新文章 开发回放系统（第 46 部分）：Chart Trade 项目（五） 已发布： 厌倦了浪费时间搜索应用程序工作所需的文件吗？在可执行文件中包含所有内容如何？这样，你就不用再去找东西了。我知道很多人都使用这种分发和存储形式，但还有一种更合适的方式。至少在可执行文件的分发和存储方面是这样。这里将介绍的方法非常有用，因为您可以将 MetaTrader 5 本身用作优秀的助手，也可以使用 MQL5。此外，它并不难理解。 在上一篇文章 " 开发回放系统（第 45 部分）：Chart Trade 项目 (四) "中，我介绍了如何启动 Chart Trade
新文章 比尔·威廉姆斯策略（或结合其他指标和预测） 已发布： 在这篇文章中，我们将探讨比尔·威廉姆斯的一个著名策略，对其进行讨论，并尝试通过其他指标和预测来改进这一策略。 比尔·威廉姆斯拥有心理学博士学位。也许这就是他为什么研究市场情绪。因此，可以通过使用人工智能（AI）的情感分析脚本来实施一种扩展方法，该方法通过抓取网络市场（如社交媒体平台）来评估交易者的情绪得分。在本文末尾，将提供一个市场情绪分析应用于市场新闻的示例。
AbsoluteStrength : 该振荡器分别显示多头和空头的强度。 作者： Igor Durkin
新文章 数据科学和机器学习（第 12 部分）：自训练神经网络能否帮助您跑赢股市？ 已发布： 您是否厌倦了持续尝试预测股市？ 您是否希望有一个水晶球来帮助您做出更明智的投资决策？ 自训练神经网络可能是您一直在寻找的解决方案。 在本文中，我们将探讨这些强大的算法是否可以帮助您“乘风破浪”，并跑赢股市。 通过分析大量数据和识别形态，自训练神经网络通常可以做出比人类交易者更准确的预测。 发现如何使用这项尖端技术来最大化您的盈利，并制定更明智的投资决策。 我运行了一个简短的优化，并挑选出以下值。 copy_rates_x : COPY_RATES_LOW, n_samples : 2950
根据净值的百分比平仓 : 如果净值与余额达到确定的相关比率，EA 将所有持仓平仓。 作者： Vladimir Karputov
新文章 理解编程范式（第 2 部分）：面向对象方式开发价格行为智能系统 已发布： 学习面向对象的编程范式，及其在 MQL5 代码中的应用。这是第二篇文章，更深入地讲解面向对象编程的规范，并通过一个实际示例提供上手经验。您将学习如何运用 EMA 指标，和烛条价格数据，将我们早期开发的过程化价格行为智能系统转换为面向对象的代码。 在 第一篇文章 中，我讲述了编程范式，并专注于如何利用 MQL5 实现过程化编程。我还探索了函数化编程。在更深入地理解过程化编程的工作原理之后，我们运用指数移动平均线指标（EMA），和烛条价格数据打造了一款基本价格行为智能系统。
操盘手交易 v 7.51 MACD:
操盘手交易 v 7.51 MACD 是基于多手数剥头皮算法的 EA。该 EA 已经在实盘账户里反复测试过。
作者： Александр
ClosePositionsBySymbol : 关闭当前交易品种所有仓位的脚本程序。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 MQL5 中的矩阵和向量：激活函数 已发布： 在此，我们将只讲述机器学习的一个方面 — 激活函数。 在人工神经网络中，神经元激活函数会根据一个或一组输入信号的数值，计算输出信号值。 我们将深入研究该过程的内部运作。 激活函数及其导数的图形基于从 -5 到 5 的单调递增序列来描图。 在价格图表上显示函数图的脚本也已开发完毕。 显示打开文件对话框，可通过按 “下一页（Page Down）”键来指定保存图像的文件名称。 ESC 键终止脚本。 脚本本身附在下面。 作者： MetaQuotes
新文章 密码锁算法（CLA） 已发布： 在本文中，我们将重新考虑密码锁，将它们从安全机制转变为解决复杂优化问题的工具。让我们探索密码锁的世界，不再将其视为简单的安全装置，而是作为优化问题新方法的灵感来源。我们将创建一整群“锁”，其中每把锁都代表问题的一个独特解决方案。然后，我们将开发一种算法来“破解”这些锁，并从机器学习到交易系统开发等多个领域中找到最优解。 密码锁，也被称为数字锁或组合锁，是用来控制房间、保险箱、橱柜或其他物品访问权限的安全机制。它们与普通锁的不同之处在于，不是使用钥匙来开启，而是需要输入特定的数字组合。
新文章 如何选择智能系统：拒绝一款交易机器人的 20 条强大准则 已发布： 本文尝试回答这个问题：我们如何选择正确的智能系统？ 哪些最适合我们的投资组合，我们如何过滤市场上提供的庞大交易机器人列表？ 本文将介绍二十条明确而强大的准则来拒绝一款智能系统。 每条提出的准则都将得到很好的解释，从而帮助您做出更持久的决定，并为您建立一个更有前途的智能系统集合，从而赚取利润。 专业的算法交易组合包括至少 10 到 20 个资本账户，在至少 10 到 50 个资本市场上运行 10 到 20 个智能系统。 这并不是一条准则，但这是我可以看到的实操。 本文尝试回答这个问题：我们如何选择正确的智能系统？
新文章 构建K线图趋势约束模型（第三部分）：在使用该系统时检测趋势变化 已发布： 本文探讨了经济新闻发布、投资者行为以及各种因素如何影响市场趋势的反转。文章包含一段视频解释，并接着将MQL5代码融入我们的程序中，以检测趋势反转、向我们发出警报，并根据市场条件采取相应行动。本文是在此前一系列文章基础上的扩展。
含有提醒功能的 Kijun-Sen : 可以自定义颜色的 Kijun-sen 线形，可以在趋势改变时作出提醒。 作者： Automated-Trading
新文章 开发多币种 EA 交易（第 7 部分）：根据前向时间段选择组 已发布： 在此之前，我们曾对一组交易策略实例的选择进行过评估，目的是改进它们的联合运行结果，但这只是在对单个实例进行优化的同一时间段进行的。让我们拭目以待在前向时间段会发生什么。 标准 MetaTrader 5 测试器可执行单次测试和优化，同时考虑到所谓前向时间段的存在。使用时，测试器将把整个指定测试期分成两部分 - 主要时间段和前向时间段。主要时间段结束时，所有交易关闭，交易账户余额恢复到初始状态。然后，EA 将在前向时间段再次运行，测试器收集的所有统计数据将分别计算主要时间段和前向时间段。 在机器学习领域，术语
新文章 数据科学与机器学习（第 01 部分）：线性回归 已发布： 我们作为交易员，现在是时候基于数字所言来培训我们的系统，并自行制定决策了。 尽管我们的眼睛看不到，但我们的勇气让我们相信，这是世界前进的方向，所以，让我们顶着波浪的方向移动。 简单线性回归有一个因变量和一个自变量。 在此，我们尝试理解两个变量之间的关系，例如，股票价格如何随简单移动平均线的变化而变化。 复杂数据 假设我们根据股票价格（现实生活中发生的事情）得到随机散状指标值 在这种情况下，我们的指标/自变量可能无法很好地预测我们的股价/因变量。 作者： Omega J Msigwa
新文章 带有预测性的三角套利 已发布： 本文简化了三角套利的过程，向您展示如何利用预测和专业软件更明智地进行货币交易，即使您是新手也能轻松入门。准备好凭借专业知识进行交易了吗？
新文章 神经网络变得简单（第 79 部分）：在状态上下文中的特征聚合查询（FAQ） 已发布： 在上一篇文章中，我们领略了一种从图像中检测对象的方法。不过，处理静态图像与处理动态时间序列（例如我们所分析的价格动态）有些不同。在本文中，我们将研究检测视频中对象的方法，其可在某种程度上更接近我们正在解决的问题。 我们之前讨论的大多数方法所分析的环境状态都是静态的，这与马尔可夫（Markov）过程的定义完全对应。当然，我们用历史数据填充了环境状态的描述，以便为模型提供尽可能多的必要信息。但该模型未估测状态变化的动态。这也参考了上一篇文章中讲述的方法： DFFT 是为检测静态图像中的对象而开发的。
新文章 矩阵分解：更实用的建模 已发布： 您可能没有注意到，矩阵建模有点奇怪，因为只指定了列，而不是行和列。在阅读执行矩阵分解的代码时，这看起来非常奇怪。如果您希望看到列出的行和列，那么在尝试分解时可能会感到困惑。此外，这种矩阵建模方法并不是最好的。这是因为当我们以这种方式对矩阵建模时，会遇到一些限制，迫使我们使用其他方法或函数，而如果以更合适的方式建模，这些方法或函数是不必要的。 您可能没有注意到，矩阵建模有点奇怪，因为只指定了列，而不是行和列。在阅读执行矩阵分解的代码时，这看起来非常奇怪。如果您希望看到列出的行和列，那么在尝试分解时可能会感到困惑。
一个关于KDJ指标及KDJ自动交易系统的代码:
1.本指标针对KDJ在短期窄幅波动下指标钝化的问题，调整了参数的周期， 为30，3,6，并加入了两个新的指标线，RSV：收盘价波动幅度， KDC：K-D的差指标，以此来确定价格的变动趋势并判断头寸的进出点 2.本交易系统和指标主要是以EURUSB为测试对象，特别适于欧元/美元 交易，日线为最佳周期，测试结果见图
Author: yyy999
点差指标(Spread Indicator) : 点差指标 - 在图表窗口中显示当前点差 作者： Mirza Baig
新文章 彗星尾算法（CTA） 已发布： 在这篇文章中，我们将探讨彗星尾优化算法（CTA），该算法从独特的太空物体——彗星及其接近太阳时形成的壮观尾部中汲取灵感。该算法基于彗星及其尾部运动的概念设计而成，旨在寻找优化问题中的最优解。 彗星是太阳系中的小天体，当它们接近太阳时会蒸发并释放气体。这个过程被称为升华。彗星通常具有高度椭圆的轨道，以及宽泛的轨道周期，从几年到可能数百万年不等。
新文章 开发回放系统（第 45 部分）：Chart Trade 项目（四） 已发布： 本文的主要目的是介绍和解释 C_ChartFloatingRAD 类。我们有一个 Chart Trade 指标，它的工作方式非常有趣。您可能已经注意到了，图表上的对象数量仍然很少，但我们却获得了预期的功能。指标中的数值是可以编辑的。问题是，这怎么可能呢？这篇文章将使答案变得更加清晰。 在上一篇文章 开发回放系统（第 44 部分）：Chart Trade 项目 (三) 中，我展示了如何为 Chart Trade 窗口添加一些交互性，使其表现得就像窗口中存在对象一样。尽管图表上唯一真正出现的对象是
新文章 神经网络变得简单（第 77 部分）：交叉协方差变换器（XCiT） 已发布： 在我们的模型中，我们经常使用各种关注度算法。而且，可能我们最常使用变换器。它们的主要缺点是资源需求。在本文中，我们将研究一种新算法，它可以帮助降低计算成本，而不会降低品质。 变换器在分析解决各种序列问题方面展现出巨大的潜力。 自关注 操作是变换器的基础，它为序列中所有令牌之间提供全局互动。这令评估整个分析序列中的相互依赖关系成为可能。然而，在计算时间和内存占用方面带来了复杂度二次方暴增，令该算法难以应用于长序列。 为了解决这个问题，论文 《XCiT：交叉协方差图像变换器》 的作者推荐了一种“转置”版本的 自关注
一个免安装的自动止损保护系统，可运行在MT5或MT4上 : 这是MT5上驱动部分，负责把实时行情，持仓情况输出成csv文件，由python脚本再进行数据分析，并发送指令生成新的订单。 作者： feizhou wang
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