LacusTstopandBE : 用于人工交易的辅助 EA。设置止损，获利，可以把仓位移动到盈亏平衡点并进行跟踪。 作者： Vladimir Karputov
新文章 液态图表 已发布： 您是否希望在小时图表里看到本小时内第二和第十五分钟开盘的柱线？每分钟开盘价都在变化的重绘图表看上去会像什么样？依据这样的图表进行交易有何优势？您将在本文当中找到这些答案。 有一次，我注意到每个经纪商的 H4 时间帧以及更高的图表都有所不同。这背后的原因是因为经纪商分别位于不同的时区。在某些情况下，虽然时区之间的差别很小，同一图表的某些部分也会有显著不同。在某一个图表上有一个明显的反转形态，但另一个图表上的相同部位却没有表现出任何精确的形态。 此后，有个想法掠过我的脑海，写一款指标重绘 H1 图表，以便在右侧总会有一根完整的收盘柱线。选择 M1
EMA 6.12 : 智能交易系统使用 "两条 iMA (移动平均, MA) 交叉" 的信号。EA 使用了尾随停止和止盈。 作者： Vladimir Karputov
新文章 利用外部应用程序进行加密 已发布： 在本文中，我们研究在 MetaTrader 和外部应用程序中进行对象加密/解密。 我们的目的是判断以相同初始数据获得相同结果的条件。 加密在 MQL 程序中很少使用。 在日常交易中，使用密码术的机会并不多。 一个例外就是偏执的信号跟单机希望保护发送的数据免于监听，仅此而已。 若数据不会离开终端，很难想象为什么需要加密/解密数据。 甚至，这可能代表开发人员能力低下，因其造成了终端的额外负载。 也许无需在交易中使用加密？ 实际上，其实有。 例如，考虑许可。 可能会有一家小型公司，甚或一位广受欢迎产品的独立开发者。
新文章 CCI 指标。 升级和新特征 已发布： 在本文中，我将研究升级 CCI 指标的可能性。 此外，我将对指标进行修改。 但也有一些区域的差异非常明显。 比较指标的小型智能系统 视觉比较很主观，可能会导致错误的结论。 我们的结论需要更可靠的基础。 为了评估所有指标版本，我们编写一个简单的智能系统。 我们为它分配相同的开盘和收盘规则，并比较结果。 我将采用以下规则 — 穿过给定的水平面，则在一个方向开仓；在相反的方向平仓（如果有的话）。 作者： Aleksej Poljakov
新文章 种群优化算法：人工蜂群（ABC） 已发布： 在本文中，我们将研究人工蜂群的算法，并用研究函数空间得到的新原理来补充我们的知识库。 在本文中，我将陈列我对经典算法版本的解释。 该算法的思路是基于蜂群在寻找尽可能多的获取花蜜的地方时的行为。 首先，所有的蜜蜂都朝随机的方向飞出蜂巢，充当侦察员，试图寻找有花蜜的区域。 之后，蜜蜂返回蜂巢，并以特殊的方式告诉其它个体在哪里找到了花蜜、以及发现了多少花蜜。 工蜂被发配到发现的区域。 在这个地区发现的花蜜越多，向那个方向飞的蜜蜂就越多。 侦察兵再次飞去寻找其它区域，但均在已发现区域的附近。
新文章 多层感知器和反向传播算法（第二部分）：利用 Python 实现并与 MQL5 集成 已发布： 有一个 Python 程序包可用于开发与 MQL 的集成，它提供了大量机会，例如数据探索、创建和使用机器学习模型。 集成在 MQL5 内置的 Python，能够创建各种解决方案，从简单的线性回归、到深度学习模型。 我们来看看如何设置和准备开发环境，以及如何使用一些机器学习函数库。 首先，您应该从官方网站 www.python.org/downloads/ 下载 Python 为了使用 TensorFlow，您应该安装 3.3 和 3.8 之间的版本（我个人使用 3.7 ）。
新文章 非线性指标 已发布： 在本文中，我将尝试研究一些构建非线性指标的方法，并探索其在交易中的用处。 MetaTrader 交易平台中有相当多的指标采用非线性方式。 众数是数据样本中出现频率最高的数值。 例如，在样本 1, 6, 9, 3, 3, 7, 8 中，最多见的数字是 3。 故它就是该系列的众数。 然而，在分析价格时，每个数值大多只能出现一次。 然后，为了计算众数，我们可以利用皮尔逊（Pearson）经验方程： 众数 = 3*中位数 – 2*平均值。 根据方程，该众数是一个不稳定的指标（系数超出了区间 -1...+1 的边界）。 但它可以作为其它指标的补充。
新文章 构建自动运行的 EA（第 07 部分）：账户类型（II） 已发布： 今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么，以便若它“偏离轨道”，交易者可以尽早将其从图表中删除，并控制事态。 在上一篇文章 构建自动运行的 EA（第 06 部分）：账户类型（I） 中，我们着手开发一种方式来确保自动 EA 正常工作，并符合其预期目的。 在那篇文章中，我们创建了 C_Manager 类，它充当管理员，以便在出现奇怪或不正确的 EA 行为时，能把 EA 从图表中删除。 我们首先解释了如何防止 EA 的挂单或市价单触发。
Skyscraper_Fix_Cld : Skyscraper_Fix 指标，在平均线和 NRTR 线之间填充颜色。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar（进度条）WinForms 对象 已发布： 在本文中，我将继续开发进度条（ProgressBar）控件。 特别是，我将创建管理进度条和视觉效果的功能。 编译，并在图表上启动 EA： 在第一个循环中，我们看到进度条对象的宽度如何增加，进度条的宽度也成比例增加。 与此同时，Value 最初设置为 50，且会保留如此，因为进度条的宽度是以相对值设置的。 在第二个循环中，我们每次调用 PerformStep 方法，该方法每次将（相对）Value 值按增量步长值递增。 尽管有 350
MQL4模拟MQL5 OnTrade()函数的功能EA : 在MQL4中模拟MQL5的 OnTrade()函数功能 作者： Zhang Yi
新文章 神经网络变得轻松（第三十三部分）：分布式 Q-学习中的分位数回归 已发布： 我们继续研究分布式 Q-学习。 今天我们将从另一个角度来看待这种方式。 我们将研究使用分位数回归来解决价格预测任务的可能性。 利用 NetCreator 工具创建了一个训练模型。 模型的体系结构与来自 上一篇文章 中训练模型的体系结构相同。 我删除了最后一个 SoftMax 规范化层，以便模型结果区域可以复制所用奖励策略的任何结果。 与以前一样，该模型是基于 EURUSD 历史数据、H1 时间帧上进行训练的。 训练数据集采用过去 2 年的历史数据。 训练模型的工作是在策略测试器中进行测试。
新文章 利用卡尔曼 (Kalman) 滤波器预测价格方向 已发布： 为了成功交易, 我们几乎总是需要指标来把主要价格走势与噪音波动剥离。在本文中, 我们考察最有前途的数字滤波器之一, 卡尔曼滤波器。本文将介绍如何绘制和使用滤波器。 作者： Dmitriy Gizlyk
MACD EA : 智能交易系统使用三个 iMA (移动平均，MA) 指标和一个 iMACD (移动平均收敛/发散，MACD) 作者： Vladimir Karputov
新文章 构建自动运行的 EA（第 06 部分）：账户类型（I） 已发布： 今天，我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 当前状态下，我们的 EA 已能在任何状况下工作，但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。 当前状态下，我们的 EA 已能在任何状况下工作，但尚未准备好自动化。 我们仍然需要在几点上努力。 在我们添加盈亏平衡或尾随停止之前，尚有一些工作要做，因为如果我们太早加入这些机制，我们以后将不得不取消一些事情。 故此，我们将采取稍微不同的路径，首先研究创建一个通用 EA。 作者： Daniel Jose
新文章 MQL5 编程基础：字符串 已发布： 本文会讲解您可以利用 MQL5 中的字符串所做的一切。对此感兴趣的主要应是 MQL5 入门程序员，同时也为经验丰富的开发人员提供了一次总结和系统化其知识的良机。 作者： Dmitry Fedoseev
Multi Stochastic : 一个基于 iStochastic (随机振荡指标) 指标信号的多币种 EA 交易。 作者： Vladimir Karputov
日本蜡烛条形态 : 指标在图表上显示不同的蜡烛条形态。它也可以改变颜色并禁用提示。 作者： Ronnie Mansolillo
Fisher_org_v1_Sign_Alert : 信号量箭头指标, 基于 Fisher_org_v1 振荡器远离超买和超卖区域, 并带有警报、邮件和推送通知到移动设备功能。 作者： Nikolay Kositsin
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