新文章 基于价格运动方向和速度的交易策略已发布：
本文提出一种基于价格运动方向和速度的分析方法。我们已经将此想法用MQL4语言实现了一个EA，来研究此策略的效果。我们也将通过测试、检验和优化本文的一个例子来确定最优的参数。
世界上的任何运动都可以被运动的方向，加速度和速度所表征。在金融市场中同样适用。这预示着一条重要的法则，那就是强烈的运动不会立即停止。就好比一列火车：当列车以全速运行时踩下刹车，那么此时的刹车距离可能长达1公里。
那么趋势何时开始呢？当绝大多数市场参与者由于某些原因转变他们的观点时，无论是涉及全球经济趋势的改变还是其他一些能影响市场走向的重要因素。群体性意见形成后...
新文章 DoEasy. 控件（第 16 部分）：TabControl WinForms 对象 — 多行选项卡标题，拉伸标题适配容器 已发布： 在本文中，我将继续开发 TabControl，并针对设置标题大小的所有模式，实现选项卡标题在控件所有四个侧边的排列：正常、固定、和靠右填充。 编译 EA，并在图表上启动它： 如我们所见，左右选项卡标题的布局工作正常。 我们将在下一篇文章中讲述并修复这些缺点，但到目前为止，一切都很好。 作者： Artyom Trishkin
新文章 价格走势模型及其主要规定（第 1 部分）：最简单的模型版本及其应用 已发布： 本文提供了数学上严格的价格运动和市场功能理论的基础。 到目前为止，我们还没有任何经过严格数学论证的价格走势理论。 取而代之的是，我们不得不基于经验假设进行处理，即价格在某种形态之后以某种方式移动。 当然，这些假设既没有得到统计数据的支持，也没有得到理论的支持。 利用方程式（4）预测价格变动会有问题，且并不可靠，因为难以识别其中存在的参数，参数中存在根本不可消除的不确定性，最重要的是，由于频繁的不可预测（根据最简单的模型）会强烈的随机跳跃。 幸运的是，振荡器能够对这些不可预测的大跳跃进行排序，并具有预测能力。
新文章 在 MQL5 中创建多色彩指标 已发布： 我们会于本文中研究如何创建多色彩指标或是将现在指标转换为多色彩指标。MQL5 允许以便利的方式呈现信息。如今已不再需要查看大量带有指标的图表来执行 RSI 或 Stochastic 指标分析了，只是根据指标值为烛形图涂不同的颜色会简单许多。 作者： Дмитрий Александрович
新文章 DIY 技术指标 已发布： 在本文中，我将研究允许您创建自己的技术指标的算法。 您将学到如何通过非常简单的初始假设，来获得非常复杂和有趣的结果。 各种数学序列均可用作指标比率。 以下是更多指标的示例。 其中之一基于斐波那契级数：34,21,13,8,5,3,2,1,1。 另一个指标也建立在斐波那契级数之上，但由它们构建了一个对称结构：1,1,2,3,5,3,2,1,1。 第三个指标基于帕斯卡三角形序列：1,8,28,56,70,56,28,8,1。 作者： Aleksej Poljakov
Cidomo : 智能交易系统使用突破买入 (Buy Stop) 和突破卖出 (Sell Stop) 挂单。 作者： Vladimir Karputov
Trend_Angle : 该指标计算移动平均线的最后一个线段的倾斜角度，并将其与均线和从均线末端延伸出的射线一起显示在图表中。 作者： Scriptor
Wilson 相对价格通道 - 修改版 : Wilson 相对价格通道 - 修改版 作者： Mladen Rakic
新文章 一张图表上的多个指标（第 06 部分）：将 MetaTrader 5 转变为 RAD 系统（II） 已发布： 在我的前一篇文章中，我向您展示了如何利用 MetaTrader 5 对象创建图表交易，从而将平台转变为 RAD 系统。 该系统运行良好，可以肯定的是，许多读者也许已经考虑过创建一个函数库，令其能够在拟议的系统中扩展功能。 有基于此，就有可能开发一款更直观的智能交易系统，其界面更友好、更易于使用。 我们的 IDE 变更如下图所示： 正如您所看到的，设计本身有一些小的变化。 添加了两个新区域：一个将接收资产名称；另一个将接收当天的累计值。
GreenTrade : 智能交易系统基于 iMA 和 iRSI 信号进行交易。比较四根柱线的 iMA 值。这些柱线的索引可以优化。 作者： Vladimir Karputov
CheckHistory - 检查并加载历史功能 : 历史加载功能, 由 MetaQuotes 的版本稍加修改 作者： Andrey Khatimlianskii
真正随机的机器人 : 这个机器人使用随机数生成器模拟以投硬币的方式决定每个交易的方向. 它提供了一个使用面向对象方式编程的最简单EA交易的实例. 它也提供了使用替代入场方式的基础. 作者： Jim Hunt
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 28 部分）：面向未来（(III） 已发布： 我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成，但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统，可令相同的票据系统更快、更高效。 最终，经历若干篇文章以来，我们达至高潮，现在我们拥有一个几乎完整的订单系统，并且能对各种情况和市场条件具备相当的适应性。 从现在开始，我们能够使用鼠标和键盘基于全图形系统进行交易，并可进行市场分析，以便入场交易或离场。 对于那些刚刚入行的人，他们若想看看当前开发阶段的系统行为或外观，请观看下面的视频。
CloseOrdersBySymbol : 本脚本程序关闭当前交易品种的所有挂单。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 学习如何基于牛市力量设计交易系统 已发布： 欢迎来到我们的关于学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统系列的新篇章，这一篇学习如何基于牛市力量技术指标设计交易系统。 策略一: 牛市力量走势 我们需要计算机检查每次跳价时的两个数值，这些值在创建之后就会确定，它们是当期牛市力量和前期牛市力量。 我们要求程序检查这些数值，来了解每一个的位置。 如果当期牛市力量值大于前期，我们要求程序或智能系统在图表上的注释里返回以下信号，每个值占据单独一行： 牛市力量正在上升, 牛市力量值, 牛市力量前期值 我们还需要考虑另一种场景。
ATRStops_v1.1_Alert : 实现为 NRTR 的趋势指标，并且有功能可以生成提醒，发送电子邮件或者推送通知。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 神经网络变得轻松（第十三部分）：批次常规化 已发布： 在上一篇文章中，我们开始研究旨在提高神经网络训练品质的方法。 在本文中，我们将继续这个主题，并会研讨另一种方法 — 批次数据常规化。 在神经网络应用实践中运用了多种数据常规化方法。 然而，它们的作用均是为了令训练样本数据和神经网络隐藏层的输出保持在一定范围内，并具有某些样本统计特征，如方差和中位数。 这一点很重要，因为网络神经元在训练过程中利用线性变换将样本朝逆梯度偏移。 参考一个含有两个隐藏层的全连接感知器。 在前馈验算过程中，每一层都会生成一个特定的数据集，作为下一层的训练样本。 输出层的结果与参考数据进行比较。
TrendСontinuation : 创建本指标的目的是用来判断趋势和它的方向。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 神经网络变得轻松（第十四部分）：数据聚类 已发布： 我的上一篇文章已经发表一年多了。 这令我有了大量时间考虑修改思路和发展新方法。 在这篇新文章中，我想转移一下以前使用的监督学习方法。 这次我们将深入研究无监督学习算法。 特别是，我们将考虑一种聚类算法 — k-均值。 如您所见，无监督学习算法可用于解决各种问题。 但如何在交易中运用它们呢？ 我们来思考一下。 图形分析方法几乎总是涉及某些图表形态：双顶/双底、头和肩、旗帜、各种谐波形态、等等。 甚而，还有许多由 1-3 根烛条组成的较小形态。 但是当我们试图用数学语言描述一个特定的形态时，我们必须处理大量的约定和冗余。
新文章 神经网络变得轻松（第十九部分）：使用 MQL5 的关联规则 已发布： 我们继续研究关联规则。 在前一篇文章中，我们讨论了这种类型问题的理论层面。 在本文中，我将展示利用 MQL5 实现 FP-Growth 方法。 我们还将采用真实数据测试所实现的解决方案。 我已创建了一个智能系统（assocrules.mq5），并基于实际数据来测试这个类。 EA 的测试完全兼容之前测试中所用的所有参数。 我不能说这个方法能判定所有的分形，且无错误。 但创建的 EA 展现出有趣的结果，如下面的屏幕截图所示。 作者： Dmitriy Gizlyk
PA_Oscillator : 一款简单的振荡器, 显示 MACD 指标的变化速度, 以彩色直方图的形式实现。 作者： Nikolay Kositsin
RSICandleV2 : 指标 RSI 以蜡烛形式实现, 可明示超买超卖区域的突破。 作者： Nikolay Kositsin
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