Exp_Kolier_SuperTrend : 交易系统使用 Kolier_SuperTrend 趋势指标 作者： Nikolay Kositsin
Autotrader Momentum : 这个 EA 交易会比较收盘价 作者： Vladimir Karputov
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 使用限价订单替代止盈且无需修改 EA 的原始代码 已发布： 使用限价订单来替代传统的止盈是论坛讨论的长期话题。 这种方法的优点是什么？如何在您的交易中实施？ 在本文中，我将向您介绍我对此主题的看法。 在各种论坛中，用户批评 MetaTrader 5 的市场止盈价位性能。 这样的帖子也可以在本网站的论坛里找到。 用户撰写了许多在执行止盈期间滑点对结算结果的负面影响。 作为备选方案，一些人建议使用限价订单来取代标准止盈。 另一方面，与标准止盈相比，采用限价订单允许交易者实现部分和逐级平仓的算法，因为在限价订单中，您可以指定不同于实际持仓量的交易量。
新文章 神经网络在交易中的实际应用 (第二部分). 计算机视觉 已发布： 利用计算机视觉可以训练神经网络对价格图表和指标的直观表示。这种方法可以对整个复杂的技术指标进行更广泛的操作，因为不需要将它们以数字形式输入神经网络。 在准备一组图像之前，先定义神经网络的用途。理想情况下，在轴枢点上训练网络会很好。根据这个目的，我们需要用最后一个极值柱做截图。然而，这个实验没有实际价值。这就是为什么我们将使用另一组图像。此外，还可以使用不同的数组进行实验，包括上面提到的数组。这也可能为神经网络在解决基于图像的分类任务时的效率提供额外的证据。在连续时间序列上获得的神经网络响应需要额外的优化。
新文章 MetaTrader 中的多机器人：从单图表中启动多个机器人 已发布： 在本文中，我将研究一个简单的模板，用来创建通用的 MetaTrader 机器人，该机器人可以在多个图表上使用，同时仅附加到一个图表，无需在每个单独的图表上为每个机器人实例进行配置。 这个思路是不久前想到的，尽管我长期以来一直在观察专业卖家的类似决定。 换言之，我不是第一个也不是最后一位在这个领域提出思路的人，但与往常一样，程序员必须设定一些条件才能开始制定这样的决策。 在 MQL5 商店中开发此类智能系统的主要原因是满足用户对舒适度的渴望。 然而，就我而言，动机略有不同。
新文章 不使用额外的缓冲区，为中间计算进行系列价格的平均化 已发布： 本文要讲述的是封装于最简单的单型类中的传统与非寻常平均线算法。它们旨在实现于几乎所有指标的开发过程中的普适用途。我希望建议的这些类，会成为那些自定义与技术指标“笨重”调用的一个很好的替代。 作者： Nikolay Kositsin
Exp_Zonal_Trading : 智能交易系统在其操作时使用 AO 和 AC 指标, 它们是比尔·威廉姆斯提出的。 作者： Nikolay Kositsin
大师观念 : 智能交易系统使用 iStochastic (随机) 振荡器, iWPR (Larry Williams 的百分比范围) 指标。 作者： Vladimir Karputov
3_Level_ZZ_Semafor : 使用不连续点显示长，中，短周期的最小值和最大值的简单指标。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 MQL5 快速上手 已发布： 您已决定学习 MQL5 交易策略的编程语言，但却对其一无所知？我们尝试从新人的视角来看待 MQL5 和 MetaTrader 5 终端，并撰写了此篇简短的介绍性文章。本文中简要地讲述了该语言的多种可能性，还包含有关使用 MetaEditor 5 及此终端的一些小贴士。 作者： MetaQuotes Software Corp
交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第五部分 : 在本书的第五部分，我们将深入探讨与算法交易相关的API，包括金融数据分析和处理、图表可视化、自动化和用户交互。 作者： MetaQuotes
新文章 怎样开发可以获利的交易策略已发布：
本文为这样的问题提供解答: "是否可以通过神经网络技术，基于历史数据来构建自动交易策略?".
通过技术分析开发成功交易策略的过程可以分为以下几步:
在某个资产价格图表窗口上附加几个技术指标, 并识别出其中信号指标与市场关联的模式.把上一步相关性分析取得的数据进行公式化.把策略转换为对应的编程语言进而创建一个机械化的交易系统.在基于历史数据的模拟器中运行这个交易系统并调整它的输入参数(优化).如果之前的步骤不能增加资产, 则返回第一步.在模拟账户中运行之前创建的系统进行测试.如果之前的步骤不能在模拟系统中获利, 返回第一步.在真实效益中使用该系统...
按照时间挂单 2 : 智能交易系统在指定时间放置 Buy Stop 和 Sell Stop 挂单。 作者： Vladimir Karputov
新文章 学习如何设计基于 RSI 的交易系统 已发布： 在本文中，我将与您分享一个在交易领域最流行和最常用的指标，即 RSI。 您将学到如何基于该指标设计交易系统。 在这一部分中，我们将看到如何运用相对强度指数（RSI）指标。 为此，我们将采用一种简单的策略，根据不同的行情方向而有所区别。 我们将看到如何在上行、下行和横盘期间运用 RSI。 具体用法与超买、中位和超卖区域直接相关。 首先，我们需要了解 RSI 在不同趋势或走势中的变化，因为我们可以清楚地看到，RSI 在每个趋势或走势中的变化是有区别的。 然后，我们将采用一个简单的策略，它可运用在每一次趋势当中 —
新文章 神经网络变得轻松（第四十五部分）：训练状态探索技能 已发布： 在没有明确奖励函数的情况下，实用的训练技能就是分层强化学习的主要挑战之一。 以前，我们已领略了解决此问题的两种算法。 但环境研究的完整性问题仍然悬而未决。 本文演示了一种不同的技能训练方式，其可取决于系统的当前状态直接使用。 最初的结果比我们预期的要差。 包含的正面结果则是，测试样本中所用的技能分布相当均匀。 这就是最终我们的测试正面结果所在。 在对自动编码器和代理者进行了多次迭代训练后，我们仍然无法获得能够在训练集上产生盈利的模型。 显然，问题在于自动编码器无法足够准确地预测状态。 结果就是，余额曲线与预期结果相去甚远。
新文章 利用回归衡量度评估 ONNX 模型 已发布： 回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 所谓的回归衡量度则是用来评估回归模型的预测准确性。 回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 一个著名的回归例子是基于大小、重量、颜色、净度、等特征来估算钻石的价值。 而所谓的 回归衡量度 则是用来评估回归模型的预测准确性。 尽管算法相似，回归衡量度在语义上与相似的 损失函数 有所区别。 了解它们之间的区别很重要。 它可按如下方式表述： 当我们将构建模型的问题降解为优化问题时，此刻损失函数就会浮现。 通常要求它具有良好的性质（例如，可微性）
新文章 保证 MQL5 代码的安全：密码保护、钥匙生成器、时间限制、远程许可证及先进的 EA 许可证密钥加密技术 已发布： 大多数开发人员都需要保证其代码的安全性。本文就会讲到 MQL5 软件的几种不同的保护方式 - 其中涉及到的是赋予 MQL5 脚本、EA 交易和指标许可能力的方法。包括密码保护、钥匙生成器、账户许可、时限评估以及采用 MQL5-RPC 调用的远程保护。 作者： investeo
交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第六部分 : 在"交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders)"第六部分，我们将学习MQL5语言的一个关键组成部分 – 交易自动化。我们将首先介绍基本对象，如交易品种规格和交易账户设置。这些都是创建正常运行的EA交易的先决条件。 作者： MetaQuotes
交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 书中的源代码。第四部分 : 在本书的第四部分，我们将重点掌握内置函数(MQL5 API)，并将逐步深入研究专门的子系统。任何MQL5程序都可以利用大量技术和功能。因此，从大多数程序都能使用的最简单且最有用的函数开始是明智的。 作者： MetaQuotes
交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第三部分 : 第三部分 "MQL5中的面向对象编程"呈现了MQL5语言中面向对象编程(OOP)的世界。软件开发往往涉及与多个实体管理相关的复杂性，需要先进的技术来提高编程的便利性、效率和质量。 作者： MetaQuotes
交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第二部分 : 第二部分 "MQL5编程基础知识"介绍了该编程语言的核心概念。本书这一部分专门讨论数据类型、标识符、变量、表达式和运算符。您将学习了解如何组合不同的指令来形成程序逻辑。 作者： MetaQuotes
新文章 预测时间序列（第 2 部分）：最小二乘支持向量机（LS-SVM） 已发布： 本文交流的是基于支持向量法，预测时间序列算法的理论和实际应用。 它还提议采用 MQL 来实现，并提供了测试指标和智能交易系统。 该技术尚未在 MQL 中实现。 但是首先，我们必须了解相关的数学知识。 我们运行一遍测试。 EA LSSVMbot Report on XAUUSD D1, 2017-2020 性能并不是很令人惊奇，但基本上，该系统可以运行。 日期范围标记在报告图表上，从中获取训练数据，以便找到最佳的 “gamma” 和
用于 MT5 的快速 iBarShift 和 Bars : 完整且快速的函数，似于 MQL4 中的 Bars 和 iBarShift。 作者： Nikolai Semko
新文章 如何利用 MQL5 创建自定义唐奇安（Donchian）通道指标 已发布： 有许多技术工具可用于可视化围绕价格的通道，其中一种工具是唐奇安（Donchian）通道指标。 在本文中，我们将学习如何创建唐奇安（Donchian）通道指标，以及如何在 EA 中将其作为自定义指标进行交易。 在这部分中，我们将辨认唐奇按通道指标，并了解其背后的主要概念，以便能有效运用。 唐奇安通道是由 Richard Donchian 交易员开发的，主要目标是识别趋势，这意味着它也是一款趋势跟踪和滞后指标，因为它追踪趋势方向和价格走势。 它由三条线组成，形成一个包围价格的通道。
新文章 市场数学：盈利、亏损、和成本 已发布： 在本文中，我将向您展示如何计算任何交易的总盈利或亏损，包括佣金和掉期利息。 我会提供最精准的数学模型，并依据它来编写代码，之后将其与标准进行比较。 此外，我还将尝试进入主要 MQL5 函数的内部来计算利润，并从规则中获取所有必要值的根底。 若要开发一个高效的交易系统，首先，有必要理解每笔订单的盈亏是如何计算的。 我们都能够以某种方式计算我们的盈亏，从而维护我们的资金管理系统。 有人是目测，有人是执行粗略的估算，但几乎所有的 EA 都必须能够计算全部量化值。 图深入发掘了这个思路，令其更容易理解。 它示意出两种市价单类型的开仓和平仓： 作者：
新文章 时间序列的频域表示：功率谱 已发布： 在本文中，我们将讨论在频域中分析时间序列的相关方法。 构建预测模型时，强调检验时间序列功率谱的效用 在本文中，我们将讨论运用离散傅里叶变换（dft）在频域中分析时间序列获得的一些实用观点。 最后，我们可用预测模型误差分布的功率谱来评估它对过程建模的好坏。 为此，我们首先将预测模型与时间序列数据拟合，并计算残差或误差（预测值和实际值之间的差值）。 接下来，我们价差误差分布的功率谱。 一个好的预测模型将具有白噪声残差，这意味着误差分布的功率谱在所有频率上都应该相对平坦。
新文章 向指标或者EA中快速添加控制面板 已发布： 你是不是觉得需要向你的指标或者EA中添加图形面板来提升配置参数的速度和便捷性？在本文中，你将学会如何一步一步在你的MQL4/MQL5程序中实现输入参数的交互面板。 你的MQL4/MQL5指标或EA可能是世界上最有效的但是它仍旧有改进的空间。在大多数情况下，你需要进入程序设置来改变其输入参数。然而，这一步可以绕过去。 基于 标准类库 来开发你自己的控制面板。这将允许您更改设置而无需重新启动程序。此外，这将使你的程序更具吸引力，让它从竞争对手中脱颖而出。您可以在市场中浏览多种 图形 面板。
新文章 图形界面 I：控件构成(第二章) 已发布： 本文是关于图形界面系列第一部分文章的延续。第一篇文章 图形界面 I：准备库结构（第一章） 详细介绍了此库的用处。第一部分文章的完整链接的列表在每一章的最后给出。在那里你可以找到并下载截至当前开发阶段的库的完整版本。文件必须位于和资料中同样的目录中。 在 前一章 中，我们讨论了用于创建图形界面的类库结构。在那里讨论了：(1) 原始对象的派生类，(2) 所有控件的基类， (3) 创建存储控件指针和在公共事件处理程序中管理那些控件的主类。 在本文中我们将创建第一个图形界面的主元素 —
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