CCFp (复杂通用框架百分比) : 群集指标基于文章 https://www.mql5.com/zh/articles/1464 作者： Vladimir Karputov
LinearRegressionChannel : 线性回归的自定义商品。LR线，支撑和阻力线的值在缓冲区 作者： Nikolay Kositsin
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 5 部分)：均衡器 已发布： 范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。 在范畴论中，均衡器被定义为范畴中的一个域，它表示两个域之间一对（或多个）平行态射的“共同行为”。 更准确地说，给定两个平行态射（f, g）：A --> B，f 和 g 的均衡器是满足以下条件的范畴中的域 E： 存在一个态射 e：E --> A 使得 f . e = g . e。, 对于任何其它态射为
Ozymandias 信号模块 : 基于 Ozymandias_Lite 的用于 MQL5 向导的交易信号模块 — 一款流行指标的轻量版本。 作者： Andrey Shpilev
VWAP_Close : 指标 VWAP_Close 定义流动性点数, 以及根据交易量计算的平均收盘价权重。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism） 已发布： 本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。 类电磁（ЕМ）算法是一种相对较新的元启发式搜索算法，基于物理空间中电磁粒子行为的模拟，由 I. Birbil 和 S.С. Fang 于 2003 年首次引入。 它被描述为一种群体的进化算法，具有随机噪声和基于电磁的带电粒子之间相互作用。 该算法的灵感来自电磁学理论中电荷的吸引和排斥机制，用于在连续域中不受限制地求解非线性优化问题。
Exp_SuperTrend : 基于 SuperTrend 指标信号的交易系统。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成 已发布： 范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，到目前为止，在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。 在上一篇文章中，我们看到了范畴论如何通过其乘积、余积和通用性质的概念在复杂系统中发挥作用，分享了其在金融和算法交易中的应用示例。 在此，我们将深入研究跨度、实验、及合成。 我们将看到这些概念如何提供一种更细致和灵活的系统推理方式，以及如何运用它们来开发更复杂的交易策略。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 04 部分）：调整设置（II） 已发布： 我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力，就很难向前推进和改进系统。 该视频显示了整个系统的运行情况，您可以亲眼看到一切是如何发生的。 不过，重要的是要注意，您需要等到所有事情稳定后才能使用回放系统。 当将位置移动到所期望位置点时，似乎难以执行移动。 这种状况会在将来得到纠正。 但我们现在可以接受它，因为我们还有很多事情要理清。 在附件中，我包含了两个真实的市场跳价文件，如此您就可以基于不同交易跳价数量的日子里尝试移动和定位系统。 如此，您就可看到系统的百分比工作原理。
新文章 数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路 已发布： 您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。 Kohonen 映射、或自组织映射（SOM）、或自组织特征映射（SOFM）。
Aroon : Aroon指标由Tushar Chande指标创建而来。如果一个长期趋势即将结束或者仅仅是在新运动趋势前的短暂停留。 作者： Nikolay Kositsin
交易量变化率 : 交易量变化率指标 (VROC) 衡量的是在过去的"n"个交易时段交易量的变化速率。换句话说，VROC 比较的是当前的交易量和"n"个交易时段之前的交易量。 作者： Mladen Rakic
PercentageCrossover : 在代码中不使用平均的移动平均指标。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 03 部分）：调整设置（I） 已发布： 我们从梳理当前状况开始，因为我们尚未以最好的方式开始。 如果我们现在不这样做，我们很快就会遇到麻烦。 在下面的视频中，您可以看到系统如何加载，以及它在实践中是如何工作的。 在下一篇文章中，我们将创建一个位置控制系统，如此我们便可选择回放系统应该在什么时刻启动。 期待再见！ 作者： Daniel Jose
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
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