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。
从头开始开发智能交易系统（第 20 部分）：新订单系统 (III)
我们继续实现新的订单系统。 创建这样的一个系统需要熟练地掌握 MQL5，以及了解 MetaTrader 5 平台的实际工作方式，及其提供的资源。
学习如何基于奥森姆（Awesome）振荡器设计交易系统
在我们系列的这篇新文章中，我们将学习一种也许对我们的交易有用的新技术工具。 它是奥森姆（Awesome）振荡器（(AO）指标。 我们将学习如何基于该指标设计交易系统。
从头开始开发智能交易系统（第 26 部分）：面向未来（I）
今天，我们将把我们的订单系统提升到一个新的层次。 但在此之前，我们需要解决少量问题。 我们现有的一些问题，是与在交易日里我们想要如何工作，以及我们做什么事情相关。
RSI深三步交易技巧
在MetaTrader 5中展示RSI深三步交易技术。本文基于一系列新的研究，这些研究展示了一些基于RSI的交易技术，RSI是一种技术分析指标，用于衡量股票、货币或商品等证券的强度和动量。
学习如何基于 OBV 设计交易系统
这是一篇新文章，将针对初学者继续我们的系列，介绍如何基于一些流行指标设计交易系统。 我们将学习一个新的指标，即能量潮（OBV），我们将学习如何使用并基于它来设计交易系统。
MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩
又过了一个季度，我们已决定统计MetaTrader 应用商店的业绩 - MetaTrader平台最大的交易机器人和技术指标商店。 直至报告季度末期，有500多名开发者已经将他们的1200个产品放入MetaTrader 应用商店。
神经网络变得轻松（第七部分）：自适应优化方法
在之前的文章中，我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中，我提议着眼于自适应学习方法，该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。
了解使用MQL5下单
在创建任何交易系统时，我们都需要有效地处理一项任务。这项任务是下单，或者让创建的交易系统自动处理订单，因为它在任何交易系统中都至关重要。因此，您将在本文中找到您需要了解的关于这项任务的大多数主题，以有效地创建您的交易系统。
扩充策略构建器功能
在前两篇文章之中，我们讨论了 Merrill （美林）形态针对各种数据类型的应用。 并开发了一款应用程序来测试提出的思路。 在本文中，我们将继续策略构建器的工作，来提高其效率，并实现新的功能。
数据科学和机器学习（第 05 部分）：决策树
决策树模仿人类的方式针对数据进行分类。 我们看看如何构建这棵树，并利用它们来分类和预测一些数据。 决策树算法的主要目标是将含有杂质的数据分离成纯节点或靠近节点。
神经网络变得轻松（第二十七部分）：深度 Q-学习（DQN）
我们继续研究强化学习。 在本文中，我们将与深度 Q-学习方法打交道。 DeepMind 团队曾运用这种方法创建了一个模型，在玩 Atari 电脑游戏时其表现优于人类。 我认为评估该技术来解决交易问题的可能性将会很有益处。
直推和主动机器学习中的梯度提升
在本文中，我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法，并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用，并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机（SVM）的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）提出的。
一张图表上的多个指标（第 05 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（I）
有很多人不知道如何编程，但他们很有创造力，亦有杰出的想法。 然而，由于缺乏编程知识，他们无法实现这些想法。 我们一起看看如何利用 MetaTrader 5 平台本身创建图表交易，就如同它是一个 IDE。
MQL5 信号的优势
MetaTrader 5 最近引入了交易信号服务，允许交易者复制任何信号提供者的交易操作。用户可以于其账户选择任何信号、执行订阅并复制所有交易记录。而信号提供者可以设定其订阅价格，并从其订阅者每月收取固定的费用。
DoEasy 函数库中的时间序列（第六十一部分）：品种即时报价序列集合
鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种，因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中，我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上，这将是一个常规列表，基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。
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）。
神经网络变得轻松（第二十一部分）：变分自动编码器（VAE）
在上一篇文章中，我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样，它也有其优点和缺点。 在其原始实现中，自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。
如何利用 MQL5 创建自定义指标（Heiken Ashi）
在本文中，我们将学习如何根据我们的偏好利用 MQL5 创建自定义指标，在 MetaTrader 5 当中运用它来帮助我们读取图表，或在自动智能系统当中运用。
DoEasy 函数库中的时间序列（第三十六部分）：所有用到的品种周期的时间序列对象
在本文中我们将探讨，把每个用到的品种周期的柱形对象列表合并到单一品种时间序列对象之中。 因此，每个品种均含一个对象，存储所有已用到品种时间序列周期的列表。
学习如何基于 MFI 设计交易系统
这篇新文章出自我们的系列文章，是有关基于最流行的技术指标设计交易系统，它研究了一个新的技术指标 — 资金流动性指数（MFI）。 我们将详细学习它，利用 MQL5 开发一个简单的交易系统，并在 MetaTrader 5 中执行它。
我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易
我们持续加强信号服务，完善机制，添加新的功能并修复缺陷。2012年的MetaTrader信号服务和当前的MetaTrader信号服务就像两个完全不同的服务。目前，我们正在实施 虚拟主机云服 务，它由一个服务器网络组成用来支持特定版本的MetaTrader客户端。
从头开始开发智能交易系统（第 25 部分）：提供系统健壮性（II）
在本文中，我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此，请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠，我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。
学习如何基于建仓/派发（AD）设计交易系统
欢迎阅读本系列的新文章，了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一种新的技术指标，称为建仓/派发指标，并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。
艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术
艾伦·安德鲁斯（Alan Andrews）是现世代在交易领域最著名的“教育家”之一。 他的“草叉”几乎包含在所有现代报价分析程序当中。 但大多数交易者没机会用过此工具，甚至是其提供的一小部分。 此外，安德鲁斯最初的培训课程不仅包括对草叉的描述（尽管它仍然是主要工具），还包括其它一些有用的结构。 本文提供了对安德鲁斯在其原始课程中教授的奇妙图表分析方法的见解。 （流量焦虑用户）请当心，会有很多图像。
从头开始开发智能交易系统（第 12 部分）：时序与交易（I）
今天，我们将创建时序与交易，从而快速解读订单流程。 这是我们构建系统的第一部分。 在下一篇文章中，我们将补全该系统缺失的信息。 为了实现这一新功能，我们需要在智能交易系统代码中添加一些新的内容。
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。
在莫斯科交易所（MOEX）里使用破位挂单的自动兑换网格交易
本文探讨在莫斯科交易所（MOEX）里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时，最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。
从头开始开发智能交易系统（第 28 部分）：面向未来（(III）
我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成，但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统，可令相同的票据系统更快、更高效。
DoEasy 函数库中的其他类（第六十六部分）：MQL5.com 信号集合类
在本文中，我将针对 MQL5.com 信号服务创建信号集合类，拥有能够管理信号的函数。 此外，我将改进“市场深度”快照对象类，来显示 DOM 的总买卖量。
