Exp_Slow-Stoch_Duplex: 两个相同的交易系统（针对多头和空头持仓）均基于 Slow-Stoch 指标信号，可以在一款智能交易系统中以不同方式配置 作者： Nikolay Kositsin
新文章 将您自己的LLM集成到EA中（第1部分）：硬件和环境部署 已发布： 随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLM）成为人工智能的重要组成部分，因此我们应该思考如何将强大的语言模型集成到我们的算法交易中。对大多数人来说，很难根据他们的需求对这些强大的模型进行微调，在本地部署，然后将其应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。 在本地部署LLM时，硬件配置是一个非常重要的部分。这里我们主要讨论主流PC，不讨论MacOS和其他小众产品。
新文章 掌握ONNX：MQL5交易者的游戏规则改变者 已发布： 深入ONNX的世界，这是一种用于交换机器学习模型的强大的开放标准格式。了解利用ONNX如何彻底改变MQL5中的算法交易，使交易员能够无缝集成尖端的人工智能模型，并将其策略提升到新的高度。揭开跨平台兼容性的秘密，学习如何在您的MQL5交易活动中释放ONNX的全部潜力。通过这篇掌握ONNX的全面指南提升您的交易游戏 。 不可否认，我们正处于人工智能和机器学习的时代，每天都有一种新的基于人工智能的技术部署在金融、艺术和游戏、教育以及生活的更多方面。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 21 部分）：外汇（II） 已发布： 我们将继续构建一个在外汇市场工作的系统。为了解决这个问题，我们必须在加载以前的柱线之前首先声明加载跳价。这解决了问题，但同时迫使用户遵循配置文件中的某些结构，就个人而言，这对我来说没有多大意义。原因是，通过设计一个负责分析和执行配置文件中内容的程序，我们可以允许用户按任何顺序声明他需要的元素。 在上一篇文章“ 开发回放系统 — 市场模拟（第 20 部分）：外汇（I） ”中，我们开始装配，或者更确切地说，调整回放/模拟系统。这样做是为了允许使用市场数据，例如外汇，以便至少能够进行市场回放。
一个免安装的自动止损保护系统，可运行在MT5或MT4上 : 这是MT5上驱动部分，负责把实时行情，持仓情况输出成csv文件，由python脚本再进行数据分析，并发送指令生成新的订单。 作者： feizhou wang
新文章 从外汇市场的季节性获益 已发布： 我们都熟悉季节性的概念，例如，我们都习惯于冬季新鲜蔬菜价格的上涨或严重霜冻期间燃料价格的上涨，但很少有人知道外汇市场也存在类似的模式。 季节性是指在每个日历年的同一时期，价格经历类似且可预测的变化的现象。这些变化可能发生在特定的气象季节、作物季节、季度、月份、假期或非高峰期。季节性分析是商品市场的特点。例如，取暖油的需求存在季节性趋势，当需求上升时价格会上涨，当需求下降时价格会下降。大豆供应存在季节性趋势（与种植、种植和收割相关），通过创造模式影响价格。
Expert_RSI_Stochastic_MA:
此 EA 使用三款指标: MA(150), RSI(3) 级别为 80 和 20, 随机振荡(6, 3, 3) 级别为 70 和 30。开单方向基于 MA。入场取决于 RSI 和随机振荡。离场取决于随机振荡。
作者： Oksana Berenko
新文章 神经网络变得轻松（第五十部分）：软性扮演者-评价者（模型优化） 已发布： 在上一篇文章中，我们实现了软性扮演者-评论者算法，但未能训练出一个可盈利的模型。在此，我们将优化先前创建的模型，以期获得所需的结果。 我们继续研究软性扮演者-评论者算法。在 上一篇文章 中，我们实现了该算法，但未能训练出一个可盈利的模型。今天，我们将研究可能的解决方案。在“ 模型拖延症，原因和解决方案 ”一文中已经提过类似的问题。我建议扩展我们在这一领域的知识，并以我们的软性扮演者-评论者模型为例研究新方式。
新文章 暴力方式搜素形态（第 V 部分）：全新视角 已发布： 在这篇文章中，我将展示一种完全不同的方式进行算法交易，我经历了很长一段时间后才最终遇到它。当然，这一切所作所为全靠我的暴力程序，其经历了许多更改，令其能够并发解决若干问题。尽管如此，这篇文章明面上仍然比较笼统和尽可能简单，这就是为什么它也适合那些对暴力一无所知的人。 我开始思考，当人们试图运用算法交易赚钱时，引导人们走向成功、或将人们带进死胡同的各种途径。理论上，已明示的就有若干路径： 正面交锋。 美丽画面。 现成的交易系统。 现代化和混合化的公开可用算法。 团队作战。
黄金交易自动跟随，批量下单，批量修改止损 : 提供止损和止盈，仓位的配置，个人主要是用于30分钟图，跟着趋势批量下单 作者： cnhhhh
新文章 时间序列挖掘的数据标签（第3部分）：使用标签数据的示例 已发布： 本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！ 本文介绍了如何通过MetaTrader5交易平台使用PyTorch Lightning和PyTorch Forecasting框架来实现基于神经网络的金融时间序列预测。 在本文中，我们还将解释选择这两个框架的原因以及我们使用的数据格式。
MACD 清洁工: 一款基于 iMACD（移动平均线收敛/发散，MACD）指标的智能交易系统 作者： Vladimir Karputov
新文章 软件开发和 MQL5 中的设计范式（第一部分）：创建范式 已发布： 有一些方法可以用来解决许多重复性的问题。一旦明白如何运用这些方法，就可助您有效地创建软件，并贯彻 DRY（不要重复自己）的概念。在这种境况下，设计范式的主题就非常好用，因为它们为恰当描述过，且重复的问题提供了解决方案。 创建范式的类都采用继承概念，故各种类都可作为一个实例，而创建范式对象实例的任务则交给另一个对象。当软件更多地关注对象组合远超类继承时，就会令创建范式变得更加重要。 我们可以说创建范式有两个反复出现的主题： 它们用到封装的概念来把握系统可以使用的具体类。, 它们把创建类实例的方法组合在一起，并加以隐藏。
Hans123_Trader v2: Buy Stop 和 Sell Stop 的挂单。 EA 在指定的时间段内进行交易。 确定指定范围内的最高和最低价格。 持仓尾随。 作者： Vladimir Karputov
新文章 为EA交易提供指标的现成模板（第3部分）：趋势指标 已发布： 在这篇参考文章中，我们将研究趋势指标类别中的标准指标。我们将创建现成的模板，用于EA中的指标使用——声明和设置参数、指标初始化和析构，以及从EA中的指示符缓冲区接收数据和信号。 本文继续讨论在EA中使用指标的现成模板的主题。我们已经探讨了将 振荡指标 和 交易量和比尔威廉姆斯指标 连接到EA的模板。 在这里，我们将研究将趋势指标连接到EA交易。与前几篇文章一样，我们将 在本系列的第一篇文章 中创建的仪表板上显示从指标接收的数据。
新文章 MQL5中的替代风险回报标准 已发布： 在这篇文章中，我们介绍了几种被称为夏普比率（Sharpe ratio）替代品的风险回报标准的实现，并检查了假设的权益曲线以分析其特征。 下图显示了一个Metatrader 5（MT5）应用程序，该应用程序被实现为专家顾问（EA 交易），显示了三条权益曲线。红色权益曲线是衍生蓝色和绿色权益曲线的基准。可以通过配置初始资本来更改基准。可根据应用进行调整。
新文章 价格走势模型及其主要规定。（第 3 部分）：计算股票证券博弈的最优参数 已发布： 在作者基于概率论开发的工程方式框架内，找到了开立盈利仓位的条件，并计算了最优（利润最大化）止盈和止损值。 在之前的文章（ 第 1 部分 和 第 2 部分
新文章 用置信区间估计未来效能 已发布： 在这篇文章中，我们深入研究自举法技术的应用，作为评估自动化策略未来效能的一种手段。 当我们测试一个候选交易系统时，我们自然会得到各种效能指标的集合。这些数据会直观地告诉我们系统的利润潜力，但这种直觉可能还不够。一种在测试中产生大量利润的策略，在现场交易时获得的回报可能不太高。有没有办法更好地了解测试期间观察到的效能是否会继续保持在同一水平？如果没有，效能会有多差 这就是标准统计方法可以提供帮助的地方。需要注意的是，我们将要讨论的技术并不意味着它们的估计是准确的，它们永远不会是准确的。它们所做的是提供方法来识别产生很高或可接受利润的高概率策略
新文章 DRAKON可视化编程语言 - 面向MQL开发人员和客户的通信工具 已发布： DRAKON是一种可视化编程语言，旨在简化来自不同领域的专家（生物学家、物理学家、工程师…）与俄罗斯太空项目（例如，Buran可重复使用航天器项目）程序员之间的互动。在这篇文章中，我将讨论DRAKON如何使算法的创建变得容易和直观，即使你从未遇到过代码，以及客户在订购交易机器人时如何更容易解释他们的想法，以及程序员如何在复杂函数中减少错误。 这不会减少程序员的技术工作负荷，但至少他们会更好地理解你的想法，并且在第一个版本中出错的可能性更小。这些错误最终必须得到纠正，这可能需要额外的时间（和/或金钱）。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 20 部分）：外汇（I） 已发布： 本文的最初目标不是涵盖外汇交易的所有可能性，而更是出于适配系统，如此您就至少可以执行一次市场回放。我们把模拟留待其它时刻。不过，如果我们没有跳价而仅有柱线的话，稍加努力，我们就可以模拟外汇市场中可能发生的交易。直到我们研究如何适配模拟器之前，情况一直如此。不经修改就尝试在系统内处理外汇数据会导致一系列错误。 在上一篇文章“ 开发回放系统 — 市场模拟（第 19 部分）：必要的调整
新文章 MQL5.community的支付系统已发布：
MQL5.community内置的各种服务，不但为MQL5程序开发者，也为没有任何编程经验的普通交易者，提供了非常广阔的实践机会。但是所有这些功能的实现，不能没有一个安全的支付系统，来为买家和卖家提供一种便捷的交互手段。在这篇文章中，我们向你将展示MQL5.community的支付系统是如何运作的。
作者：MetaQuotes
ZigZagEvgeTrofi ver. 1:
使用指标 ZigZag。
Author: Evgeniy Trofimov
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 13 部分)：数据库制程的日历事件 已发布： 本文在 MQL5 中遵循范畴论实现秩序，研究如何在 MQL5 中结合数据库制程进行分类。我们介绍了当辨别交易相关的文本（字符串）信息时，如何把数据库制程概念与范畴论相结合。日历事件是焦点。 日历事件几乎每天都会生成，其中大多数提前几个月就已预先标记。它们源自 MetaTrader 财经日历
新文章 创建一个人工交易助手已发布：
近来，货币市场上的交易机器人已经大幅增加，它们执行着各种各样的策略和概念，然而，它们还都没有能够成功创造人工智能双赢、多赢的实例，所以，很多交易者还是进行人工交易。但是，即使对于这样的专家，还是可以为他们创建被称为机器人助手的交易面板。本文就是从头开始创建交易面板的一个实例。
让我们使用一个新的页面，并在其中绘制我们未来的面板，把所有所需软件放置其中。
当进行交易面板的设计开发时，应该考虑实现的可行性。首先，交易面板应该包含足够的信息，容易阅读并不包括多余的元件，我们应该永远记住它不只是屏幕上一幅好看的图片，而是交易者的基本工具，
这是我的版...
新文章 配对交易 已发布： 在这篇文章中，我们将探讨配对交易（pair trading），即它的原理是什么，以及它的实际应用是否有前景。我们还将尝试创建一个配对交易策略。 配对交易是 Jerry Bamberger 在20世纪80年代首次提出的 统计套利 的一种变体。这种交易策略是市场中性的，允许交易员在几乎任何市场条件下获利。配对交易是基于这样一种假设，即相互关联的金融工具的特征在暂时偏离后将恢复到其历史平均值。因此，配对交易可以归结为几个简单的操作： 查明两种金融工具之间统计关系的差异； 在它们中开启仓位； 当这两种金融工具的特性恢复到平均值时，关闭仓位。
新文章 为EA交易提供指标的现成模板（第2部分）：交易量和比尔威廉姆斯指标 已发布： 在本文中，我们将研究交易量和比尔威廉姆斯指标类别的标准指标。我们将创建现成的模板，用于EA中的指标使用——声明和设置参数、指标初始化和析构，以及从EA中的指示符缓冲区接收数据和信号。 本文继续讨论在EA中使用指标的现成模板的主题。在这里，我们将研究与EA的关联以及使用交易量和比尔威廉姆斯的指标。我们将在 本系列的第一篇文章中 创建的仪表板上显示从指标接收的数据。面板也得到了改进。在文章的最后，我们将简要介绍它的变化和改进。 对于所探讨的每个指标，本文将提供现成的模板，供自定义程序使用： 输入变量和全局变量，
K线显示本地时间 K线显示北京时间 : K线显示本地时间 会自动计算时间差 但如果出差 可以手动修正 鼠标需要按住中间滚轴移动一下 按一下中键无效果 或 Ctrl+鼠标左键点击图表 鼠标右键删除 作者： xyz0217
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