RSI 蜡烛 - 平滑的 : 将 4 个 RSI 数值 (RSI 为最高价，最低价，开盘价和收盘价) 合并显示为蜡烛，并在计算中附加选项使用价格预平滑，这使其成为 RSI-与-MA 组合。 作者： Mladen Rakic
新文章 复购算法：提高效率的数学模型 已发布： 在本文中，我们将使用复购算法来更深入地了解交易系统的效率，并开始研究使用数学和逻辑提高交易效率的一般原则，以及在使用任意交易系统方面应用更能提高效率的非标准方法。 这种交易方法在各类智能系统中被广泛且积极地运用。 甚至，它还有许多变体和混合体。 此外，从对此类系统的引用数量来看，很明显，该主题不仅在本站点上非常受欢迎，而且在任何其它网络资源上也如此。 所有方法变体都有一个 共同的概念 ，涉及 逆市场走势 进行交易。 换言之，EA 采用复购来尽可能地低买，并尽可能地高卖。 这是一个古老到自商品出现就有的经典交易形式。
Chart Save Template : 这个脚本程序可以使用指定的名称来把图表设置保存到模板中。 作者： Vladimir Karputov
新文章 图形界面 IX: 进度条和线形图表控件 (第二章) 已发布： 第九部份的第二章致力于开发进度条和线形图表控件。与以往一样，会提供详细的实例展示如何在自定义的MQL应用程序中使用这些控件。 让我们列出所有用于开发库中创建进度条的组件。 背景, 描述, 指针滚动条, 指针背景, 百分比 图 1. 进度条控件的组成部分 作者： Anatoli Kazharski
i-Regr : i-Regr 是一个 MetaTrader 5 指标。回归通道: 线性回归通道, 二次 (抛物线) 回归通道, 三次回归通道。 作者： Vladimir Karputov
新文章 MQL5 细则手册：在单一窗口中监控多个时间表 已发布： 选择建仓方向时，同时显示的带有多个时间表的价格图表可能会非常有用。MetaTrader 5 客户端提供 21 个时间表用于分析。您可以利用能置于现有图表上的特殊图表对象，并在相应位置设置交易品种、时间表及其他属性。您可以添加任何数量的该类图表对象，但如果 通过手工完成，将会非常不便且费时。而且，并不是所有图表属性都可进行人工设置。 我们可通过本文对此类图形对象进行深入了解。为方便说明，我们将使用控件（按钮）创建指标，以便同时在子窗口中建立多个图表对象。此外，图表对象将准确置于子窗口中，并随主图表或终端窗口的大小调整自动进行校正。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 02 部分）：首次实验（II） 已发布： 这一次，我们尝试换一种不同的方式来实现 1 分钟的目标。 然而，这项任务并非如人们想象的那么简单。 如果您注意到，我们现在得到一个外循环来做这个 1 毫秒的测试。 由于很难在系统内进行正确的调整，如此我们利用这一毫秒的优势，也许最好将其从播放中取出。 我们只做了一处修改。 您可以在下面的视频中看到结果。 作者： Daniel Jose
新文章 MQL5 中对象创建和析构的顺序 已发布： 每个对象，无论是自定义对象、动态数组还是对象数组，都以其特定的方式在 MQL5 程序中创建和删除。某些对象往往是其他对象的一部分，在取消初始化时对象删除的顺序便尤为重要。本文提供了涵盖对象使用机制的一些示例。 MQL5 程序的编写基于 面向对象编程 (OOP) 理念， 这不仅为创建自定义库带来了新的可能性，并允许您使用其他开发人员的完整且经过测试的类。MetaTrader 5 客户端的 标准库 中有数百个类，包含了数千种方法 。 要充分利用 OOP，我们必须清楚说明有关在 MQL5 程序中创建和删除对象的一些细节 。文档对 创建和删除对象
一个原始数学函数的跨平台开发库 : 原始数学函数来自各个地方，它们没有类似函数或者比其他实现方法运行得更快。 作者： fxsaber
新文章 另一个 MQL5 OOP 类 已发布： 本文会从一种理论性交易概念的构想，到编制一个在经验世界中实现这一概念的 MQL5 EA 交易，为您讲解如何从头建立一个面向对象的 EA 交易。依本人看，边做边学是取得成功的一种可靠方法。所以，我会拿出一个实用的例子，让您明白如何才能整理自己的想法，并最终完成外汇自动交易代码。和您一起遵守“面向对象”原则，也是我的目标之一。 以我之见，构建一个真正有效的完善的面向对象EA，是一项要求综合多项技能的挑战。逻辑推理、发散思维、分析与综合能力以及想像力等等。比方说，如
Dōteki Heikin Ashi (动态平均柱) : 动态版本的标准 Heikin Ashi 指标 (代码与 MQL4 或 MQL5 都是兼容的)。 作者： Fernando Carreiro
新文章 通用EA交易：与MetaTrader的标准信号模块集成 (第7部分) 已发布： 这部分文章描述了使用CStrategy引擎与MetaTrader中标准库的信号模块做集成。本文描述了如何操作信号，以及如何基于它们创建自定义的策略。 以下的图表显示了在策略的自动生成过程中，类的垂直继承一般架构。 图 1. 策略生成器中标准类的继承 作者： Vasiliy Sokolov
Cronex T RSI BBSW : 用于 MetaTrader 5 的 Cronex T RSI BBSW 指标。 作者： Sergii Kozin
新文章 带有图形用户界面的通用震荡指标 已发布： 本文描述了创建基于终端中所有震荡指标的通用指标的过程，并且指标中还带有自身的图形界面。该图形界面(GUI)使用户可以简单快速地直接在图表窗口中修改每个震荡指标的设置(不需要打开它的属性), 以及比较它们的数值和为特定的任务选取最佳的选项。 其它的方法是虚拟的，每个震荡指标将在子类中有它们特定的代码。Show() 方法将用于显示控件；FormHeight() 将返回表单的高度；InitControls() 方法只允许修改控件旁边的文字 (图 4). 图 4. 对于不同震荡指标在控件旁边显示不同的文字 事实上，来自 incGUI
新文章 神经网络实验（第 6 部分）：自给自足的价格预测工具 — 感知器 已发布： 本文提供了一个的示例，运用感知器作为自给自足的价格预测工具，展示其一般概念和最简单的已制备智能系统，然后是其优化结果。 指标是用于分析市场并帮助识别趋势、入场和离场时机、以及支撑位和阻力位的数学方程式。 可以在感知器中用于分析外汇市场的一些最常见指标包括： 移动平均线, 相对强弱指数（RSI）, 随机振荡器; , MACD（移动平均收敛扩散）。 将收盘价和指标传递给感知器，可令模型参考市场分析的各个方面，并创建更准确的价格预测。 例如，模型可利用移动平均线来判定整体市场趋势，然后利用随机振荡器来判定入场切入点。
新文章 神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分) 已发布： 在本文中，我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。 让我们考虑一些与神经网络训练数据准备有关的问题。 为了决策 ，我们将使用两个神经网络在 一个方向上 打开仓位。, 根据前一点，训练数据应分为两组-每个方向一组。
本人想获取MT5历史订单的open时间和close时间，以及open价格和close价格。但是我打印HistoryOrderGetInteger(ticket,ORDER_TIME_SETUP)和HistoryOrderGetInteger( ticket ,ORDER_TIME_DONE)时间都是close时间。而无法获取open时间。请问大家有知道怎么获取历史订单的open时间吗？
新文章 处理时间（第一部分）：基础 已发布： 能够简化和澄清时间、经纪商时移、以及夏季或冬季变更的时间处理函数和代码片段。 准确的时序也许是交易中的一个关键因素。 在当前钟点，伦敦或纽约的证券交易所是否已经或尚未开市，外汇交易的交易时间何时开始和结束？ 对于一名实况手工交易者来说，这不算是个大问题。 如前所述，坐在屏幕前进行买卖的交易员可以轻松处理不同的时间。 无论是通过互联网还是某些功能，PC 均能保持这些数值或时钟可用，且可随时调用 MQL 函数，譬如 TimeGMT() ， TimeGMTOffset() 和其它函数获取这些数值。
回归分析 : 这个指标比较四种类型的回归（线性，两次方，对数和指数）并选则最能适合数据分析的那一个。 作者： BORIS ARMENTEROS
新文章 更好的程序员（第 05 部分）：如何成为更迅捷的开发人员 已发布： 每位开发人员都希望能够更快地编写代码，且能够更快、更有效地编写代码并非只是少数人与生俱来的特殊能力。 这项技能是可通过学习提升的，这就是我在本文中尝试传授的内容。 这篇文章是之前 篇幅 的扩展文章，如果您还没有阅读过以往文章，请考虑先阅读它们。 内容: 规划您的工作, 不要重新发明轮子, 只做需要做的事, 迎接更大的挑战, 健康生活, 现在就行动, 不要过度劳累自己, 质量不是一成不变的, 总会有最后期限, 了解您的高峰时刻, 反思是关键, 客观衡量, 工作之外的探索, 更迅捷的测试 作者： Omega
自动斐波那契指标 (自动 Fibos) : 除此之外有许多斐波那契指标, 但是我决定为您制作我自己的指标。 作者： Ahmed Soliman
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