MQL5.community的发展历史

之前开发的风险管理器仅包含基本功能，让我们试着探讨其可能的开发方式，使我们能够在不干扰交易策略逻辑的情况下改善交易结果。

在系列文章的第三部分中，我们将通过实证分析经典交易策略，探讨如何利用人工智能进行优化。本次研究聚焦于运用线性判别分析模型（LDA）预测价格走势中的更高高点与更低低点。

本文中，我们将在MQL5中开发一个动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘，为交易者提供跨不同品种和时间段的实时RSI值。该仪表盘具备交互式按钮、实时更新功能和有色编码的指标，以帮助交易者做出明智的决策。

在本文中，我们将详细探讨为开发专家顾问（EA）所准备的指标的相关内容。我们不仅会讨论如何对当前版本的指标进行进一步改进，以提升其准确性和功能，还会引入全新的功能来标记退出点，以弥补之前版本仅具备识别入场点功能的不足。

聪明资金概念（结构突破）与 RSI 指标相结合，可根据市场结构做出明智的自动交易决策。

在本文中，我们将探讨如何创建一个服务应用程序，用于向智能手机发送关于交易结果的通知。我们将学习如何处理标准库对象列表，以便根据所需属性组织对象的选择。

在这篇文章中，我们将探索特征向量和特征值在探索性数据分析中的不同应用方式，以揭示数据中的独特关系。

在第四篇中，我们重新审视了之前开发的“简单对冲”和“简单网格”智能系统（EA）。我们的专注点转移到通过数学分析和暴力方式完善简单网格 EA，旨在优化策略用法。本文深入策略的数学优化，为在以后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。

虽然模块之间已经可以正常交互，但在回放服务中尝试使用鼠标指标时会出现错误。在进入下一步之前，我们需要解决这个问题。此外，我们还将修复鼠标指标代码中的一个问题。所以这个版本经过适当的打磨，最终会稳定下来。

到目前为止，我们研究过的所有模型在分析环境状态时都将其当作时间序列。不过，时间序列也能以频率特征的形式表示。在本文中，我将向您介绍一种算法，即利用时间序列的频率分量来预测未来状态。

本文从详细的角度讨论了如何基于交易算法实现 EA 交易系统的创建。这有助于在 MQL5 中实现系统自动化，并控制每日回撤。