MQL5.community的发展历史

决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树，并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。

我们继续实现新的订单系统。 创建这样的一个系统需要熟练地掌握 MQL5，以及了解 MetaTrader 5 平台的实际工作方式，及其提供的资源。

今天的交易者都是一位哲学家，他几乎总是（有意识地或无意识地）寻找新的思路，尝试它们，选择修改或抛弃它们；这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间，且需要避免错误。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢？ 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间，而且大大减少了重复编码的错误；他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。

机器学习中的元模型：很少或无人为干预的情况下自动创建交易系统 — 模型自行决定何时以及如何进行交易。

在本文中，我们将开发一个“看看发生了什么”类型的图形订单系统。 请注意，我们这次不是从头开始，只不过我们将修改现有系统，在我们交易的资产图表上添加更多对象和事件。

这是我们系列文集中的新篇章，介绍如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 本文将专门讨论交易量指标。 作为一个概念，交易量是金融市场交易中非常重要的因素之一，我们必须予以关注。 贯穿本文，我们将学习如何基于交易量指标设计一款简单的系统。