MQL5 中的范畴论 (第 5 部分)：均衡器
MQL5 中的范畴论 (第 5 部分)：均衡器
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。
种群优化算法：猴子算法（MA）
种群优化算法：猴子算法（MA）
在本文中，我将研究猴子优化算法（MA）。 这些动物克服困难障碍，并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。
种群优化算法：和弦搜索（HS）
种群优化算法：和弦搜索（HS）
在本文中，我将研究和测试最强大的优化算法 — 和弦搜索（HS），其灵感来自寻找完美声音和声的过程。 那么现在什么算法在我们的评级中处于领先地位？
多层感知器和反向传播算法（第 3 部分）：与策略测试器集成 - 概述（I）
多层感知器和反向传播算法（第 3 部分）：与策略测试器集成 - 概述（I）
多层感知器是简单感知器的演变，可以解决非线性可分离问题。 结合反向传播算法，可以有效地训练该神经网络。 在多层感知器和反向传播系列的第 3 部分当中，我们将见识到如何将此技术集成到策略测试器之中。 这种集成将允许使用复杂的数据分析，旨在制定更好的决策，从而优化您的交易策略。 在本文中，我们将讨论这种技术的优点和问题。
在您的网站上免费嵌入 MetaTrader 4/5 网页版终端并赚取利润
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交易者会非常熟悉 WebTerminal, 它允许直接从浏览器在金融市场上交易。将 WebTerminal 小部件添加到您的网站 — 这样做是绝对免费的。如果您有网站, 您可开始向经纪商引荐潜在客户 — 我们已为您准备好了一个即用型的网页版解决方案。您需要做的所有事情就是将一个 iframe 嵌入您的网站。
种群优化算法：引力搜索算法（GSA）
种群优化算法：引力搜索算法（GSA）
GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。
连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复
连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复
根据本系列文章的用户和读者的评论和要求，程序已进行了修改。 本文包含一个自动优化器的新版本。 该版本实现了所需的功能，并提供了其他改进，这些是我运用该程序操作时发现的。
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
MQL5 中的范畴论 (第 2 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
MQL5 酷宝书 — 宏观经济事件数据库
MQL5 酷宝书 — 宏观经济事件数据库
本文讨论了基于 SQLite 引擎处理数据库的可能性。 形成的 CDatabase 类就是为了方便和有效地运用 OOP 原则。 随后它会参与宏观经济事件数据库的创建和管理。 本文提供了使用 CDatabase 类的多种方法的示例。
MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)
MQL5 中的范畴论 (第 1 部分)
范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。
创建一个行情卷播面板：基本版
创建一个行情卷播面板：基本版
在此，我将展示如何创建价格播报屏幕，它通常在交易所滚动显示报价。 我会只用 MQL5 来做到这一点，无需复杂的外部编程。
神经网络变得轻松（第二十六部分）：强化学习
神经网络变得轻松（第二十六部分）：强化学习
我们继续研究机器学习方法。 自本文，我们开始另一个大话题，强化学习。 这种方式允许为模型设置某些策略来解决问题。 我们可以预期，强化学习的这种特性将为构建交易策略开辟新的视野。
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。
神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具
神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具
在上一篇文章中，我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到，我们的主题往上更进一步。 但是，您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗？
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。
DirectX 教程（第一部分）：绘制第一个三角形
DirectX 教程（第一部分）：绘制第一个三角形
这是一篇关于 DirectX 的介绍性文章，介绍了使用 API 进行操作的细节。 它应有助于理解其组件的初始化顺序。 本文包含一个如何编写 MQL5 脚本的示例，该脚本使用 DirectX 渲染一个三角形。
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。
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。
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。
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。