MQL5.community的发展历史

学习如何使用MQL5创建自定义指标。这篇入门文章将指引您了解创建简单自定义指标的基础知识，并向初次接触这一有趣话题的MQL5程序员展示编写各种自定义指标的方法。

我们创建的模型变得越来越大，越来越复杂。这不光提高了它们的训练成本，还有操作成本。不过，做出决定所需的时间往往很关键。有关于此，我们来研究在不损失品质的情况下优化模型性能的方法。

在本文中，我们将继续探索数据处理家族分组算法，在MQL5中实现组合算法（Combinatorial Algorithm）及其优化版本——组合选择算法（Combinatorial Selective Algorithm）。

在创建交易策略时，我们需要测试多种多样的保护性止损。这时，一个随着价格变动而动态调整止损位的想法浮现在我的脑海中。抛物线转向（Parabolic SAR）指标无疑是最佳选择。很难想到有比这更简单且视觉上更清晰的指标了。

在本文中，我们将介绍另一个基于波动率的指标——蔡金波动率（Chaikin Volatility）。在了解到蔡金波动率的使用方法和构建方式之后，我们将学习如何构建自定义指标。我们将分享一些可用的简单策略，并对其进行测试，以了解哪个策略更优。

在上一篇文章中，我介绍了如何操作模板数据以便在 OBJ_CHART 中使用。在那篇文章中，我只是概述了这一主题，并没有深入探讨细节，因为在那个版本中，这项工作是以非常简单的方式完成的。这样做是为了更容易解释内容，因为尽管很多事情表面上很简单，但其中有些并不那么明显，如果不了解最简单、最基本的部分，就无法真正理解全局。

本文面向初学者和专业的MQL5开发者。它提供了一段代码，用于定义并限制信号生成指标仅在较长的时间框架的趋势中运行。通过这种方式，交易者可以通过融入更广泛的市场视角来增强他们的策略，从而可能产生更稳健和可靠的交易信号。

在本文中，我们将尝试开发自己的交易策略。任何交易策略都必须以某种统计优势为基础。而且，这种优势应该长期存在。

这是上一篇研究社群概念文章的延续。本文使用迁徙和记忆算法探讨社群的演化。结果将有助于理解社区系统的演化，并将其应用于优化和寻找解。

在利用Python构建深度学习模型时，我们能否从季节性因素中获益？为ONNX模型过滤数据是否有助于获得更好的结果？我们应该使用哪个时间周期？本文将全面探讨这些问题。

鲸鱼优化算法（WOA）是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法，即鲸鱼在猎物周围制造气泡，然后以螺旋运动的方式攻击猎物。

在前面的部分中，我们正在开发的智能交易系统 (EA) 只能使用固定的仓位大小进行交易。这对于测试来说是可以接受的，但在真实账户交易时并不建议这样做。让我们能够使用可变的仓位大小进行交易。