有关 MQL5 编程和自动交易使用的文章
MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。
数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路
您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。
学习如何基于斐波那契（Fibonacci）设计交易系统
在本文中，我们将继续如何基于最流行的技术指标创建交易系统的系列文章。 这次一个新的技术工具，即斐波那契（Fibonacci），我们将学习如何基于该技术指标设计交易系统。
数据科学和机器学习（第 12 部分）：自训练神经网络能否帮助您跑赢股市？
您是否厌倦了持续尝试预测股市？ 您是否希望有一个水晶球来帮助您做出更明智的投资决策？ 自训练神经网络可能是您一直在寻找的解决方案。 在本文中，我们将探讨这些强大的算法是否可以帮助您“乘风破浪”，并跑赢股市。 通过分析大量数据和识别形态，自训练神经网络通常可以做出比人类交易者更准确的预测。 发现如何使用这项尖端技术来最大化您的盈利，并制定更明智的投资决策。
神经网络实验（第 4 部分）：模板
在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。
神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习
在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。
学习如何基于比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的 MFI 设计交易系统
这是该系列中的一篇新文章，我们将学习如何根据流行的技术指标设计交易系统。 这次我们将涵盖比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的市场促进指数（BW MFI）。
构建自动运行的 EA（第 14 部分）：自动化（VI）
在本文中，我们将把本系列中的所有知识付诸实践。 我们最终将建立一个 100% 自动化和功能性的系统。 但在此之前，我们仍然需要学习最后一个细节。
如何选择智能系统：拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则
本文尝试回答这个问题：我们如何选择正确的智能系统？ 哪些最适合我们的投资组合，我们如何过滤市场上提供的庞大交易机器人列表？ 本文将介绍二十条明确而强大的准则来拒绝一款智能系统。 每条提出的准则都将得到很好的解释，从而帮助您做出更持久的决定，并为您建立一个更有前途的智能系统集合，从而赚取利润。
构建自动运行的 EA（第 12 部分）：自动化（IV）
如果您认为自动化系统很简单，那么您可能并未完全理解创建它们需要什么。 在本文中，我们将谈谈杀死大量智能系统的问题。 不分青红皂白地触发订单是解决这个问题的可能方法。
构建自动运行的 EA（第 11 部分）：自动化（III）
如果没有健全的安全性，自动化系统就不会成功。 但是，如果不对某些事情有很好的理解，就无法确保安全性。 在本文中，我们将探讨为什么在自动化系统中实现最大安全性是一项挑战。
神经网络实验（第 3 部分）：实际应用
在本系列文章中，我会采用实验和非标准方法来开发一个可盈利的交易系统，并检查神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 则可作为近乎自给自足的工具。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 05 部分）：马尔可夫（Markov）链
马尔可夫（Markov）链是一个强大的数学工具，能够针对包括金融在内的各个领域的时间序列数据进行建模和预测。 在金融时间序列建模和预测中，马尔可夫链通常用于模拟金融资产随时间的演变，例如股票价格或汇率。 马尔可夫链模型的主要优点之一是其简单性和易用性。
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（II）
如果您无法控制其调度表，则自动化就意味着毫无意义。 没有工人能够一天 24 小时高效工作。 然而，许多人认为自动化系统理所当然地每天 24 小时运行。 但为 EA 设置工作时间范围总是有好处的。 在本文中，我们将研究如何正确设置这样的时间范围。
构建自动运行的 EA（第 09 部分）：自动化（I）
尽管创建自动 EA 并非一项非常困难的任务，但在缺乏必要知识的情况下可能会犯许多错误。 在本文中，我们将研究如何构建初级自动化，其中包括创建一个触发器来激活盈亏平衡和尾随停止价位。
神经网络变得轻松（第三十五部分）：内在好奇心模块
我们继续研究强化学习算法。 到目前为止，我们所研究的所有算法都需要创建一个奖励政策，从而令代理者能够每次从一个系统状态过渡到另一个系统状态的转换中估算其每个动作。 然而，这种方式人为因素相当大。 在实践中，动作和奖励之间存在一些时间滞后。 在本文中，我们将领略一种模型训练算法，该算法可以操控从动作到奖励的各种时间延迟。
构建自动运行的 EA（第 08 部分）：OnTradeTransaction
在本文中，我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统，EA 就能更快地工作，如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。
神经网络变得轻松（第三十四部分）：全部参数化的分位数函数
我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中，我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中，我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中，我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中，我们采用了一个先验分布知识，并训练了另一个。 在本文中，我们将研究一种算法，其允许模型针对两种分布进行训练。
构建自动运行的 EA（第 07 部分）：账户类型（II）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么，以便若它“偏离轨道”，交易者可以尽早将其从图表中删除，并控制事态。
构建自动运行的 EA（第 06 部分）：账户类型（I）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 当前状态下，我们的 EA 已能在任何状况下工作，但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。
构建自动运行的 EA（第 05 部分）：手工触发器（II）
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾，我建议允许手工操作 EA 是合适的，至少在一段时间内。
构建自动运行的 EA（第 03 部分）：新函数
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章中，我们已启动开发一个在自动化 EA 中使用的订单系统。 然而，我们只创建了一个必要的函数。
构建自动运行的 EA（第 02 部分）：开始编码
今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章中，我们讨论了任何人在继续创建自动交易的智能系统之前需要了解的第一步。 我们首先研究了概念和结构。
神经网络变得轻松（第三十二部分）：分布式 Q-学习
我们在本系列的早期文章中领略了 Q-学习方法。 此方法均化每次操作的奖励。 2017 年出现了两篇论文，在研究奖励分配函数时展现出了极大的成功。 我们来研究运用这种技术解决我们问题的可能性。
数据科学与机器学习（第 09 部分）：以 MQL5 平铺直叙 K-均值聚类
数据挖掘在数据科学家和交易者看来至关重要，因为很多时候，数据并非如我们想象的那么简单。 人类的肉眼无法理解数据集中的不显眼底层形态和关系，也许 K-means 算法可以帮助我们解决这个问题。 我们来发掘一下...
学习如何基于分形（Fractals）设计交易系统
本文是我们关于如何基于最流行的技术指标设计交易系统的系列中的一篇新文章。 我们将学习一个新的指标，即分形（Fractals）指标，我们将学习如何设计一个基于它的交易系统，从而能在 MetaTrader 5 终端中执行。
利用智能系统进行风险和资本管理
本文是有关您在回测报告中看不到的内容，使用自动交易软件时您应该期望什么；如果您正在使用智能系统，该如何管理您的资金；以及如果您正在使用自动化过程，如何弥补重大亏损从而坚持交易活动。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 03 部分）：香农（Shannon）熵
今天的交易者都是哲学家，几乎总是在寻找新的想法，尝试提炼它们，选择修改或丢弃它们：一个探索性的过程，肯定会花费相当的勤奋程度。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。