MQL5.community的发展历史

我们将向之前发布的文章中的三个例子里加入深度学习，并与之前的版本进行比较。目标是学习如何将深度学习（DL）应用于其他EA。

损失函数是机器学习算法的关键量值，即量化给定参数集相比预期目标的性能来为训练过程提供反馈。我们在 MQL5 自定义向导类中探索该函数的各种格式。

在本文中，我们将讨论如何使用 IF 操作符及其伴随者 ELSE。这个语句是所有编程语言中最为重要且最有意义的语句。然而，尽管它易于使用，但如果我们没有使用它的经验以及与之相关的概念，它有时会令人困惑。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。

本文探讨了Narges Armanfard等人在论文《数据分类的局部特征选择》中介绍的一种特征选择算法。该算法使用Python实现，用于构建二元分类器模型，这些模型可以与MetaTrader 5应用程序集成以进行推理。

本文探讨了价值风险（VaR）模型在多货币投资组合优化中的潜力。借助 Python 的强大功能和 MetaTrader 5 的功能，我们展示了如何实施 VaR 分析，以实现高效的资金分配和头寸管理。从理论基础到实际实施，文章涵盖了将 VaR——这一最稳健的风险计算系统之一——应用于算法交易的方方面面。

本文详细探讨了受射箭启发的优化算法——射箭算法（Archery Algorithm, AA），重点介绍了如何使用轮盘赌法（roulette method）作为选择“箭矢”目标区域的机制。该方法允许评估解决方案的质量，并选择最有希望的位置进行进一步的探究。

在本文中，我将介绍如何制作一个简单的面板，以便直接从图表中更改指标设置，以及需要对指标进行哪些更改以连接该面板。本文面向 MQL5 的新手用户。

在本文中，我们将研究使回放/模拟系统更高效、更安全地运行的修改。我也不会对那些想要充分利用这些类的人置之不理。此外，我们将探讨 MQL5 中的一个特定问题，即在使用类时降低代码性能，并解释如何解决它。

本文是‘Connexus’库开发系列的开篇之作，旨在为MQL5环境下的HTTP请求提供便利支持。该项目的目的是为终端用户提供这个机会，并展示如何使用这个辅助库。我打算尽可能地简化，以便于学习，从而为进一步开发提供可能性。

在本文中，我们将增强之前创建过的管理面板的响应性。此外，我们还将探讨在交易信号背景下快速消息传递的重要性。

在本文中，我们将深入探讨选择最具相关性、及最高品质的外汇数据，从而强化 AI 模型性能的关键层面。

在本文中，我们将构建一个基本神经元。虽然它看起来很简单，许多人可能会认为这段代码完全微不足道，毫无意义，但我希望你在学习这个简单的神经元草图时能玩得开心。不要害怕修改代码，完全理解它才是目标。