添加新文章
开发回放系统（第 43 部分）：Chart Trade 项目（II）
开发回放系统（第 43 部分）：Chart Trade 项目（II）
大多数想要或梦想学习编程的人实际上并不知道自己在做什么。他们的活动包括试图以某种方式创造事物。然而，编程并不是为了定制合适的解决方案。这样做会产生更多的问题而不是解决方案。在这里，我们将做一些更高级、更与众不同的事情。
种群优化算法：微人工免疫系统（Micro-AIS）
种群优化算法：微人工免疫系统（Micro-AIS）
本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统（Micro-AIS） - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型，和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。
同时交易多种工具时平衡风险
同时交易多种工具时平衡风险
本文将帮助初学者从头开始编写一个脚本的实现，用于在同时交易多种工具时平衡风险。此外，它还可以为有经验的用户提供新的思路，使他们可以根据本文提出的方案来实现自己的解决方案。
种群优化算法：细菌觅食优化 — 遗传算法（BFO-GA）
种群优化算法：细菌觅食优化 — 遗传算法（BFO-GA）
本文释义了一种解决优化问题的新方式，即把细菌觅食优化（BFO）算法和遗传算法（GA）中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解，并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同，细菌现在可以突变，并继承基因。
GIT：它是什么？
GIT：它是什么？
在本文中，我将为开发人员介绍一个非常重要的工具。如果您不熟悉 GIT，请阅读本文，以了解它是什么以及如何在 MQL5 中使用它。
交易中的追踪止损
交易中的追踪止损
在本文中，我们将研究追踪止损在交易中的使用。我们将评估它的实用性和有效性以及如何使用它。追踪止损的效率很大程度上取决于价格波动和止损水平的选择。可以使用各种方法来设置止损。
多交易品种多周期指标中的 DRAW_ARROW 绘图类型
多交易品种多周期指标中的 DRAW_ARROW 绘图类型
本文将介绍如何绘制多交易品种多周期的箭头指标。我们还将改进类方法，以便正确显示箭头指标的数据，这些数据是根据与当前图表交易品种/周期不一致的交易品种/周期计算的。
开发回放系统（第 41 部分）：启动第二阶段（二）
开发回放系统（第 41 部分）：启动第二阶段（二）
如果到目前为止，你觉得一切都很好，那就说明你在开始开发应用程序时，并没有真正考虑到长远的问题。随着时间的推移，你将不再需要为新的应用程序编程，只需让它们协同工作即可。让我们看看如何完成鼠标指标的组装。
开发回放系统（第 38 部分）：铺路（II）
开发回放系统（第 38 部分）：铺路（II）
许多认为自己是 MQL5 程序员的人，其实并不具备我在本文中将要概述的基础知识。许多人认为 MQL5 是一个有限的工具，但实际原因是他们尚未具备所需的知识。所以，如果您有啥不知道，不要为此感到羞愧。最好是因为不去请教而感到羞愧。简单地强制 MetaTrader 5 禁用指标重叠，并不能确保指标和智能系统之间的双向通信。我们离这个目标还很远，但指标在图表上没有重叠的事实给了我们一些信心。
频域中的滤波和特征提取
频域中的滤波和特征提取
在本文中，我们探索了在时间序列由数字滤波器在频域上进行表达的应用，如此即可提取也许对预测模型有用的独特特征。
MQL5 简介（第 2 部分）：浏览预定义变量、通用函数和控制流语句
MQL5 简介（第 2 部分）：浏览预定义变量、通用函数和控制流语句
通过我们的 MQL5 系列第二部分，开启一段启迪心灵的旅程。这些文章不仅是教程，还是通往魔法世界的大门，在那里，编程新手和魔法师将团结在一起。是什么让这段旅程变得如此神奇？我们的 MQL5 系列第二部分以令人耳目一新的简洁性脱颖而出，使复杂的概念变得通俗易懂。与我们互动，我们会回答您的问题，确保您获得丰富和个性化的学习体验。让我们建立一个社区，让理解 MQL5 成为每个人的冒险。欢迎来到魔法世界！
开发回放系统（第 39 部分）：铺平道路（三）
开发回放系统（第 39 部分）：铺平道路（三）
在进入开发的第二阶段之前，我们需要修正一些想法。您知道如何让 MQL5 满足您的需求吗？您是否尝试过超出文档所包含的范围？如果没有，那就做好准备吧。因为我们将做一些大多数人通常不会做的事情。
掌握 MQL5：从入门到精通（第二部分）基本数据类型和变量的使用
掌握 MQL5：从入门到精通（第二部分）基本数据类型和变量的使用
这是初学者系列的延续。本文将介绍如何创建常量和变量、写入日期、颜色和其他有用的数据。我们将学习如何创建枚举，如一周中的天数或线条样式（实线、虚线等）。变量和表达式是编程的基础。它们肯定存在于99%以上的程序中，因此理解它们至关重要。因此，如果你是编程新手，这篇文章会对你非常有用。所需的编程知识水平：非常基础，在我上一篇文章（见开头的链接）的范围内。
种群优化算法：模拟退火（SA）。第 1 部分
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。
开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 2 部分）：用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数
开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理（第 2 部分）：用于与井字游戏 RestAPI 进行 HTTP 交互的 MQL5 函数
在本文中，我们将讨论 MQL5 如何与 Python 和 FastAPI 交互，使用 MQL5 中的 HTTP 调用与 Python 开发的井字游戏交互。这篇文章讨论了使用 FastAPI 为这种集成创建一个 API，并提供了一个 MQL5 测试脚本，突出了 MQL5 的多功能性、Python 的简易性以及 FastAPI 在连接不同技术以创建创新解决方案方面的效果。
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。
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。
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。
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？
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。