新文章 MQL5 交易工具包（第 2 部分）：扩展和实现仓位管理 EX5 库 已发布： 了解如何在 MQL5 代码或项目中导入和使用 EX5 库。在这篇续文中，我们将通过向现有库中添加更多仓位管理功能并创建两个 EA 交易系统来扩展 EX5 库。第一个例子将使用可变指数动态平均（Variable Index Dynamic Average，VIDYA）技术指标来开发追踪止损交易策略 EA 交易，而第二个例子将利用交易面板来监控、开仓、平仓和修改仓位。这两个例子将演示如何使用和实现升级后的 EX5 仓位管理库。 在 第一篇文章 中，我们详细分析了 MQL5
所有交易的数据 : 本指标实时根据交易品种显示交易总数。 作者： prostotrader
新文章 在MetaTrader 5中实现基于EMA交叉的级联订单交易策略 已发布： 本文介绍一个基于EMA交叉信号的自动交易算法，该算法适用于MetaTrader 5平台。文章详细阐述了在MQL5中开发一个EA所需的方方面面，以及在MetaTrader 5中进行测试的过程——从分析价格区间行为到风险管理。 以下是移动平均线与价格数据对比的图示。该图示包括价格序列、快速移动平均线（10日指数移动平均线）和慢速移动平均线（20日指数移动平均线）。
新文章 神经网络变得简单（第 91 部分）：频域预测（FreDF） 已发布： 我们继续探索时间序列在频域中的分析和预测。在本文中，我们将领略一种在频域中预测数据的新方法，它可被加到我们之前研究过的众多算法当中。 日益博得追捧的模型当中，那些基于 变换器 架构的模型会用到 自关注 机制进行动态自相关评测。还有，我们还看到在预测模型中运用频域分析的兴趣正在提升。输入数据序列以频域表示有助于避免自相关性描述的复杂性，并提升各种模型的成效。
新文章 化学反应优化（CRO）算法（第一部分）：在优化中处理化学 已发布： 在本文的第一部分中，我们将深入化学反应的世界并发现一种新的优化方法！化学反应优化 (CRO，Chemical reaction optimization) 利用热力学定律得出的原理来实现有效的结果。我们将揭示分解、合成和其他化学过程的秘密，这些秘密成为了这种创新方法的基础。 化学反应是由分子碰撞引发的，分子可以是单分子（与外部物质）或双分子（与其他分子）。这些碰撞可能是高效的，也可能是低效的，这取决于活化能和空间效应等因素。就这样，分子舞动、交织和分离，创造出新的形状和结构。
新文章 神经网络变得轻松（第二十九部分）：优势扮演者-评价者算法 已发布： 在本系列的前几篇文章中，我们见识到两种增强的学习算法。 它们中的每一个都有自己的优点和缺点。 正如在这种情况下经常发生的那样，接下来的思路是将这两种方法合并到一个算法，使用两者间的最佳者。 这将弥补它们每种的短处。 本文将讨论其中一种方法。 针对前几篇文章中的模型进行附加训练的好处是，我们可用上一篇文章中的测试 EA 来检查它们的训练结果。 这就是我如何做的。 训练模型之后，我采用了额外训练的策略模型，并利用上述模型在策略测试器中启动了 “REINFORCE-test.mq5” EA。 它的算法在 上一篇文章
基于 Price_Extreme_Indicator 的 EA 交易 : 这个EA交易是基于 Price_Extreme_Indicator 通道指标的。 作者： Scriptor
DDE - Server : 导出 MQL5 实盘数据至 Excel (DDE) 作者： Alexander Piechotta
SAR RSI MTS : 基于两个指标的交易系统: iSAR (抛物线 SAR) 和 iRSI (相对强弱指数, RSI). 根据可用保证金的风险百分比计算手数。 作者： Vladimir Karputov
新文章 交易中的混沌理论（第一部分）：简介、在金融市场中的应用和李亚普诺夫指数 已发布： 混沌理论可以应用于金融市场吗？在这篇文章中，我们将探讨传统混沌理论和混沌系统与比尔·威廉姆斯提出的概念有何不同。 传统的混沌理论和比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的“混沌”概念有很大不同。前者依赖于严格的数学原理，并使用复杂的工具来分析系统。而后者使用直观的方法和技术指标，如鳄鱼和分形，它们与混沌的数学理论没有直接联系。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 20 部分）：符号回归 已发布： 符号回归是一种回归形式，它从最小、甚或没有假设开始，而底层模型看起来应当映射所研究数据集。尽管它可以通过贝叶斯（Bayesian）方法、或神经网络来实现，但我们看看如何使用遗传算法实现，从而有助于在 MQL5 向导中使用自定义的智能信号类。 我们继续这些系列，在其中我们看到能够快速编码、测试、或许能部署的算法，这一切都归功于 MQL5 向导，它不仅拥有标准交易函数和类库，能贴合智能系统编码，而且还有能与任何自定义类实现并行运行的替代交易信号和方法。 符号回归 是回归分析的一种变体，与它的传统表亲 经典回归
新文章 开发多币种 EA 交易系统（第 15 部分）：为真实交易准备 EA 已发布： 当我们逐渐接近获得一个现成的 EA 时，我们需要注意在测试交易策略阶段看似次要的问题，但在转向真实交易时变得重要。 现在，让我们从 EA 的工作中暂时中断一小段时间。试运行后，结果与没有中断时完全一样。这表明在短暂中断后，EA 成功恢复状态并继续工作。 要想知道其中的差别，我们可以中断更长的时间，比如 4 个月。我们得到以下结果： 在图表上，带黄色边框的矩形显示了大致的中断位置。此时，EA 开设的仓位被放弃。但随后，EA 恢复了行动，拾起了未平仓位，并取得了普遍良好的结果。因此，可认为保存和加载 EA
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 19 部分）：贝叶斯（Bayesian）推理 已发布： 贝叶斯（Bayesian）推理是运用贝叶斯定理，在获得新信息时更新概率假设。这在直观上倾向于时间序列分析中的适应性，那么我们来看看如何运用它来构建自定义类，不仅针对信号，还有资金管理、和尾随破位。 我们通过回顾 贝叶斯推理 来继续开发 MQL5
新文章 交易者容易使用的止损和止盈 已发布： 止损（stop loss）和止盈（take profit）对交易结果有重大影响。本文将介绍几种寻找最佳止损单价格的方法 。 止损和止盈是在价格达到其设定值时平仓的停止单。止损可以让交易者限制损失，而止盈则可以让交易者保住收益。使用止损和止盈的主要好处在于能够控制金融风险和进行资金管理。 但有些交易者倾向于不使用止损单。他们的理由很简单，有些情况下，价格到达止损点后会反转，如果没有止损，头寸可能会以取得利润平仓。同样的道理也适用于止盈。达到其价格水平后，进行平仓。但是，价格仍继续朝同一方向移动，如果没有设置止盈，本可以获得额外利润。
StopAndTake MT5 : 当在价格图表上运行时，该脚本会修改当前交易品种所有已开订单的止损或者获利。 作者： Dmitry Melnichenko
趋势均衡指标 TrendEQ : 趨勢均衡指標 TrendEQ 透過結合動量和波動性來動態分析市場趨勢。透過根據市場走勢衡量動量，TrendEQ 提供了趨勢強度和方向的可靠衡量標準。 作者： Simon Draxler
新文章 监视多币种的交易信号（第五部分）：复合信号 已发布： 在第五篇文章是与创建交易信号监视器有关，我们将研究复合信号，并实现必要的功能。 在早前版本里，我们用到了简单信号，例如 RSI、WPR 和 CCI，并且还引入了自定义指标的可能性。 复合信号 是由两个或更多个简单信号合成的信号，这些信号通过逻辑 AND（与）/ OR（或）运算符相互连接。 因此，复合信号将包括几个先前创建的简单信号，这些信号将用逻辑运算符进行交互。 还有可能创建一个复杂条件的信号，其中包含给定时间段内同时存在的两个或三个简单信号。 因此，交易系统将拥有一个主要信号和一个过滤器。 逻辑
新文章 神经网络实践：伪逆 (二) 已发布： 由于这些文章本质上是教育性的，并不打算展示特定功能的实现，因此我们在本文中将做一些不同的事情。我们将重点介绍伪逆的因式分解，而不是展示如何应用因式分解来获得矩阵的逆。原因是，如果我们能以一种特殊的方式来获得一般系数，那么展示如何获得一般系数就没有意义了。更好的是，读者可以更深入地理解为什么事情会以这种方式发生。那么，现在让我们来弄清楚为什么随着时间的推移，硬件正在取代软件。 在上一篇文章 " 神经网络实践：伪逆 (一) "中，我展示了如何使用 MQL5 库中的一个函数来计算伪逆。然而，与许多其他编程语言一样，MQL5
新文章 神经网络变得简单（第 90 部分）：时间序列的频率插值（FITS） 已发布： 通过研究 FEDformer 方法，我们打开了时间序列频域表述的大门。在这篇新文章中，我们将继续一开始的主题。我们将研究一种方法，据其我们不仅能进行分析，还可以预测特定区域的后续状态。 在之前的文章中，我们讨论了 FEDformer 方法，其使用频域来从时间序列中查找形态。不过，该方法所用的 变换器 很难称为轻量级模型。论文 《FITS：依据 10k 参数为时间序列建模》 提出了一种时间序列频率插值的方法（ 频率插值时间序列 - FITS
新文章 关于MetaTrader 4和MetaTrader 5交易信号的一般资料 已发布： MetaTrader 4 / MetaTrader 5的“交易信号”是这样一种服务，它允许普通交易者复制信号提供者的交易操作。我们的目标是开发一种能被广泛使用的新服务，它能够保护订阅者，并为他们减少不必要的成本支出。 我们的服务为何如此特别？ 我们的目标是开发一种能被广泛使用的新服务，它能够保护订阅者，并为他们减少不必要的成本支出： 所有的重点都在于保护订阅者。, 购买和出售交易信号的操作过程非常简单。, 先进并且安全的MQL5.community 支付系统
新文章 MQL5中的结构及其数据打印方法 已发布： 在本文中，我们将研究MqlDateTime、MqlTick、MqlRates和MqlBookInfo结构，以及从它们打印数据的方法。为了打印结构的所有字段，有一个标准的ArrayPrint（）函数，它以方便的表格格式显示数组中包含的数据以及处理结构的类型。 MqlParam 和 MqlTradeRequest 结构传输用于创建指标和向服务器发送交易请求的技术信息。我们根据完成的结构中发送数据的要求结果填写结构的要求字段。换句话说，这些结构并不特别需要打印这些结构的字段由程序员填充的数据
新文章 开发多币种 EA 交易系统（第 14 部分）：风险管理器的适应性交易量变化 已发布： 之前开发的风险管理器仅包含基本功能，让我们试着探讨其可能的开发方式，使我们能够在不干扰交易策略逻辑的情况下改善交易结果。 在本系列的 前一篇 文章中，我谈到了风险控制的主题，并开发了一个实现基本功能的风险管理器类。它允许设置最大每日损失水平和最大总损失水平，达到这两个水平时，交易停止，所有未结仓位被平仓。如果达到每日亏损限额，则第二天恢复交易；如果达到整体亏损限额，则根本不恢复交易。 大家可能还记得，风险管理器的可能发展领域是更平滑地改变仓位大小（例如，超过一半限额时减少两倍），以及更 "智能"
新文章 重塑经典策略（第三部分）：预测新高与新低 已发布： 在系列文章的第三部分中，我们将通过实证分析经典交易策略，探讨如何利用人工智能进行优化。本次研究聚焦于运用线性判别分析模型（LDA）预测价格走势中的更高高点与更低低点。 当采用价格行为策略的交易者分析某一标的时，他们通常会寻找强势趋势正在形成或即将消亡的迹象。一个众所周知的强势趋势正在形成的迹象是，价格水平收盘价高于先前的极端值，并继续以逐渐增大的步幅远离这些极端值。这俗称“新高”或“新低”，具体取决于价格移动的方向。
新文章 在MQL5中创建动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘 已发布： 本文中，我们将在MQL5中开发一个动态多品种、多周期相对强弱指数（RSI）指标仪表盘，为交易者提供跨不同品种和时间段的实时RSI值。该仪表盘具备交互式按钮、实时更新功能和有色编码的指标，以帮助交易者做出明智的决策。 一个动态的 RSI 仪表盘是交易者强大的工具，它可以提供跨多个标的和时间段的RSI值的综合视图。这有助于交易者通过识别市场的超买或超卖状况来做出更加明智的决策。通过在一个界面中可视化RSI数据，交易者可以快速评估市场状况并相应地调整他们的策略。 我们将涵盖以下关键领域： 仪表盘初始化：
您错过了交易机会：
- 免费交易应用程序
- 8,000+信号可供复制
- 探索金融市场的经济新闻
注册
登录