限价订单脚本 : 该脚本针对手工交易: 当正在接近限价, 则脚本放置追高买低卖挂单, 并退出。 作者： Serhii Ivanenko
KDJ_Averages : KDJ 均值振荡器定义何时需要搜索入场条件。 不像 KDJ, 它是使用标准平滑方法计算的。 如果是默认设置，其 J 线稍快。 图例 1. KDJ 均值 作者： Scriptor
Hurst 指数 : Hurst 指数可以参照为 "依赖指数" 或者 "长线依赖指数". 它量化了一个时间序列的相对趋势，要么强烈地回归均值，要么在一个方向上聚类。 作者： Mladen Rakic
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 23 部分）：外汇（IV） 已发布： 现在，创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式，如果在转换过程中出现问题，我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间，在图表上放置 1-分钟柱线的代码，也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之，负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般，我们获得的系统就能更好的维护和改进。 在上一篇文章 《开发回放系统 — 市场模拟（第 22 部分）：外汇（III）》
简单的之字转向巩固区域 : 使用简单之字转向指标所做的更多实验，一个小的升级使得指标可以找到和使用彩色的长方形来标记价格的稳定区域。 作者： Oleg Shenker
新文章 自适应算法（第四部分）：附加功能和测试 已发布： 我将继续采用最少的必要功能来充实算法，并测试结果。 其获利能力十分低下，但文章展示的全自动盈利交易的模型，是在不同的行情基本面及完全不同的金融产品上进行。 在上一篇文章中，我演示了该算法如何生成开仓信号，并在若干尺度上同时分析，从而定义最大趋势尺度。 基本操作算法已讲述过了。 价格序列图表并非由一个尺度构成。 同一时刻在若干尺度上显示出趋势，而在其他尺度上则可能是横盘。 此功能应是为了获取盈利。 在此，趋势部分是片段，趋势持续概率超过 50％，而横盘部分，其趋势反转概率超过 50％。
新文章 神经网络变得轻松（第五十二部分）：研究乐观情绪和分布校正 已发布： 由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练，故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本，这会降低整个模型的训练效率。在本文中，我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。 如常，我们对模型在新数据上的绩效更感兴趣。依据 2023 年 6 月的历史数据在策略测试器中测试了模型对陌生数据的普适能力和绩效。正如我们所见，测试区间紧随训练集之后。这确保了训练和测试样本的最大同质性。测试结果呈现如下。 所呈现的图表展示出月度前十天有一段回撤区域。但之后是一段盈利期，一直持续到月底。因此，EA 在本月收获了 7.7%
新文章 在 ONNX 模型中使用 float16 和 float8 格式 已发布： 用于表示机器学习模型的数据格式对其有效性起着至关重要的作用。近年来，出现了几种新类型的数据，专门为使用深度学习模型而设计。在本文中，我们将重点介绍两种新的数据格式，它们已在现代模型中广泛采用。
ZigZag : Zigzag指标是在价格点连接重要波峰和波谷的一系列线段。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 15 部分)：函子与图论 已发布： 本文是以 MQL5 实现范畴论，着眼于函子之系列的续篇，但这次是作为图论和集合之间的桥梁。我们重新审视日历数据，尽管它在策略测试器中存在使用局限，但在相关性的帮助下，可利用函子来预测波动性。 可以明显看出，有很多项目可供选择，不过，如果我们决定基于一个松散的假设只选择四个项目，并将它们连接起来，如下图所示： 那么我们的假设会颇具争议，零售销售数字是制造业采购经理人指数（PMI）数据的函数，其派生自 CPI，而 CPI
新文章 开发一个跨平台网格 EA 已发布： 在本文中，我们将学习如何创建在 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 中都能工作的 EA 交易。为此，我们将开发一个 EA 构建的订单网格,网格是指将多个限价订单置于当前价格之上，同时将相同数量的限价订单置于当前价格之下的 EA 交易。 测试 EA 我们的 EA 开发好了，现在我们应该对其进行测试，并得出有关交易策略表现的结论。 由于我们的EA同时在MetaTrader 4和MetaTrader 5中工作，因此我们可以选择终端版本，在其中执行测试。虽然这里的选择很明显，MetaTrader 5被认为更易于理解和更好。
Close All Windows : 此脚本关闭选择品种的所有窗口, 或全部品种的所有窗口。 作者： Daniel Osuna de la Rosa
新文章 时间序列挖掘的数据标签（第4部分）：使用标签数据的可解释性分解 已发布： 本系列文章介绍了几种时间序列标记方法，这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据，而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计，提高我们模型的准确性，甚至帮助模型实现质的飞跃！
持仓单一键平仓脚本 : 在手动或自动化交易中，一键平仓功能都是比较常用的，特别是在涉及风控管理的时候，能够快速止损，有效控制风险。这个脚本功能实现起来并不难，但在程序化实现的过程中，会有一些不同的应用场景。 作者： Wen Tao Xiong
新文章 物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5 已发布： 是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂，或是与此相反，太简单？来试试 NeuroPro。它是免费的，并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。 NeuroPro 的程序早在 1998 由一家俄国研究院编写，至今仍有现实意义。 它可以有效地运行在 Windows XP, Vista 和 Windows 7。我无法告知它在以后的 Windows 版本里如何工作，因为我没有测试它。 版本 0.25
新文章 神经网络变得轻松（第五十一部分）：行为-指引的扮演者-评论者（BAC） 已发布： 最后两篇文章研究了软性扮演者-评论者算法，该算法将熵正则化整合到奖励函数当中。这种方式在环境探索和模型开发之间取得平衡，但它仅适用于随机模型。本文提出了一种替代方式，能适用于随机模型和确定性模型两者。 首先，我们谈谈研究环境的必要性。我想每个人都同意这个过程是必要的。但究竟是为了什么，在什么阶段？
新文章 强化学习中的随机决策森林 已发布： 使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一， 它略微弱于梯度 boosting，这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统，它会根据与市场的交互经验来做出决策。 之后，所有训练过的决策树被组合到一起，使用所有用本的平均误差来做简单投票。Bootstrap聚合的使用减少了均方误差，降低了训练分类器的方差。误差在不同的样本间不会相差太大。这样，根据作者的意见，模型将会较少有过度拟合的问题。bagging 方法的效果依赖于基本算法 (决策树)
新文章 从市场里选择智能交易系统的正确途径 已发布： 在本文中，我们将研究购买智能交易系统时应该注意的一些要点。 我们还将寻求提升盈利的方法，从而明智地花钱，并从付出中获取盈利。 此外，读完本文之后，您会发现，即便使用简单免费的产品也有可能赚到钱。 由于其它图形上逆势波互补，所有曲线都较为平滑。 在实际交易中也会发生同样的情况。 强势的智能交易系统将支撑较弱的智能交易系统，反之亦然，当更强的智能交易系统出现回撤时，较弱的智能交易系统开始担当助力。 这将令 alpha 和 beta 保持在一个狭窄的范围内。 此外，交易数量已增加到可接受的等级。 这是只联合了九个单独策略的结果。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 22 部分）：外汇（III） 已发布： 虽然这是关于这个主题的第三篇文章，但我必须为那些还不了解股票市场和外汇市场之间区别的人解释一下：最大的区别在于，在外汇中没有、或者更确切地说，我们得不到交易过程中有关一些实际发生关键处的信息。 为了找出我们是否应该使用模拟器来创建跳价，并且信息是用于外汇市场、亦或股票市场，我们可以使用 交易量 ！是的，确实是交易量！这正是它是如何做的。判定柱线文件是属于外汇（我们采用出价作为交易价格）、还是股票市场（我们采用最后成交价作为交易价格）的信息正是交易量。 如果您不明白这一点，我建议您查看下面的图像，您可以在其中看到含有
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 14 部分)：线性序函子 已发布： 本文是更广泛关于以 MQL5 实现范畴论系列的一部分，深入探讨了函子（Functors）。我们实验了如何将线性序映射到集合，这要归功于函子；通过研究两组数据，典型情况下会忽略其间的任何联系。 海潮数据由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）通过其网站发布并向公众提供，可在 此处 查看。该数据每天四次记录基准面的海潮高度。全年每天无间断记录每次潮汐时间和高度的全部数据。下面是一个预览： 所有海洋被划分为 4 个区域，每个区域内的潮汐值都来自许多观测站。例如，从南美洲智利一直到阿拉斯加的北美和南美西海岸，有 33
新文章 了解如何在MQL5中处理日期和时间 已发布： 这是一篇关于一个新的重要话题的新文章，这个话题是关于日期和时间的。作为交易工具的交易员或程序员，了解如何很好、有效地处理日期和时间这两个方面至关重要。因此，我将分享一些重要信息，关于我们如何处理日期和时间，以便顺利、简单地创建有效的交易工具。 金融市场领域的任何人都不会隐瞒时间的重要性，以及它如何影响交易决策和结果。MQL5（MetaQuotes Language
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