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更好的程序员（第 06 部分）：9 个导致有效编码的习惯
更好的程序员（第 06 部分）：9 个导致有效编码的习惯
并非有关编写代码的所有事情总是导致有效编码。 在我的从业经历中，我发现了一些会导致有效编码的习惯。 我们将在本文中详细讨论其中的一些。 对于每一位想要以更少的麻烦来提高自己编写复杂算法的能力的程序员来说，这是一篇必须阅读的文章。
手工制图表和交易工具箱（第三部分）。 优化和全新工具
手工制图表和交易工具箱（第三部分）。 优化和全新工具
在本文中，我们将深入开发利用键盘快捷键在图表上绘制图形对象的设想。 全新工具已被加到函数库当中了，包括一条贯穿任意顶点绘制的直线，以及一组能够评估逆转时间和价位的矩形。 此外，本文还展示了优化代码从而提高性能的可能性。 实现示例已经重写，能够使用其它交易程序的快捷方式。 所需的代码知识水平：略高于初学者。
MQL5 酷宝书 – 财经日历
MQL5 酷宝书 – 财经日历
本文着重于财经日历的编程特性，并研究创建一个类来简化访问日历属性和接收事件值。 运用 CFTC（商品期货交易委员会）的非商业净持仓规则来开发指标作为一个实际例子。
MQL5 秘籍之：OCO订单
MQL5 秘籍之：OCO订单
任何交易者的交易活动都会包含各种交易机制和内在联系，包括订单之间的关系。本文提出一种处理OCO订单的解决方案。将广泛采用标准类库来实现，同时也会新建一些数据类型。
开发 EA 构造函数的一次尝试
开发 EA 构造函数的一次尝试
在本文中，我把自己的一套交易函数以成品 EA 的形式提供给大家。 这种方法能够通过简单地添加指标和改变输入来获得多种交易策略。
如何准备 MetaTrader 5 报价用于其他应用程序
如何准备 MetaTrader 5 报价用于其他应用程序
本文介绍创建目录、复制数据、归档、使用 Market Watch（市场报价）或常用列表中的交易品种以及错误处理等示例。实际上，所有这些元素可集中在一个以用户定义格式归档数据的脚本中。
MQL5 Cookbook: 处理典型图表事件
MQL5 Cookbook: 处理典型图表事件
本文研究典型图表事件，包括其处理例程。我们将专注于鼠标事件，按键，创建/修改/删除图形对象，鼠标点击图表上的图形对象，用鼠标移动图形对象，在文本域中完成文本编辑，以及在图表上修改事件。研究的每一类事件，都有一个 MQL5 程序例程。
付款和付款方式
付款和付款方式
MQL5.community服务为交易者以及MetaTrader 程序端应用程序的开发人员提供更多机会。在本文中，我们描述了如何执行MQL5服务的付款，如何提取获得的收入，以及如何确保操作安全性。
实用且奇特的自动交易技术
实用且奇特的自动交易技术
在本文中，我将演示一些非常有趣且实用的自动交易技术。 其中一些可能您很熟悉。 我将尝试覆盖最有趣的方法，并解释为什么它们值得使用。 此外，我将展示这些技术在实战中的适用性。 我们将创建智能交易系统，并依据历史报价来测试全部所述技术。
多层感知机与反向传播算法
多层感知机与反向传播算法
这两种方法的普及性日益增加，因此在 Matlab、R、Python、C++ 等领域开发了大量的库，它们接收到一个训练集作为输入，并自动为问题创建合适的网络。让我们试着理解基本的神经网络类型是如何工作的（包括单神经元感知机和多层感知机）。我们将探讨一个令人兴奋的算法，它负责网络训练 - 梯度下降和反向传播。现有的复杂模型往往基于这样简单的网络模型。
神经网络变得轻松（第十部分）：多目击者关注
神经网络变得轻松（第十部分）：多目击者关注
我们以前曾研究过神经网络中的自关注机制。 在实践中，现代神经网络体系结构会采用多个并行的自关注线程来查找序列元素之间的各种依存关系。 我们来研究这种方法的实现，并评估其对整体网络性能的影响。
神经网络变得轻松（第九部分）：操作归档
神经网络变得轻松（第九部分）：操作归档
我们已经经历了很长一段路，并且函数库中的代码越来越庞大。 这令跟踪所有连接和依赖性变得难以维护。 因此，我建议为先前创建的代码创建文档，并保持伴随每个新步骤进行更新。 正确准备的文档将有助我们看到操作的完整性。
向指标或者EA中快速添加控制面板
向指标或者EA中快速添加控制面板
你是不是觉得需要向你的指标或者EA中添加图形面板来提升配置参数的速度和便捷性？在本文中，你将学会如何一步一步在你的MQL4/MQL5程序中实现输入参数的交互面板。
研究CCanvas类如何绘制透明的图形对象
研究CCanvas类如何绘制透明的图形对象
你是不是想要更加好看的移动平均线？你想要在终端中绘制更加漂亮的而不是简单的实心矩形吗？终端中能够绘制出更有吸引力的图形。这可以通过CCanvas类来实现，该类用于创建自定义图形对象。用这个类你能够实现透明化，混合色以及通过重叠和混合颜色产生透明的效果。
神经网络变得轻松（第八部分）：关注机制
神经网络变得轻松（第八部分）：关注机制
在之前的文章中，我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中，我建议研究关注机制，它的出现为开发语言模型提供了动力。
使用电子表格建立交易策略
使用电子表格建立交易策略
本文介绍了使用电子表格（Excel、Calc、Google）分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。
MetaTrader 5 中的 WebSockets
MetaTrader 5 中的 WebSockets
在引入随 MQL5 API 更新而提供的网络功能之前，MetaTrader 程序与基于 WebSocket 的服务连接和接口的能力受到许多限制。当然，这一切都改变了，在本文中，我们将探讨纯 MQL5 中 WebSocket 库的实现。WebSocket 协议的简要描述将与如何使用生成的库的逐步指南一起给出。
神经网络变得轻松（第六部分）：神经网络学习率实验
神经网络变得轻松（第六部分）：神经网络学习率实验
我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下，训练神经网络时都使用梯度下降法，为此我们需要选择学习率。 在本文中，我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性，及其对神经网络训练的影响。