MQL5.community的发展历史

在本文中，我们将讨论 C_ChartFloatingRAD 类。这就是 Chart Trade 发挥作用的原因。然而，解释并未就此结束，我们将在下一篇文章中完成它，因为这篇文章的内容相当广泛，需要深入理解。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。

作为价格行为分析领域最强大的工具之一，指标看板（Metrics Board）旨在通过一键操作简化市场分析流程，实时提供关键市场指标数据。每个功能按钮均对应特定的功能，无论是分析高/低趋势、交易量还是其他关键指标。该工具能在您最需要的时候提供精准、实时的数据。让我们通过本文更深入地了解它的功能。

在本文中，我们将探讨如何将MQL5与Python相结合，以执行与经纪商相关的操作。想象一下，您有一个持续运行的智能交易系统（EA），它托管在虚拟专用服务器（VPS）上，并代表您执行交易。在某个阶段，EA 管理资金的能力变得至关重要。这包括为您的交易账户入金和发起出金等操作。在本文中，我们将阐明这些功能的优势和具体实现方法，从而确保将资金管理无缝地集成到您的交易策略中。敬请关注！

在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASA，它结合了强化学习方法和自适应策略，在动荡的市场条件下提供了盈利能力、及风险之间的和谐平衡。我们已在该框架内构建了单个智代的功能。在本文中，我们继续我们已开始的工作，令其得出合乎逻辑的结论。

本文继续针对初学者的系列文章。在这里我们将讨论开发 EA 交易的基本原则。我们将创建两个 EA：第一个 EA 不使用指标进行交易，使用挂单，第二个 EA 将基于标准 MA 指标，以当前价格开仓。在这里，我假设你不再是一个完全的初学者，并且对前几篇文章中的材料有相对较好的掌握。

重大经济数据发布前后市场波动率通常显著上升，为突破交易策略提供了理想的环境。在本文中，我们将阐述基于经济日历的突破策略的实现过程。我们将全面覆盖从创建用于解析和存储日历数据的类，到利用这些数据开发符合实际的回测系统，最终实现实盘交易执行代码的完整流程。

在本文中，我们将探索日志库中"处理器"（handlers）的概念，理解其工作原理，并创建三种基础实现：控制台、数据库和文件。我们将覆盖从处理器的基本结构到实际测试，为后续文章中的完整功能实现奠定基础。

让我们探索如何开始将 MQL5 Algo Forge 存储中任何仓库的外部代码集成到您自己的项目中。在本文中，我们最后转向这个有前景但更复杂的任务：如何在 MQL5 Algo Forge 中实际连接和使用来自第三方仓库的库。