并未显示在信号网页上的属性变化，则所实现的示例具有重大实际意义。
早前所研讨主题的逻辑延续，即针对交易任务开发多功能数学模型。 在本文中，我将从头开始讲述与分形数学模型开发相关的整个过程。 这个模型应成为一个重要的构建模块，且其是多功能和通用的。 它将为我们遵循该思路深入开发奠定理论基础。
在本文中，我们将继续研究分形，并会特别留意总结所有材料。 为此，我将尝试把所有早期开发归纳为一个紧凑的形式，这对于交易中的实际应用来说将是方便和易于理解的。
本文详细介绍了如何在 CAppDialog 类的基础上创建面板，以及如何在面板上增加控件。它描述了面板的结构和框架，显示了对象的继承关系。从这篇文章中，您还可以学习到事件是怎样处理的以及它们是怎样在独立的控件之间传递的。另外还有实例演示了如何编辑面板参数，例如大小和背景颜色。
在前一篇文章中，我们分析了从多种现有烛条样式中选择出的 14 种形态。 由于不可能逐一分析所有形态，所以找到了另一种解决方案。 新系统根据已知的烛条类型搜索和测试新的烛条形态。
本文讨论基于实际交易量并使用 CopyTicks() 和 CopyTicksRange() 函数开发股票指标的算法。 还描述了开发此类指标的一些细微环节，以及它们在实时和策略测试器中的操作。
这篇文章详细讨论了跳空缺口 — 前一时间段的收盘价和后一时间段的开盘价之间的较大差距, 以及对日柱方向的预测。还探讨了通过系统DLL使用 GetOpenFileName 函数的问题。
比尔·沃尔夫 (Bill Wolfe) 提出的图形化方法可以检测到一种形态, 根据此形态可以找到入场的时刻和方向, 并且还有益于预测价格应达到的目标, 以及达到目标的时间。本文介绍如何根据之字折线创建一个指标, 之字折线将搜索沃尔夫波形, 并根据此指标进行简单的智能交易。
本文描述了通过HTTP请求来操作网络，以及使用一个中间服务器进行终端间数据交互的方法。引入一个MqlNet类库，在MQL5环境中操作因特网上的资源。监视不同经纪商的报价，在终端内和其他交易者进行信息交流，在互联网上查找信息——这些是本文将介绍的一些例子。
在本文中，我们将继续学习使用 HTTP 请求处理互联网和与服务器进行信息交换的原则。它介绍了 CMqlNet 类的新函数、从表单发送信息的方法、使用 POST 请求发送文件的方法以及使用 Cookie 在您登录网站时进行身份验证。
本文分析了以下的K线形态: 旗形, 三角旗形, 楔形，长方形，收敛三角型，扩张三角形。除了分析它们的相同点和不同点，我们还将创建指标用于在图表上侦测这些形态，还有一个测试指标用于快速评估它们的效果。