新文章 作为创建自动化交易系统新方法的自动机编程 已发布： 本文会让我们以一种全新的视角，来进行 MQL4 与 MQL5 中 EA、指标及脚本的开发。将来，此编程范式会逐渐变成 EA 实施领域所有交易者的基本标准。利用这种自动机编程范式，MQL5 和 MetaTrader 5 开发人员也就具备了某种程度上创建新语言 - MQL6 - 和新平台 - MetaTrader 6 的能力。 作者： GOURO HAMADY DIALL
CRect 和 CCanvas 替换 (标准库 - 已修复若干缺陷) : 标准库部分 CRect 和 CCanvas 的缺陷修复版本。 作者： Doerk
DMX : DMX (双极 DMI) 指标使用标准 ADX 指标进行计算。 然而，与此相比，它将数据显示为含有一条信号线的振荡器，且延迟更短。 作者： Scriptor
新文章 深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子 已发布： 有关深度神经网络系列的第二篇文章研究当准备模型训练的数据期间预测因子的变换和选择。 现在, 我们想要看看异常值被删除之后变量中的 NA 分布。 require(VIM) evalq(a <- aggr(x. sin .out), env) 图例.6. 在数据集合中的 NA 分布 作者： Vladimir Perervenko
Intersection 2 iMA : 一个基于两个移动平均交叉的简单系统。 作者： Vladimir Karputov
新文章 DoEasy 函数库中的图形（第七十四部分）：由 CCanvas 类提供强力支持的基本图形元素 已发布： 在本文中，我将重修上一篇文章中构建的图形对象概念，并准备由标准库 CCanvas 类提供强力支持的函数库所有图形对象的基类。 编译 EA，并在品种图表上启动它。 单击任何“图形元素”对象时，其不透明度增加到 255，然后在达到最大值 (255) 时，它轮回从 0 增加到 255，同时在图表注释中显示单击对象的名称，及其不透明度： 作者： Artyom Trishkin
布林带 - EMA 偏差 : 此版本的布林带上边界和下边界不使用标准偏差，而使用 EMA 偏差。 作者： Mladen Rakic
新文章 MVC 设计范式及其可能的应用 已发布： 本文讨论了一种流行的 MVC 范式，以及它运用在 MQL 程序中的可能性、优缺点。 这个思路是将现有代码拆分为三个独立的组件：模型、视图和控制器。 在本文中，我们将研究“经典 MVC”，没有任何复杂性或附加功能。 这个思路是将现有代码拆分为三个独立的组件：模型、视图和控制器。 根据 MVC 范式，这三个组件可以独立开发和维护。 每个组件都可由单独的开发团队开发，他们承担创建新版本，并修复错误。 显然，这可令整个项目的管理更加容易。 甚而，它能够帮助其他人理解代码。 我们来看看每个组件。 视图 。 视图负责信息的可视化呈现。
新文章 DoEasy 函数库中的图形（第七十三部分）：图形元素的交互窗对象 已发布： 这篇文章开辟了函数库一个新的操控图形的大章节。 在本文中，我将创建鼠标状态对象、所有图形元素的基准对象、以及函数库图形元素的交互窗对象类。 编译 EA，并在品种图表上启动它： 如我们所见，按钮和光标的状态显示正确。 交互窗对象仅在其活动区域内被鼠标抓住时才会移动。 在交互窗中单击鼠标右键和中键时，不会激活关联菜单和十字准线工具。 此处，我们遇到了一个有趣的小毛病：如果我们在窗口外启用十字线工具，然后将其悬停（按住鼠标左键）在窗体的活动区域上，它即开始移动。 这是不正确的行为。 但这仅是开始。
Exp_BykovTrend_ColorX2MA_MMRec : 在一款 EA 中使用 BykovTrend_V2 和 ColorX2MA 指标的两套独立交易系统，有一个选项可依据之前的交易结果改变未来交易的规模。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 图形界面 VI: 复选框控件，编辑框控件以及它们的组合类型 (第一章) 已发布： 本文是在MetaTrader终端图形界面开发库系列中第六部分的开端，在第一章中，我们将讨论复选框控件，编辑框控件以及它们的组合类型。 为了作为例子，我们将在测试程序中加入这些控件，这样您就可以看到它是如何工作的了，让我们加上两个 CCheckBox 类型的复选框和一个 CCheckBoxEdit 和 CCheckComboBox 类型的控件， CCheckBoxEdit 类型控件的可用性将取决于第三个复选框的状态，而 CCheckComboBox 类型的控件将由第四个复选框的状态定义。 图 7
PivotHeiken 3 : EA 使用 Pivot-2 指标和 Heiken Ashi 平滑振荡器。 作者： Vladimir Karputov
新文章 来自专业程序员的提示（第二部分）：在智能交易系统、脚本和外部程序之间存储和交换参数 已发布： 这些来自专业程序员关于方法、技术和辅助工具的一些提示，可令编程变得更轻松。 我们将讨论终端重启（关闭）后如何恢复参数。 所有示例都是来自我的 Cayman 项目的真实工作代码片段。 etTradeLevel 脚本允许设置交易级别的参数。 在图表上选择了一个对象（直线、趋势线或矩形）。 SetTradeLevel 脚本查找所选对象（交易级别），并为其设置参数。 接下来，脚本将参数保存到
Ichimoku Cloud : 简单Ichimoku指标(Ichimoku Kinko Hyo) 仅包含云状图形。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 来自专业程序员的提示（第一部分）：代码存储、调试和编译。 操控项目和日志 已发布： 这些提示来自专业程序员，涵盖有关方法、技术和辅助工具，能够令编程更轻松。 终端程序文件位于 MQL5 目录下。 这种编制就是所谓的“沙盒”。 来自外部的数据访问被关闭。 这是一个很好的决定。 不过，运用 DLL 可以访问任何地方。 例如，这里是 Cayman 项目的结构： /Experts/Cayman/ - 智能交易系统, /Files/Cayman/ - 数据文件 (设置、参数), /Include/Cayman/ - 类库（函数）, /Scripts/Cayman/ - 主要操作脚本
新文章 DoEasy 函数库中的其他类（第七十一部分）：图表对象集合事件 已发布： 在本文中，我将创建一些跟踪图表对象事件的功能 — 添加/删除品种图表和图表子窗口，以及添加/删除/更改图表窗口中的指标。 编译 EA，并在品种图表上启动它。 打开一个新的品种图表 — 从 OnDoEasyEvent() 处理程序中获取以下日志消息： OnDoEasyEvent: Open chart: AUDNZD H4, ID 131733844391938634 在打开的图表里添加任意振荡器的新窗口 — 从 OnDoEasyEvent() 处理程序获取以下日志消息： OnDoEasyEvent
新文章 直推和主动机器学习中的梯度提升 已发布： 在本文中，我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法，并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用，并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机（SVM）的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）提出的。 让我们直接进入主动学习，用我们的数据测试它的有效性。 Python语言中有几个用于主动学习的库，其中最流行的是： modAL 是一个非常简单易学的包，它是流行的机器学习库 sciket learn 的一种包装（它们完全兼容）。该软件包提供了最流行的主动学习方法。, Libact
新文章 利用指标实时优化智能交易系统 已发布： 任何交易机器人的效率均取决于正确选择（优化）其参数。 然而，在某个时间区间内被认为是最佳的参数可能无法在另一个交易历史区间保持其有效性。 此外，在测试期间表现良好的 EA 在实时状态下最终会亏损。 持续优化的问题就此凸显出来。 当面对大量重复性工作时，人类总会寻找自动化方法。 在本文中，我提出了一种解决此问题的非标准方法。 当然，指标绝非意指策略测试器。 那么它如何帮助我们优化 EA 呢？ 我的思路是在一款指标当中实现 EA 操作的逻辑，并实时跟踪虚拟交易的盈利能力。 在策略测试器中执行优化时，我们会迭代指定参数执行一连串的测试。
"DC 信号" 信号发生器 : 为生成信号, 它使用三种指标的组合模式: DCOS (由 DC2008 开发), BullsPower 和 BearsPower。 作者： Sergey Pavlov
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