新文章 DoEasy. 控件 (第 12 部分): 基准列表对象、ListBox 和 ButtonListBox WinForms 对象 已发布： 在本文中，我将继续创建 WinForms 对象列表的基准对象，以及两个新对象：ListBox 和 ButtonListBox。 编译 EA，并在图表上启动它： 在此，我们可看到顶部两个 ButtonListBox 按钮的操作方式与底部两个略有不同。 这取决于设置的标志。 在第一种情况下，无法禁用按钮再次被按下。 我们能通过按第二个按钮来禁用另一个按钮。 在第二种情况下，可以通过单击第二个按钮，以及再次按下已启用的按钮来禁用该按钮。
新文章 一个绘制支撑和阻力线的指标实例 已发布： 本文提供了一个例子，它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的，另外，它也包含了一个可以使用的指标，您将看到，创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。 应当使用什么样的标准来选择第二个点呢?首先，我们可以考虑跟在第一个点后的第二个分形点: 这会画出最近的线。但是我们也可以使用其它规则，例如图表上的最高点，如果价格没有穿过这个点继续向上的话，就可以用作阻力线，对于支撑线则是相反。您可以定义您自己的第二个点的选择规则。我们将使用第二个最近的分形。 作者： Andrey
WININET_TEST : 这是一个演示如何使用WININET.DLL库从互联网上下载页面（文件）的简单实例。 作者： MetaQuotes Software Corp
Schaff 趋势循环 - TEMA : 和最初的 Schaff 趋势循环指标不同，这个版本使用了 TEMA MACD 来进行计算，这使它可以“更快”判断趋势的改变 (即使与 DEMA 版本相比)，而能够提前几个柱生成信号。 作者： Mladen Rakic
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 24 部分）：提供系统健壮性（I 已发布： 在本文中，我们将令系统更加可靠，来确保健壮和安全的使用。 实现所需健壮性的途径之一是尝试尽可能多地重用代码，从而能在不同情况下不断对其进行测试。 但这只是其中一种方式。 另一个是采用 OOP。 有些事情并不那么简单，尽管有些人也许会想当然。 订单系统便是其中之一。 您甚至可以创建一个更适度的系统，为您提供完美的服务，就像我们在 从头开始开发智能交易系统 的文章中所做的那样，其中我们创建了一个基本系统，它对于大多人都有用，而对某些人来说还不够。 因此，当一切都开始变化，这一时刻就到来了 —
新文章 神经网络变得轻松（第二十一部分）：变分自动编码器（VAE） 已发布： 在上一篇文章中，我们已熟悉了自动编码器算法。 像其它任何算法一样，它也有其优点和缺点。 在其原始实现中，自动编码器会尽可能多地将对象与训练样本分开。 这次我们将讨论如何应对它的一些缺点。 为了测试变分自动编码器的操作，我们将取用 之前文章 中的模型。 将其保存为新文件“ "vae.mq5"。 在该模型中，编码器在第 5 个神经层上返回 2 个值。 为了正确规划变分自动编码器的操作，我将编码器输出端的层大小增加到 4 个神经元。 我还插入了新神经层，将变分自动编码器的潜伏状态作为第 6 个神经元。 该模型基于
新文章 学习如何基于标准偏差设计交易系统 已发布： 此为我们该系列中的一篇新文章，介绍如何利用 MetaTrader 5 交易平台中最受欢迎的技术指标来设计交易系统。 在这篇新文章中，我们将学习如何运用标准偏差指标设计交易系统。 策略一：简单标准偏差 — 波动性： 根据此策略，我们需要交易系统检查两个数值，并持续比较它们。 这两个值是当期标准偏差，和前五期标准偏差的平均值。 之后，我们需要交易系统来决定哪一个值较大。 如果当期 Std Dev 大于平均值，我们需要在图表上看到一条注释， 高波动性。, 当期 Std Dev 值。, 前 5 期 Std Dev 均值。 如果当期 Std Dev
新文章 机器学习：支持向量机如何应用于交易 已发布： 长 时间以来，支持向量机一直被应用于生物信息学和应用数学等领域，以评估复杂数据集以及提取可用于数据分类的有用模式。本文会研究何为支持向量机、它们的工 作方式，以及为什么说它们在提取复杂模式时非常有用。之后，我们再研究如何将其应用于市场，并发挥交易建议的潜在作用。本文将提供使用支持向量机学习工具 的有效示例，让读者能够试验自己的交易。 何为“支持向量机”？ 支持向量机是一种机器学习的方法，尝试将输入的数据分为两类。要使支持向量机生效，首先要使用一系列训练输入和输出数据来建立支持向量机的模型（用于新数据分类）。
新文章 价格序列离散化，随机分量和噪音 已发布： 我们通常使用烛条或条形图来分析行情，将价格序列切分成规则间隔。 这样的离散化方法不会扭曲行情走势的真实结构吗？ 将音频信号离散化为规则间隔是可以接受的解决方案，因为音频信号是随时间变化的函数。 信号本身是取决于时间的幅度。 该信号属性是基本的。 细心的交易者可能会注意到，行情上的烛条通常按“大”和“小”尺寸分组（波动率高和低的区域），这意味着图表不是随机漫游，而是有形态的。 如果时间离散引入了严重的失真，则不会观察到这种效果。 然而，可以通过以下事实来解释此事实：烛条大小取决于在此烛条内执行的交易操作的数量。 这该如何验证？
Slope_Direction_Line : 斜率方向线指标显示为彩色移动平均线，表示平均市场移动方向。 作者： Scriptor
随机振荡器 EA : 基于指标 iStochastic (随机振荡器，随机指标) 进行交易。 可启用/禁用持仓的止损, 止盈, 和尾随。 作者： Vladimir Karputov
Exp_Sar_Tm_Plus : 一款基于抛物线停止和反转系统指标信号的交易系统，可以设置一个固定的持仓时间。 作者： Nikolay Kositsin
Dodgy Backtest Example:
Expert shows how Backtest results are unreliable when you open and close an order on the same bar.
Author: Systrad5
Envelopes ATR MT5 : 本指标显示了交易品种震荡范围的上下边界的偏移。偏移是基于交易品种的 ATR 的。 作者： Yurij Izyumov
新文章 自适应算法(第三部分): 放弃优化 已发布： 如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数，就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测，它应该确定知道。 在新版本中，我决定不使用蜡烛图，因为它们的参数不稳定。更准确地说，只使用M1蜡烛，因为继续处理分时（tick）会导致资源消耗的显著增加。理想情况下，处理分时比较好。 我将分析N个点的块,这些块与 renko 类似，但它们基于稍微不同的算法。我已经在文章“ 什么是趋势，市场结构是基于趋势还是基于横盘 ”中提到了方块图及其在分析中的优势。 图 1. 方块图表
新文章 DoEasy. 控件 (第 11 部分): WinForms 对象 — 群组，CheckedListBox WinForms 对象 已发布： 本文将讨论 WinForms 对象群组，及创建 CheckBox 对象列表对象。 编译 EA，并在图表上启动它： 我们看到已声明的功能工作正常。 放置在同一容器里不同群组中的相似对象也工作正常。 每个群组的对象都是独立的单元，不会影响来自另一个群组的相同类型对象。 组合到一个群组的两个切换按钮亦工作正常，并且不会影响独立工作的第三个按钮。 当前状态 CheckedListBox 对象也工作正常。
新文章 使用 MQL5 绘制阻力和支撑级别 已发布： 本文介绍一种查找四个极点并在此基础上绘制支撑和阻力级别的方法。为了在当前货币对的图表上查找极点, 使用 RSI 指标。作为例子, 我们提供了一款指标的代码显示支撑和阻力级别。 所有趋势图示, 线条和模型均由支撑和阻力线组合, 其背后是经典的趋势分析。阻力线基于最大价格, 在此处交易者 ("牛势") 停止高位买入货币并开始平多仓。金融工具的价格以回滚对此作出响应, 直到在 "熊势" 中发生类似情况, 即支撑线是基于最低价格。 利用支撑和阻力线进行交易, 可以在这些线之外发生, 而价格在这些线形成的通道之间波动时也可。 查找极值原理
新文章 点数图指标 已发布： 可提供当前市场形势相关信息的图表类型多种多样。许多图表很久以前就出现了，比如 点数图 。 该图表类型早在十九世纪末即已闻名遐迩。 Charles Dow 于 1901 年 7 月 20 日为《华尔街日报》撰写的评论首次提及该图表，并称其为“书写”法。尽管 Dow 早在 1886 年就提到过“书写”法，但直到这一天，才第一次正式确定其使用。 作者： Dmitriy Zabudskiy
新文章 神经网络变得轻松（第二十部分）：自动编码器 已发布： 我们继续研究无监督学习算法。 一些读者可能对最近发表的与神经网络主题的相关性有疑问。 在这篇新文章中，我们回到了对神经网络的研究。 一般情况下，自动编码器是由两个编码器和解码器模块组成的神经网络。 编码器源数据层和解码器结果层包含相同数量的元素。 它们之间有一个隐藏层，通常比源数据小。 在学习过程中，这一层的神经元形成一种潜在（隐藏）状态，能以压缩形式描述源数据。 这类似于我们采用主成分分析方法解决的数据压缩问题。 不过，稍后我们讨论的方法中会存在一些差异。 如上所述，自动编码器是一种神经网络。 它通过反向传播方法进行训练。
KeyFinder 2.0 : 这款脚本搜索 DeMark 的轴点, 并在图表上显示它们, 同时指示它们的尺度。 作者： Pavel Trofimov
MACD Stochastic 2 : 可调时间帧的 iMACD (移动均线收敛/发散，MACD) 和当前时间帧的随机指标。 作者： Vladimir Karputov
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