有关MQL5交易系统自动化的文章
阅读 交易系统 文章，拓宽核心思路。了解如何使用蜡烛条图表的统计方法和形态，如何过滤信号以及何处使用信号机指标。
该 MQL5 向导将帮助您 创建无需编程的机器人 以便快速检验您的交易思路。使用向导来学习有关的 遗传算法。
重温默里（Murrey）系统
图形价格分析系统在交易者中当之无愧地广受欢迎。 在本文中，我将讲述完整的默里（Murrey）系统，包括其著名的级别，以及其它一些评估当前价格位置，并据其做出交易决策的实用技术。
DoEasy 函数库中的时间序列（第四十五部分）：多周期指标缓冲区
在本文中，我将着手改进指标缓冲区对象和集合类，从而可在多周期和多品种模式下操作。 我打算在当前品种图表上的任何时间帧内接收和显示数据缓冲区对象的操作。
学习如何基于标准偏差设计交易系统
此为我们该系列中的一篇新文章，介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中，我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。
市场及其全局模式中的物理学
在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。
数据科学与机器学习 — 神经网络（第 01 部分）：前馈神经网络解密
许多人喜欢它们，但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中，我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知，解密其封闭大门背后的一切。
让开发者为交易者进行服务?
算法交易变得越来越流行并需求旺盛，这自然导致了对于精致算法以及不同寻常任务的需求。从某种程度上说，这些复杂的应用程序都已经在代码库或市场中提供。尽管交易者只需几次简单的点击就可以访问这些应用, 但是这些应用也许不能完全满足所有的需要。为此, 交易者可以在 MQL5 的自由职业者板块分派订单，并寻找开发者来为他们编写期望的应用。
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。
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。
DoEasy 函数库中的价格（第六十五部分）：市场深度集合并操控 MQL5.com 信号的类
在本文中，我将创建所有品种的市场深度集合类，并着手开发创建信号对象类来操控 MQL5.com 信号服务的功能。
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。
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。
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。
您应该知道的 MQL5 向导技术（第 01 部分）：回归分析
今天的交易者都是一位哲学家，他几乎总是（有意识地或无意识地）寻找新的思路，尝试它们，选择修改或抛弃它们；这是一个需要付出相当勤奋程度的探索过程。 这显然会花费交易者高昂的时间，且需要避免错误。 本系列文章将提出，MQL5 向导应该是交易者的支柱。 为什么呢？ 因为交易者不仅经由 MQL5 向导组装他的新想法来节省时间，而且大大减少了重复编码的错误；他最终会把精力集中在交易哲学的几个关键领域。
DoEasy 函数库中的时间序列（第五十一部分）：复合多周期、多品种标准指标
在本文中，会完成多周期、多品种标准指标对象的开发。 以 Ichimoku Kinko Hyo 标准指标为例，分析复合自定义指标的创建，该指标含有辅助绘制缓冲区，可在图表上显示数据。
神经网络变得轻松（第四十四部分）：动态学习技能
在上一篇文章中，我们讲解了 DIAYN 方法，它提供了学习各种技能的算法。 获得的技能可用在各种任务。 但这些技能可能非常难以预测，而这可能令它们难以运用。 在本文中，我们要研究一种针对学习可预测技能的算法。
帧分析器（Frames Analyzer）工具带来的时间片交易魔法
什么是帧分析器（Frames Analyzer）？ 这是适用于任意智能系统的一个插件模块，在策略测试器中、以及测试器之外进行参数优化期间，该工具在参数优化完成后立即读取测试创建的 MQD 文件、或数据库，并分析优化帧数据。 您能够与拥有帧分析器工具的其他用户共享这些优化结果，从而共同讨论结果。
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩
成功运营一年半的“MQL5 应用商店”，已成为了最大的交易策略与技术指标交易商店。全世界有 350 位开发者在此提供了大约 800 款交易应用程序。交易者为其 MetaTrader 5 终端购买和下载的交易程序，已逾 100.000。
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。
如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 1 部分）：基于 ADX 指标的信号，并结合抛物线 SAR
本文中的多币种智能交易系统是交易机器人，它只能在单一品种图表中运营，但可交易（开单、平单和管理订单）超过一个品种对。
从头开始开发智能交易系统（第 21 部分）：新订单系统 (IV)
最后，视觉系统将开始工作，尽管它尚未完工。 在此，我们将完成主要更改。 这只是它们当中很少一部份，但都是必要的。 嗯，整个工作将非常有趣。
数据科学与机器学习（第 06 部分）：梯度下降
梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法，尽管它的工作令人印象深刻，但它仍然被许多数据科学家误解，我们来看看有关它的全部。
神经网络变得轻松（第十九部分）：使用 MQL5 的关联规则
我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中，我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中，我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。
学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器设计交易系统
欢迎阅读我们系列的新篇章，学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 通读这篇新文章，我们将学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器指标设计交易系统。
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。
数据科学与机器学习 — 神经网络（第 02 部分）：前馈神经网络架构设计
在我们透彻之前，还有一些涵盖前馈神经网络的次要事情，设计就是其中之一。 针对我们的输入，看看我们如何构建和设计一个灵活的神经网络、隐藏层的数量、以及每个网络的节点。
从头开始开发智能交易系统（第 19 部分）：新订单系统 (II)
在本文中，我们将开发一个“看看发生了什么”类型的图形订单系统。 请注意，我们这次不是从头开始，只不过我们将修改现有系统，在我们交易的资产图表上添加更多对象和事件。
