KhaosAssault_HTF : 在输入参数中带有时段选择选项的 KhaosAssault 指标 作者： Nikolay Kositsin
新文章 使用MQL5经济日历进行交易（第一部分）：精通MQL5经济日历的功能 已发布： 在本文中，我们首先要了解其核心功能，探讨如何使用MQL5经济日历进行交易。然后，我们在MQL5中实现经济日历的关键功能，以提取与交易决策相关的新闻数据。最后，我们进行总结，展示如何利用这些信息来有效增强交易策略。
Multiple EA Tracking with a Magic Number Based Profit and Loss Live Dashboard in MQL5 : 无论您是同时运行多个交易机器人，还是只运行一个复杂的策略，跟踪每个智能交易系统的表现都会非常耗时。MetaTrader 5（MT5）可以在 "工具箱 "中方便地显示订单和头寸，但当多个机器人共享同一个账户时，就很难知道哪个 EA 为您带来了利润或损失。一个账户可能有数十或数百笔交易，每笔交易都由不同的 EA 开立，因此很难将一个机器人的结果与另一个机器人的结果区分开来。 Author: Sivakumar Paul
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 40 部分）：抛物线止损和反转（PSAR） 已发布： 抛物线止损和反转（PSAR） 是趋势确认、和趋势终结点的指标。因为它在识别趋势方面滞后，所以它的主要目的是为持仓定位尾随止损。然而，我们要探索它是否真的可以当作智能系统的交易信号，这要归功于由向导汇编智能系统的自定义信号类。 我们继续本系列，考察不同的交易设置和思路，借助 MQL5 向导，能够快速开发和测试它们。在最后 2 篇文章中，我们专注于非常基本的指标和振荡器，例如 IDE
对两种不同货币K线的比较,用简单的加减乘除来计算(获得金油比,交叉盘价格,期差数据等) -MT5指标 : 该指标可以获取两个不同货币对各个时期的K线价格，然后通过简单的加减乘除显示在副图上，用来分析当前平台上没有的自定义商品走势。 作者： Wujun Chen
新文章 从基础到中级：SWITCH 语句 已发布： 在本文中，我们将学习如何以最简单、最基本的形式使用 SWITCH 语句。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。 在上一篇文章“ 从基础到中级：Include 指令 “中，我们介绍了使用 #include 编译指令的基础知识。那篇文章是一个简短的停顿，让你能够正确地吸收信息，并花时间研究如何使用控制流语句。这是因为学习并彻底了解如何使用它们确实很重要。然而，我们还没有完全完成。在 MQL5 中，我们还需要涵盖另外两条语句。它们有些复杂，主要是在使用它们时需要注意的地方。
新文章 ALGLIB库优化方法（第一部分） 已发布： 在本文中，我们将了解适用于MQL5的ALGLIB库的优化方法。本文包含了使用ALGLIB解决优化问题的简单且清晰的示例，旨在使读者能够尽可能轻松地掌握这些方法。我们将详细探讨BLEIC、L-BFGS和NS等算法的连接方式，并使用它们来解决一个简单的测试问题。 MetaTrader 5终端的标准安装中包含了 ALGLIB 库，这是一个强大的数值分析工具，对交易系统开发者来说非常有用。ALGLIB库为用户提供了一系列适用范围广的数值分析方法，包括： 线性代数——求解线性方程组、计算特征值和特征向量、矩阵分解。, 优化——一维和多维优化方法。
新文章 如何使用 Controls 类创建交互式 MQL5 仪表盘/面板（第 2 部分）：添加按钮响应。 已发布： 在本文中，我们将聚焦于实现按钮的响应，把静态的 MQL5 面板转变为一个交互式工具。我们将探讨如何自动化 GUI 组件的功能，确保它们能够恰当地响应用户的点击操作。最终，我们将建立一个动态界面，提升交互性和交易体验。 我们将专注于自动化我们在 MQL5
新文章 构建K线图趋势约束模型（第九部分）：多策略EA（第一部分） 已发布： 今天，我们将探讨如何使用MQL5将多种策略集成到一个EA中。EA不仅仅提供指标和脚本，还允许采用更复杂的交易方法，这些方法能够适应不断变化的市场条件。请阅读本文，带您了解更多。 支持性研究，例如 托马斯·布尔科夫斯基（Thomas Bulkowski） 在2008年出版的《K线图百科全书》（"Encyclopedia of Candlestick
Price_Channel : 这是一款著名的指标，显示最后 n 根柱线的最大和最小价格 (以及平均值)。 作者： Alexandr Bryzgalov
Autoscaling Zigzag : 之字形指示器使用单一输入来调整步长，以检测波浪方向的变化 Author: Conor Mcnamara
Fibonacci ZigZag : 之字形指标，仅依赖于每个前浪的最小回撤百分比，并可选择大于以 atr 单位衡量的特定大小。 Author: Lorentzos Roussos
贸易报告出口商 : TradeReportExporter 脚本旨在将历史交易（交易）导出为方便的 CSV 文件。它能自动收集所安装工具去年的所有交易数据。文件包括日期和时间、交易类型（买入/卖出）、价格、成交量、佣金和盈亏等数据。结果保存到文件中，可在 Excel 或其他电子表格编辑器中打开。 Author: Anatoliy Migachyov
新文章 创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA 已发布： 在本文中，我们将创建一个基于日波动区间突破策略的 MQL5 EA。我们阐述该策略的关键概念，设计EA框架蓝图，并在 MQL5 语言中实现突破策略逻辑。最后，我们将探讨用于回测和优化EA的技术，以最大限度地提高其有效性。 日波动区间突破策略是外汇交易者中广为人知的交易方法。它使交易者能够利用市场在形成日波动区间后，发生大幅价格波动的情形。该策略利用市场的价格行为来确定重要的支撑和阻力水平。一旦交易者知晓这些位置水平，他们就会交易这些位置的突破，寻找市场在突破这些位置后发生的大范围波动行情。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 39 部分）：相对强度指数 已发布： RSI 是一款流行的动量震荡指标，衡量证券近期价格变化的速度和规模，从而评估证券价格中被高估和低估的情况。这些对速度和幅度的洞察是定义反转点的关键。我们将这个振荡器放入另一个自定义信号类中工作，并验证其信号的一些特征。不过，我们先从总结我们之前在布林带的内容开始。 利用向导汇编的智能系统进行测试运行， 此处 和 此处 有些关于如何使用所附代码创建智能系统的指南，我们得到以下结果： 像大多数震荡指标一样，RSI 的这种传统运用并非没有缺陷，就如在趋势行情中，震荡指标可以长时间保持在 70
阿尔法趋势 : 这是一个用于确定市场趋势、支撑和阻力水平的指标。 如果有成交量数据，则使用 MFI 计算，如果没有，则使用 RSI 计算。 势头：RSI 和 MFI 波动率：ATR Author: Mahmut Deniz
新文章 神经网络变得轻松（第十七部分）：降低维度 已发布： 在本部分中，我们将继续讨论人工智能模型。 即，我们研究无监督学习算法。 我们已经讨论了众多聚类算法之一。 在本文中，我将分享一种解决与降维相关问题的方法。 主成分分析是由英国数学家卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）于 1901 年发明的。 自那时起，它已成功地应用于众多科学领域。 为了理解该方法的本质，我建议拿一项简单任务来示范，譬如有关将二维数据数组降维成向量。 从几何意义上来讲，这可以表示为平面上的点在直线上的投影。 在下图中，初始数据用蓝点表示。 有两个投影分别位于橙色和灰色线条上，并带有相应颜色的点。
相对强弱指数（RSI） : 相对强弱指数（RSI）是一个价格跟踪振荡器，它的值在0到100之间。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 6 部分）：添加响应式内联按钮 已发布： 在本文中，我们将交互式内联按钮集成到 MQL5 EA 交易中，允许通过 Telegram 进行实时控制。每次按下按钮都会触发特定的操作，并将响应发送回用户。我们还模块化了函数，以便有效地处理 Telegram 消息和回调查询。 在本节中，我们将验证内联按钮与 Telegram 机器人和 MQL5 EA 交易的交互效果。此过程将涉及模拟用户操作，例如按下按钮，并确保机器人正确处理 回调
新文章 Connexus助手（第五部分）：HTTP方法和状态码 已发布： 在本文中，我们将了解HTTP方法和状态码，这是网络上客户端与服务器之间通信的两个非常重要的部分。了解每种方法的作用，可以让您更精确地发出请求，告知服务器您想要执行的操作，从而提高效率。 HTTP方法是我们要求服务器执行的操作。当您发起一个HTTP请求，比如访问一个页面或发送数据时，您实际上是在使用这些动词与服务器进行“交谈”。主要包括： GET：这是经典的“给我那个（资源）”。浏览器请求查看服务器上的某样东西，无论是页面、图片还是文件。它只是获取信息，而不改变任何东西。就像询问餐厅的菜单，只是为了看看有什么供应。
历史利润计算面板 : CalculateHistoryProfit 脚本 1.0 版旨在使用图表面板计算指定时期的利润。 Author: Sergey Porphiryev
基于群体的优化算法 : 这里收集了基于群体的优化算法。该压缩包包含在测试函数上运行算法所需的所有文件。 Author: Andrey Dik
新文章 交易中的神经网络：探索局部数据结构 已发布： 在嘈杂的条件下有效识别和预存市场数据的局部结构是交易中的一项关键任务。运用自注意力机制在处理这类数据方面展现出可喜的结果；不过，经典方式并未考虑底层结构的局部特征。在本文中，我将引入一种能够协同这些结构依赖关系的算法。 变换器 已证明其在处理各种任务方面的有效性。与卷积相比， 自注意力 机制能够自适应过滤掉嘈杂、或不相关的点。无论如何，原版 变换器 在序列中的所有元素上应用相同的变换函数。这种各向同性方式忽略了空间关系和局部结构信息，诸如从中心点到其相邻点的方向和距离。如果重新排列点的位置，则 变换器
新文章 交易中的神经网络：场景感知物体检测（HyperDet3D） 已发布： 我们邀请您来领略一种利用超网络检测物体的新方式。超网络针对主模型生成权重，允许参考具体的当前市场形势。这种方式令我们能够通过令模型适配不同的交易条件来提升预测准确性。 近年来，物体检测引起了广泛关注。 PointNet++ 基于特征学习和体积卷积，强调局部几何，优雅地分析原生点云。这导致它在各种物体检测模型中作为骨干网络而被广泛采用。 不过，类似物体的属性可能模棱两可，这会拉低模型性能。如是结果，模型的适用性变得有限，或者其架构必须变得更加复杂。论文 《HyperDet3D：学习条件化场景的 3D 物体检测器》
新文章 让新闻交易轻松上手（第4部分）：性能增强 已发布： 本文将深入探讨改进EA在策略测试器中运行时间的方法，通过编写代码将新闻事件时间按小时分类。在指定的小时段内将访问这些新闻事件。这样确保了EA能够在高波动性和低波动性环境中高效管理事件驱动的交易。 在 上一篇文章
新文章 开发回放系统（第 64 部分）：玩转服务（五） 已发布： 在本文中，我们将介绍如何修复代码中的两个错误。然而，我将尝试以一种有助于初学者程序员理解事情并不总是如你所愿的方式解释它们。无论如何，这是一个学习的机会。此处提供的内容仅用于教育目的。本应用程序不应被视为最终文件，其目的除了探讨所提出的概念之外，不应有任何其它用途。 在上一篇文章， 开发回放系统（第 63 部分）：玩转服务（四） ，我们开发并实施了一种机制，允许用户调整用于在图表上构建柱形的最大分时报价数。虽然这种控制的主要目的是确保柱形结构不会干扰回放/模拟器应用程序的其他关键区域，但它不会影响或扭曲应显示的实际交易量值。
ErrorDescription : The library contains functions that returns description of runtime error codes and trade server return codes. 作者： MetaQuotes Software Corp
相对活力指数（RVI） : 相对活力指数（RVI）的主要观点是，在牛市中收盘价比开盘价高。 作者： MetaQuotes Software Corp
价格变化率（ROC） : 价格变化率（ROC）像振荡器一样反应价格的波动，检测一段时间价格的差异。如果价格上升和下降和它同步，那么ROC指标增长。价格变化越是大，ROC变化也越大。 作者： MetaQuotes Software Corp
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