有关使用 MQL5 集成 MetaTrader 5 的文章
交易者遇到的有趣挑战，就是经常需要一个创新的方法。这个类别的特色文章，提供了众多评估、分析和处理价格数据以及交易结果的出乎意料的解决方案。这些文章描述了多种集成方案，包括数据库和 ICQ 连接，OpenCL 的使用 和社群网络，Delphi 和 C# 的使用。
市场模拟（第 13 部分）：套接字（七）
当我们在 xlwings 或任何其他允许直接读写 Excel 的软件包中开发某些内容时，我们必须注意，所有程序、函数或过程都是执行之后就完成了其任务。无论我们如何努力改变工作方式，它们都不会一直处于循环之中。
计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数
基于计算机视觉与深度学习的欧元兑美元（EURUSD）汇率预测系统。探索卷积神经网络（CNN）如何识别外汇市场中的复杂价格形态，并实现最高达54%的汇率波动预测准确率。本文将分享一种突破传统技术指标的算法设计方法 —— 通过人工智能（AI）技术对K线图进行可视化分析。作者演示了将价格数据转换为“图像”的过程、神经网络的处理流程，以及通过激活热力图和注意力热图窥视AI“思维”的独特机会。通过基于MetaTrader 5库的Python实践代码，读者可完整复现系统并将其应用于自身的交易中。
算法交易策略：人工智能（AI）铸就的“点金”之路
本文展示了利用机器学习创建黄金交易策略的一种方法。通过多角度考量所提出的金融时间序列分析与预测方法，相较于单纯依赖此类分析构建交易系统的其他方法，我们能够明确该方法的优势和劣势。
市场模拟（第 12 部分）：套接字（六）
在本文中，我们将探讨如何解决在其他程序中使用 Python 代码时出现的某些问题。更具体地说，我们将演示在将 Excel 与 MetaTrader 5 结合使用时遇到的一个常见问题，尽管我们将使用 Python 来促进这种交互。然而，这种实现方式有一个小小的缺点。它并非在所有情况下都会发生，而是仅在某些特定情况下发生。当它发生时，有必要了解原因。在今天的文章中，我们将开始解释如何解决这个问题。
市场模拟（第 11 部分）：套接字（五）
我们开始实现 Excel 和 MetaTrader 5 之间的连接，但首先我们需要了解一些关键点。这样，你就不必绞尽脑汁去弄清楚为什么有些东西有效或无效。在您对集成 Python 和 Excel 的前景感到沮丧之前，让我们看看如何（在某种程度上）使用 xlwings 通过 Excel 控制 MetaTrader 5。我们在这里展示的内容将主要集中在教育目标上。但是，不要以为我们只能做这里涵盖的事情。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核
DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具，能够在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章，概述在机器学习中加入把这对指标。我们正在使用一个循环神经网络，利用白噪内核来处理来自这两个指标的向量化信号。这是在一个自定义信号类文件中完成，其与 MQL5 向导汇编的智能系统搭配工作。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（七）—— 新闻交易的后冲击策略
在重大经济新闻发布后的第一分钟内，市场出现剧烈波动的风险极高。在那短暂的时间窗口内，价格走势可能不稳定且波动剧烈，经常会触发两个方向的挂单。在发布后不久 —— 通常在一分钟内 —— 市场趋于稳定，恢复或纠正更典型的波动性。在本节中，我们将探讨新闻交易的另一种方法，旨在评估其作为交易者工具包中有价值的补充的有效性。继续阅读，了解本讨论中的更多见解和细节。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 62 部分）：结合 ADX 与 CCI 形态的强化学习 TRPO
ADX 振荡器和 CCI 振荡器是趋势跟踪和动量指标，可在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章未竟的话题，实证如何得益于强化学习来实际运用训练、并更新我们已开发的模型。我们正在使用的算法尚未在本系列中涵盖，其称为可信区域政策优化。一如既往，由 MQL5 向导汇编的智能系统令我们能够更快地搭建测试模型，且可配合不同类型信号进行测试、并派发。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（六）—— 新闻交易的挂单策略
在本文中，我们将重点转移到整合新闻驱动的订单执行逻辑 —— 使 EA 能够采取行动，而不仅仅是提供信息。加入我们，一起探索如何在 MQL5 中实现自动交易执行，并将 News Headline EA 扩展为一个完全响应式的交易系统。由于 EA 交易支持多种功能，因此为算法开发人员提供了显著优势。到目前为止，我们一直专注于构建新闻和日历事件展示工具，其中包含集成的 AI 洞察通道和技术指标洞察。
在 MQL5 中实现其他语言的实用模块（第 02 部分）：构建受 Python 启发的 REQUESTS 库
在本文中，我们实现了一个类似于 Python 中 requests 模块的功能，以便更轻松地使用 MQL5 在 MetaTrader 5 中发送和接收 Web 请求。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 61 部分）：结合 ADX 和 CCI 形态进行监督学习
ADX 振荡器和 CCI 振荡器是趋势跟踪和动量指标，可在开发智能系统时配对。我们考察如何使用机器学习的三大主要训练模式来将其系统化。向导汇编的智能系统令我们能够评估这两个指标所呈现的形态，我们从考察如何在监督学习中应用这些形态开始。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（五）—— 事件提醒系统
在本讨论中，我们将探索在整合 News Headline EA 显示的经济日历事件的改进事件警报逻辑时所取得的进一步进展。这项改进至关重要 —— 它能确保用户在重要事件发生前不久及时收到通知。加入此讨论以了解更多信息。
在 MQL5 中实现其他语言的实用模块（第 01 部分）：构建受 Python 启发的 SQLite3 库
Python 中的 sqlite3 模块提供了一种使用 SQLite 数据库的简单方法，它既快速又方便。在本文中，我们将在内置的 MQL5 函数的基础上构建一个类似的模块，用于处理数据库，使在 MQL5 中使用 SQLite3 数据库更容易，就像在 Python 中一样。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 60 部分）：推理学习（Wasserstein-VAE），配合移动平均线和随机振荡器形态
我们将目光转向 MA 与随机振荡器的互补配对，实证推理学习在后监督学习与强化学习状况中扮演的角色。显然，推理学习有多种途径可供选择，不过我们的方式是使用变分自编码器。我们先以 Python 探索这些，然后将训练好的模型以 ONNX 格式导出，可在 MetaTrader 中供向导汇编智能系统所用。
市场模拟（第 10 部分）：套接字（四）
在这篇文章中，我们将以一种非常有趣的方式，看看你需要做什么才能开始使用 Excel 来管理 MetaTrader 5。为此，我们将使用 Excel 加载项来避免使用内置的 VBA。如果您不知道什么是加载项，请阅读本文，学习如何直接在 Excel 中使用 Python 进行编程。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 59 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
我们继续上一篇文章中有关配以 MA 和随机振荡器指标的 DDPG 话题，探讨实现 DDPG 时其他关键的强化学习类。尽管我们大多用 Python 编码，但最终产品是把训练好的网络导出为 ONNX 格式，我们会将它集成到由向导汇编的 MQL5 智能系统中作为资源。
风险管理（第三部分）：构建风险管理主类
在本文中，我们将开始创建一个核心风险管理类，这将是控制系统风险的关键。我们将重点建立基础，定义基本结构、变量和函数。此外，我们将实施设定最大损益值的必要方法，从而为风险管理奠定基础。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 58 部分）：配以移动平均和随机振荡器形态的强化学习（DDPG）
移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，我们在前一篇文章中探讨了它们的共通形态，并通过监督学习网络，见识了哪些“形态能粘附”。我们自该文加以分析，进一步研究当使用该已训练网络时，强化学习的效能。读者应当注意，我们的测试时间窗口非常有限。无论如何，我们在展示这一点时，会继续追求由 MQL5 向导提供最低编码需求。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 57 部分）：搭配移动平均和随机振荡器的监督训练
移动平均线和随机振荡器是十分常用的指标，因其滞后性质，一些交易者或许较少使用。在一个三部分的“迷你序列”中，研究机器学习的三大主要形式，我们会考证对这些指标的偏见是否合理，或者它们可能占据优势。我们经由向导汇编的智能系统来进行实证。
外汇套利交易：分析合成货币的走势及其均值回归
在本文中，我们将使用Python和MQL5来分析合成货币的走势，并探讨当今外汇套利的可行性。我们还会考虑现成的用于分析合成货币的Python代码，并分享更多关于外汇中合成货币是什么的细节。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（四） — 本地托管 AI 模型市场洞察
在今天的讨论中，我们将探讨如何自行托管开源 AI 模型，并使用它们来生成市场洞察。这是我们持续扩展 News Headline EA 的一部分努力，引入了 AI 洞察通道，将其转变为多集成辅助工具。升级后的 EA 旨在通过日历事件、财经突发新闻、技术指标以及现在的 AI 生成的市场观点，让交易者随时了解最新动态，从而为交易决策提供及时、多样化和智能的支持。加入我们的讨论，我们将探讨实用的集成策略，以及 MQL5 如何与外部资源协作，构建强大而智能的交易工作终端。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题 (三) — 指标洞察
在本文中，我们将通过引入专门的指标洞察通道来推进新闻标题EA —— 一个紧凑的图表显示，显示由RSI、MACD、随机震荡指标和 CCI 等流行指标生成的关键技术信号。这种方法消除了 MetaTrader 5 终端上多个指标子窗口的需要，使您的工作空间保持干净高效。通过利用 MQL5 API 在后台访问指标数据，我们可以使用自定义逻辑实时处理和可视化市场洞察。加入我们，探索如何在 MQL5 中操纵指标数据，以创建一个智能且节省空间的滚动洞察系统，所有这些都在您的交易图表上的一个水平通道内。
从 MQL5 向 Discord 发送消息，创建 Discord-MetaTrader 5 机器人
与 Telegram 类似，Discord 可以使用其通信 API 以 JSON 格式接收信息和消息。在本文中，我们将探讨如何使用 Discord API 将 MetaTrader 5 的交易信号和更新发送到您的 Discord 交易社区。
成功餐饮经营者算法（SRA）
成功餐饮经营者算法（SRA）是一种受餐饮业管理原则启发的创新优化方法。与传统方法不同，SRA不会直接淘汰劣质解，而是通过融合优质解的元素对其进行改进。该算法在优化问题中展现出极具竞争力的表现，并为平衡探索与利用提供了全新视角。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（二）
今天，我们又向前迈进了一步，整合了一个外部新闻 API 作为我们的 News Headline EA 的头条新闻来源。在这个阶段，我们将探索各种新闻来源 —— 包括成熟的和新兴的 —— 并学习如何有效地访问它们的 API。我们还将介绍如何将检索到的数据解析成适合在我们的 EA 交易中显示的格式。加入讨论，我们将探索直接在图表上访问新闻标题和经济日历的好处，所有这些都在一个紧凑、不干扰用户的界面中。
从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（一）
在 MetaTrader 5 终端上进行交易时，新闻可访问性是一个关键因素。虽然有很多新闻 API 可用，但许多交易者在访问这些 API 并将其有效集成到他们的交易环境中时仍面临挑战。在本次讨论中，我们的目标是开发一种简化的解决方案，将新闻直接呈现在图表上 —— 也就是最需要新闻的地方。我们将通过构建一个新闻标题 EA 来实现这一目标，该 EA 可以监控并显示来自 API 源的实时新闻更新。
斐波那契（Fibonacci）数列在外汇交易中的应用（第一部分）：探究价格与时间的关系
市场如何遵循基于斐波那契数列的关系？在斐波那契数列中，每个后续数字都等于前两个数字之和（1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21……），该数列不仅描述了兔子种群的增长情况。我们将考虑毕达哥拉斯的假设，即世间万物都遵循某种数字关系……
使用 MetaTrader 5 Python 构建类似 MQL5 的交易类
MetaTrader 5 Python 包提供了一种使用 Python 语言为 MetaTrader 5 平台构建交易应用程序的简便方法。虽然它是一个强大而有用的工具，但在创建算法交易解决方案方面，该模块不如 MQL5 编程语言那么容易。在本文中，我们将构建类似于 MQL5 中提供的交易类，以创建类似的语法，使在 Python 中创建交易机器人比在 MQL5 中更容易。
在MQL5中创建交易管理员面板（第十一部分）：现代化功能通信接口（1）
今天，我们将聚焦于升级通信面板的消息交互界面，使其符合现代高性能通信应用的标准。这一改进将通过更新CommunicationsDialog类来实现。欢迎加入本文的探讨与讨论，我们将共同剖析关键要点，并规划使用MQL5推进界面编程的下一步方向。
MQL5开发专属调试与性能分析工具（第一部分）：高级日志记录
学习如何为MQL5实现一个强大的自定义日志框架，该框架超越简单的Print()语句，支持日志严重级别、多输出处理器和自动文件轮转——所有功能均可动态配置。将单例CLogger与ConsoleLogHandler（控制台日志处理器）和FileLogHandler（文件日志处理器）集成，在“Experts”选项卡和持续的文件中捕获带时间戳的内容日志。通过清晰、可定制的日志格式和集中控制，简化智能交易系统（EA）的调试与性能跟踪工作。
MQL5 中的高级订单执行算法：TWAP、VWAP 和冰山订单
MQL5 框架通过统一的执行管理器和性能分析器，将机构级执行算法（TWAP、VWAP、冰山订单）带给散户交易者，从而实现更流畅、更精确的订单切片和分析。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 55 部分）：配备优先经验回放的 SAC
强化学习中的回放缓冲区对于像 DQN 或 SAC 这样的无政策算法尤为重要。这样就会聚光在该记忆缓冲区的抽样过程。举例，SAC 默认选项从该缓冲区随机选择，而优先经验回放缓冲区则基于 TD 分数从缓冲区中抽样对其优调。我们回顾强化学习的重要性，并一如既往，在由向导汇编的智能系统中验证这一假设（而‘非交叉验证）。
皇冠同花顺优化（RFO）
最初的皇冠同花顺优化算法提供了一种解决优化问题的新方法，受到扑克牌原则启发，以基于扇区的方式取代了传统的遗传二进制编码算法。RFO 展现出简化的基本原理如何带来高效、且实用的优化方法。文章呈现了一份详细的算法分析和测试结果。
用于MetaTrader 5的WebSocket：借助Windows API实现异步客户端连接
本文详细介绍了开发一款自定义动态链接库的过程，该库旨在为MetaTrader程序提供异步WebSocket客户端连接功能。
开发多币种 EA 交易（第 24 部分）：添加新策略（一）
在本文中，我们将研究如何将新策略连接到我们创建的自动优化系统。让我们看看我们需要创建哪些类型的 EA，以及是否可以在不更改 EA 库文件的情况下完成，或者尽量减少必要的更改。
在MQL5中构建自定义市场状态检测系统（第一部分）：指标
本文详细介绍了如何使用自相关和波动性等统计方法，在MQL5中创建一个市场状态检测系统。文中提供了用于分类趋势、盘整和波动行情的类代码，以及一个自定义指标。