MQL5.community的发展历史

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。

在本文中，我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔，以及它们的共同点。此外，我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。

在本文中，我们将搜索市场模式，根据确定的模式创建 EA 交易，并检查这些模式，如果它们保持有效的话，保持有效的时间有多少。

在本文中，研究创建多品种、多周期标准指标的“建仓/派发”。 略微改进指标依托的函数库类，以便从老旧的 MetaTrader 4 平台切换到 MetaTrader 5 时，基于该函数库开发的程序均可正常运行。

我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。

本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点，并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题，同时展示一个简单指标的开发。

所有交易者都以赚取第一个百万美元为目标来访问市场。如何在没有过多风险和启动预算的情况下实现这个目标？MQL5服务为来自世界各地的开发人员和交易者提供了这样的机会。

本文介绍了一种基于粒子群算法的快速优化方法。本文还介绍了MQL中的方法实现，它既可以在EA交易内部的单线程模式下使用，也可以作为在本地测试人员代理上运行的附加组件在并行多线程模式下使用。