自定义品种的K线一键压缩脚本 : 自定义交易品种，可通过CustomRatesReplace新增或修改K线，频繁调用增加会导致磁盘空间快速占满，可通过此脚本快速压缩K线。 作者： Ping You Jiang
新文章 CCI 指标。 三个变换步骤 已发布： 在本文中，我将针对 CCI 进行额外的修改，从而影响该指标的逻辑。 进而，我们就能够在主图表窗口中看到它。 出于实验目的，我们将采用一个矩形窗口、一个三角形窗口、和平顶窗口。 最后一个窗口函数相当不寻常，因为它的某些权重采用负值。 我们也取三个不对称的窗口 - 线性、幂、和指数权重。 拥有线性和指数权重的平均值可在 MetaTrader 的移动平均线菜单中找到。 所有选项的一般视图如图所示（最低指标是经典 CCI）。 所有选项都非常相似，但它们的级别可能相差很大。 这取决于所采用的窗口函数 — 其中一些有滞后，指标值相对较大的可能会更频繁地出现。
sChartsSynchroScroll_v2:
新版sChartsSynchroScroll脚本。
作者： Dmitry Fedoseev
新文章 学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器设计交易系统 已发布： 欢迎阅读我们系列的新篇章，学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 通读这篇新文章，我们将学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器指标设计交易系统。 在本主题中，我们将设计一个分步蓝图，以此帮助我们为提到的每个策略创建交易系统，我相信这一步非常重要，因为它可以归纳我们的思路，并以这种实现我们的目标。 现在，我们开始照此执行。 策略一: 柴金振荡器交叉： 根据此策略，我们需要创建一个交易系统，一旦满足特定条件，该系统就会在图表上返回特定注释。
新文章 如何将MetaTrader 5中的交易复制到MetaTrader 4已发布：
如今，在MetaTrader 5的实盘帐户上进行交易是否可行？如何进行此类交易？本文不仅从理论上解答这些问题，同时还提供可用的源代码，让你能够把MetaTrader 5终端上的交易复制到MetaTrader 4。本文对EA交易的开发者和练习交易者都非常有用。
引言
曾几何时，许多交易者都认为MetaTrader 5对于实盘交易来说是一个不成熟的、不可靠的平台。但是没多久，公众看法就发生了改变，现在大家都在问MetaTrader 5何时能具备实盘交易的能力。许多交易者已经对MetaTrader...
新文章 神经网络变得轻松（第二十二部分）：递归模型的无监督学习 已发布： 我们继续研究无监督学习算法。 这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。 模型测试参数相同：EURUSD，H1，过去 15 年。 默认指标设置。 把最近 10 根蜡烛的数据输入到编码器。 已经过训练的解码器，可以解码最后 40 根蜡烛。 测试结果如下图所示。 在每根新形成的蜡烛完毕后，数据被输入编码器。 正如您在图表中所看到的，测试结果证实了这种方法对于递归模型的无监督预训练的可行性。 在模型的测试训练过程中，经过 20 个学习世代，模型误差几乎稳定下来，亏损率小于 9%。 此外，有关至少 30
新文章 数据科学与机器学习（第 06 部分）：梯度下降 已发布： 梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法，尽管它的工作令人印象深刻，但它仍然被许多数据科学家误解，我们来看看有关它的全部。 基本上，梯度下降是一种优化算法，用于查找函数的最小值： 梯度下降是机器学习中非常重要的算法，因为它可以帮助我们找到数据集最佳模型的参数。 我先解释一下术语 成本函数 。 作者： Omega J Msigwa
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 25 部分）：提供系统健壮性（II） 已发布： 在本文中，我们将朝着 EA 的性能迈出最后一步。 为此，请做好长时间阅读的准备。 为了令我们的智能交易系统可靠，我们首先从代码中删除不属于交易系统的所有内容。 非常有趣的是，此函数中没有创建任何东西。 然而，如果编译 EA 并执行，它将创建幻影，并显示在服务器上的订单状态。 若要理解这一点，请观看以下视频。 这是系统在现实中如何操作的演示。 幻影指标确实在图表上被创建，但这如何实际发生的？ 我们如何设法创建指标，而无需在代码中的某个地方实际创建它们？ 这就是幻影。
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 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 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？
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
新文章 神经网络实验（第 2 部分）：智能神经网络优化 已发布： 在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 针对获得的结果进行前向验证测试，以便找到最好的三个。 在我的情况下，选择判则是最大盈利因子和交易数量超过 100： 测试间隔: 从 2021.07.12 至 2022.07.12; 模式: (基于真实跳价的每次跳价); 初始资金: 10,000; 时间帧: H1; 固定手数 0.01; Angle EA 4-4-3. 测试 1: 测试 2
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 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。
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 23 部分）：新订单系统 (VI) 已发布： 我们将会令订单系统更加灵活。 在此，我们将研究代码的修改，令其更加灵活，而这也让我们能够更快地修改持仓破位价。 请观看下面的视频，以便理清思路，了解所做的更改会发生什么。 您将看到，现在我们只需稍多细节即可令 EA 在订单系统方面全部完成。 本文由MetaQuotes Software Corp. 译自葡萄牙语 作者： Daniel Jose
ALGLIB - 数值分析库:
移植到MQL5的ALGLIB 数学函数库 (v. 3.5.0) 。
作者： MetaQuotes Software Corp.
新文章 DoEasy. 控件 (第 10 部分): WinForms 对象 — 动画界面 已发布： 现在是时候实现动画图形界面功能，方便用户与对象的交互了。 为了让更复杂的对象能正确工作，还需要新功能。 编译 EA，并在品种图表上启动它： 正如我们所看到的，当与鼠标交互时，对象的整个视觉组件都能正常工作。 作者： Artyom Trishkin
新文章 价格走势模型及其主要规定（第 1 部分）：概率价格域演化方程与发生的可观测随机游走 已发布： 本文研究的是概率价格域演化方程，与即将到来的价格尖峰准则。 它还揭示了图表上价格数值的本质，以及这些数值随机游走的发生机制。 目前有两种主要的外汇流动性获取方式。 做市商 — 这是一家外汇流动性提供商，履行与其签订协议的经纪商客户的订单。 这些银行只与大笔交易量的大型经纪商合作， 流动性聚合器 则是由小型经纪商使用。 主要的流动性提供商拥有关于其市场深度的完整信息，包括出价和要价，及其交易量。 基于卖家报价的下限，供应商判定其客户的要加，并根据买家报价的上限形成出价。
新文章 您应该知道的 MQL5 向导技术（第 02 部分）：Kohonen 映射 已发布： 这些系列文章所提议的是，MQL5 向导应作为交易员的支柱。 为什么呢？ 因为交易员不仅可以利用 MQL5 向导装配他的新想法来节省时间，还可以大大减少重复编码带来的错误；他最终可把精力投向自我交易哲学中的几个关键领域。 这些映射的一个常见误解是 functor 数据应该是图像或二维。 下面的图片都是作为 Kohonen 映射的代表而被分享的。 虽然没有错，但我想强调 functor 可以且也许应该（对于交易者）有一个单一维度。 因此，我们不会将高维数据降维到 2D 映射，而是将其映射到一条直线上。
新文章 交易新手的十个"错误"?已发布：
本文证实了, 构造一个随意的交易系统, 它只是进行一系列的建仓和平仓而不论现实情况如何 - 价格以及当前每个订单的盈利/亏损, 而它和传统的"提醒"交易系统结果差别并不大. 我们会给出一个这样基本交易系统的典型实现.
一个交易新手总会被一遍一遍这样告知: "趋势是你的朋友, 不要逆势而行". 或者"快速斩断你的亏损, 而让利润奔跑" (参考资料 [1]). 看起来真的没有质疑这些声明有效性的空间, 特别是它被许多研究所证明(参考实例[2, 页面35-40]). 有谁会怀疑"根据趋势"建立仓位并取得利润呢?...
sChartsSynchroScroll:
此脚本可同步翻卷客户终端内所有打开的图表。
作者： Dmitry Fedoseev
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