更好的音量 : Better Volume 是一个高级指标，旨在分析价格图表上的成交量行为。它将成交量信息与蜡烛图范围和移动平均线等指标相结合，以识别市场中的重要形态，如买入/卖出高潮、搅动和弱蜡烛图。该指标具有动态可视化界面和成交量分类，可为希望根据成交量流量做出明智决策的交易者提供有价值的见解。 Author: Gustavo Franthesco Kerntopf
带信息面板和支持的 RiskManager : 我在网站上的第一个代码，需要改进。 我的想法是为交易者创建一个理想的工具，在任何交易系统的主要组成部分--风险管理器--的工作中。 Author: Anatoliy Migachyov
库斯库斯星光 : Kuskus Starlight 是一种利用费雪价格转换来识别趋势和潜在反转的震荡指标。 Scriptor 的 MT4 原始代码请访问：https://www.mql5.com/en/code/8365。 Author: Marteo Gonzales Cosme
历史利润计算面板 : CalculateHistoryProfit 脚本 1.0 版旨在使用图表面板计算指定时期的利润。 Author: Sergey Porphiryev
新文章 关于因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在市场事件预测中的应用实例 已发布： 本文提供了一个使用因果网络分析（Causality Network Analysis，CNA）和向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型在MQL5中实现复杂交易系统的全面指南。文章涵盖了这些方法的理论背景，详细解释了交易算法中的关键函数，并提供了实现的示例代码。
新文章 交易中的神经网络：TEMPO 方法的实施结果 已发布： 我们继续领略 TEMPO 方法。在本文中，我们将评估所提议方法在真实历史数据上的真实有效性。 TEMPO 方法建立在预先训练的语言模型的基础上。现实中，该方法作者在他们的实验中用到了预先训练的 GPT-2 。该方法的主要思想在于利用模型在初步训练期间获得的知识来预测时间序列。于此，当然，值得在语音和时间序列之间勾画出不明显的并肩之处。本质上，我们的语音是一条声音时间序列，以字母记录。不同的语调由标点符号传达。 长语言模型 （ LLM ），例如 GPT-2
新文章 重构经典策略（第七部分）：基于USDJPY的外汇市场与主权债务分析 已发布： 在今天的文章中，我们将分析汇率走势与政府债券之间的关系。债券是固定收益证券中最受欢迎的形式之一，将成为我们讨论的重点。加入我们，一起探索是否可以利用人工智能技术改进一种经典策略。
新文章 开发回放系统（第 60 部分）：玩转服务（一） 已发布： 很长一段时间以来，我们一直在研究指标，但现在是时候让服务重新工作了，看看图表是如何根据提供的数据构建的。然而，由于整个事情并没有那么简单，我们必须注意了解前方等待我们的是什么。 在上一篇文章 开发回放系统（第 59 部分）：新的未来 中，我介绍并解释了对控制指标和鼠标指标模块所做的部分更改。虽然这些更新为我们提供了一些未来的使用可能性，特别是鼠标指标模块，但它仍然存在一个小缺陷。然而，这个缺陷在现阶段并不影响我们。这是因为，目前，我们的重点是解决回放/模拟器服务类代码中与封装相关的一些剩余问题。
新文章 禁忌搜索（TS） 已发布： 本文讨论了禁忌搜索（Tabu Search）算法，这是一种最早且最为人所知的元启发式方法之一。我们将详细探讨该算法的运行过程，从选择初始解并探索邻近选项开始，重点介绍使用禁忌表。文章涵盖了该算法的关键方面及其特性。 禁忌搜索的基础是自适应记忆，它不仅防止返回已经找到的解，还能控制搜索过程，考虑之前的步骤。其他研究人员，如曼努埃尔·拉古纳（Manuel Laguna）和拉斐尔·马蒂（Rafael Marti），随后进一步开发了该算法，极大地扩展了其在从生产计划到财务分析和电信等领域的应用。禁忌搜索仍然是解决需要深入分析和复合计算的复杂组合问题的相关工具。
新文章 将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 4 部分）：使用 GPU 训练自己的 LLM 已发布： 随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。 在上一篇文章中，我们简要讨论了如何为大型语言模型创建数据集，并通过一个简单的示例演示了如何仅使用 CPU
新文章 数据科学和机器学习（第 28 部分）：使用 AI 预测 EURUSD 的多个期货 已发布： 众多人工智能模型的惯常做法是预测单一未来值。不过，在本文中，我们将钻研运用机器学习模型的更强大技术，即预测多个未来值。这种方式被称为多步预测，它令我们不仅能够预测明天的收盘价，还可以预测后天、及更久的收盘价。通过掌握多步骤预测，交易者和数据科学家能够获得更深入的见解，并制定更明智的决策，从而显著增强他们的预测能力和策略计划。
新文章 在MQL5中实现基于抛物线转向指标（Parabolic SAR）和简单移动平均线（SMA）的快速交易策略算法 已发布： 在本文中，我们将在MQL5中开发一个快速交易EA，利用抛物线SAR和简单移动平均线（SMA）指标来创建一个响应迅速的交易策略。我们详细介绍了该策略的实施过程，包括指标的使用、信号的生成以及测试和优化过程。
MT5一键开仓 : MT5一键开仓脚本。包含两个脚本，一键开多单和一键开空单。可以设置魔术数，手数，止损点数，止盈点数，注释。 作者： Ziheng Zhuang
MetaCOT 2 CFTC 工具箱（一套指标） MT4 : MetaCOT 2 CFTC ToolBox 指标是一套 MetaCOT 2 指标，可访问 CFTC 报告中的数据。MetaCOT 2 支持 COT、分类 COT、TFF 和 CIT 报告，允许您直接在 MetaTrader 中构建 COT 图表。所有指标都有源代码，可用于构建自己的交易系统。 Author: Vasiliy Sokolov
新文章 纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用 已发布： 这篇文章深入探讨了约翰·纳什的博弈论，特别是纳什均衡，在交易中的应用。文章讨论了交易者如何利用Python脚本和MetaTrader 5，依据纳什的原则来识别并利用市场的无效性。文章还提供了实施这些策略的逐步指南，包括使用隐马尔可夫模型（HMM）和统计分析，以提升交易表现。 纳什均衡是博弈论中的一个概念，假设每个参与者都知晓其他参与者的均衡策略，且没有任何一个参与者仅通过改变自身的策略就能获得更多的收益。 在纳什均衡中，每个参与者的策略在给定其他所有参与者策略的情况下都是最优的。一场博弈可能存在多个纳什均衡，也可能一个都没有。
新文章 交易中的神经网络：使用语言模型进行时间序列预测 已发布： 我们继续研究时间序列预测模型。在本文中，我们领略一种建立在预训练语言模型基础上的复杂算法。 论文 《TEMPO：基于提示的生成式预训练变换器进行时间序列预测》 的作者解决了大型预训练模型适配时间序列预测的关键挑战。他们提出了 TEMPO ，这是一个基于 GPT 的综合模型，设计用于有效的时间序列表示学习。TEMPO 由两个关键的分析分量组成：一个专注于针对特定时间序列形态（如趋势和季节性）建模，另一个旨在经由基于提示的方式从内部数据属性中提取更普适的见解。具体说， TEMPO
新文章 情绪分析与深度学习在交易策略中的应用以及使用Python进行回测 已发布： 在本文中，我们将介绍如何使用Python中的情绪分析和ONNX模型，并将它们应用于EA中。使用一个脚本运行TensorFlow训练的ONNX模型，以进行深度学习预测；而通过另一个脚本获取新闻标题，并使用人工智能技术量化情绪。 将深度学习和情绪分析融入MetaTrader
新文章 使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例 已发布： 本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。 EA 的方法是多方面的，利用机器学习模型的价格预测、趋势跟踪技术和自适应参数优化。它的设计主要针对 #AAPL 股票，尽管它具有适应其他工具的灵活性。该 EA 具有动态手数调整、追踪止损和自动调整市场条件等功能，融合了尖端技术与久经考验的交易原则。
新文章 使用MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易：打造高效的EA 已发布： 在本文中，我们将通过MQL5实现抛物线SAR趋势策略的自动化交易：打造高效的EA。该EA将根据抛物线SAR指标识别出的趋势进行交易。 算法交易策略通过使交易者能够快速做出明智的决策，极大地创新了金融交易。这有助于消除人为错误和情绪偏见，因为自动化系统会在快节奏的市场环境中遵循预先确定的参数。因此，在自动化交易中，交易具有一致性，因为系统每次执行交易时都使用相同的逻辑。 使用MetaTrader 5构建和实施自动化技术是一种常见的做法。本文深入探讨了使用抛物线SAR指标自动执行交易的EA创建过程。 作者：
新文章 数据科学与机器学习（第 15 部分）：SVM，每个交易员工具箱中的必备工具 已发布： 探索支持向量机 (SVM，Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略，增强决策能力，并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具，帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。 对偶 SVM 并不是 SVM 的一种独特类型，而是 SVM 优化问题的一种表示。SVM
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