自定义位置的 VWAP : 标准 VWAP (交易量权重的平均价格) 计算，加上可以配置的起始位置。 作者： José Ricardo Magalhães
新文章 用Python重塑经典策略：移动平均线交叉 已发布： 在本文中，我们重新审视了经典的移动平均线交叉策略，以评估其当前的有效性。鉴于该策略自诞生以来已经过去了很长时间，我们探索了人工智能可能为其带来的潜在增强效果。通过融入人工智能技术，我们旨在利用高级的预测能力来潜在地优化交易的入场和出场点，适应不断变化的市场条件，并与传统方法相比提高整体表现。 许多当今的交易策略都是在截然不同的市场环境中构思出来的。评估这些策略在以算法为主导的当代市场中的相关性至关重要。本文深入探讨了移动平均线交叉策略，以评估其在当今金融环境中的有效性。 本文将涵盖以下内容： 是否有定量证据支持该策略的继续使用？
MA MACD 仓位平均 v2 : 这个EA交易是基于 iMA (移动平均, MA) 和 iMACD (移动平均聚合/分离指标, MACD) 的。如果有亏损就平均仓位。对版本1.0的改进 作者： Vladimir Karputov
新文章 在任何市场中获得优势（第三部分）：Visa消费指数 已发布： 在大数据的世界里，有数以百万计的备选数据集，它们有可能提升我们的交易策略。在这一系列文章中，我们将帮助您识别最有信息量的公开数据集。 VISA是一家美国跨国支付服务公司。它成立于1958年，如今该公司运营着世界上最大的交易处理网络之一。VISA非常适合成为可靠的备选数据来源，因为它们几乎渗透了发达世界的每一个市场。此外，圣路易斯联邦储备银行也从VISA收集部分宏观经济数据。
使用函数指针进行 Introsort（内省排序 : 一种混合排序算法，可为简单类型、结构或对象指针数组的排序提供快速性能。 Author: amrali
创建加密卷配置文件的基本库 : 在图表上创建 Volume Profiles 的基本库。 Author: Yashar Seyyedin
针对控制台类型的图表文本输出进行了优化显示 : 通过该库，您可以创建显示屏，以最理想的速率向图表轻松输出文本信息 Author: Mihail Matkovskij
新文章 MetaTrader 中的 Multibot（第二部分）：改进的动态模板 已发布： 在开发上一篇文章的主题时，我决定创建一个更灵活、功能更强大的模板，该模板具有更大的功能，可以有效地用于自由职业，也可以作为开发多货币和多时段 EA 的基础，并能够与外部解决方案集成。 基于之前的 EA，让我们回顾一下创建这样一个模板的原因。主要目标是能够为每个“工具 - 周期”对启动一个具有不同设置的 EA。为了避免在每个图表上单独启动 EA，这是必要的。这简化了这种系统及其配置的管理，因为一个终端中相同 EA 的副本越多，潜在用户出错的可能性就越高。此外，由于例如幻数顺序或基于人为因素的其他原因，这些
MultiBrainTrend2_V2_x10 : MultiBrainTrend2_V2_x10 指标使用来自十个不同时间帧的 BrainTrend2_V2 指标的颜色来展现当前趋势的信息。 作者： Nikolay Kositsin
Corrected volume weighted moving average : Corrected volume weighted moving average 作者： Mladen Rakic
检测新柱状或蜡烛的开始 : 在智能交易系统的 OnTick() 事件处理程序中检测新柱状图或蜡烛图的开始。 Author: Fernando Carreiro
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 28 部分）：据入门学习率重新审视 GAN 已发布： 学习率是许多机器学习算法在训练过程期间，朝向训练目标迈进的步长。我们检验了其众多调度和格式对于生成式对抗网络性能的影响，该神经网络类型我们在早前文章中已检验过。 本文的格式将与我们之前文章中曾用过的格式有所不同。在表述每种学习率格式时，会伴随其策略测试报告。略微对照我们之前所做，其时报告通常都出现在文章的末尾，在结束语之前。故此，这是一种探索性格式，对于学习率是否潜在影响机器学习算法（或者更具体地是
新文章 周期与外汇 已发布： 周期在我们的生活中具有极其重要的意义。昼夜交替、四季更迭、一周的七天以及许多其他不同性质的周期都存在于每个人的生活中。在本文中，我们将探究金融市场中的周期。 在交易中，周期可以与重复出现的市场趋势或模式相关联。例如，价格可能在一个给定的通道内波动。而这种行为可能会持续相当长的时间。 我们可以使用 频谱分析 三角多项式 周期图 自相关函数 和 周期检测 算法来从时间序列中提取周期成分。 我们也可以使用 简单移动平均线 来找到周期。这种方法是最简单且最直观的。假设我们有一个周期为 N
新文章 人工藻类算法（Artificial Algae Algorithm，AAA） 已发布： 文章探讨了基于藻类微生物特征的人工藻类算法（AAA）。该算法包括螺旋运动、进化过程和适应性，使其能够解决优化问题。本文深入分析了AAA的工作原理及其在数学建模中的潜力，强调了自然与算法解决方案之间的联系。
新文章 数据科学与机器学习（第 20 部分）：算法交易洞察，MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量 已发布： 在剖析 MQL5 交易环境中这些强大的降维技术的应用程序时，让我们揭示它们背后的秘密。深入探讨线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）的细微差别，深入了解它们对策略开发和市场分析的影响。 LDA 是一种 监督 泛化机器学习算法，旨在找到最佳地分离数据集中类别的特征的线性组合。 就像 主成分分析（PCA） 一样 ，它是一种降维算法，这些算法是降维的常见选择，在本文中我们将对它们进行比较，并观察每种算法在什么情况下效果最好。我们在本系列的前几篇文章中已经讨论过
新文章 神经网络变得简单（第 78 部分）：带有变换器的无解码对象检测器（DFFT） 已发布： 在本文中，我提议从不同的角度看待构建交易策略的问题。我们不会预测未来的价格走势，但会尝试基于历史数据分析构建交易系统。 无解码器完全基于变换器（DFFT） 方法是一种完全基于无解码器变换器的高效对象检测器。变换器主干专注于对象检测。它在四个尺度提取它们，并将它们发送到下一个单级编码器，仅有密度预测模块。预测模块首先使用 尺度聚合编码器 将多尺度特征聚合到单一特征映射。 然后，该方法的作者建议使用 任务对齐编码器 针对分类和回归问题进行同步特征匹配。 面向检测的变换器（ DOT
Exp_i-KlPrice_Vol : 基于 i-KlPrice_Vol 指标信号的交易系统 作者： Nikolay Kositsin
跨周期均线指标 : MT4跨周期均线指标，在当前图表上显示大周期的均线，比如在M30上显示日线的均线。 作者： Ziheng Zhuang
新文章 重塑经典策略（第六部分）：多时间框架分析 已发布： 在这一系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以利用人工智能（AI）对其进行改进。在本文中，我们将研究流行的多时间框架分析策略，以判断该策略是否可以通过人工智能得到增强。 在本文中，我们将重新审视一个广为人知的多时间框架分析策略。全球许多成功的交易者都坚信，在做出投资决策之前，分析多个时间框架是有益的。这种策略有许多不同的变体。然而，它们都倾向于坚持一个普遍的理念，即在较高时间框架上识别出的趋势，将在所有较低的时间框架上持续存在。
新文章 数据科学和机器学习（第 27 部分）：MetaTrader 5 中训练卷积神经网络（CNN）交易机器人 — 值得吗？ 已发布： 卷积神经网络（CNN）以其在检测图像和视频形态方面的出色能力而闻名，其应用涵盖众多领域。在本文中，我们探讨了 CNN 在金融市场中识别有价值形态，并为 MetaTrader 5 交易机器人生成有效交易信号的潜力。我们来发现这种深度机器学习技术如何能撬动更聪明的交易决策。
新文章 MQL5 Cookbook: 开发多品种指标分析价格偏离 已发布： 在本篇中, 我们将研究开发一款多品种指标来分析指定时间周期内的价格偏离。其核心议题已经在之前的多货币对指标编程文章中进行过讨论 "MQL5 Cookbook: 用 MQL5 开发多品种波动指标" 。所以这次，我们将仅关注那些有了大幅变化的新特征和功能。如果您是多货币对指标编程的新人, 我建议您先去阅读之前的文章。 在本篇中我们将研究以下问题: 改变图表属性。, 处理 CHARTEVENT_OBJECT_DRAG （拖拽图表对象）以及 CHARTEVENT_CHART_CHANGE
Heiken_Ashi_Smoothed_HTF : 在输入参数中带有时段选择选项的 Heiken_Ashi_Smoothed 指标 作者： Nikolay Kositsin
MACD Sample:
Classical MACD Sample.
Author: MetaQuotes Software Corp.
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 7 部分）：添加价格成交量（Volume）指标（I） 已发布： 这是目前最强力的指标之一。 任何满怀信心尝试交易的人都必须在他们的图表上拥有这个指标。 最常用的指标都是那些喜欢在交易时“读磁带”的人所采用。 此外，而该指标则是那些交易时仅依据价格动作的人会采用。 如果栅格不可见，则无法调整指标的大小，如以下动画所示。 请注意，该界面非常简单直观：它只有两个控件，一个指示大小，另一个显示成交量分析的起点。 泛泛地说，该指标非常有效，在实现和构建时也非常有趣。 在本文中，我们将处理它的最基础的级别，然后在下一篇文章中再对其进行改进。
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