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神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类
神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类
我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中，我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是，我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。
一张图表上的多个指标（第 06 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（II）
一张图表上的多个指标（第 06 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（II）
在我的前一篇文章中，我向您展示了如何利用 MetaTrader 5 对象创建图表交易，从而将平台转变为 RAD 系统。 该系统运行良好，可以肯定的是，许多读者也许已经考虑过创建一个函数库，令其能够在拟议的系统中扩展功能。 有基于此，就有可能开发一款更直观的智能交易系统，其界面更友好、更易于使用。
让图表更有趣：添加背景
让图表更有趣：添加背景
许多工作站包含一些代表性的图片用以显示用户的一些信息。 这些图片令工作环境更加优美和令人兴奋。 我们来看看如何通过添加背景令图表更有趣。
MetaTrader 5 的 WebSocket — 使用 Windows API
MetaTrader 5 的 WebSocket — 使用 Windows API
在本文中，我们将使用 WinHttp.dll 针对 MetaTrader 5 平台创建 WebSocket 客户端程序。 客户端最终将作为一个类实现，并借助 Binary.com 的 WebSocket API 进行测试。
从市场里选择智能交易系统的正确途径
从市场里选择智能交易系统的正确途径
在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。 此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。
MQL5 中的矩阵和向量
MQL5 中的矩阵和向量
运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”，可以创建非常贴合数学符号本意的代码。 运用这些方法，您可以避免创建嵌套循环，或在计算中分心记忆正确的数组索引。 因此，矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。
在 MQL5 中使用 AutoIt
在 MQL5 中使用 AutoIt
简述。 在本文中，我们将探索采用 MetraTrader 5 终端里以集成的 MQL5 编写 AutoIt 脚本。 在其中，我们将覆盖如何操纵终端的用户界面来自动完成各种任务，并介绍一个采用 AutoItX 库的类。
固化价格动作止损或固化 RSI（智能止损）
固化价格动作止损或固化 RSI（智能止损）
在交易中，止损是资金管理采用的主要工具。 有效利用止损、获利回吐和成交量可以使交易者在交易中更加一致，总体上更加有利可图。 尽管止损是一个极好的工具，但在运用中也会遇到一些挑战。 最主要的是止损猎杀（stop-loss hunt）。 本文展望如何降低交易中的猎杀，并与经典的止损用例进行比较，从而判定其盈利能力。
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。
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。
神经网络变得轻松（第十一部分）：自 GPT 获取
神经网络变得轻松（第十一部分）：自 GPT 获取
也许，GPT-3 是目前已有语言类神经网络中最先进的模型之一，它的最大变体可包含 1750 亿个参数。 当然，我们不打算在家用 PC 上创建如此庞然之物。 然而，我们可以看看在我们的操作中能够采用哪种体系解决方案，以及如何从中受益。
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。
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。
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（第七部分）：自适应优化方法
神经网络变得轻松（第七部分）：自适应优化方法
在之前的文章中，我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中，我提议着眼于自适应学习方法，该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。
市场及其全局模式中的物理学
市场及其全局模式中的物理学
在本文中，我将尝试测试这样一个假设，即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式，但我只会使用已知的事实，逐步将这些事实转化为数学分析的语言。
无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法
无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法
本文通过一个具体的例子提供了机器学习过程的主要阶段的代码和描述。您不需要 Python 或 R 语言知识就能够获得模型。此外，基本的MQL5知识已经足够了- 这正是我的水平。因此，我希望这篇文章能为广大读者提供一个很好的指导，帮助那些对评估机器学习能力感兴趣的人，并在他们的课程中实现这些能力。
手工图表和交易工具包（第二部分）。 图表图形绘图工具
手工图表和交易工具包（第二部分）。 图表图形绘图工具
这是该系列的下一篇文章，在其中我展示了如何创建一个函数库来，从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中，我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标，这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll，而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。
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。
开发和分析交易系统的最佳方法
开发和分析交易系统的最佳方法
在这篇文章中，我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准，以及描述开发交易系统的最佳方法，并强调这个问题在外汇交易中的重要性。
神经网络变得轻松（第四部分）：循环网络
神经网络变得轻松（第四部分）：循环网络
我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。
无需 DLL 的原生 MT4/MT5 推特(Twitter)客户端
无需 DLL 的原生 MT4/MT5 推特(Twitter)客户端
是否曾想访问推文和/或在推特（Twitter）上发布您的交易信号？ 无需更多搜索，这些持续更新的系列文章将为您展示如何无需任何 DLL 的情况下进行操作。 畅想 MQL 实现 Twitter API 的旅程。 在第一部分中，我们将在访问 Twitter API 时遵循身份验证和授权的荣耀之路。