有关MQL5数据分析和统计的文章
开发回放系统（第 37 部分）：铺平道路 (一)
在这篇文章中，我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前，由于缺乏 "坚实的基础"，我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读，我想强调的是，如果你不理解这篇文章，你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。
开发回放系统 — 市场模拟（第 19 部分）：必要的调整
在此，我们要做好准备，如此当我们需要往代码里添加新函数时，就能顺滑轻松地发生。当前代码还不能涵盖或处理那些显著推进过程所必需的事情。我们需要将所有东西都结构化，以便能够以最小的工作量实现某些事情。如果我们正确地做好所有事情，我们就能得到一个真正通用的系统，可以轻松地适应任何需要处理的状况。
MQL5中的范畴论（第18部分）：自然性四边形
本文通过介绍自然变换这一主题中的一个关键支柱，继续我们的范畴理论系列。我们研究看似复杂的定义，然后深入研究本系列“面包和黄油”的示例和应用程序；波动性预测。
开发回放系统 — 市场模拟（第 17 部分）：跳价和更多跳价（I）
于此，我们将见识到如何实现一些非常有趣的东西，但同时也会因某些可能十分令人困惑的关键点而极其困难。可能发生的最糟糕的事情是，一些自诩专业人士的交易者却对这些概念在资本市场中的重要性一无所知。好吧，尽管我们在这里专注于编程，但理解市场交易中涉及的一些问题，对于我们将要实现的内容至关重要。
MQL5 中的范畴论 (第 12 部分)：秩序（Orders）
本文是范畴论系列文章之以 MQL5 实现图论的部分，深入研讨秩序（Orders）。我们通过研究两种主要的秩序类型，实测秩序论的概念如何支持幺半群集合，从而为交易决策提供信息。
MQL5 中的范畴论 (第 13 部分)：数据库制程的日历事件
本文在 MQL5 中遵循范畴论实现秩序，研究如何在 MQL5 中结合数据库制程进行分类。我们介绍了当辨别交易相关的文本（字符串）信息时，如何把数据库制程概念与范畴论相结合。日历事件是焦点。
开发回放系统 — 市场模拟（第 14 部分）：模拟器的诞生（IV）
在本文中，我们将继续探讨模拟器开发的新阶段。 这次，我们会见到如何有效地创建随机游走类型的走势。 这种类型的走势非常引人入胜，因为它是构成资本市场上所发生一切的基础。 此外，我们将开始了解一些对于进行市场分析至关重要的概念。
时间序列挖掘的数据标签（第3部分）：使用标签数据的示例
本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
开发回放系统 — 市场模拟（第 27 部分）：智能交易系统项目 — C_Mouse 类
在本文中，我们将实现 C_Mouse 类。它提供了最高级别的编程能力。不过，说到高级或低级编程语言，并不是在代码中包含污言秽语或行话。它有其它含义。当我们谈论高级或低级编程时，我们意指对于其他程序员来说理解代码是多么容易或困难。
群体优化算法：带电系统搜索（CSS）算法
在本文中，我们将探讨另一种受无生命自然启发的优化算法--带电系统搜索（Charged System Search，CSS）算法。本文旨在介绍一种基于物理和力学原理的新的优化算法。
开发回放系统 — 市场模拟（第 25 部分）：为下一步做准备
在本文中，我们将会完结开发回放和模拟系统的第一阶段。尊敬的读者，有了这样的成就，我确认该系统已经达到了高级水平，为引入新功能铺平了道路。目标是进一步丰富该系统，将其转变为研究和开发市场分析的强力工具。
群体优化算法：思维进化计算（MEC）算法
本文探讨了MEC家族的算法，称为简单思维进化计算（Simple Mind Evolutionary Computation, Simple-MEC，SMEC）算法。该算法以其思想之美和易于实现而著称。
群体优化算法：螺旋动态优化 (SDO) 算法
文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式（如软体动物贝壳）的优化算法 - 螺旋动力学优化算法（Spiral Dynamics Optimization，SDO）。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善，本文将探讨这些修改的必要性。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 09 部分）：K-Means 聚类与分形波配对
“K-均值”聚类采用数据点分组的方式，该过程最初侧重于数据集的宏观视图，使用随机生成的聚类质心，然后放大并调整这些质心，从而准确表示数据集。我们将对此进行研究，并开拓一些它的用例。
群体优化算法：随机扩散搜索（SDS）
本文讨论了基于随机游走原理的随机扩散搜索（Stochastic Diffusion Search，SDS）算法，它是一种非常强大和高效的优化算法。该算法允许在复杂的多维空间中找到最优解，同时具有高收敛速度和避免局部极值的能力。
开发回放系统（第31部分）：EA交易项目——C_Mouse类（五）
我们需要一个计时器，它可以显示距离回放/模拟运行结束还有多少时间。乍一看，这可能是一个简单快捷的解决方案。许多人只是尝试适应并使用交易服务器使用的相同系统。但有一件事是很多人在考虑这个解决方案时没有考虑的：对于回放，甚至更多的是模拟，时钟的工作方式不同。所有这些都使创建这样一个系统变得复杂。
MQL5 中的范畴论 (第 15 部分)：函子与图论
本文是以 MQL5 实现范畴论，着眼于函子之系列的续篇，但这次是作为图论和集合之间的桥梁。我们重新审视日历数据，尽管它在策略测试器中存在使用局限，但在相关性的帮助下，可利用函子来预测波动性。
开发回放系统（第29部分）：EA 交易项目——C_Mouse类（三）
在改进了C_Mouse类之后，我们可以专注于创建一个类，该类旨在为我们的分析创建一个全新的框架。我们不会使用继承或多态性来创建这个新类。相反，我们将改变，或者更好地说，在价格线中添加新的对象。这就是我们在这篇文章中要做的。在下一节中，我们将研究如何更改分析。所有这些都将在不更改C_Mouse类的代码的情况下完成。实际上，使用继承或多态性会更容易实现这一点。然而，还有其他方法可以达到同样的结果。
开发回放系统 — 市场模拟（第 28 部分）：智能交易系统项目 — C_Mouse 类 （II）
当人们开始创建第一个拥有计算能力的系统时，一切都需要工程师的参与，他们必须非常熟知该项目。我们谈论的是计算机技术的曙光，那个时代甚至没有用于编程的终端。随着它的发展，越来越多的人对能够创造一些东西感兴趣，涌现出新的思路和编程方式，取代了旧式风格的改变连接器位置。这就是第一个终端出现的时刻。
MQL5 中的范畴论 (第 9 部分)：幺半群（Monoid）— 动作
本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在这里，我们继续将“幺半群 — 动作”当为幺半群变换的一种手段，如上一篇文章所涵盖的内容，从而增加了应用。
种群优化算法：Nelder-Mead（NM），或单纯形搜索方法
本文表述针对 Nelder-Mead 方法进行的彻底探索，解释了如何在每次迭代中修改和重新排列单纯形（函数参数空间），从而达成最优解，并讲述了如何改进该方法。
开发回放系统 — 市场模拟（第 26 部分）：智能交易系统项目 — C_Terminal 类
现在，我们可以开始创建回放/模拟系统的智能系统。不过，我们需要改进一些东西，并非敷衍了事。尽管如此，我们不应被最初的复杂性所吓倒。重要的是从某处开始，否则我们最终只会空想一项任务的难度，甚至没有尝试去克服它。这就是编程的全部意义：通过学习、测试和广泛的研究来攻克障碍。
Python、ONNX 和 MetaTrader 5：利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型
在本文中，我们将用 Python 创建一个随机森林（random forest）模型，训练该模型，并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后，我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。
开发回放系统（第 36 部分）：进行调整（二）
让我们的程序员生活举步维艰的原因之一就是做出假设。在本文中，我将向您展示假设是多么危险：例如在 MQL5 编程中假设类型将具有某个特定值，或是在 MetaTrader 5 中假设不同服务器的工作方式相同。
开发回放系统（第 34 部分）：订单系统 (三)
在本文中，我们将完成构建的第一阶段。虽然这部分内容很快就能完成，但我将介绍之前没有讨论过的细节。我将解释一些许多人不理解的问题。你知道为什么要按 Shift 或 Ctrl 键吗？
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 08 部分）：感知器
感知器，单隐藏层网络，对于任何精熟基本自动交易，并希望涉足神经网络的人来说都是一个很好的切入点。我们查看这是如何在一个信号类当中一步一步组装实现的，其是 MQL5 向导类中用于智能交易系统的部分。
开发回放系统（第 35 部分）：进行调整 (一)
在向前迈进之前，我们需要解决几个问题。这些实际上并不是必需的修正，而是对类的管理和使用方式的改进。原因是系统内的某些相互作用导致了故障的发生。尽管我们试图找出这些故障的原因以消除它们，但所有这些尝试都没有成功。其中有些情况完全不合理，例如，当我们在 C/C++ 中使用指针或递归时，程序就会崩溃。
种群优化算法：模拟退火（SA）。第 1 部分
模拟退火算法是受到金属退火工艺启发的一种元启发式算法。在本文中，我们将对算法进行全面分析，并揭示围绕这种广为人知的优化方法的一些常见信仰和神话。本文的第二部分将研究自定义模拟各向同性退火（SIA）算法。