新文章 开发先进的 ICT 交易系统：在订单块指标中实现信号 已发布： 在本文中，您将学习如何基于订单簿交易量（市场深度）开发订单块（Order Blocks）指标，并使用缓冲区对其进行优化以提高准确性。这结束了项目的当前阶段，并为下一阶段做准备，下一阶段将包括实施风险管理类和使用指标生成的信号的交易机器人。 在本文中，我们探讨了如何基于市场深度量创建订单阻止指标，并通过在原始指标中添加额外的缓冲区来优化其功能。 我们的最终结果： 作者： Niquel Mendoza
多个单子中对盈利特定点数个别单子平仓EA : 对于同时有10多个甚至几十个单子的, 需要先对部分有盈利的单子平仓. 可设置特定的盈利点数,就可以针对这些单子平仓. 作者： fx75fx
新文章 交易中的神经网络：使用小波变换和多任务注意力的模型（终篇） 已发布： 在上一篇文章中，我们探索了理论基础，并开始实现多任务-Stockformer 框架的方式，其结合了小波变换和自注意力多任务模型。我们继续实现该框架的算法，并评估其在真实历史数据上的有效性。 在测试期间，这些模型依据 EURUSD 的 2023 全年 H1 时间帧的历史数据进行了训练。所有分析指标均以其默认参数设置。 对于第一阶段的训练，我们采用了先前研究中收集的训练集。随后，定期更新训练样本，以便适应 参与者 当前的政策。 经过几轮训练和样本更新，得到了在训练和测试样本中都展现盈利的政策。 训练有素的政策测试是针对
新文章 MQL5中交易策略的自动化实现（第六部分）：掌握智能资金交易中的订单块（Order Block）检测技巧 已发布： 在本文中，我们将运用纯粹的价格行为分析方法，在MQL5平台上实现订单块的自动化检测。我们将界定订单块的定义，实现其检测功能，并集成自动化交易执行系统。最后，我们通过回测来评估该策略的表现。
Supertrend : 超级趋势指标，利用 ATR 波动率绘制趋势方向，为 MetaTrader 5 创建动态支撑/阻力水平。 作者： Salman Soltaniyan
Linear Regression Value : 线性回归值指标 Author: Mladen Rakic
Moving Average:
The Expert Adviser Moving Average uses for trade signal generation one moving average.
Author: MetaQuotes Software Corp.
Forex Profit(外汇交易利润) : 本EA交易使用了抛物线 SAR 和三个 EMA (周期数分别为10，25和50). 作者： Vladimir Karputov
Linear Regression Line : 线性回归线 Author: Mladen Rakic
Linear Regression Line (apply to) : 线性回归线，可应用于其他指标 Author: Mladen Rakic
三角套利 : 该智能交易系统 (EA) 在欧元兑美元、美元兑日元和欧元兑日元这三种货币对之间实施三角套利策略。 Author: Джованни Орсани
新文章 价格行为分析工具包开发（第12部分）：外部资金流（3）趋势图谱（TrendMap） 已发布： 市场走势由多头与空头之间的力量博弈所决定。由于作用在这些水平上的力量，市场会尊重某些特定价位水平。斐波那契（Fibonacci）水平和成交量加权平均价（VWAP）水平在影响市场行为方面尤为强大。请随我一同探讨本文中基于VWAP和斐波那契水平生成交易信号的策略。 在先前的 价格行为分析工具包开发
新文章 将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLM 开发和测试交易策略（三）—— 适配器微调 已发布： 随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。 在 上一篇文章 中，我们介绍了如何使用 LoRA 方法对 GPT-2 预训练模型进行微调，并从我们关注的几个方面将其与完全微调模型进行了比较，包括但不限于训练开销、推理开销和模型性能。
新文章 使用比尔威廉姆系统的交易信号模块 已发布： 本文描述了比尔威廉姆交易系统的规则，开发一个在图表上搜索和标记该系统模式的MQL5应用程序模块，根据找到的模式进行交易，并且也展示了在各种交易品种上的测试结果。 比尔威廉姆的交易系统在他的书中有所描述，书名为" 交易新维度(New trading dimensions )"，它是任何交易者都应该学习熟悉的。这个系统包含了清晰和对大多数初学者都易于理解的规则，但是，规则的简单性只是表面 - 交易系统是由许多交易模式构成的。
Bollinger Bands with pre outer band smoothing : 具有可控外带平滑（预平滑）功能的布林线 Author: Conor Mcnamara
新文章 从基础到中级：浮点数 已发布： 本文简要介绍浮点数的概念。由于这篇文章非常复杂，请仔细阅读，不要期望很快掌握浮点数系统。随着时间的推移，当你获得使用它的经验时，它才会变得清晰。但本文将帮助您理解为什么您的应用程序有时会产生与预期不同的结果。 很明显，带有小数值的数字（例如 2.5）总是非常容易理解，因为没有人会将这种类型的值与任何其他类型的值混淆。但是，亲爱的读者，说到计算，事情并没有那么简单。事实上，浮点数在许多情况下都非常有用。然而，它们不应被视为或理解为整数。 基本上，你们中的许多人可能习惯于用两种类型的符号处理浮点数：一种是科学符号，我们记下 1-e2
新文章 交易中的神经网络：使用小波变换和多任务注意力的模型 已发布： 我们邀请您探索一个结合小波变换和多任务自注意力模型的框架，旨在提高波动市场条件下预测的响应能力、和准确性。小波变换可将资产回报分解为高频和低频，精心捕捉长期市场趋势、和短期波动。 近年来，深度学习已成为量化投资中不可或缺的工具，特别是在完善多因素策略方面，由其构成了理解金融资产价格走势的基础。通过自动化特征学习、和捕获金融市场数据中的非线性关系，深度学习算法可以有效地发现复杂形态，从而提升预测准确性。全球研究界认识到深度神经网络，譬如递归神经网络（RNN）、和卷积神经网络（CNN），预测股票和期货价格方面的潜力。然而，虽然
新文章 在MQL5中构建自优化智能交易系统（EA）（第五部分）：自适应交易规则 已发布： 如何完美使用指标的原则，并不总是易于遵循。在市场行情较为平稳的情况下，指标可能会意外地给出不构成交易条件的信号，导致算法交易者错失交易机会。本文将提出一个潜在的解决方案，我们将讨论如何构建能够根据现有市场数据调整其交易规则的交易应用程序。 在下图1中，我们在黄金的美元日线价格图上应用了20周期的RSI指标。读者可以注意到，在长达3个月的时间里，都没有观察到预期的读数。从图表上绘制的趋势线可以看出，从2019年9月到2019年12月，黄金价格处于强劲的下跌趋势中。
新文章 精通日志记录（第五部分）：通过缓存和轮转优化处理程序 已发布： 本文通过为处理器添加格式化器、引入用于管理执行周期的 CIntervalWatcher 类、以及采用缓存和文件轮转进行优化，并辅以性能测试和实际示例，从而改进了该日志库。通过这些改进，我们确保了一个高效、可扩展且能适应不同开发场景的日志系统。 在本系列的第一篇文章 《精通日志记录（第一部分）：MQL5 中的基础概念与初步实践》 中，我们开始为智能交易系统（EA）开发创建一个自定义日志库。在文章中，我们探讨了创建这样一个关键工具的动机：克服 MetaTrader 5 原生日志的局限性，为 MQL5
新文章 创建MQL5交易管理员面板（第九部分）：代码组织（1） 已发布： 这次将深入探讨处理大型代码库时遇到的挑战。我们将探索在MQL5中进行代码组织的最佳实践，并采用一种实用方法来提升我们交易管理面板源代码的可读性和可扩展性。此外，我们致力于开发可复用的代码组件，这些组件有可能为其他开发者在其算法开发过程中带来益处。请继续阅读并参与讨论。 在本系列的 前一篇
新文章 改进面板：增加透明化、改变背景色以及继承于 CAppDialog/CWndClient 已发布： 在这篇文章中，我们继续研究 CAppDialog 的使用。现在我们将会学习如何设置对话框的背景、边框和抬头的颜色。另外，这篇文章还提供了有关在图表中拖曳应用程序窗口时，如何增加透明化它的分步描述。我们还将探讨，怎样创建 CAppDialog 或者 CWndClient 的子类来分析如何操作控件的新特点。最后，我们将从新的角度回顾新项目。 现在，在面板的拖曳过程中修改面板对话框和按钮颜色已经在 " Live panel and transparent Button.mq5 "
新文章 价格行为分析工具包开发（第10部分）：外部资金流（二）VWAP 已发布： 通过我们的综合指南，掌握VWAP的强大力量！学习如何使用MQL5和Python将VWAP分析集成到您的交易策略中。最大化您的市场洞察力，并改善您今天的交易决策。
新文章 开发回放系统（第 78 部分）：新 Chart Trade（五） 已发布： 在本文中，我们将研究如何实现部分接收方代码。在这里我们将实现一个 EA 交易来测试和了解协议交互是如何工作的。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。 正如本文所解释的，EA 交易仍然无法向交易服务器发送请求。这是故意的。在这样做之前，您必须充分了解代码的工作原理 —— 更重要的是，了解 Chart Trade 和 EA 交易之间的通信协议如何运作。没有这个基础，您可能会遇到严重的问题。
新文章 交易中的神经网络：搭配预测编码的混合交易框架（终篇） 已发布： 我们继续研习 StockFormer 混合交易系统，其结合了预测编码和强化学习算法，来分析金融时间序列。该系统基于三个变换器分支，搭配多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，能够捕获资产之间的复杂形态、和相互依赖关系。之前，我们已领略了该框架的理论层面，并实现了 DMH-Attn 机制。今天，我们就来聊聊模型架构和训练。 在上一篇 文章 中，我们详细研习了混合交易系统 Stockformer 的理论层面，其结合了预测编码、和强化学习算法，来预测市场趋势和金融资产的动态。 StockFormer
新文章 在 MQL5 中实现增广迪基–富勒检验 已发布： 在本文中，我们演示了增广迪基–富勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）检验的实现，并将其应用于使用 Engle-Granger 方法进行协整检验。 简单地说，ADF检验是一种假设检验，它使我们能够确定观察到的数据的特定特征是否具有统计学意义。在这种情况下，所要确定的特征是序列的平稳性。
新文章 在MQL5中实现基于抛物线转向指标（Parabolic SAR）和简单移动平均线（SMA）的快速交易策略算法 已发布： 在本文中，我们将在MQL5中开发一个快速交易EA，利用抛物线SAR和简单移动平均线（SMA）指标来创建一个响应迅速的交易策略。我们详细介绍了该策略的实施过程，包括指标的使用、信号的生成以及测试和优化过程。
新文章 使用 CCanvas 类绘制刻度表盘 已发布： 我们可以在汽车和飞机, 在工业产品以及在生活中随处发现刻度表盘。它们被用在所有需要对数值控制行为进行快速响应的领域。这篇文章描述用于 MetaTrader 5 的刻度表盘程序库。 这一切的开始, 是当我通过 CCanvas 类首次认清自我。当使用它进行实践时, 我偶然间想到利用它绘制一个指示器表盘。我的第一个表盘计相当粗糙, 但最终它们都补充了新的元素, 变得赏心悦目。结果就是, 我现在拥有了一个小型程序库, 可用一种简单易行的方式为一款指标或 EA 加入刻度表盘。在此文中, 我们将兼顾表盘的结构, 熟悉绘制和设置视觉外观的必要函数
新文章 MetaTrader 5 中的 WebSockets 已发布： 在引入随 MQL5 API 更新而提供的网络功能之前，MetaTrader 程序与基于 WebSocket 的服务连接和接口的能力受到许多限制。当然，这一切都改变了，在本文中，我们将探讨纯 MQL5 中 WebSocket 库的实现。WebSocket 协议的简要描述将与如何使用生成的库的逐步指南一起给出。 这是连接到服务器时程序运行的视频。 作者： Francis Dube
新文章 MQL5 交易工具包（第 4 部分）：开发历史管理 EX5 库 已发布： 通过详细的分步方法创建扩展的历史管理 EX5 库，学习如何使用 MQL5 检索、处理、分类、排序、分析和管理已平仓头寸、订单和交易历史。 在本文中，我们将介绍另一个重要的 EX5 库 ，旨在检索和处理已完成订单、成交和持仓交易的历史记录。此外，我们将开发分析模块来生成交易报告，根据不同的灵活标准评估交易系统、EA 交易或特定交易品种的性能。 本文为那些在处理仓位、订单和交易历史方面遇到困难的 MQL5 初级开发人员提供了实用指南。对于任何寻求库来简化和提高处理交易历史效率的 MQL5
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