SelfLearningExperts : 自学习 EA 作者： Dmitry Fedoseev
TTM 趋势 : TTM (市场交易) 趋势是一种观察烛形的更简单的方法，它是 Heikin-Ashi 方法。 Heikin 从字面上翻译是 "平均" 或者 "平衡"的意思, 而 Ashi 意识是 "底部" 或者 "柱." TTM 趋势是一种技术，消除了柱形图中不正常的部分，而提供了更好的趋势或者整理图形。 作者： Mladen Rakic
Exp_ColorMETRO_Duplex : 两套相同的交易系统（针对多头和空头）基于同一 ColorMETRO 指标信号，可在一个智能交易系统中以不同方式配置 作者： Nikolay Kositsin
ExpertZZLWA : 这个EA交易可以检验 ZigZagLW 补充指标的潜在获利。 作者： Gayrat Madumarov
BARS Alligator : 这个EA交易是基于 iAlligator (鳄鱼) 指标的。 作者： Vladimir Karputov
新文章 在 MetaTrader 5 中应用费歇尔变换和逆费歇尔变换进行市场分析 已发布： 我们知道一个市场周期的概率密度函数 (PDF) 并不会让我们想到高斯分布，而是一种正弦波的概率密度函数，并且大多数指标假定市场周期的概率密度函数为高斯分布，我们需要一种方式来纠正。解决方法是使用费歇尔变换。费歇尔变换将任何波形的概率密度函数转换为近似的高斯分布。本文介绍费歇尔变换和逆费歇尔变换的算法以及它们在交易中的应用。介绍和评估了一个基于逆费歇尔变换的专有交易模块。 作者： investeo
新文章 神经网络变得轻松（第九部分）：操作归档 已发布： 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。 一旦程序完成，您将收到一个现成的文档。 Some screenshots are shown below. 附件中提供了完整的文档。 作者： Dmitriy Gizlyk
Tymen_STARC_Bands_MTF : 多时间帧 Tymen STARC 波带指标 作者： Scriptor
MTC 神经网络, 加上 MACD : MTC 神经网络, 加上 MACD - 用于 MetaTrader 5 的智能交易系统。 作者： Vladimir Karputov
Repulse : Repulse 指标衡量与每根价格烛条相关的多头或空头压力，并以曲线的形式显示。 作者： Mladen Rakic
Exp_HullTrendOSMA : 此 Exp_HullTrendOSMA EA 基于 HullTrendOSMA 直方条的方向反转。在柱线收盘时，如果指标方向改变，则生成交易信号。 此 EA 需要指标的编译文件 HullTrendOSMA.ex5 以便运行。将它放置在<客户端数据文件夹>\MQL5\Indicators\ 中。 注意，如果交易商提供 非零点差 ，并且可在 开仓时 设置止损及止盈，这个 TradeAlgorithms.mqh 库文件方可在 EA 中使用。您可以下载更多库文件的变体，链接如下: TradeAlgorithms 。
无参数Zig Zag，源于价格走势 : 无参数Zig Zag。ZigZag上升阶段的单调性条件：后续任何柱形的高点不应该比上升阶段的低点低。 作者： Vitali
新文章 利用 CatBoost 算法寻找外汇市场的季节性模式 已发布： 本文探索了用时间过滤器建立机器学习模型，并讨论了这种方法的有效性。现在，只要简单地指示模型在一周中某一天的某个时间进行交易，就可以消除人为因素。模式搜索可以由单独的算法提供。 您可以在函数中设置要检查的小时数列表。在我的例子中，所有的24小时都设置好了。为了实验的纯度，我通过将“min”和“max”（开启仓位的最小和最大水平）设置为15来禁用采样。“iterations”变量负责每小时的再训练周期数。增加这个参数可以得到更可靠的统计数据。操作完成后，函数将显示下图：
新文章 如何使用 EA 遵照您的规则拷贝信号? 已发布： 当您订阅了一个信号, 也许会发生这样的情形: 您的交易账户杠杆为 1:100, 而提供者的杠杆为 1:500, 且使用最小手数, 而您的账户余额大约相等 — 但拷贝比率只有 10% 到 15%。本文介绍在这种情况下如何增加拷贝比率。 这是 BUY 0.01 EURUSD 的备注, 成交拷贝自 "Test3443431" 信号。在 "工具箱" 窗口里的 "历史" 栏中, 将鼠标悬浮在拷贝的成交上即可查看它: 图例. 4. 拷贝成交的备注 ("历史" 栏) 此处: "#69801797" — 成交号, "Test3443431" —
DailyPivotShift_Full : DailyPivot_Shift 指标和普通 DailyPivot 指标不同, 因为主要水平可以根据日期起点转换进行计算. 这个 DailyPivot_Shift_Full 指标的变体可以在任何图表柱上创建, 并且允许在每个柱的指标水平上观察市场行为. 作者： Nikolay Kositsin
新文章 市场及其全局模式中的物理学 已发布： 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。 这就是我们需要 MetaTrader 5 测试器的地方。MetaTrader 5 允许使用真实的报价点测试策略。不幸的是，所有货币对和工具都只在一个相对较近的时期内有真实报价点。我将在过去几年中使用真实的报价点和非常严格的点差要求来测 试 MetaTrader 5 的系统版本，看看该系统在2020年是否能正常工作。但首先，我将在“每个报价点”模式下对以前使用的时段进行测试：
Small_Inside_Bar_Strategy : Small_Inside_Bar_Strategy - 基于 Small_Inside_Bar 指标的智能交易系统。 作者： Scriptor
MAMA_NK:
本版本的指标是使用 John Ehlers 所写的 Omega 代码创建的。
作者： Nikolay Kositsin
新文章 神经网络变得轻松（第十二部分）：舍弃 已发布： 作为研究神经网络的下一步，我建议研究在神经网络训练过程中提高收敛性的方法。 有若干种这样的方法。 在本文中，我们将研究其中之一，名为“舍弃”。 在训练神经网络时，会将大量特征馈入每个神经元，且很难评估每个独立特征的影响。 结果就是，某些神经元的误差会被其他神经元的调整值抹平，这些误差从而会在神经网络输出处累积。 这会导致训练在某个局部最小值处停止，且误差较大。 这种效应涉及特征检测器的协同适应，其中每个特征的影响会随环境而变化。 当环境分解成单独的特征，且可以分别评估每个特征的影响时，很可能会有相反的效果。
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