新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 42 部分）：ADX 振荡器 已发布： ADX 是一些交易者用来衡量主流趋势强度的另一个相对热门的技术指标。作为其它两个指标的组合，它体现为振荡器，在本文中我们借助 MQL5 向导汇编、及其支持类，来探索其形态。 ADX 指标 是一款振荡器，旨在衡量其所附着证券于市场上的趋势强度。本文与之前的一些文章一样，为了向导汇编智能系统，验证在自定义信号类文件中该指标展现的各种形态。正如我们之前涵盖 RSI、布林带、和 SAR 的文章中所做的那样，我们一次审查一种形态，然后以包含所有形态的测试结束，从而了解哪种形态的权重最高。
新文章 在MQL5中创建交易管理员面板（第六部分）：多功能界面（一） 已发布： 交易管理员的角色不仅限于Telegram通信，他们还可以参与各种控制活动，包括订单管理、持仓跟踪和界面定制。在本文中，我们将分享有关扩展程序以支持MQL5中多种功能的实用见解。此次更新旨在克服当前管理员面板主要聚焦于通信这一局限，使其能够处理更广泛的任务。 基于我对MetaTrader 5的使用经验，单个图表一次只能支持一个EA、多个指标以及一个脚本。每个交易时段只能使用一个EA的这一限制，凸显了创建一个高度多功能面板的必要性，该面板能够在无需更换图表上的EA的情况下处理各种任务。以下是该面板可以执行的一些操作。
Coppock MT5 indicator : Coppock MetaTrader 指标 - 是著名的 Coppock 曲线指标的实现，该指标由 Edward Coppock 于 1962 年首创。该指标通过测量两个变化率（周期分别为 14 和 11）之和的加权移动平均值（周期为 10）来显示长期买入和卖出机会（通常只用于买入）。这是经典版本。在此 MetaTrader 版本中，您可以修改基本指标的参数。您可以在 MT4 和 MT5 中使用 Coppock 指标。 Author: Tuan Nguyen Van
新文章 从基础到中级：数组和字符串（一） 已发布： 在今天的文章中，我们将开始探索一些特殊的数据类型。首先，我们将定义什么是字符串，并解释如何使用一些基本过程。这将使我们能够处理这类数据，这可能很有趣，尽管有时对初学者来说有点困惑。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。 很有趣，不是吗？但我们在这里遇到了一个小问题。这正是我之前提到你需要注意字符串格式化所涉及的细节的原因。在这种情况下，问题在于颜色值。请注意，它以十六进制格式显示。然而，图 06
新文章 交易中的神经网络：受控分段（终章） 已发布： 我们继续上一篇文章中开启的工作，使用 MQL5 构建 RefMask3D 框架。该框架旨在全面研究点云中的多模态互动和特征分析，随后基于自然语言提供的描述进行目标对象识别。 模型训练是 离线 执行的。不过，为了保持训练数据集的相关性，我们会定期更新它，基于当前参与者政策添加新局次。重复模型训练和数据集更新，直至达成所需的性能。 在准备本文期间，我们开发了一个相当有趣的 参与者 政策。其据 2024 年 1 月历史数据的测试结果如下所示。 测试区期未包括在训练数据集当中。这种测试方法尽可能地模拟在真实世界里模型的用法。
新文章 遗传算法 - 很简单！ 已发布： 在本文中，笔者将讨论利用亲自开发的遗传算法进行的进化计算。笔者将通过示例说明算法的功能，并为算法的使用提供实用性的建议。 作者： Andrey Dik
新文章 使用MQL5经济日历进行交易（第二部分）：创建新闻交易面板 已发布： 在本文中，我们使用MQL5经济日历创建了一个实用的新闻交易面板，来增强我们的交易策略。我们首先设计布局，重点关注事件名称、重要性和时间等关键元素，然后在MQL5中进行设置。最后，我们实现了一个过滤系统，只显示相关性最强的新闻，为交易者快速提供有影响力的经济事件。
cIntBMP - 一个用于创建BMP图像的库 : 一个用于创建和输出BMP图像的类。 作者： Dmitry Fedoseev
TD Sequential Ultimate MT5 : TD Sequential Ultimate MetaTrader 指标显示传奇技术分析师 Tom DeMark 开发的 TD 序列方法的所有部分。TD Sequential Ultimate 显示买入和卖出设置（包括完美设置箭头）、买入和卖出倒计时（包括失败的 13 次倒计时尝试）以及 TDST 支撑位和阻力位。与 TD 序列方法的许多其他实现方式不同，该指标有多项改进： Author: Tuan Nguyen Van
Total Power Indicator MT5 : 总力量指标（MetaTrader 指标）--基于两个标准指标--"熊市力量 "和 "牛市力量"。该指标计算在给定的回溯期内有多少个看涨和看跌条形图，然后计算当前条形图的看跌、看涨和总指数（以看涨和看跌之间的绝对差值计算）的比例指数。这样，我们就能得到一段时期内相对平均的熊市和牛市力量的连续线，消除了原始熊市/牛市力量指标的主要缺点--缺乏长期视角。最初的 MetaTrader 4 版本 "总动力指标 "是由 Asirikuy.com 的丹尼尔-费尔南德斯（Daniel Fernandez）于 2011 年创建的。现在也推出了 MT5
新文章 数据科学与机器学习（第 03 部分）：矩阵回归 已发布： 这一次，我们的模型是由矩阵构建的，它更具灵活性，同时它允许我们构建更强大的模型，不仅可以处理五个独立变量，但凡我们保持在计算机的计算极限之内，它还可以处理更多变量，这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。 如果您关注过前两篇文章，您会注意到我曾遇到的一个大难题，即是编程模型可以处理更多的自变量，我的意思是动态处理更多的输入，因为当涉及到创建策略时，我们需要处理数百个数据，所以我们希望确保我们的模型能够满足这一需求。 矩阵
新文章 重构经典策略（第十一部分）移动平均线的交叉（二） 已发布： 移动平均线和随机振荡器可用于生成趋势跟踪交易信号。然而，这些信号只有在价格行为发生之后才会被观察到。我们可以有效地利用人工智能克服技术指标中这种固有的滞后性。本文将教您如何创建一个完全自主的人工智能驱动型EA，这种方式可以改进您现有的任何交易策略。即使是最古老的交易策略也可以被改进。 我们之前已经讨论过预测移动平均线交叉的概念， 这是 原文 。我们观察到，移动平均线交叉比直接预测价格变化更容易预测。今天，我们将重新审视这个熟悉的问题，但采用一种完全不同的方法。
新文章 基于Python和MQL5的特征工程（第二部分）：价格角度 已发布： 在MQL5论坛上，有许多帖子询问如何计算价格变化的斜率。本文将展示一种计算任意交易市场中价格变化所形成角度的可行方法。此外，我们还将探讨为这项新特征工程投入额外精力和时间是否值得。我们将研究价格斜率是否能在预测M1时间框架下的USDZAR货币对时，提高我们人工智能（AI）模型的准确性。
Portable Moving Average : 只需调用一次函数即可计算移动平均值。代码可在不同项目间轻松传输。 Author: Conor Mcnamara
新文章 从基础到中级：运算符优先级 已发布： 这绝对是纯理论上最难解释的问题。这就是为什么你需要练习我们在这里讨论的所有内容。虽然这起初看起来很简单，但操作符的话题只有在实践中结合不断的教育才能理解。 在上一篇文章“ 从基础到中级：FOR 语句 ”中，我们介绍了 FOR 语句的基础知识。使用前面文章中提供的材料，您可以创建相当数量的 MQL5 代码。即使这些是非常简单的应用程序，它们也可以成为许多人自豪和享受的源泉。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 41 部分）：深度-Q-网络 已发布： “深度-Q-网络” 是一种强化学习算法，在机器学习模块的训练过程中，神经网络参与预测下一个 Q 值和理想动作。我们曾研究过另一种强化学习算法 “Q-学习”。本文因此出示了另一个如何配以强化学习训练 MLP 的示例，可于自定义信号类中所用。 深度-Q-网络 （DQN）是另一种强化学习算法，除了我们在本文中看到的 Q-学习 之外，但它们与 “Q-学习” 不同，使用神经网络来预测 q-值和代理人下一步欲采取的动作。它与 “Q-学习” 类似/相关，因为仍然涉及
老牌脉冲系统 : 蜡烛条的颜色有红, 绿和蓝, 着色依据趋势方向 (均线和 MACD 整体值)。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 交易中的神经网络：广义 3D 引用表达分段 已发布： 在分析市场状况时，我们将其切分为不同的段落，标识关键趋势。然而，传统的分析方法往往只关注一个层面，从而限制了正确的感知。在本文中，我们将学习一种方法，可选择多个对象，以确保对形势进行更全面、及多层次的理解。 在训练过程中，我们应用了之前在早期研究中验证过的算法。 训练后的参与者政策在 MetaTrader 5 策略测试器中据 2024 年 1 月的历史数据进行了测试。所有其它参数保持不变。测试结果呈现如下。 在测试期间，该模型执行了 22
新文章 让新闻交易轻松上手（第五部分）：执行交易（2） 已发布： 本文将扩展交易管理类，以包含用于交易新闻事件的买入止损（buy-stop）和卖出止损（sell-stop）订单，并为这些订单添加过期时间限制，以防止隔夜交易。在EA中嵌入一个滑点函数，以尝试防止或最小化在交易中使用止损订单时可能发生的滑点，特别是在新闻事件期间。 您正在围绕非农就业人数（NFP）公告这一最具市场影响力的新闻事件交易美元。预期该数据将导致欧元兑美元货币对出现大幅波动，您在当前价格之上设置了买入止损单，在当前价格之下设置了卖出止损单（跨式策略）。 正向NFP数据：美元走强，导致欧元兑美元下跌，触发您的卖出止损单。
AutoTrendLinien : Autotrendlinien指标在现有趋势放向上生成一个通道。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 基于MQL5和Python的自优化EA（第六部分）：利用深度双重下降算法 已发布： 传统的机器学习教导从业者要警惕不要使模型陷入过度拟合。然而，这种观念正受到哈佛大学研究人员最新发表的学术见解的挑战。他们发现，看似过拟合的情形在某些情况下可能是由于提前终止训练过程导致的。我们将展示如何利用研究论文中发表的观点，来改进我们使用人工智能预测市场行为的方式。
Intrabar Volume Flow : 该指标可直观显示每个条形图中成交量随时间的变化情况。它以滚动柱状图格式显示刻度线成交量。 Author: Conor Mcnamara
A 3 line script that tells you how many bars are on your chart : 一个脚本，当拖动到图表上时，就会像变魔术一样在专家窗口中打印出图表上的条数。 Author: samuk1000
新文章 威廉·甘恩（William Gann）方法（第一部分）：创建甘恩角度指标 已发布： 甘恩理论的精髓是什么？甘恩角度是如何构建的？我们将为MetaTrader 5创建甘恩角度指标。 角度反弹策略（Angle Bounce Strategy）基于甘恩角度线通常作为支撑位或阻力位的假设。交易者寻找价格接近甘恩角度线（尤其是1x1或2x1）并在此反弹的情况。在确认反弹后（例如，形成反转K线图模式），交易者会进入仓位。 角度突破策略（Angle Breakout
新文章 开发回放系统（第 66 部分）：玩转服务（七） 已发布： 在本文中，我们将实现第一个解决方案，该解决方案使我们能够确定何时在图表上出现新的柱形。此解决方案适用于各种情况。了解它的发展将有助于你掌握几个重要方面。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。 在本文中，我们将从做一些不同的事情开始。但首先，让我们简单回顾一下上一篇文章 ” 开发回放系统（第 65 部分）：玩转服务（六） “ 中讨论的内容。
在 MQL5 中操作套接字 : 本函数库将使您在MetaTrader 5和外部服务器应用程序之间传输报价信息. 作者： Andrey Voytenko
新文章 在 MQL5 中利用 ARIMA 模型进行预测 已发布： 在本文中，我们继续开发构建 ARIMA 模型的 CArima 类，添加支持预测的直观方法。 众所周知，ARIMA 模型依赖于数据集中的时间依赖性。 因此，为了进行一次或更多的预测，我们需要向模型提供一序列输入数据。 模型的规格确定了输入序列的最小尺度。 知道了这一点，很明显，如果输入序列不充分，就不可能做出任何预测，或者说至少预测不能反映所应用的模型。 不同类型的 ARIMA 模型对输入序列的尺度提出了不同的要求，而不仅仅是模型的顺序。 实现纯自回归模型的预测是微不足道的，因为其所需只是输入与模型的最大滞后相等。
新文章 在 HarmonyOS NEXT 上安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序 已发布： 使用卓易通在 HarmonyOS NEXT 设备上轻松安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序。为您的手机或笔记本电脑提供详细的分步指南。 运行 HarmonyOS NEXT 的华为用户现在可以轻松安装和使用 MetaTrader 5、MetaTrader 4 和其他 MetaQuotes 应用程序。这要归功于卓易通，这是华为应用市场中提供的兼容工具，使您能够在 HarmonyOS NEXT
新文章 以 delta 指标为例开发股票交易量控制指标 已发布： 本文讨论基于实际交易量并使用 CopyTicks() 和 CopyTicksRange() 函数开发股票指标的算法。 还描述了开发此类指标的一些细微环节，以及它们在实时和策略测试器中的操作。 在终端中，实际交易量被简单地表示为交易量。 它才是我们感兴趣的。 由于终端历史记录的特点，以及时间和买卖，现在有可能将其开发为股票指标。 它们令我们能够看到“幕后”正在发生的事情，即实际成交量由什么组成：成交量和交易频率，以及特定时期买卖双方的相关性。 这意味着我们现在可以将交易量扩展为组件。 这些数据可以显著提高我们的交易预测准确性。
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