新文章 在 MQL5 中使用 AutoIt 已发布： 简述。 在本文中，我们将探索采用 MetraTrader 5 终端里以集成的 MQL5 编写 AutoIt 脚本。 在其中，我们将覆盖如何操纵终端的用户界面来自动完成各种任务，并介绍一个采用 AutoItX 库的类。 AutoIt 附带一个名为 AutoIt Window Info Tool 的应用程序，用于获取有关应用程序窗口的信息。 拖拽 Finder 工具覆盖到目标应用程序的任何部分，我们就可以获得特定组件的属性。 这些组件被称为控件。 控件可以是按钮、下拉菜单或选项卡。 这些仅是少数几个例子，还有许多类型的控件用于构建应用程序。
iStochKomposter : 信号量箭头指标, 基于经典随机振荡器远离超买和超卖区域。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 学习如何基于奥森姆（Awesome）振荡器设计交易系统 已发布： 在我们系列的这篇新文章中，我们将学习一种也许对我们的交易有用的新技术工具。 它是奥森姆（Awesome）振荡器（(AO）指标。 我们将学习如何基于该指标设计交易系统。 策略一: AO 零轴交叉 根据这个策略，我们需要创建一个交易系统，该系统能够连续比较两个值，并有基于此生成看涨或看跌信号，它们是当期 AO 值和 AO 指标的零轴，以便判定每个值的位置，并决定市场的状态。 如果 AO 值大于零轴，我们要求交易系统在图表上生成含有以下值的注释： 看涨, AO 值 在另一种场景下，如果当期 AO
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 8 部分)：幺半群（Monoids） 已发布： 本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期，我们引入幺半群作为域（集合），通过包含规则和幺元，将范畴论自其它数据分类方法分离开来。 为了描绘幺半群在交易者中的可能应用，我们要考虑 5 个决定，都是某些或大多数交易者在执行交易之前也许会面临的。 这些是： 要考虑回溯期的长度。, 要使用的图表时间帧。, 要使用的应用价格。, 要选择的指标。, 以及，这些给定信息，是否采取区间或趋势进行交易。 对于这些决定中的每一个，我们将跟进： 一组可供选择的可能数值, 一种二元运算，可在任意两个元素之间进行选择。
Exp_WeightOscillator : 最简单的 EA, 基于 WeightOscillator 加权振荡器。 作者： Nikolay Kositsin
有颜色参数的自定义移动平均 : 对"自定义移动平均"指标的修改: 现在，线的颜色可以通过输入参数来传入了， 作者： Vladimir Karputov
Exp_JBrainSig1_UltraRSI : 此 Exp_JBrainSig1_UltraRSI 自动交易程序使用 JBrainTrend1Sig 和 UltraRSI 指标的数值来分析市场状态 作者： Nikolay Kositsin
Shadow_True_Strength_Index : 影子真实强弱指数 作者： Scriptor
新文章 作为技术分析工具的 MTF 指标 已发布： 大多数交易者都同意，当前的市场状态分析从评估更高的图表时间框架开始。该分析向下执行，以缩短执行交易的时间范围。这种分析方法似乎是成功交易的专业方法的强制性部分。在本文中，我们将讨论多时间段指标及其创建方法，并提供MQL5代码示例。除了对优缺点进行综合评价外，我们还将提出一种采用MTF模式的新指标方法。 多时间段指标分类 这些指标在所有标准类中都有介绍，而大多数是复杂的类型，即结合计算和图形元素。指标组如下所示： 1. 信息类：此类指标显示数据和附加信息，无信号或图形。典型的例子是 MultiTimeFrame
各位先進大大好 : OnCalculate() 與 OnTick() 不能同時使用???? 目前我有自行研究出了 #property indicator_chart_window 可以繪出2條不同週期的AMA， 目前想要用計算出的最新的 AMA週期9的與週期12的進行交叉比對再OnTick() 判斷線型趨勢再開單， 但是 我只要用了 OnCalculate() 再執行時候都會變成 這個模式(只有顯示自訂指標)只有指標顯示無法進行演算法交易??? 再而不是這個 模式可以同時顯示跟交易，請問大大有甚麼樣的解決方式
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 08 部分）：锁定指标 已发布： 在本文中，我们将亲眼见证如何在简单地利用 MQL5 语言锁定指标，我们将以一种非常有趣和迷人的方式做到这一点。 正如我早前提及的，我可以跳过这些信息，当有人问我为什么他们不能让系统工作时，我可以装作自己是一个更好的程序员。 但我不喜欢吹牛。 我希望人们学习、理解、并有动力去寻找解决方案。 只要有可能，分享您的知识，因为这就是我们为如何进化做出贡献。 隐瞒知识不是优越感的标志，而是恐惧或缺乏信心的标志。 我已经克服了这个阶段。 这就是我解释如何工作的原因。 我希望更多人能受到启发，去做同样的事情。 拥抱大家，下一篇文章见。
新文章 MQL5 Cookbook: 处理 TradeTransaction 事件 已发布： 在本文中，我打算介绍一种使用 MQL5 的手段来控制交易事件的方法。我要指出的是，有些文章已经专门讨论过这个话题。 "EA 交易中采用 OnTrade() 函数处理交易事件" 即是其一。我不想重复其他作者，并将使用另一个处理器 - OnTradeTransaction ()。 我想提请读者注意以下几点。在 MQL5 语言的当前版本，客户终端里包含 14 个正式的事件处理器。此外，程序员有可能利用 EventChartCustom () 创建自定义事件，并利用 OnChartEvent ()
新文章 峰谷指标：新鲜的方法、新颖的解决方案 已发布： 本文会验证创建一种高级峰谷指标的可能性。识别节点的概念是以使用轨道线指标为基础的。我们假设可以找到一系列轨道线输入参数的一种特定组合，所有峰谷节点均可借此处于轨道线带的界限之中。因此，我们可以尝试预测新节点的坐标。 当然，每位交易者都清楚，峰谷指标旨在对给定或更大幅度的价格波动进行分析。峰谷线是一条折线，节点分别位于价格图表的最高价和最低价处。 该指标有许多变体。然而，也有大量的 MQL5 程序开发者热衷于创建自己的“理想”峰谷。 我们将设定一个目标：找到两个节点的坐标 - 当前与预测节点（图
新文章 数据科学与机器学习（第 09 部分）：K-最近邻算法（KNN） 已发布： 这是一种惰性算法，它不是基于训练数据集学习，而是以存储数据集替代，并在给定新样本时立即采取行动。 尽管它很简单，但它能用于各种实际应用。 K-最近邻算法是一种非参数监督学习分类器，它运用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。 虽然此算法主要用于分类问题，但它也可解决回归问题。 它通常作为分类算法，由于它假设数据集中的相似点可以在彼此的附近找到。 k-最近邻算法是监督机器学习中最简单的算法之一。 我们将在本文中构筑我们的算法作为分类器。 作者： Omega J Msigwa
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 07 部分）：首次改进（II） 已发布： 在上一篇文章中，我们针对复现系统进行了一些修复并加入了测试，以确保可能的最佳稳定性。 我们还着手为这个系统创建和使用配置文件。 这里的问题是读取和写入变量之间会有很小的时差。 尽管它很短暂，但若服务在指标之前将数值写入全局终端变量时，它就存在。 发生此类事件时，服务在访问全局终端变量时所期望的值将与变量中的实际值不同。 有很多方法可以绕过这个缺陷，但在这个与市场回放配套工作的系统中，这并不重要。 故此，我们可以忽略此缺陷。
MQL5向导 - 基于价格交叉移动平均线并由ADX确认的交易信号 : 基于价格交叉移动平均线指标并由ADX确认的交易信号(CSignalADX_MA来自MQL5标准库)被考虑. 基于该策略的EA交易的代码可以被MQL5向导自动生成 作者： MetaQuotes Software Corp
Waddah Attar Win : 限价买入 (BuyLimit) 和限价卖出 (SellLimit) 订单。使用 OnTradeTransaction()。 作者： Vladimir Karputov
新文章 神经网络变得轻松（第三十八部分）：凭借分歧进行自我监督探索 已发布： 强化学习中的一个关键问题是环境探索。 之前，我们已经见识到基于内在好奇心的研究方法。 今天我提议看看另一种算法：凭借分歧进行探索。 基于分歧的探索是一种强化学习方法，允许代理者在不依赖外部奖励的情况下探索环境，但更倾向于使用模型融汇寻找新的、未探索的区域。 在“ 凭借分歧进行自我监督探索 ”一文中，作者讲述了这种方式，并提出了一个简单的方法：训练前向动态模型的融汇，并鼓励代理者探索动作空间，其在融汇当中模型预测之间存在最大不一致或方差。
新文章 价格直方图（市场概况）及其在 MQL5 中的实施 已发布： “市场概况”由真正才华横溢的思想家 Peter Steidlmayer 所提出。他建议使用有关“水平”和“垂直”市场动态信息的替代表示法，从而给出一套完全不同的模型。他认为存在市场深层次的摆动或称之为平衡和失衡周期的基本模式。在本文中，我将会探讨价格直方图（市场概况的一种简化模型）以及它在 MQL5 中的实施。 作者： Dmitry
显示当前K线剩余时间 : 个指标的作用是显示当前K线剩余时间，以时分秒的方式显示数据，数据的位置可以跟随K线，也可以固定在图表任意位置（双击后任意移动它）。 作者： Ziheng Zhuang
TrendSignal 专业版 : 最终版本的 TrendSignal 指标。它不会重绘, 也适用于模板。 作者： malharonaldo
固定保证金资金 : 用于计算在固定保证金水平的条件下手数值的实例。也就是说，如果您指定 10%, 保证金为可用保证金10%的仓位就会建立。 作者： Vladimir Karputov
新文章 探索标准库的交易策略类 - 自定义策略 已发布： 简介 本文面对希望接触某种功能性自定义而无需从头编写 EA 的新手/初学者。 在 MetaTrader 5 中“EA 交易”具有极大的可能性，使我们凭借在编程语言和源代码方面极少的知识或零知识（和技巧）即可进行交易，这一切得益于一个 MetaEditor 功能： MQL5 向导 。向导（我们不打算在本文中解释其详细工作情况）用于生成完成的程序（.mq5 和 .ex5 文件）、算法和代码。它受益于使用 MQL5 标准库及其交易策略类（这是很好的资源）。
新文章 在莫斯科交易所（MOEX）里使用破位挂单的自动兑换网格交易 已发布： 本文探讨在莫斯科交易所（MOEX）里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时，最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。 网格特征具有以下参数： 网格宽度, 网格步长, 止盈, 止损 网格宽度是由订单覆盖的区域。 网格步长是订单之间的间距。 网格宽度和步长按点数为单位计算。 因此，我们已经触及了网格交易方法的定义。 这种交易方法，其中使用许多订单入场，通常彼此距离相同，位于当前价格的两侧，称为网格。 无论市场价格走向何方，它仍然会穿过价位网格。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 06 部分）：首次改进（I） 已发布： 在本文中，我们将开始稳固整个系统，若无，则我们可能无法进行后续步骤。 如果仔细观察，您能看到系统中存在一个1错误。 我们将在下一篇文章中修复此错误，我们将进一步改进我们的市场回放，令其用起来更加稳定和直观。 附件包括视频中使用的源代码和文件。 借助它们来更好地理解和练习配置文件的创建。 从现在开始研究这个阶段很重要，因为配置文件会随着时间的推移而发生积极的变化，从而增加其功能。 因此，我们现在需要从一开始就理解这一点。 作者： Daniel Jose
新文章 神经网络变得轻松（第三十二部分）：分布式 Q-学习 已发布： 我们在本系列的早期文章中领略了 Q-学习方法。 此方法均化每次操作的奖励。 2017 年出现了两篇论文，在研究奖励分配函数时展现出了极大的成功。 我们来研究运用这种技术解决我们问题的可能性。 当测试 EA 在 MetaTrader 5 策略测试器中取两周区间数据运行时，基于模型信号进行交易，它产生了约 20 美元的利润。 所有操作都是最低手数。 下图展示出余额值有明显上升趋势。 交易操作统计数据显示，近 56% 的操作是盈利的。 然而，请注意，EA 仅在策略测试器中测试了模型，尚不适合金融市场的真实交易。 作者：
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