新文章 一个基于新指标和条件长短期记忆网络（LSTM）的实例 已发布： 本文探讨了一种用于自动化交易的EA的开发，该EA结合了技术分析和深度学习预测。 技术指标长期以来一直被金融行业用来发现趋势和潜在的交易机会。尽管这些指标很重要，但它们常常无法完全捕捉市场动态的复杂性，特别是在极端波动或急剧变化的时期。然而，深度学习架构，特别是LSTM，已经在处理复杂的时间序列数据的模式识别和预测方面展现出惊人的潜力。然而，这些模型并不总是像传统技术分析那样提供可解释性和特定领域的知识。
新文章 经济预测：探索 Python 的潜力 已发布： 如何使用世界银行的经济数据进行预测？当你将人工智能模型和经济学结合起来时会发生什么？ 金融市场是经济的良好晴雨表。它们对最细微的变化都会做出反应。结果可能是可预测的，也可能是出乎意料的。让我们看看读数导致气压计波动的例子。 当 GDP 增长时，市场通常会做出积极反应。当通货膨胀上升时，通常会出现动荡。当失业率下降时，这通常被视为好消息。然而，也可能有例外。贸易平衡、利率 —— 每个指标都会影响市场情绪。 实践表明，市场往往不会对实际结果做出反应，而是对大多数参与者的期望做出反应。“买谣言，卖事实” ——
新文章 逆转形态：测试双顶/双底形态 已发布： 交易者经常寻找趋势逆转点，因为在趋势新形成的最初阶段价格走势具有最大潜力。 因此，在技术分析中考虑了各种逆转形态。 双顶/双底是最著名和最常用的形态之一。 本文提出了程序检测形态的方法。 它还测试了形态在历史数据上的盈利能力。 在价格图表上可以频繁返现双顶/双底形态。 它的形成与交易价位理论密切相关。 当价格达到支撑位或阻力位时（取决于之前的走势），该形态在趋势结束时形成。 在重复测试价位过程中进行调整之后，它会再次回滚而非突破。 在这一点位上，逆势交易者开始从该价位回滚时交易，并将价格推向调整。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 45 部分）：蒙特卡洛强化学习 已发布： 蒙特卡洛是我们正在研究的第四种不同的强化学习算法，目的是探索它在向导汇编智能交易系统中的实现。尽管它锚定在随机抽样，但它提供了我们可以利用的多种模拟方法。 使用蒙特卡洛算法，Q-值仅在局次完成后才会更新。一个局次是一次批量循环。至于本文，我们把输入参数 “m_episodes_size”
Trend Equilibrium Indicator TrendEQ : 趋势平衡指标 TrendEQ 结合动量和波动性动态分析市场走势。TrendEQ 将动量与市场波动性进行缩放，为趋势强度和方向提供了可靠的衡量标准。 Author: Simon Draxler
新文章 周期与交易 已发布： 本文将探讨如何在交易中运用周期理论。我们将考虑基于周期模型构建交易策略。 交易者面临的主要任务是预测价格走势。交易者会基于某种模型构建自己的预测。其中，最简单且直观的模型之一便是价格周期性波动模型。 任何周期性模式背后的基本思想是，各种因素相互作用，从而形成价格走势周期。这些周期可能在持续时间和强度上有所不同。如果您了解这些周期的参数，那么交易操作将变得非常简单：在周期达到最低点时开立多头仓位，在周期达到最高点时卖出平仓。 让我们看一下该模型如何应用于实践中。 作者： Aleksej Poljakov
Aroon Up, Down MT5 : Aroon Up & Down MetaTrader 指标 - 该指标用于检测图表的局部顶部和底部，当货币对从底部上升或从顶部下降时，该指标提供买入和卖出信号。指标线的交叉是获利或以最小损失离场的良好信号。该指标可在交叉时发出声音和电子邮件提醒。MT4 和 MT5 版本均有提供。 Author: Tuan Nguyen Van
平均价格 : 用于计算未结头寸平均价格的指标，如果只想将一个机器人的头寸分开，可以使用神奇数字，但 0 数字是用于手动操作的。 Author: Francisco Gomes Da Silva
新文章 算术优化算法（AOA）：从AOA到SOA（简单优化算法） 已发布： 在本文中，我们介绍了基于简单算术运算（加法、减法、乘法和除法）的算术优化算法（AOA）。这些基本的数学运算是为各种问题寻找最优解的基础。 算术优化算法（AOA）是一种基于简单算术运算（如加法、减法、乘法和除法）的原创方法。其核心在于利用这些基本的数学原理来为各种问题寻找最优解。AOA由包括Laith
新文章 交易中的神经网络：受控分段 已发布： 在本文中。我们将讨论一种复杂的多模态交互分析和特征理解的方法。 引导分段任务需要基于目标对象的自然语言描述隔离点云中的特定区域。为了解决该任务，模型针对复杂、细粒度的语义依赖关系执行详细分析，并生成目标对象的逐点掩码。论文 《RefMask3D：3D 引用分段的语言引导变换器》 讲述了一个高效而全面的框架，即广泛利用语言信息。所提议 RefMask3D 方法强化了多模态交互和理解能力。 作者建议使用早期特征编码来提取丰富的多模态上下文。为此，他们引入了 几何增强组词注意力
Symbol Swap Panel Utility : 符号交换面板：轻松切换图表上的活动符号，同时将新符号添加到 Market Watch。该工具可确保无缝集成和访问实时市场数据，优化您的交易工作流程。 Author: Tien Long Tu
Checking the server time changes due to the daylight saving time (DST) changeover : 不幸的是，我发现由于夏令时（DST）的原因，有些经纪商在服务器时间更改方面有些马虎，这是我始料未及的，也让我大吃一惊。 这里有一个脚本，任何人都可以用它来检查他们的经纪商。 Author: Carl Schreiber
新文章 使用莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法训练多层感知器 已发布： 本文介绍了一种用于训练前馈神经网络的莱文贝格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法的实现。与Python的scikit-learn库中的算法进行性能比较分析。初步探讨更简便的学习方法，如梯度下降、带动量的梯度下降和随机梯度下降。
新文章 自适应交易系统以及它们在 MetaTrader 5 客户端中的运用 已发布： 本文推荐一种由很多策略组成的自适应系统，每种策略执行其自己的虚拟交易操作。实际交易依据当时最赚钱策略的信号进行。归功于使用面向对象的方法、标准库中用于处理数据的类和交易类，系统的架构看起来很简单并且可扩展；现在，您可以轻松地创建和分析包含数以百计的交易策略的自适应系统。 世界上数以百万计的交易者使用 MetaQuotes Software Corp 开发的交易平台。导致成功的关键因素是以多年经验为基础的技术卓越性和最佳软件解决方案。 很多人已经用新的 MQL5 语言
BreakRevertPro EA Adaptive Trading Edge for Breakout Mean Reversion : BreakRevertPro EA 将突破和均值回归策略与自适应止损/止赢和多时间框架 ATR 跟踪止损相结合，可在波动市场中灵活交易。 Author: Mustafa Seyyid Sahin
新文章 使用 Python 分析天气对农业国家货币的影响 已发布： 天气与外汇之间有什么关系？传统经济理论长期忽视天气对市场行为的影响。但一切都已改变。让我们尝试找出天气条件与农业货币在市场上的走势之间的联系。 密歇根大学 Edward Saykin 教授在 2023 年的一项研究表明，雨天时交易者的决策比晴天时保守 27%。 这一现象在最大金融中心尤为明显。当气温超过 30°C 时，纽交所的成交量平均下降约 15%。在亚洲交易所，当大气压低于 740 mmHg 时，波动率显著上升。伦敦长时间恶劣天气导致避险资产需求明显增加。
新文章 使用 MetaTrader 5 在 Python 中查找自定义货币对形态 已发布： 外汇市场是否存在重复的形态和规律？我决定使用 Python 和 MetaTrader 5 创建自己的形态分析系统。一种数学和编程的共生关系，用于征服外汇。 乍一看，我们世界上的许多事情似乎都很混乱。但任何有经验的专家都会看到他或她个人领域的模式和可能性，这似乎让其他人感到困惑。货币对图表也是如此。如果我们试图将这种混乱系统化，我们可以发现可以暗示未来价格走势的隐藏形态。 但如何找到它们呢？如何区分真实模式和随机噪声呢？乐趣就从这里开始。我决定使用 Python 和 MetaTrader 5
新文章 交易中的神经网络：节点-自适应图形表征（NAFS） 已发布： 我们邀请您领略 NAFS（节点-自适应特征平滑）方法，这是一种创建节点表征的非参数方法，不需要参数训练。NAFS 提取每个给定节点的邻域特征，然后把这些特征自适应组合，从而形成最终表征。 近年来，图形表征学习在诸如节点聚类、链路预测、节点分类、图形分类、等各种应用场景中得到了广泛的运用。图形表征学习的目标是把图形信息编码成节点嵌入。传统的图形表征学习方法主要侧重于保存有关图形结构的信息。然而，这些方法面临两个主要限制： 浅层架构 。 图卷积网络
新文章 MQL5中的逐步特征选择 已发布： 在本文中，我们介绍一个在MQL5中实现的逐步特征选择算法的改进版本。这种方法基于Timothy Masters在其著作《C++和CUDA C中的现代数据挖掘算法》中概述的技术。 传统的逐步特征选择是一种用于从较大的候选特征池中识别出最优变量子集的技术，用于机器学习任务。这一过程从单独评估每个候选特征开始，以选择最有希望被纳入最终模型的变量。随后，会测试其他候选特征与已选定特征的组合贡献，直到达到目标水平的预测或分类性能为止。
Negative Volume Index indicator : 负成交量指数（Negative Volume Index，NVI）是一个免费技术指标，用于 MT4 和 MT5 平台的高级图表分析。它基于勾选成交量（在 MT5 中可用实际成交量替代），并增加了两个有用的功能：支持多时间框架 (MTF) 操作。 可切换为显示正成交量指数。 Author: Tuan Nguyen Van
OrderExample : 智能交易系统使用 OrderSendAsync() 函数发送交易请求。 作者： Roberto Jacobs
Breakeven Line Indicator for MT5 : 盈亏平衡线指标是一个 MetaTrader 指标，可根据所有未结头寸计算盈亏平衡水平，并以水平线的形式显示在图表上。此外，它还会计算交易总数、总手数以及与盈亏平衡线的距离（以点为单位）和盈亏。该指标适用于 MT4 和 MT5。 Author: Tuan Nguyen Van
3rd Generation Moving Average MT5 : 第 3 代移动平均线是 MetaTrader 标准移动平均线 (MA) 指标的高级版本。它在较长的 MA 周期基础上实施了一个相当简单的减少滞后程序。该方法由 M. Duerschner 在其文章 Gleitende Durchschnitte 3.0（德文）中首次描述。所介绍的版本使用 λ = 2，这提供了最佳的滞后还原。λ越高，与经典移动平均线的相似度越高。该指标适用于 MT4 和 MT5。无需使用任何 DLL Author: Tuan Nguyen Van
新文章 使用Python与MQL5进行多个交易品种分析（第二部分）：主成分分析在投资组合优化中的应用 已发布： 交易账户风险管理是所有交易者面临的共同挑战。我们如何在MetaTrader 5中开发能够动态学习不同交易品种的高、中、低风险模式的交易应用？通过主成分分析（PCA），我们可以更有效地控制投资组合的方差。本文将演示如何从MetaTrader 5获取的市场数据中，训练出这三种风险模式的交易模型。
新文章 MQL5 中的 SQLite 功能示例：按交易品种及 Magic 编码展示交易统计信息的仪表盘 已发布： 本文将介绍如何创建一个指标型仪表盘，按账户、交易品种及交易策略展示交易统计信息。我们将以官方文档及数据库相关文章中的示例为基础，逐步实现完整程序。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 44 部分）：平均真实范围（ATR）技术指标 已发布： ATR 振荡指标是一款非常流行的指标，权当波动率代表，尤其是在交易量数据稀缺的外汇市场当中。我们以形态为基础来验证这一点，就如我们对先前指标所做那样，并分享策略和测试报告，致谢 MQL5 向导库的类和汇编。 平均真实范围
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