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新文章 基于购买力平价（PPP）和 IMF 数据确定公允汇率 已发布： 用 Python 构建基于购买力平价（PPP）的汇率分析系统。作者利用 IMF 数据开发了一套包含 5 种公允汇率计算方法的算法。这是一份关于外汇基本面分析、经济数据处理以及与交易系统集成的实用指南，全部代码开源。 有一天我突然意识到，我花在寻找‘完美’预测模块上的时间，比花在理解真正驱动汇率的因素上的时间还要多。于是我问了自己一个简单的问题：如果把所有图表都放到一边，试着去寻找一种货币的 真实 价值，会怎样？不是市场在情绪和投机影响下随时呈现的那个价格，而是由基本经济规律所决定的那个内在价值？

新文章 使用Python下载国际货币基金组织（IMF）数据 已发布： 用Python下载国际货币基金组织数据：挖掘IMF数据用于宏观经济外汇策略。宏观经济学能为普通交易者与算法交易者提供哪些帮助？ 不妨想象一下：当大多数交易者还在分析日本K线、绘制支撑位时，您已经提前判断出欧元区经济显现放缓迹象，而英镑正因贸易收支恶化即将面临一系列冲击。听起来像科幻情节？其实不然。国际货币基金组织每日发布数以TB计的宏观经济数据，如果处理得当，这些数据将成为构建交易策略的强力工具。

新文章 交易中的神经网络：面向自适应智能体行为的技能层次结构（完结篇） 已发布： 本文探讨了HiSSD框架在算法交易任务中的实际实现。同时阐述了如何利用技能层级结构与自适应架构，以构建更具稳健性和可持续性的交易策略。 我们现在进入其中一个最关键的阶段：在真实历史数据上评估所提方法的有效性。如之前所述，模型训练使用的是2024年全年市场数据。 为客观评估所学习策略的质量，我们在 MetaTrader 5策略测试器 中，使用2025年1至3月的样本外数据对训练好的模型进行测试。为保证一致性和可比性，包括市场环境、时间周期、模拟配置在内的其余所有参数均保持不变。 测试结果呈现如下。 作者：

新文章 您应该了解的MQL5向导技巧（第七十部分）：结合指数核网络使用SAR与RVI形态 已发布： 本文承接前文，此前我们介绍了SAR（抛物转向指标）与RVI（相对活力指数）这一指标组合，本篇将探讨如何借助机器学习拓展该组合的应用。SAR属于趋势类指标，RVI属于动量类指标，二者搭配构成互补型指标组合。本文采用卷积神经网络机器学习方案，通过指数核来设定网络卷积核尺寸与通道数量，从而对这套指标组合的预测结果进行微调优化。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。 在前一篇文章中，我们介绍了SAR与RVI

新文章 机器学习交易系统中的隐马尔可夫模型 已发布： 隐马尔可夫模型（HMM）是一类强大的概率模型，用于分析序列数据，其中观测值取决于形成马尔可夫过程的某些未观察（隐藏）状态的序列。HMM 的主要假设包括隐状态的马尔可夫性质，即转移到下一个状态的概率仅取决于当前状态，以及在当前隐状态已知的情况下，观测值是独立的。 hmmlearn 库是一组用于无监督学习（隐马尔可夫模型）的 Python 算法。 它旨在提供简单高效的工具来处理 HMM，遵循 scikit-learn 库 API，便于集成到现有的机器学习项目中，并为熟悉 scikit-learn 的用户简化训练过程。Hmmlearn 构建于

新文章 MacOS 上的 MetaTrader 5 已发布： 我们为 macOS 上的 MetaTrader 5 交易平台提供了专用的安装程序。它是一个功能齐全的向导，允许您以本机方式安装应用程序。安装程序会执行所有必需的步骤：识别您的系统，下载并安装最新的 Wine 版本，对其进行配置，然后在其中安装 MetaTrader。所有步骤都在自动模式下完成，您可以在安装后立即开始使用平台。 作者： MetaQuotes Software Corp

新文章 交易中的资金管理 已发布： 我们将研究构建资金管理系统的几种新方法，并定义其主要功能。 今天，有相当多的资金管理策略可以满足各种口味。 我们将尝试根据不同的数学增长模型考察几种管理资金的方法。 任何资金管理方法都可以加速交易余额的增长，或者换言之，提高交易策略的盈利能力。 因此，交易策略是基础，而资金管理是补充。 我们来看看若要对其应用资金管理，交易策略必须满足哪些需求。 首先，是强制使用止损和止盈。 在它们的帮助下，您可以控制交易风险：止损可以让您限制可能的损失，而止盈可以评估每笔交易的潜在利润。 其次，这是一个积极的数学期望。

新文章 基于生物地理学的优化算法（BBO） 已发布： 基于生物地理学的优化算法（BBO）是一种精巧的全局优化算法，灵感源自群岛中物种在各个岛屿间迁徙的自然规律。该算法的核心思路简洁且高效：优质解会主动共享自身特征，劣质解则主动吸纳新特征，信息天然从最优解向较差解传递。其独有的自适应变异算子能够很好地平衡算法的全局探索与局部利用能力。在各类优化任务中，BBO 算法均表现出较高的运算效率。 在梳理各类优化算法的过程中，我对基于生物地理学的优化算法（BBO）产生了兴趣，该算法由丹・西蒙教授于 2008 年提出。BBO

新文章 机器学习中的高斯过程：MQL5中的回归模型 已发布： 本文将介绍高斯过程（GP）这一概率机器学习模型的基础，并基于合成数据演示其在回归问题中的应用。 高斯过程（GP）是一种贝叶斯非参数建模框架，在机器学习中被广泛用于回归与分类任务。传统多数模型仅输出单点预测值，而高斯过程能够给出预测值的完整概率分布。这意味着模型不仅能给出预测数值，还能量化预测的不确定性，通常以预测区间的形式呈现。这正是贝叶斯方法的核心特色：融合先验知识与观测数据，最终得到预测分布。

新文章 市场模拟（第 19 部分）：SQL 入门（二） 已发布： 正如我们在第一篇关于 SQL 的文章中所解释的那样，没有必要花费时间编写程序来执行 SQL 中已经内置的功能。然而，如果不了解基础知识，你就无法使用 SQL 或充分利用这个工具所提供的一切功能。因此，在本文中，我们将探讨如何在数据库中执行基本任务。 现在是时候进行实验了。我们才刚刚开始学习，所以带来的连带影响会很小。然而，我想提醒你，在未事先了解其作用的情况下，切勿在重要数据库上执行任何 SQL 命令。如果你打算尝试新事物，请尽可能安全地进行，以免日后惹上麻烦。正如俗语所说， “信仰可以移山，但它无法恢复你的数据”。

新文章 不使用期权的期权交易（第一部分）：基础理论与基于标的资产的模拟实现 已发布： 本文介绍了一种通过标的资产实现期权模拟的方案，并使用MQL5编程语言完成代码实现。以莫斯科交易所（MOEX）FORTS期货市场以及Bybit加密货币交易所为例，对比了该方案与真实场内期权的优缺点。 期权这一金融工具正受到越来越多市场参与者的关注。仅举一例：在过去几年MOEX举办的个人投资者竞赛中，期权交易者始终能够在期货组别中斩获奖项。

新文章 从基础到中级：结构（七） 已发布： 在今天的文章中，我们将展示如何着手解决与构建不同元素以及创造更简单、更具吸引力的解决方案相关的问题。尽管内容以学习为导向，因此并不构成生产代码，但深入理解这里将涵盖的概念和知识至关重要。这样，今后我们就能理解我们将展示的代码。 我明白，在我们的文章中涉及的这个话题，对许多人来说可能显得有些极端。然而，值得铭记的是，我们的目标是采用一种解释方式，使得将来无需澄清某些在我看来微不足道的细节。但是，既然你们中的大多数人都是通过这些文章来学习其他程序员的经历和知识的，那么亲爱的读者们，我在开始时所能传达给你们的一切，都将对你们未来大有裨益。

新文章 自动构造支撑和阻力线 已发布： 本文阐述如何使用价格图表的局部顶/底自动构造支撑/阻力线。利用著名的之字折线 (ZigZag) 指标来定义这些极点值。 现在, 在形成具有极点值的数组后, 我们可以构造必要的支撑/阻力线。下面的图像解释了构造这些线的主要标准。 从第一点开始, 我们可以通过以下任何一点来构造趋势线。但并非所有这些趋势线都可以被视为支撑/阻力线。此外, 它们可能随着时间的推移失去其相关性, 从而变得无以致用。由于我们希望清理图表上不必要的图形对象, 我们执行排序来舍弃多余趋势线。 我们假设该趋势线的起点是 A, 第二个极点值是 B, 最后一根柱线附近的点是 C。 作者：

新文章 面向外汇市场的CAPM模型指标 已发布： 在MQL5中实现面向外汇市场的经典CAPM模型适配。本指标基于历史波动率计算预期收益率与风险溢价。指标会在价格高点与低点处出现明显抬升，反映资产定价的基本原理。可实际应用于逆势策略与趋势跟踪策略，实时考量风险收益比的动态变化。本文包含相关数学原理与技术实现代码。 CAPM的理论基础由哈里・马科维茨（Harry Markowitz）奠定，他于1952年提出了现代投资组合理论。马科维茨论证了投资者如何通过分散投资来优化风险收益比。他提出的有效前沿概念，成为后续金融学理论发展的基石。 威廉・夏普（William

新文章 市场模拟（第 18 部分）：SQL 入门（一） 已发布： 我们使用哪个 SQL 程序并不重要：MySQL、SQL Server、SQLite、OpenSQL 或其他。它们都有一个共同点，那就是都使用 SQL 语言。即使我们不打算使用 Workbench，我们也可以直接在 MetaEditor 中或通过 MQL5 操作数据库，以在 MetaTrader 5 中执行操作，但要做到这一点，你需要了解 SQL。所以在这里，我们至少要学习一些基础知识。 我们使用哪个 SQL 程序并不重要：MySQL、SQL Server、SQLite、OpenSQL 或其他。它们都有一个共同点，那就是都使用

新文章 您应该了解的MQL5向导技巧（第六十九部分）：使用SAR与RVI的形态 已发布： 抛物线转向指标（SAR）与相对活力指数（RVI）是另一组可在MQL5智能交易系统（EA）中搭配使用的指标。和我们之前讲过的组合类似，这对指标也具备互补性：SAR用于判断趋势，RVI用于衡量动量。与先前一样，我们通过MQL5向导来构建并测试这一指标组合的潜在效果。 本系列接下来要研究的指标组合是：SAR指标与RVI震荡指标。这一组合将趋势识别与动量跟踪结合在一起。与先前一样，我们从这两个指标中构造出10种可能的信号形态，并在由向导生成的EA中逐一测试。下面，让我们先来看一下这两个指标的定义。

新文章 交易中的神经网络：频域异常检测（终篇） 已发布： 我们继续推进 CATCH 框架的实现。该框架结合傅里叶变换与频域分块，以确保能够准确检测市场异常。在本文中，我们将完成对所提方法的这一实现，并基于真实历史数据测试新模型。 训练所用数据集，由 MetaTrader 5 策略测试器 生成的随机交易片段组合而成。数据集基于 2024 年全年的欧元兑美元一分钟（ EURUSD M1 ）历史行情构建。 模型评估则采用 2025 年 1 月至 3

新文章 帧分析器（Frames Analyzer）工具带来的时间片交易魔法 已发布： 什么是帧分析器（Frames Analyzer）？ 这是适用于任意智能系统的一个插件模块，在策略测试器中、以及测试器之外进行参数优化期间，该工具在参数优化完成后立即读取测试创建的 MQD 文件、或数据库，并分析优化帧数据。 您能够与拥有帧分析器工具的其他用户共享这些优化结果，从而共同讨论结果。 如果 帧分析器 模块作为函数库连接到 EA，则在参数优化期间， 帧分析器 EA 的图形会在测试器中打开，并可立即观察所有中间结果（余额）。 在参数优化期间可视化结果 作者： Anatoli Kazharski

新文章 如何订购EA交易，并取得预期的结果 已发布： 如何正确书写规格要求?当订购EA交易或指标时，什么是能从程序员那里期望得到的，什么是不能期望得到的?如何保持一个对话框，要特别注意什么时刻?本文给出这些以及其他许多对很多人来说并不那么显而易见的问题的答案。 自动交易，获得了新的动力 - 使用全新 MQL5 语言的 MetaTrader 5 发布了。它已经成功地经历了 2010年自动化交易锦标赛 ， 并且交易平台的新版本被各经纪商积极推广。数以百计的经纪商和以百万计的世界各地的交易者仍在积极使用MetaTrader 5的前身 - MetaTrader4。

新文章 在 MQL5 中创建交易管理员面板（第十部分）：基于外部资源的界面 已发布： 今天，我们将深入挖掘 MQL5 的潜力，利用外部资源（例如 BMP 格式的图片）为交易管理面板打造独具风格的主界面。文中演示的策略在打包多种资源（包括图片、声音等）以实现高效分发时尤为实用。欢迎随我们一起探讨，如何利用这些功能为我们的 New_Admin_Panel EA 实现现代、美观的界面设计。 一旦自定义图像准备就绪，我们将开始编写功能代码，并将其与现有程序的功能进行集成。这些视觉资源将使我们能够用轻量级的图标替代笨重的按钮，在保持功能完整性的同时减少视觉杂乱。

新文章 交易策略中的模糊逻辑 已发布： 本文研究使用模糊函数库建立基于模糊逻辑的简单交易系统示例。结合提议的模糊逻辑、遗传算法和神经网络改进的系统变体。 在图表上运行脚本: 所选的这些成员函数, 是因为它们只有 2 个可优化的输入参数 (这将在稍后的系统测试阶段完成)。它们也很好地描述了这个系统的极值和中心位置。您可以应用模糊函数库中 可用的 任何成员函数。 作者： Maxim Dmitrievsky

新文章 开发多币种 EA（第 26 部分）：交易品种信息工具 已发布： 在继续开发多币种 EA 之前，让我们尝试使用已开发的库创建一个新项目。这个例子将演示如何最佳地组织源代码存储，以及如何利用 MetaQuotes 的新代码库来帮助我们。 在整个系列中，我们几乎只使用了一种简单的交易策略，只是在最后部分，当主要功能已经实现后，我们才开始考虑添加一种新的交易策略并将其作为主要策略。这个例子展示了尝试释放几乎任何交易策略潜力的可能性（当然，前提是这种潜力确实存在）。

新文章 趋势判定标准：结论 已发布： 在本文中，我们将探讨在实践中应用某些趋势标准的具体细节。我们还将尝试制定几个新的标准。重点将放在将这些标准应用于市场数据分析和交易的效率上。 趋势是我们的朋友。但我们对这位朋友知之甚少。如果我们问十个交易者什么是趋势，我们可能会得到十个不同的答案。这些答案可能唯一的共同点就是，趋势是指价格的方向性变动。但至于这个方向应该是什么，每个交易者都会有自己的想法和选择。 当然，也存在一些基于数学的 趋势判断标准 。但它们可能存在某些缺点。例如，许多标准会进行调整以符合正态分布，而其他标准则对时间序列的最小长度有所限制。

新文章 您应该了解的MQL5向导技巧（第六十八部分）：结合余弦核网络使用TRIX与威廉百分比范围形态 已发布： 在前一篇中，我们介绍了三重平滑指数平均线（TRIX）与威廉百分比范围（WPR）指标组合，本文承接前文，将探讨如何通过机器学习对这一指标组合进行扩展优化。TRIX属于趋势指标，威廉百分比属于支撑/阻力震荡指标，二者形成互补。我们的机器学习方案采用卷积神经网络，网络结构中集成了余弦核函数，用于对该指标组合的预测结果进行精细调优。与之前类似，所有逻辑都封装在自定义信号类文件中，可配合MQL5向导直接生成智能交易系统（EA）。

新文章 市场模拟（第 17 部分）：套接字（十一） 已发布： 在 MetaTrader 5 中运行的那部分代码的实现没有任何困难。然而，有几点需要考虑。这是必要的，这样你才能让系统正常工作。记住一件重要的事情：不会只有一个程序在运行。事实上，我们必须同时运行三个程序。重要的是，要确保每个部分都能以一种能够相互交流和沟通的方式实施和构建，并且每个部分都能理解其他部分正在尝试或打算做什么。 在前两篇文章中，我们介绍了如何配置 Excel 以便与 MetaTrader 5 进行交互。特别是，在上一篇文章“ 市场模拟（第 16 部分）：套接字（十） ”中，我们讲解了如何在 VBA

Perfect Seconds Chart : Perfect Seconds（完美秒数）图表指标允许您将实时数据的分钟蜡烛图转换成秒数。1. 可选择任意秒数，以准确的时间收盘。2. 这是基于实时 OHLC 汇率的数据，即使没有 ticks 也能正常工作。无需外部 DLL，可在 VPS 上顺利运行 4.代码快速优化 5.支持加密货币对，如 BInance、Kucoin 和所有其他交易所的期货实时图表，可轻松转换为秒数。6. 支持所有类型的符号，如黄金和外汇货币对。删除符号和汇率的选项。 Author: Rajesh Kumar Nait

新文章 迁移至 MQL5 Algo Forge（第 1 部分）：创建主存储库 已发布： 在 MetaEditor 中处理项目时，开发人员经常需要管理代码版本。MetaQuotes 最近宣布迁移到 GIT，并推出具有代码版本控制和协作功能的 MQL5 Algo Forge。在本文中，我们将讨论如何更有效地使用新的和以前存在的工具。 在撰写本文时，新的存储库已经可以使用，但 MetaEditor 集成尚未完成。因此，虽然 MetaEditor 仍然是主要的开发环境，但开发人员仍然仅限于基于 SVN 的 MQL Storage 。 在我们的各种项目工作中，我们积极使用现有的版本控制系统。然而，在撰写

新文章 金融时间序列中的保形预测探索 已发布： 本文将介绍保形预测（conformal predictions）及其实现库MAPIE。这是一种较新的机器学习方法，重点不在于发现数据规律，而在于为现有模型提供风险管理与不确定性量化能力。保形预测本身并非用于挖掘数据中的规律，而仅用于评估现有模型对特定样本预测的置信度，并筛选出可靠的预测结果。 MAPIE （模型无关预测区间估计器）是一款开源Python库，用于对机器学习模型进行不确定性量化与风险管理。它可以为回归问题计算预测区间，也能为分类和时间序列任务生成预测集合。这类不确定性评估是基于专门的“校准数据集”完成的。

新文章 价格走势角度分析：用于预测金融市场的混合模型 已发布： 什么是金融市场角度分析？如何利用价格变动角度和机器学习实现准确率达 67% 的精准预测？如何将回归和分类模型与角度特征相结合，并获得一个可运行的算法？这与江恩理论有什么关系？为什么价格走势角度是机器学习的良好指标？ 货币对、股票和期货图表上每天都会产生成千上万根 K 线。它们构成形态，形成趋势，并产生阻力和支撑。然而，在这些熟悉的图表背后，隐藏着一个我们很少注意到的数学实体，即连续价格点之间的角度。 请查看常规的 EURUSD

平均交易量 : 久负盛名的交易量分析方法。 作者： Mladen Rakic