新文章 化学反应优化 (CRO) 算法（第二部分）：汇编和结果 已发布： 在第二部分中，我们将把化学运算符整合到一个算法中，并对其结果进行详细分析。让我们来看看化学反应优化 (CRO) 方法是如何解决测试函数的复杂问题的。 既然我们已经介绍了化学反应优化算法中化学运算符的基本概念和工作原理，现在就该进入算法的总体汇编和实际应用阶段了。在这里，我们将重点介绍该算法在各种测试函数上的结果，以分析其在解决现实世界问题方面的效率和潜力。我们将检查其性能、收敛性和找到全局最优解的能力，这将使我们能够评估其适用性，并将 CRO 算法的结果与其他优化方法进行比较，确定其优缺点。 作者： Andrey Dik
新文章 人工电场算法（AEFA） 已发布： 本文介绍了一种受库仑静电力定律启发的人工电场算法（AEFA）。该算法通过模拟电学现象，利用带电粒子及其相互作用来解决复杂的优化问题。与其他基于自然法则的算法相比，AEFA具有独特性质。 人工电场算法是一项令人惊叹的创造，它体现了技术与自然的和谐统一。受库仑静电力定律启发，该算法因其独特的模拟电学现象以解决复杂优化问题的能力而备受瞩目。在之前与自然法则相关的文章中已经描述过的算法，如 电荷系统搜索（CSS） 、 电磁类算法（ЕМ） 、 引力搜索算法（GSA） 等背景下，人工电场算法是一项激动人心的创新，它将不会让任何研究人员无动于衷。 The
MACD 柱形图, 多种颜色 [v04] : 带有 MACD 线, 信号线和多种颜色柱形图的 MACD 指标. 作者： Armand Kilian
非线性回归 : 这个指标是 MetaTrader 5 版本的非线性回归。线性回归是非常“快”的，当应对突然的市场变化，因此默认计算周期被设置为一个较长的周期比通常类似类型的指标。根据您的交易策略和交易风格，应当对周期数做一些实验。 作者： Mladen Rakic
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 17 部分）：多币种交易 已发布： 当经由向导组装一款智能系统时，默认情况下，跨多币种交易不可用。我们研究了 2 种可能采取的技巧，可令交易者在同一时间据多个品种测试他们的思路。 与单一货币交易不同，多币种交易降低了风险聚拢性。因为每个账户都设定了杠杆级别，因此可用保证金额度明确，当面对您必须交易多个品种的状况时，则要分配的可用保证金额度必须针对所有可用货币拆分。如果这些货币没有相关性、或呈负相关性，那就可以大大降低过度依赖其中一种货币的风险。
新文章 使用PatchTST机器学习算法预测未来24小时的价格走势 已发布： 在本文中，我们将应用2023年发布的一种相对复杂的神经网络算法——PatchTST，来预测未来24小时的价格走势。我们将使用官方仓库的代码，并对其进行一些微小的修改，训练一个针对EURUSD（欧元兑美元）的模型，然后在Python和MQL5环境中应用该模型进行未来预测。 当我开始深入研究与时间序列预测相关的AI进展时，我在 Huggingface.co
新文章 利用季节性因素进行外汇价差交易 已发布： 本文探讨了在外汇价差交易中利用季节性因素生成并提供报告数据的可能性。 在这里，我们将考虑寻找统计关系及可用的工具，并讨论价差交易方法与更传统的单一货币交易相比的潜力。 市场中性测列意味着策略的盈利能力不直接取决于单个交易品种价格运动的方向。这是通过在两个或多个品种之间创建对冲头寸来实现的，这些头寸的盈亏会相互抵消。 这种策略的主要特征之一是 风险极低，因为它利用了低级别的市场相关性。然而，这种交易方式并不意味着无风险利润。
新文章 MQL5 向导技巧须知（第27部分）：移动平均线与攻击角度 已发布： 攻击角度是一个经常被引用的指标，其陡峭程度被认为与当前趋势的强度密切相关。让我们来看一下通常如何使用和理解该指标，并探讨在测量时是否可以做出一些改变，以优化那些将其纳入交易系统的应用效果。 我们继续探讨一系列可借助MQL5向导快速测试和验证的交易布局和思路，这次我们从攻击角度的方向来考虑。广义上，攻击角度这一术语与战斗机起飞时的理想角度相关联，旨在优化以获得最大的升力和最小的燃油消耗。
新文章 开发多币种 EA 交易 (第 13 部分):自动化第二阶段 — 分组选择 已发布： 我们已经实现了自动化优化的第一阶段。我们根据若干标准对不同的交易品种和时间框架进行优化，并将每次通过的结果信息存储在数据库中。现在我们将从第一阶段找到的参数集中选择最佳组。 下一阶段是选择一组优秀的单个交易策略实例，当它们协同工作时，将改善交易参数 —
新文章 神经网络变得简单（第 87 部分）：时间序列补片化 已发布： 预测在时间序列分析中扮演重要角色。在新文章中，我们将谈谈时间序列补片化的益处。 变换器 架构起源于自然语言处理（ NLP ）领域，在计算机视觉（ CV ）中展显出其优势，并成功应用于时间序列分析。其 自关注 机制，可自动识别时间序列元素之间的关系，已成为创建有效预测模型的基础。 随着可用于分析的数据量增长、和机器学习方法的改进，如此令开发更准确、更高效的模型来分析时间数据成为可能。然而，随着时间序列复杂性的提升，我们需要开发更高效、成本更低的分析方法，从而实现准确的预测，并识别隐藏的形态。 其中一种方法是 补片时间序列变换器
10 点值 EURUSD : 当突破前一天的最高价和最低价时, 智能交易系统进行交易。 作者： Vladimir Karputov
SilverTrend_NRTR : SilverTrend 信号量指标带有可能的停止单位置的 NRTR 线。 作者： Nikolay Kositsin
移动平均线交叉 : EA 基于两条 iMA (移动平均线，MA) 和 动量 (Momentum) 滤波器的交叉。 作者： Vladimir Karputov
新文章 开发回放系统（第 53 部分）：事情变得复杂（五） 已发布： 在本文中，我们将介绍一个很少有人了解的重要话题：定制事件。危险。这些要素的优缺点。对于希望成为 MQL5 或其他语言专业程序员的人来说，本主题至关重要。在此，我们将重点介绍 MQL5 和 MetaTrader 5。
新文章 在 GUI 控件中使用布局和容器: CBox 类 已发布： 本文介绍一种基于布局和容器来创建 GUI (图形用户界面) 的替代方法, 使用一个布局管理器 — CBox 类。类 CBox class 是一个辅助控件, 在 GUI 面板里充当一个基本控件的容器。它可令图形面板设计更加简便, 并且在某些场合, 减少编写代码时间。 在大多应用里, 在对话框窗口里使用控件绝对定位的直接方式来创建图形用户界面。然而, 在某些情况下, 这种 图形用户界面 (GUI) 设计的方式很不方便, 甚或很不实际。本文介绍一种基于布局和容器来创建 GUI (图形用户界面) 的替代方法, 使用一个布局管理器 —
YURAZ_CLOSEPRC_V1 : 一键平仓，或者在得到按照资金额比例计算的规定利润后，平掉所有持仓。 作者： Yuriy Zaytsev
新文章 MQL5 交易工具包（第 1 部分）：开发仓位管理 EX5 库 已发布： 了解如何创建面向开发人员的工具包，使用 MQL5 管理各种仓位操作。在本文中，我将演示如何创建一个函数库 (ex5)，以执行从简单到高级的仓位管理操作，包括自动处理和报告使用 MQL5 处理仓位管理任务时出现的各种错误。 作为一名软件开发人员，我经常发现创建自己的代码库或工具箱既方便又高效。这节省了我的时间，因为我不必为各种 MQL5 开发项目中所需的常见任务反复重写代码。在本系列文章中，我们将创建一个 MQL5 交易库，负责执行 MQL5 开发项目中的常见重复性任务。
新文章 如何从 MQL5 (MQL4) 访问 MySQL 数据库 已发布： 本文描述开发一个在 MQL 与 MySQL 之间的接口。它讨论了现有的可行解决方案，并采用更便捷的途径来实现与数据库协同工作的链接库。本文包括功能的详尽描述，接口结构，例程，以及一些使用 MySQL 时的特性。作为软件解决方案，本文附件中包含了用于 MQL4 和 MQL5 语言的动态库，文档和脚本例程。 介绍 MQL 与数据库的交互问题并非新事物，但它们依然是相关的。利用数据库可以极大增强 MetaTrader 的可塑性
新文章 开发回放系统（第 52 部分）：事情变得复杂（四） 已发布： 在本文中，我们将修改鼠标指针，以实现与控制指标的交互，确保可靠、稳定地运行。 在上一篇文章 开发回放系统（第 51 部分）：事情变得复杂 (三) 中 ，我们对旧鼠标指标做了一些改动，以便它能在我们的回放/模拟器系统中正常工作。在同一篇文章中，我实际演示了使用 ChartOpen（程序用来告诉 MetaTrader 5 打开图表的函数）获取的图表 ID 与使用 ChartID 函数获取已打开图表的相同 ID 之间的差异。 我认为很明显，这种差异和长期可能性将使您能够更广泛地使用 MQL5 编程。
新文章 利用 MQL5 云网络加速计算 已发布： 您的家用电脑是几核的？优化一项交易策略，您可以运用多少计算机？我们在此展示如何利用MQL5云网络，点击鼠标即可获取遍及全球的计算能力，并通过这种方式加速计算。每过去一年，时间就是金钱这句话都会成为更被热议的话题，我们不能承受重要运算几十小时甚或几天的等候。 您可以长长地列举出新型 MetaTrader 5 交易平台的所有优势，也可以提出它比金融市场中其它技术分析程序都要更好的诸多理由。而该平台还有一个更加无可辩驳的支持论据：即 MetaTrader 5 客户端中的策略测试仪
新文章 用于预测波动性的计量经济学工具：GARCH模型 已发布： 文章描述了条件异方差非线性模型（GARCH）的特性。在GARCH模型的基础上，构建了iGARCH指标来预测未来一步的波动性。该模型参数的估计使用了ALGLIB数值分析库。 波动性是衡量金融资产价格变动性的一个重要指标。在分析报价时，人们早已注意到，大幅度的价格变动往往会导致更大的变动，尤其是在金融危机期间。相反，小幅度的变动之后通常跟随着小幅度的价格变动。因此，平稳期之后往往会出现相对不稳定的时期。 首个尝试解释该现象的模型是ARCH，由Engle提出—
EA 停止订单 : 智能交易系统放置一批 Buy Stop 和 Sell Stop 的挂单。 作者： Vladimir Karputov
RSI EA v2 : RSI EA - 基于 iRSI（相对强弱指数，RSI）指标判定的超买/超卖区域进行交易。 作者： Vladimir Karputov
新文章 神经网络变得简单（第 86 部分）：U-形变换器 已发布： 我们继续研究时间序列预测算法。在本文中，我们将讨论另一种方法：U-形变换器。 预测长期时间序列对于交易特别重要。 变换器 架构于 2017 年推出，在自然语言处理（ NLP ）、和计算机视觉（ CV ）领域展现出令人印象深刻的性能。 自关注 机制的运用可在涵盖较长时间的间隔内有效捕获依赖关系，从上下文中提取关键信息。当然，基于这种机制迅速就提出了大量不同算法，来解决与时间序列相关的问题。 然而，最近的研究表明，针对不同时间序列数据集上的准确性，简单的多层感知器网络（ MLP ）能够超过基于 变换器 的模型。无论如何， 变换器
新文章 构建K线趋势约束模型（第五部分）：通知系统（第三部分） 已发布： 本系列文章的这一部分专门介绍如何将WhatsApp与MetaTrader 5集成以实现通知功能。我们包含一张流程图以简化理解，并将讨论在集成过程中安全措施的重要性。指标的主要目的是通过自动化的简化分析过程，并且它们应包含通知方法，以便在满足特定条件时向用户发出警报。欲了解更多信息，请阅读本文。 我们现已在模型中扩展了信号的可访问性，使其对所有用户都大有帮助。此外，我们还激励了众多新兴开发者，指导他们如何在我们广受欢迎的MetaTrader
Exp_RSIOMA : Exp_RSIOMA 智能交易系统的信号取自 RSIOMA 直方条。 作者： Nikolay Kositsin
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