新文章 数据科学与机器学习（第 09 部分）：以 MQL5 平铺直叙 K-均值聚类 已发布： 数据挖掘在数据科学家和交易者看来至关重要，因为很多时候，数据并非如我们想象的那么简单。 人类的肉眼无法理解数据集中的不显眼底层形态和关系，也许 K-means 算法可以帮助我们解决这个问题。 我们来发掘一下... 聚类分析是一项把一组对象进行分组的任务，按照这种方式，拥有相同属性的对象被放置在相同的群组（聚类）中。 如果您去商场，您会发现类似的物品放在一起吧？ 有人进行了把它们分组的过程。
BullsBearsEyes EA : 智能交易系统基于自定义的 BullsBearsEyesindicator 指标 作者： Vladimir Karputov
EMA LWMA RSI : 基于两条 iMA（移动平均线，MA）和 iRSI（相对强弱指数，RSI）的智能交易系统 作者： Vladimir Karputov
Woodies CCI : Woodies CCI 是一个由 Ken Woods 开发的动量指标。它是基于周期数为14的商品通道指数指标 (CCI) 的。 作者： Mladen Rakic
新文章 神经网络变得轻松（第四十四部分）：动态学习技能 已发布： 在上一篇文章中，我们讲解了 DIAYN 方法，它提供了学习各种技能的算法。 获得的技能可用在各种任务。 但这些技能可能非常难以预测，而这可能令它们难以运用。 在本文中，我们要研究一种针对学习可预测技能的算法。 研究多个独立行为和相应的环境变化，能够令模型预测控制用于规划行为空间，胜于动作空间。 有关于此，主要问题是我们如何获得这种行为，因为它们可能是随机且不可预测的。 动态感知技能探索（DADS）方法提出了一种用于学习低级技能的无监督强化学习系统，其明确目标是促进基于模型的控制。 利用 DADS
新文章 GUI：利用 MQL 创建您自己的图形库的提示和技巧 已发布： 我们将通览 GUI 函数库的基础知识，以便您能理解它们如何工作，甚至着手打造您自己的函数库。 开发 MetaTrader 5 关联环境中的 GUI 函数库是任何人都能想到的 最大 非特性项目之一，其它还有 AI、（优秀的）神经网络、和......熟练运用您尚未开发出的 GUI 函数库。 最后一点我是半开玩笑的，当然，学习如何使用已经制作完成的函数库更容易（即使外面的 GUI 函数库 非常 庞大）！ 但是，若我能学会如何使用一个比我自行打造更好的函数库，为什么还要从头开始创建一个呢？ 好吧，有几个很好的理由。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 16 部分）：新的类系统 已发布： 我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长，如果现在不做，那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类，可协助实现此任务，但为此，我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中，我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。 实际上，还有与编写代码相关的额外工作。 但是作为一个拥有多年经验的 C++/C 程序员，当我查看上面所示的代码时，我很轻易就明白它是引用指针。 由于 MQL5 的理解方式与 C++/C 相同，故我明白注入符这样用没有问题。
SHI Channel true (NB-channel) : SHI_Channel_true 在图表上自动显示 Barishpolts 动态移动通道 作者： Nikolay Kositsin
心理线PSY指标MT4版本 : 心理线（PSY）指标将一定时期内投资者趋向买方或卖方的心理事实转化为数值，从而判断股价的未来趋势 作者： tottiss
新文章 如何利用 MQL5 处理指示线 已发布： 在本文中，您将发现利用 MQL5 处理最重要的指示线（如趋势线、支撑线和阻力线）的方法。 我们可以在交易中应用趋势线，并依据趋势线类型下单。 如果是上升趋势线，我们可能会期望价格向下移动，来从上方测试该趋势线，若反弹到向上，然后我们就可在此趋势线附近放置买入订单。 反之亦然，如果是一条下降趋势线，我们可能期望价格从下方向上移动，来测试该趋势线，若反弹向下，然后我们就可以在此下降趋势线附近放置卖出订单。 以下是上升趋势线： 我们可以看到，上图中很明显，我们有一个向上的走势，如果我们尝试在最后三个低点之间连接，我们可以发现它们在同一条上升线上。
新文章 自动优化 MetaTrader 5 专用 EA 已发布： 本文描述 MetaTrader 5 下自我优化机制的实现。 第一个 MetaTrader 5 实例 7 天 24 小时运行，该实例托管 BuddyIlan EA 以及我们今天将在其上工作的 EA（优化器 EA），并在第二个 MetaTrader 5 实例上启动优化过程。 在流程结束时，优化器 EA 将在全局变量中设置优化值，这些值将由正在运行的 Buddy Ilan EA 读取。 优化日程安排在每周六，无需任何人工干预。 作者： BPASoftware Thai Co. Ltd
新文章 SQLite: MQL5 原生 SQL 数据库操纵 已发布： 交易策略的研发与大数据处理相关联。 现在，您能够基于 SQLite 在 MQL5 中直接运用 SQL 查询来操纵数据库。 该引擎的重要特性在于整个数据库都被安置在用户 PC 上的单个文件中。 在 MetaEditor 中调试 SQL 查询 如果代码不成功，则所有操纵数据库的函数都将返回错误代码。 如果您遵循以下四个简单规则，操纵它们不会引发任何问题： 调用 DatabaseFinalize() 之后，应销毁所有查询控柄； 完毕前应利用 DatabaseClose() 关闭数据库； 应检查查询执行的结果；
新文章 MetaTrader 5 中的交易信号：PAMM 帐户的更佳选择！ 已发布： 我们很高兴地宣布，MetaTrader 5 现在有了 交易信号 ，从而为投资人员和管理人员带来一款强大的工具。当您追踪成功交易人员的交易时，终端将自动在您的帐户中复制交易！ 随着新的功能和选装功能的加入， MetaTrader 5 终端不断发展。而交易信号是为交易人员提供的又一重要功能。允许自动复制其他交易人员的交易的标准功能现已面向所有 MetaTrader 5 用户提供。对于那些习惯于向他人投资或管理他人资金的用户而言，这是更简单的现成解决方案。 我们尽可能地简化交易信号在 MetaTrader 5
新文章 为智能系统制定品质因数 已发布： 在本文中，我们将见识到如何制定一个品质得分，并由您的智能系统从策略测试器返回。 我们将查看两种著名的计算方法 — Van Tharp 和 Sunny Harris。 在本文中，我们将见识到如何制定一个品质得分，并由您的智能系统从策略测试器返回。 在下面的图例 1 中，您可以看到 “OnTester result” 值为 1.0639375，此即展示所执行系统的品质示例。 在本文中，我们将学到两种可能的方式来测量系统品质，并将看清如何记录这两个数值，因为我们只能返回其中一个值。 图例 1 ：高亮显示的 “OnTester result” 字段。 作者：
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 15 部分）：模拟器的诞生（V）- 随机游走 已发布： 在本文中，我们将完成自有系统模拟器的开发。 于此的主要目标是就上一篇文章中讨论的算法进项配置。 该算法旨在创建随机游走走势。 因此，为了明白今天的讲义，有必要了解以前文章的内容。 如果您尚未跟踪模拟器的开发，我建议您从头开始阅读本系列文章。 否则，您也许对此处将要讲解的内容不明所以。 于此，我们将纠正文章 “ 开发回放系统 — 市场模拟（第 14 部分）：模拟器的诞生（IV） ” 中的缺陷。 尽管我们已经生成了可运作的随机游走原理，但在处理预定义文件或数据库中的数值时，它还是不完全胜任。
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 10 部分)：幺半群组 已发布： 本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在此，我们将”幺半群-组“视为常规化幺半群集的一种手段，令它们在更广泛的幺半群集和数据类型中更具可比性。 按照类似于我们在上一篇文章中的方式，考虑在交易者当中应用它。 回想一下，我们将幺半群（集合）视为交易者可从中选择的决策选项池，在上一篇文章中，我们看到过以”幺半群-动作“扩展该其大小。 我们实测了如果基于交易系统决策点（特征）相对重要性的权重因子列表来扩展特定幺半群的纵深，会对交易系统的性能产生什么影响。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 14 部分）：模拟器的诞生（IV） 已发布： 在本文中，我们将继续探讨模拟器开发的新阶段。 这次，我们会见到如何有效地创建随机游走类型的走势。 这种类型的走势非常引人入胜，因为它是构成资本市场上所发生一切的基础。 此外，我们将开始了解一些对于进行市场分析至关重要的概念。 基于我们在上一篇文章中开始的讲解，您能看出现在我们正优先研究走势随机化。 不同于其它文章中所见，那些创建模拟所采用的方法都与策略测试器中的非常相似，我们所用是的与下图所示非常相似的锯齿形走势： 虽然如策略测试器一样是个好主意，但这种方式对于回放/模拟系统来说并不完全足够。
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 9 部分)：幺半群（Monoid）— 动作 已发布： 本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 在这里，我们继续将“幺半群 — 动作”当为幺半群变换的一种手段，如上一篇文章所涵盖的内容，从而增加了应用。 如果我们如同上一篇文章中一样，依据 EURUSD 从 2022.05.01 到 2023.05.15 的 H1 时间帧进行测试，使用函数库的内置 RSI 信号类，这就是我们的测试报告。 虽然我们上面报告的结果不如我们在上一篇文章中的最佳报告中那么好，但报告结果确实突显出幺半群动作对于幺半群集变化的敏感性。 作者： Stephen Njuki
新文章 什么是趋势，行情结构是基于趋势还是横盘？ 已发布： 交易者经常谈论趋势和横盘，但很少有人真正了解趋势/横盘是什么，甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而，如果我们想赚钱，就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中，我将仔细研究趋势和横盘的本质，并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘，亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。 这种方法令我们能够动态评估交易的金融产品趋势度的变化速度。 下面的动画展示 AMD 股价相对于参考分布的增量概率密度分布的动态。 以 M1 时间帧蜡烛作为基础。 该动画针对 40
新文章 开发交易算法的科学方法 已发布： 本文探讨了开发交易算法的方法，即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式，并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。 测试时间为2018年1月1日至2020年7月28日，在M1时间段内，使用真实点模式进行。参数没有得到优化，因为我想说明的是，没有必要为每个货币对优化一个完全准备好的算法。我们将改变块大小，最小块大小和手数，努力使利润大大超过佣金。 图 7
新文章 创建一个行情卷播面板：改进版 已发布： 您如何看待复查我们的行情卷播面板基本版的主意？ 我们改进面板要做的第一件事就是能够添加图像，例如资产徽标或其它图像，从而用户可以迅速、轻松地识别所示品种。 请注意使用面板时资产变化相关的几点。 首先，所需的资产将在与前一个资产相同的时间帧内打开。 您可以稍后更改时间帧，但最初它会采用相同的时间帧。 另一个同样重要的一点是，我们必须选择资产，如此面板上才会有合理数量的资产，因为再次在面板上显示它们需要花费大量时间。 随着时间帧或资产的每次变化，面板将始终从列表中的第一个资产开始。 以下视频演示了该系统在实践中的操作。 作者： Daniel Jose
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