T3 TRIX Log : TRIX 指标使用价格的对数和 T3 替代指数移动平均线进行平滑。 作者： Mladen Rakic
新文章 数据科学和机器学习（第 28 部分）：使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货 已发布： 众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过，在本文中，我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术，即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测，它令我们不仅能够预测明天的收盘价，还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测，交易者和数据科学家能够获得更深入的见解，并制定更明智的决策，从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
MT5一键开仓 : MT5一键开仓脚本。包含两个脚本，一键开多单和一键开空单。可以设置魔术数，手数，止损点数，止盈点数，注释。 作者： Ziheng Zhuang
新文章 MetaTrader 移动终端中的 MetaQuotes ID 已发布： Android 和 iOS 设备为我们提供了许多功能，有一些甚至连我们自己都不知道。这些功能的其中之一就是推送通知，这允许我们接收个人消息，而不会拘于我们的电话号码或移动网络运营商。MetaTrader 移动终端已经能够从您的自动交易接收这样的消息。您只需要知道设备的 MetaQuotes ID。超过 200 000 台移动终端已经收到它。 作者： MetaQuotes Software Corp
Waddah Attar Explosion : 此指标显示市场加速运动的时刻。另外，它还能够标识何时的买入，卖出和退出市场的时机。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 如何创建订购交易机器人的需求规范 已发布： 您是否正在运用自己的策略进行交易？ 如果您的系统规则可以描述为正规的软件算法，那么最好将交易委托给自动智能系统。 机器人不需要睡觉或食物，也不会受到人类弱点的影响。 在本文中，我们将展示如何在自由职业服务版块订购交易机器人时创建需求规范。 为什么一份准备充分的需求规范很重要？ 在订购或开发交易机器人时，您需要制定需求: 机器人要执行的任务，操作的条件，对事故和紧急情况的响应，所需的控制方法等。 交易机器人是程序，会严格遵循底层逻辑。 为了编写动作算法，您应该准备详细的描述。 交易策略的描述以需求规范的形式提供。 您提供的详细信息越多，您
EMA_BB_VA : 指数均线 - 布林带 ® 波动通过 Jose Silva 调整。 作者： Dmitry Fedoseev
MetaCOT 2 CFTC 工具箱（一套指标） MT4 : MetaCOT 2 CFTC ToolBox 指标是一套 MetaCOT 2 指标，可访问 CFTC 报告中的数据。MetaCOT 2 支持 COT、分类 COT、TFF 和 CIT 报告，允许您直接在 MetaTrader 中构建 COT 图表。所有指标都有源代码，可用于构建自己的交易系统。 Author: Vasiliy Sokolov
新文章 纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用 已发布： 这篇文章深入探讨了约翰·纳什的博弈论，特别是纳什均衡，在交易中的应用。文章讨论了交易者如何利用Python脚本和MetaTrader 5，依据纳什的原则来识别并利用市场的无效性。文章还提供了实施这些策略的逐步指南，包括使用隐马尔可夫模型（HMM）和统计分析，以提升交易表现。 纳什均衡是博弈论中的一个概念，假设每个参与者都知晓其他参与者的均衡策略，且没有任何一个参与者仅通过改变自身的策略就能获得更多的收益。 在纳什均衡中，每个参与者的策略在给定其他所有参与者策略的情况下都是最优的。一场博弈可能存在多个纳什均衡，也可能一个都没有。
新文章 交易中的神经网络：使用语言模型进行时间序列预测 已发布： 我们继续研究时间序列预测模型。在本文中，我们领略一种建立在预训练语言模型基础上的复杂算法。 论文 《TEMPO：基于提示的生成式预训练变换器进行时间序列预测》 的作者解决了大型预训练模型适配时间序列预测的关键挑战。他们提出了 TEMPO ，这是一个基于 GPT 的综合模型，设计用于有效的时间序列表示学习。TEMPO 由两个关键的分析分量组成：一个专注于针对特定时间序列形态（如趋势和季节性）建模，另一个旨在经由基于提示的方式从内部数据属性中提取更普适的见解。具体说， TEMPO
新文章 情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测 已发布： 在本文中，我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型，并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型，以进行深度学习预测；而通过另一个脚本获取新闻标题，并使用人工智能技术量化情绪。 将深度学习和情绪分析融入MetaTrader
新文章 使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易：打造高效的EA 已发布： 在本文中，我们将通过MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易：打造高效的EA。该EA将根据抛物线SAR指标识别出的趋势进行交易。 算法交易策略通过使交易者能够快速做出明智的决策，极大地创新了金融交易。这有助于消除人为错误和情绪偏见，因为自动化系统会在快节奏的市场环境中遵循预先确定的参数。因此，在自动化交易中，交易具有一致性，因为系统每次执行交易时都使用相同的逻辑。 使用MetaTrader 5构建和实施自动化技术是一种常见的做法。本文深入探讨了使用抛物线SAR指标自动执行交易的EA创建过程。 作者：
新文章 数据科学与机器学习（第 15 部分）：SVM，每个交易员工具箱中的必备工具 已发布： 探索支持向量机 (SVM，Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略，增强决策能力，并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具，帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。 对偶 SVM 并不是 SVM 的一种独特类型，而是 SVM 优化问题的一种表示。SVM
iCrossAD : iCrossAD 信号指标。它显示了可能的价格反转或者回滚。 作者： Artyom Trishkin
Exp_WPR_Slowdown : 基于 WPR_Slowdown 指标信号的交易系统。 作者： Nikolay Kositsin
五点范式 : 一款由 Merrill 开发的技术指标。М & W Wave Patterns by A. Merrill. 作者： Andrey Emelyanov
新文章 在 MQL5 中创建交易管理员面板（第一部分）：构建消息接口 已发布： 本文讨论了为 MetaTrader 5 创建一个消息接口，旨在帮助系统管理员在平台内直接与其他交易者进行沟通。MQL5 最近与社交平台的整合使得信号能够通过不同渠道快速广播。想象一下，只需点击“是”或“否”就能确认发送信号。继续阅读以了解更多信息。 可以通过 MetaTrader 5 直接与您的系统用户进行互动。这是管理员能够通过系统与用户实时分享咨询的一种方式。它也可以作为是否将最新生成的系统信号发送到社交渠道上的确认手段。如果你读到文章的最后，你将能够看到如何创建一个交互式的界面，如这张图所示：
新文章 如何在 MQL5 中使用 ONNX 模型 已发布： ONNX（开放式神经网络交换）是一种开源的机器学习模型格式。 在本文中，我们将研究如何创建 CNN-LSTM 模型，来预测金融时间序列。 我们还将展示如何在 MQL5 智能系统中运用创建的 ONNX 模型。 有两种途径可以创建模型：可以使用 OnnxCreate 从 onnx 文件创建模型；亦或使用 OnnxCreateFromBuffer 从数据数组创建模型。 如果将 ONNX 模型用作 EA 中的资源，则每次更改模型时都需要重新编译 EA。 并非所有模型都有完全定义的输入和/或输出张量大小。 正常情况下，第一个维度负责封包大小。
新文章 威廉·江恩（William Gann）方法（第三部分）：占星术是否有效？ 已发布： 行星和恒星的位置会影响金融市场吗？让我们借助统计数据和大数据，踏上一段令人兴奋的探索之旅，进入星星与股票图表交汇的世界。 我所理解的金融占星术的基本观点是，天体的运动与市场周期之间存在着某种联系。这个概念有着悠久而丰富的历史，上个世纪著名的交易员威廉·江恩尤其大力推广了这一概念。 我对这一理论的基本原则思考了很多。例如，循环论的观点认为，恒星和行星的运动是周期性的，市场运动也是如此。就行星相位而言，有些人认为某些行星位置对市场有很强的影响。那么星座呢？人们认为行星穿过不同的黄道星座也会影响市场。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 29 部分）：继续学习率与 MLP 已发布： 我们主要验证自适应学习率，圆满考察学习率对智能系统性能的敏感性。这些学习率旨在在训练过程中针对层中的每个参数进行自定义，故我们评估潜在收益相较于预期的性能损失。 我们通过验证自适应学习率和一个轮转学习率，重新审视、并总结不同格式的学习率对智能系统的性能影响。至于本文，该格式将遵循我们在 上一篇文章 中采用的方式，即在每个学习率格式小节就提供测试报告，而非堆积在文章末尾。
iCHO 趋势 CCIDualOnMA 过滤器 : 基于标准指标 iCHO（柴金振荡器，CHO）和自定义指标 "CCIDualOnMA "的策略 Author: Vladimir Karputov
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