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大多数 Java 代码编写者熟悉可通过 JavaDocs 创建的自动生成文档。其思路是以一种半结构化的方式向代码添加注释，然后可以将这些注释提取到易于导航的帮助文件。C++ 世界也有若干文档自动生成器，其中微软的 SandCastle 和 Doxygen 是两款领先产品。本文说明使用 Doxygen，从 MQL5 代码的结构化注释创建 HTML 帮助文件。试验非常成功，我认为 Doxygen 从 MQL5 代码生成的帮助文档会增加很多价值。
在本文中，我们将创建一个EA交易，用于基于风险值自动进行入场手数的计算。此外，EA交易将能够以止损的比率来自动设置获利，也就是说，它可以根据任何选择的比率计算获利，例如3比1、4比1或任何其他选择的值。
市场研究和分析有多种不同的方法，主要是技术分析和基础分析。在技术分析中，交易者收集、处理和分析与市场有关的数字数据和参数，包括价格、数量等。在基本面分析中，交易者分析直接或间接影响市场的事件和新闻。本文研究了价格-速度测量方法，并在此基础上研究了交易策略。
全方位的数据处理需要大量工具，并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据，统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python，以及如何通过终端 API 接收报价。
分数型差分的应用范围足够广泛。 例如，差分序列通常作为机器学习算法的输入。 问题是，必须在机器学习模型可识别的前提下，显示相应历史阶段的新数据。 在本文中，我们将研究时间序列差分的原始方法。 本文还包含基于所接收差分序列的交易系统自我优化示例。
14 patterns selected from a large variety of existing candlestick formations.
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。
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 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 我们已拥有历史订单和成交集合，在场订单和仓位的集合，以及便捷选择和订单排序的类。 在这一部分中，我们将继续开发基础对象，并教导引擎（Engine）函数库跟踪帐户上的交易事件。
