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Большой интерес к работе с тиками и нейронными сетями(в часности третьего поколения).
假设有周期为 13 的简单 MA（移动平均线）指标应用至图表。而我们希望将周期更改为 20，但我们不想转到指标属性对话框去把将数字 13 更改为 20：我们就是对这些使用鼠标和键盘执行的乏味操作感到厌倦。尤其是，我们不希望打开指标代码进行修改。我们只想按一下按钮 - 与数字小键盘相邻的“向上箭头”- 就完成这一切。在本文中，我将给出实现方法。
在本文中，我们将讨论指标的喷发 - 一种市场研究的新方法。喷发的计算基于不同指标的相交：在每次价格跳动后，将出现越来越多的带不同颜色和各种形状的点。它们形成了众多的集群，如星云、云团、轨迹、直线、弧线等。这些形状有助于发现影响市场价格变动的无形的跳跃力和驱动力。
熟悉市场情绪的人都知道 MACD 指标（其全称为平滑异同移动平均线）- 自计算机分析方法面世以来即已被交易人员用于分析价格变动的强大工具。在本文中，我们将讨论 MACD 可能的变型，并在可图形切换变型的指标中实施这些变型。
MQL4 中有 6 种绘图风格，而到 MQL5 则增加到了 18 种。因此，可能很有必要撰写一篇文章，专门介绍 MQL5 的绘图风格。我们会在本文研究 MQL5 中的绘图风格详情。此外，我们还会创建一个指标来展示如何使用这些绘图风格，并细化标绘。
我们拟于本文中创建两个指标：标绘订单号价格图表的订单号指标，以及标绘带有指定订单号的烛形图的订单号烛形图指标。每个指标都会将新价格写入某文件，并在该指标重启后采用此保存数据（其它程序亦可使用这些数据）
本文描述一个“贪吃蛇”游戏编程的例子。在 MQL5 中，游戏编程变为可能主要是因为事件处理功能。面向对象编程大大简化了这个过程。在本文中，您将学习事件处理功能，标准 MQL5 库类的使用例子以及定期函数调用的详细信息。
我们将通过创建视觉设计的样本程序，介绍如何在 MQL5 中设计和构建类。本文为使用 MT5 应用程序的初学者编程人员所编写。我们提出一种简易明了的抓取技术用于创建类，无需深刻理解面向对象编程的理论。
本文介绍用 MQL5 开发活动控制板所遇到的问题。接口元件通过事件处理机制来管理。此外，还提供控制元件属性的灵活设置选项。活动控制板允许处理仓位，以及设置、修改和删除市场和挂单。
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。
本文是 MQL4 语言函数的快速指南，帮助您将您的程序从 MQL4 迁移到 MQL5。介绍了每个 MQL4 函数（交易函数除外）的说明和 MQL5 实施，从而让您显著减少转换时间。出于方便起见，MQL4 函数被分为组，类似于 MQL4 参考。
最近对 FOREX 市场进行群集分析的兴趣越来越高。MQL5 提供了研究货币对运动趋势的新可能。MQL5 不同于 MQL4 的一个新特点是能够使用数量不受限制的指标缓存。本文描述了一个创建多货币指标的例子。
在本文中，笔者将讨论利用亲自开发的遗传算法进行的进化计算。笔者将通过示例说明算法的功能，并为算法的使用提供实用性的建议。
MetaTrader 5 通过EA交易程序和MQL5编程语言使我们可以在内嵌的策略测试器中模拟自动交易，这种模拟称为EA交易程序的测试，它可以在实现中用多线程优化，也可以在多个设备中同步进行。为了提供完整的测试，我们需要基于可用的分钟历史来生成订单。本文提供了这种算法的详细描述，即在MetaTrader 5客户终端中怎样通过历史生成这些订单。
我们会于本文中研究如何创建多色彩指标或是将现在指标转换为多色彩指标。MQL5 允许以便利的方式呈现信息。如今已不再需要查看大量带有指标的图表来执行 RSI 或 Stochastic 指标分析了，只是根据指标值为烛形图涂不同的颜色会简单许多。
日本烛形图的构建和烛图案的分析构成了技术分析的一个迷人领域。烛形图的优点在于它们以您能够跟踪数据动态的方式表示数据。在本文中，我们将分析烛的类型、烛图案的分类并提出一个能够确定烛图案的指标。
本文旨在让读者熟悉使用 MQL5 语言图形对象的一种可能变量。它会对一个利用图形对象管理简单频谱分析程序的面板的实施指标进行分析。本文专为熟悉 MQL5 基础的读者编写。
本文将向您传授如何接收交易系统工作所必需的交易信号。在这里作为单独的自定义函数提供了构成 20 个交易信号的例子，这些函数可以在开发 EA 交易程序时使用。为了您的方便，在本文中使用的所有函数都包含在一个能够轻松连接到将来的 EA 交易程序的 mqh 包含文件中。
本文会举例说明如何开发一个可以实施名为“生长型神经气” (GNG) 自适应聚类算法的 MQL5 程序。本文针对已研究过语言文档、且已具备一定编程能力和神经信息学基础知识的用户。
MQL5 编程语言处理问题的能力已达到一个全新的水平。即便是那些已有此类解决方案的任务，也因为面向对象编程而进阶到一个更高的水平。本文中，我们会举一个检查图表中新柱的特别简单的例子，而且，它已经转化成为一种相当强大且用途多样的工具。什么工具？到文中找答案吧。