Add a new article
开发回放系统（第 37 部分）：铺平道路 (一)
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。
精通模型解释：从您的机器学习模型中获取深入见解
精通模型解释：从您的机器学习模型中获取深入见解
机器学习对于任何经验的人来说都是一个复杂而回报的领域。在本文中，我们将深入探讨为您所构建模型提供动力的内在机制，我们探索的错综复杂的世界，涵盖特征、预测和化解复杂性的有力决策，并牢牢把握模型解释。学习驾驭权衡、强化预测、特征重要性排位的艺术，同时确保做出稳健的决策。这篇基本读物可帮助您从机器学习模型中获得更高的性能，并为运用机器学习方法提取更多价值。
群体优化算法：螺旋动态优化 (SDO) 算法
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。
软件开发和 MQL5 中的设计模式（第 2 部分）：结构模式
软件开发和 MQL5 中的设计模式（第 2 部分）：结构模式
在了解了设计模式适用于 MQL5 和其他编程语言，并且对于开发人员开发可扩展、可靠的应用程序有多么重要之后，我们将在本文中继续介绍设计模式。我们将学习另一种类型的设计模式，即结构模式，了解如何利用我们所拥有的类组成更大的结构来设计系统。
MQL5 中的组合对称交叉验证
MQL5 中的组合对称交叉验证
在本文中，我们介绍使用纯 MQL5 语言实现组合对称交叉验证的情况，以衡量使用策略测试器的慢速完全算法优化策略后可能出现的过拟合程度。
群体优化算法：智能水滴（IWD）算法
群体优化算法：智能水滴（IWD）算法
文章探讨了一种源自无生命自然的有趣算法 - 模拟河床形成过程的智能水滴（IWD，Intelligent Water Drops）。这种算法的理念大大改进了之前的评级领先者 - SDS。与往常一样，新的领先者（修改后的 SDSm）可在附件中找到。
您应当知道的 MQL5 向导技术（第 08 部分）：感知器
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 36 部分）：进行调整（二）
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 35 部分）：进行调整 (一)
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。
开发回放系统（第 34 部分）：订单系统 (三)
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？
群体优化算法：带电系统搜索（CSS）算法
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。
Scikit-Learn 库中的分类模型及其导出到 ONNX
Scikit-Learn 库中的分类模型及其导出到 ONNX
在本文中，我们将探讨使用 Scikit-Learn 库中所有可用的分类模型来解决 Fisher 鸢尾花数据集的分类任务。我们将尝试把这些模型转换为 ONNX 格式，并在 MQL5 程序中使用生成的模型。此外，我们将在完整的鸢尾花数据集上比较原始模型与其 ONNX 版本的准确性。
开发回放系统（第33部分）：订单系统（二）
开发回放系统（第33部分）：订单系统（二）
今天，我们将继续开发订单系统。正如您将看到的，我们将大规模重用其他文章中已经展示的内容。尽管如此，你还是会在这篇文章中获得一点奖励。首先，我们将开发一个可以与真实交易服务器一起使用的系统，无论是从模拟账户还是从真实账户。我们将广泛使用MetaTrader 5平台，该平台将从一开始就为我们提供所有必要的支持。
群体优化算法：随机扩散搜索（SDS）
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。
群体优化算法：混合蛙跳算法（SFL）
群体优化算法：混合蛙跳算法（SFL）
本文详细描述了混合蛙跳（Shuffled Frog-Leaping，SFL）算法及其在求解优化问题中的能力。SFL算法的灵感来源于青蛙在自然环境中的行为，为函数优化提供了一种新的方法。SFL算法是一种高效灵活的工具，能够处理各种数据类型并实现最佳解决方案。
为 Metatrader 5 开发MQTT客户端：TDD方法——第4部分
为 Metatrader 5 开发MQTT客户端：TDD方法——第4部分
本文是一系列文章的第四部分，介绍了我们为 MQTT 协议开发本机 MQL5 客户端的步骤。在这一部分中，我们将描述什么是 MQTT v5.0 属性，它们的语义，以及我们如何阅读其中的一些属性，并提供一个如何使用属性来扩展协议的简短示例。