新文章 学习如何基于分形（Fractals）设计交易系统 已发布： 本文是我们关于如何基于最流行的技术指标设计交易系统的系列中的一篇新文章。 我们将学习一个新的指标，即分形（Fractals）指标，我们将学习如何设计一个基于它的交易系统，从而能在 MetaTrader 5 终端中执行。 1. 分形高点和低点 基于此策略，我们需要创建一个交易系统，该系统可通过持续检查 fracUpvalue 和 fracDownValue 来返回分形指标的高点和低点，作为图表上的注释。 如果 fracUp 大于零或其不为空值，且 fracDown
ICT_conceptsEA by Emil : 根据 ICT silverbullet 和 2022 模型进行交易，带跟踪止损和部分止损，也根据 OTE 保持入场，风险最小。 它在银弹的小时间窗口内工作，尤其是在纽约时段，如果没有找到交易，2022 模型和斐波那契 OTE 就会跳入以获得交易。但只有在确认这些模型存在后才会进入，因此交易量会减少，以实现最小的缩水和高胜率。要了解有关这些策略的更多信息，请访问 Inner Circle Trader YouTube 频道。 Author: Emil Paul Jacob
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 46 部分）：Ichimoku 已发布： Ichimuko Kinko Hyo 是日本著名的指标，可当作趋势识别系统。我们如之前类似文章所为，逐个形态地验证这一点，并借助 MQL5 向导的库类并汇编，来评估其策略和测试报告。 Ichimoku Kinko Hyo ，常被称为 Ichimoku 云 ，是一个包容广泛的技术分析系统，设计提供市场趋势的整体视图；支撑和阻力位；以及动量。Ichimoku Kinko Hyo 开发于 1930
新文章 基于交易量的神经网络分析：未来趋势的关键 已发布： 本文探讨了通过将技术分析原理与 LSTM 神经网络架构相结合，基于交易量分析来改进价格预测准确性的可能性。文章特别关注异常交易量的检测与解读、聚类方法的使用，以及基于交易量的特征创建及其在机器学习背景下的定义。 我们的第一张图，是带有模型生成信号的、最常见的Sber（俄罗斯联邦储蓄银行）价格图表。我们还会通过高亮显示那些存在异常交易量的K线来补充这些信号。这有助于我们理解系统将市场读得像一本打开的书一样透彻的那些时刻。
新文章 在Python中使用Numba对交易策略进行快速测试 已发布： 本文实现了一个快速策略测试器，它使用Numba对机器学习模型进行快速策略测试。它的速度比纯 Python 策略回测器快 50 倍。作者推荐使用该库来加速数学计算，尤其是那些涉及循环的计算。 在开发基于机器学习的交易算法时，能够正确且快速地评估其在历史数据上的交易结果，这一点非常重要。如果我们只是在少数情况下使用回测器，例如在大型时间周期上或历史数据深度较小的情况下，那么 Python 回测器是完全适用的。然而，如果任务涉及多次测试和高频策略，那么像 Python 这样的解释型语言可能就太慢了。
新文章 交易中的神经网络：定向扩散模型（DDM） 已发布： 在本文中，我们讨论定向扩散模型，其利用数据相关的各向异性、和定向噪声，在前向扩散过程中捕获有意义的图形表征。 论文 《图形表征学习之定向扩散模型》 的作者提议运用扩散模型进行无监督图形表征学习。然而，他们在实践中遇到了“雏形”扩散模型的局限性。他们的实验揭示，图形结构中的数据往往展现出明显的各向异性和方向性形态，而在图像数据中却不太明显。传统的扩散模型依赖于各向同性正向扩散过程，往往会遭遇内部信噪比（ SNR
新文章 开发回放系统（第 69 部分）：取得正确的时间（二） 已发布： 今天我们将看看为什么我们需要 iSpread 功能。同时，我们将了解当没有可用的分时报价时，系统如何通知我们柱形的剩余时间。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 “ 开发回放系统（第 68 部分）：取得正确的时间（一） ” 中，我解释了与鼠标指标相关的代码部分。然而，除非您还检查回放/模拟器服务的代码，否则该代码就没有什么价值。无论如何，如果你还没有读过上一篇文章，我建议你在尝试理解这篇文章之前先读一读。这是因为两者真正相辅相成。
ATR 百分比 : ATR %，ATR %，ATR %，ATR %，ATR %，ATR %，ATR %，ATR %，ATR %。 Author: Aleksandr Slavskii
新文章 原子轨道搜索（AOS）算法 已发布： 本文探讨了原子轨道搜索（Atomic Orbital Search，AOS）算法，该算法运用原子轨道模型的概念来模拟解的搜索过程。此算法基于概率分布以及原子内相互作用的动力学原理。本文详细阐述了关于AOS算法的数学层面，包括候选解位置的更新方式，以及能量吸收与释放的机制。AOS算法通过为计算问题提供一种创新的优化方法，为将量子原理应用于计算问题开辟了新思路。
新文章 一步步学习如何利用公允价值缺口（FVG）或市场不平衡性来交易的策略：一种“聪明资金”的交易方法 已发布： 基于公允价值缺口（FVG）交易策略的MQL5自动化交易算法创建与分步实施指南。这一教程旨在为无论是初学者还是经验丰富的交易者提供一个实用的EA创建指南。 In this article, we will discuss the basic steps towards the crafting and development of an expert advisor (EA), based on the fair value gap (FVG)/imbalance strategy
新文章 掌握市场动态：创建有关支撑与阻力位策略的EA 已发布： 一个关于基于支撑位与阻力位策略开发自动化交易算法的全面指南。详细介绍了在MQL5中创建EA以及在MetaTrader 5中对其进行测试的所有方面——从分析价格区间行为到风险管理。 支撑位与阻力位策略的描述主要围绕其在交易场景中的应用。支撑位通常表示价格难以突破的下限，这表明存在集中的需求，而阻力位则表示上限，表明存在集中的供给。买家通常在支撑位进入市场，价格可能会上涨，因此这是交易者考虑买入或做多的好时机。另一方面，卖家在阻力位进入市场，价格可能会下跌，从而允许交易者卖出或做空。以下是我们所描述内容的可视化展示：
Candle Range : Candle Range MetaTrader 指标 - 是一个非常简单、轻量级的指标，可在鼠标移动时以点为单位显示蜡烛的范围。除最高/最低范围外，它还可选择显示蜡烛体大小（开盘/收盘）。多个显示参数可用于控制指标的外观。该指标适用于 MT4 和 MT5 版本的交易平台。 Author: Tuan Nguyen Van
新文章 创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 7 部分）：图表指标自动化的命令分析 已发布： 在本文中，我们将探讨如何将 Telegram 命令与 MQL5 集成，以自动在交易图表上添加指标。我们涵盖了解析用户命令、在MQL5中执行命令以及测试系统以确保基于指标的交易顺利进行的过程 在本节中，我们将深入研究如何使用 Telegram 发送可自动进行图表分析的指标命令。许多交易者利用 Telegram 与机器人和 EA 交易进行交互，以便他们直接在 MetaTrader 5 上添加、修改或删除技术指标。这些命令通常包括关键信息，例如指标类型、时间范围、周期和价格应用 ——
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
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