新文章 神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习 已发布： 在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。 关系模型的主要优点是能够在对象之间构建依赖关系。 这样就可以构建源数据。 关系模型可以用示图的形式表示，其中对象和事件表示为节点，而关系代表对象和事件之间的依赖关系。 通过使用示图，我们可以直观地构建对象之间的依赖关系结构。
EA_MALR : 该 EA 在 MALR 指标基础上绘制。提供尾随止损, 手数增加, 平均与反转功能。 作者： Alexander Puzikov
手数计算器 - 风险管理工具 : 这个工具可以让您根据一些简单的资金管理规则来计算下一次交易中的手数大小。 作者： Alessio Leoncini
新文章 手工图表和交易工具包（第一部分）。 准备：结构描述和助手类 已发布： 这是该系列的第一篇文章，我将在其中讲述一个工具箱，该工具箱可通过键盘快捷键来手工图表图形应用。 这非常方便：按一个键，然后出现趋势线，再按另一个键 — 将创建具有必要参数的斐波那契扇形。 也可以切换时间帧，重新排列图层或从图表中删除所有对象。 最终函数根据两个点画一条简单的直线。 取决于 Is_Trend_Ray 全局参数（在 GlobalVariables.mqh 文件中进行了描述），该线将是向右延伸的射线，或者是两个极值间的短线段。 我们来添加利用键盘扩展线长的可能性。 作者： Oleh Fedorov
MQL5向导 - 基于反转 K 线形态的交易信号 : 基于反转 K 线形态的交易信号（MQL5 标准类库中的 CSignalCandles）。基于此策略的交易程序代码，可由 MQL5 向导自动生成。 作者： MetaQuotes Software Corp
PivotPointUniversal : 本指标为所有历史数据绘制轴点级别。这里有 5 种支持的轴点级别: 经典, Fibonacci, Demark, Camarilla, Woodies。这里有 3 个计算周期: 日线, 周线, 月线。对于日线级轴点它可以指定 GMT 时间位移。 作者： Dmitry
盈利亏损计算器 : 盈利亏损计算器面板。当价位线移动, 或在输入域之中修改参数, 如入场价格, 手数, 盈利或亏损点数, 或存款货币时计算数据。 作者： Serhii Ivanenko
BWImp-T01_StDev : 此 BWImp-T01 指标拥有附加的基于标准方差算法的彩色点趋势强度指示。 作者： Nikolay Kositsin
ColorXdinMA_Alert : 趋势移动均线 ColorXdinMA, 拥有警报, 发送邮件和推送通知到移动设备的功能。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析 已发布： 运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。 主成分分析（PCA）是一种降维方法，通常用于降低大型数据集的维数，具体就是将大型变量集转换为仍然包含大型数据集中大部分信息的较小变量集。
新文章 神经网络实验（第 4 部分）：模板 已发布： 在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。 模板是一种类似于“浮动形态”的结构。 它的值会根据市场情况不断变化，但每个值都在一定的范围内，而这恰是我们实验所需要的。 由于我们已知我们传输到神经网络的数据应该在一定范围内，因此模板中的数值会被四舍五入为整数，以便感知器和神经网络能更好地理解。 因此，我们得到了更多的触发条件，并大幅降低了感知器和神经网络上的负载。
美元指数 : 美元 指数 (USDX, DXY, DX) 是美元相对于一篮子外币汇率的指数 (或衡量标准)，通常被称为美元篮子。 贸易伙伴的货币。 当美国指数上涨时 与其它货币相比，美元获得 "升值" (价值)。 作者： Mladen Rakic
Chandelier exit : Chandelier exit 指标是设计用于帮助交易者保持在趋势中而防止在趋势延伸时过早退出的。典型情况下，Chandelier Exit 指标会在下跌趋势中高于价格，而在上涨趋势中低于价格。 作者： Mladen Rakic
Jolly Roger EA 版 : 来自Pirat 提交到2011年自动交易锦标赛的EA交易. 作者： Andrew Kornishkin
Exp_Heiken_Ashi_Smoothed : 一个基于Heiken_Ashi_Smoothed指标信号的交易系统。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 种群优化算法：猴子算法（MA） 已发布： 在本文中，我将研究猴子优化算法（MA）。 这些动物克服困难障碍，并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。 猴子探索的区域是适应度函数地域，因此最高的山对应于问题的解（我们考虑全局最大化问题）。 从当前位置开始，每只猴子都会向上移动，直至抵达山顶。 攀爬过程旨在逐步提高目标函数的值。 然后，猴子向随机方向进行一系列局部跳跃，希望找到更高的山峰，并重复向上的运动。 在进行了一定次数的攀爬和局部跳跃后，猴子认为它已经充分探索了初始位置附近的地域。 为了探索搜索新的空间区域，猴子进行了一次长距离跳跃。
新文章 用 MQL5 语言编写的 20 种交易信号 已发布： 本文将向您传授如何接收交易系统工作所必需的交易信号。在这里作为单独的自定义函数提供了构成 20 个交易信号的例子，这些函数可以在开发 EA 交易程序时使用。为了您的方便，在本文中使用的所有函数都包含在一个能够轻松连接到将来的 EA 交易程序的 mqh 包含文件中。 作者： Sergey Gritsay
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 15 部分）：访问 web 上的数据（I） 已发布： 如何通过 MetaTrader 5 访问在线数据？ 互联网上有很多网站，提供海量信息。 您需要知道的是，在哪里查找、以及如何才能最好地利用这些信息。 脚本的思路就是捕捉页面上的值。 上述方法的优点是，即使信息由于偏移而改变位置，我们仍然可以在所有这些命令中找到它。 但是，即使一切看起来都很理想，信息也会有一点延迟，因此有必要衡量在执行上述脚本时，您将如何处理捕获的数据。 执行结果如下所示。
新文章 学习如何基于比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的 MFI 设计交易系统 已发布： 这是该系列中的一篇新文章，我们将学习如何根据流行的技术指标设计交易系统。 这次我们将涵盖比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的市场促进指数（BW MFI）。 策略一: BW MFI - 走势状态 根据此策略，我们需要创建一个交易系统，可根据指标柱线的颜色获取 BW MFI 指标的走势信号，该信号将根据指标的性质判定，方法是比较每次跳价的四个值，从而判定每个数值的位置。 这四个数值是当期 BW MFI、前期 BW MFI、当期交易量和前期交易量。
CoensioTrader1V06 : 多货币交易系统, 基于布林带和趋势捕捉技术。交易能力可同时高达 6 种货币。已构建的系统中使用了分享的优化参数。 作者： Krzysztof Szymczyk
新文章 计算赫斯特指数 已发布： 本文彻底解释了赫斯特指数背后的思想, 以及其价值观和计算算法的含义。分析了多个金融市场片段, 并介绍了使用 MetaTrader 5 产品实现分形分析的方法。 这意味着所有以下结果强烈依赖一段时间内的前一结果。最可靠及最有影响力的公司报价图表是最具说明性的 持久时间序列 。美国公司诸如苹果, 通用电气, 波音, 以及俄罗斯的石油公司, 国际航空和外贸银行等都名列其中。这些公司的报价图表显示如下。我相信, 每位投资者都可以在观看这张图表的同时辨别一张熟悉的图片 — 每个新的最高价和最低价均高于前一根。 俄罗斯国际航空股票价格: 作者： Dmitriy
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