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本文的目的，是那些打算在他们的项目中使用 SQL 的开发者。它解释了 SQLite 的功能和优势。本文不需要特别的 SQLite 函数知识, 当然对 SQL 的最小理解将是有益的。
两年前，在 "The Last Crusade - 最新的改革" 我们回顾了一个相当有趣但目前没有被广泛使用的显示市场信息的方法 - 点数图。现在，我建议您尝试写一个基于检测点数图范式的自动交易。
如何根据自定义指标创建一个交易信号生成器？如何创建自定义指标？如何访问自定义指标数据？我们为什么需要 IS_PATTERN_USAGE(0) 结构和模型 0？
本文介绍 MQL5-RPC 框架，该框架使来自 MQL5 的远程过程调用成为可能。它以 XML-RPC 基础、MQL5 实施开始，接着提供两个实际运用例子。第一个例子使用外部网络服务，第二个例子是一个用于简单 XML-RPC 2011 年自动交易锦标赛分析程序服务的客户端。如果您对如何实施和实时分析来自 2011 年自动交易锦标赛的不同统计数据感兴趣，则本文正好适合您。
许多开发人员面临同样的问题 - 如何在不使用不安全 DLL 的情况下到达交易端沙箱。一种最简单和最安全的方法是使用作为普通文件操作的标准命名管道。它们允许您组织程序之间的处理器间客户端-服务器通信。看一下包括服务器、客户端、其间的数据交换以及性能基准在内的 C++ 和 MQL5 实例。
用于交易策略开发的编程语言 MQL 的新版本 [MQL5] 与以前的版本 [MQL4] 相比，提供了更加强大和高效的功能。这些优势实质上是面向对象的编程功能。本文探讨对于复杂自定义数据类型的使用，例如节点和列表。它还在提供了在 MQL5 实战编程中使用列表的例子。
本文讲述的是利用 MQL5 向导和 Hlaiman EA 生成器自动创建神经网络 EA 的一种方法。向您展示如何轻松开始神经网络的使用，且无需学习整体的理论知识，也不必编写自己的代码。
本文推荐一种由很多策略组成的自适应系统，每种策略执行其自己的虚拟交易操作。实际交易依据当时最赚钱策略的信号进行。归功于使用面向对象的方法、标准库中用于处理数据的类和交易类，系统的架构看起来很简单并且可扩展；现在，您可以轻松地创建和分析包含数以百计的交易策略的自适应系统。
默认情况下，MQL5 中的所有对象都通过引用传递，但还有使用对象指针的可能性。然而，由于对象可能没有初始化，我们必须执行指针检查。在这种情况下，MQL5程序可能会因为关键性错误而终止并卸载。自动创建的对象不会引起此类错误，因此就此意义而言它们十分安全。通过本文，我们将理解对象引用和对象指针之间的差异，并思考如何编写使用指针的安全代码。