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种群优化算法：鱼群搜索（FSS）
种群优化算法：鱼群搜索（FSS）
鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。
DoEasy. 控件（第 二十九 部分）：滚动条（ScrollBar）辅助控件
DoEasy. 控件（第 二十九 部分）：滚动条（ScrollBar）辅助控件
在本文中，我起始开发滚动条（ScrollBar）辅助控制元素，及其衍生对象 — 垂直和水平滚动条。 滚动条用于窗体内容（如果窗体超出容器）的滚动显示。 滚动条通常位于窗体的底部和右侧。 底部的水平滚动条可左右滚动内容，而垂直的则上下滚动内容。
MQL5 酷宝书 — 服务
MQL5 酷宝书 — 服务
本文讲述了服务的多功能性 — 不需要绑定图的 MQL5 程序。 我还会重点介绍服务与其它 MQL5 程序的区别，并强调开发人员使用服务的细微差别。 作为示例，为读者提供了各种任务，涵盖了可以作为服务实现的各种功能。
处理时间（第二部分）：函数
处理时间（第二部分）：函数
自动判定经纪商时移和 GMT。 与其请求您的经纪商的支持，您可能会从他们那里得到一个不充分的答案（他们很愿意解释时间错位），我们只需自行查看在时间变化的几周内他们如何计算价格 — 但手工操作极其繁琐，我们让程序来做这件事 — 毕竟这就是为什么我们要有一台 PC。
种群优化算法：灰狼优化器（GWO）
种群优化算法：灰狼优化器（GWO）
我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一，具有许多变量的平滑函数。
种群优化算法：人工蜂群（ABC）
种群优化算法：人工蜂群（ABC）
在本文中，我们将研究人工蜂群的算法，并用研究函数空间得到的新原理来补充我们的知识库。 在本文中，我将陈列我对经典算法版本的解释。
非线性指标
非线性指标
在本文中，我将尝试研究一些构建非线性指标的方法，并探索其在交易中的用处。 MetaTrader 交易平台中有相当多的指标采用非线性方式。
自适应指标
自适应指标
在本文中，我将研究创建自适应指标的若干种可能方式。 自适应指标的区别在于输入值和输出信号之间存在反馈。 这种反馈令指标能够独自调整到处理金融时序数据的最优状态。
群体优化算法：粒子群（PSO）
群体优化算法：粒子群（PSO）
在本文中，我将研究流行的粒子群优化（PSO）算法。 之前，我们曾讨论过优化算法的重要特征，如收敛性、收敛率、稳定性、可伸缩性，并开发了一个测试台，并研究了最简单的 RNG 算法。
从头开始开发智能交易系统（第 29 部分）：谈话平台
从头开始开发智能交易系统（第 29 部分）：谈话平台
在本文中，我们将学习如何让 MetaTrader 5 平台谈话。 我们如何才能让 EA 更有趣呢？ 金融市场交易往往过于无聊和单调，但我们能够令这项工作少些无趣。 请注意，对于那些经历过上瘾等问题的人来说，这个项目可能是危险的。 然而，在一般情况下，它只会让事情聊胜于无。
DIY 技术指标
DIY 技术指标
在本文中，我将研究允许您创建自己的技术指标的算法。 您将学到如何通过非常简单的初始假设，来获得非常复杂和有趣的结果。
市场数学：盈利、亏损、和成本
市场数学：盈利、亏损、和成本
在本文中，我将向您展示如何计算任何交易的总盈利或亏损，包括佣金和掉期利息。 我会提供最精准的数学模型，并依据它来编写代码，之后将其与标准进行比较。 此外，我还将尝试进入主要 MQL5 函数的内部来计算利润，并从规则中获取所有必要值的根底。
MQL5 中的矩阵和向量操作
MQL5 中的矩阵和向量操作
MQL5 中引入了矩阵和向量，用于实现数学解决方案的高效操作。 新类型提供了内置方法，能够创建接近数学标记符号的简洁易懂的代码。 数组提供了广泛的功能，但在很多情况下，矩阵的效率要高得多。
群体优化算法
群体优化算法
这是一篇关于优化算法（OA）分类的介绍性文章。 本文尝试创建一个测试基台（一组函数），用于比较 OA，并可识别所有广为人知的算法中最通用的算法。
利用对象轻松制作复杂指标
利用对象轻松制作复杂指标
本文提供了一种创建复杂指标的方法，同时还避免了在处置多个作图板、缓冲区、和/或组合来自多个来源的数据时出现的问题。