数据获取EA(非交易) : 目的： 统计分钟数据，并自动生成iINSERT文，配合系统的定时任务，自动更新数据库。为数据分析打基础。 注意： 需要配置MT4中的邮件，程序会自动发警告邮件。 初学者请各位老师多多关照。如有喜欢一起研究的小伙伴，欢迎私留微信号及姓名，会定期回复。 作者： BigBoyka
新文章 种群优化算法：和弦搜索（HS） 已发布： 在本文中，我将研究和测试最强大的优化算法 — 和弦搜索（HS），其灵感来自寻找完美声音和声的过程。 那么现在什么算法在我们的评级中处于领先地位？ HS 逻辑的工作类似于音乐家在创造完美和弦方面的工作。 音乐家尝试改变各种音调，直到找到完美的和弦。 之后，把找到的和弦集合存储在记忆中。 在优化问题中，和弦会经历各种变化；如果变化的结果是有利的，那么就更新记忆，添加新的和弦，并删除不需要的元素... 所有这些也许听起来令人困惑。 那么什么是和弦呢？ 什么是音调？ 我们尝试用我们自己的术语来理解算法。 什么是一首音乐？
基于指标 SAR e ADX e sma 100 的 EA : 此 EA 基于 SMA, ADX 和 SAR 指标。 作者： Mauro Bracuti
Fibo 回撤交易 : 本EA交易根据标准之字转向指标绘制斐波那契水平线，并且根据从所有水平线的回撤进行交易。水平线是固定的，并且不能由用户自定义。 作者： Oleg Shenker
新文章 在一张图表上的多个指标（第 03 部分）：为用户开发定义 已发布： 今天，我们将首次更新指标系统的功能。 在“一张图表上的多个指标”的前一篇文章中，我们研究了允许在图表子窗口中加载多个指标的基本代码。 但其所代表的只是一个更大系统的起点。 固定图表周期的分隔符 — 仅在指标窗口中，且不会影响用户所作的任何更改。 所有其它指标和主图表将依据用户选择的新图表周期进行更新，但固定指标不会跟随新图表周期。 在某些情况下，这可能很有趣，如下图所示。 作者： Daniel Jose
新文章 学习如何设计一款布林带（Bollinger Bands）交易系统 已发布： 在本文中，我们将学习布林带，这是交易界最流行的指标之一。 我们将研究技术分析，并看看如何设计一款基于布林带（Bollinger Bands）指标的算法交易系统。 策略 3: 横盘布林带策略蓝图：, 价格位于下限 = 做多，波带上限 = 目标, 价格位于上限 = 做空，波带下限 = 目标 作者： Mohamed Abdelmaaboud
新文章 在 MetaTrader 5 中实施多货币模式 已发布： 长期以来，人们对多货币分析和多货币交易存在极大的兴趣。随着 MetaTrader 5 和 MQL5 编程语言的公开发行，实施完备的多货币体系成为可能。在本文中，针对多个交易品种，我们提出一种方法来分析和处理所有到来的价格变动。让我们将 USDx 美元指数的多货币 RSI 指标作为示例。 作者： Konstantin Gruzdev
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 12 部分）：时序与交易（I） 已发布： 今天，我们将创建时序与交易，从而快速解读订单流程。 这是我们构建系统的第一部分。 在下一篇文章中，我们将补全该系统缺失的信息。 为了实现这一新功能，我们需要在智能交易系统代码中添加一些新的内容。 看盘是一些交易员在不同交易阶段用过的一种交易方法。 这种方法非常有效，当运用正确时，与运用其它众所周知的价格行为（纯粹的烛条观测）相比，它能提供更安全、更一致的方式来保持利润的稳定增长。 然而，现在再用看盘的形式，就会觉得过程非常复杂和乏味，且需要持续集中注意力。 随着时间的推移，我们不可避免地开始在观测中走神出错。
时段买卖订单交易量 : 以下参数的最小值和最大值的直方图: SYMBOL_SESSION_BUY_ORDERS_VOLUME - "Total current volume of buy orders" 和 SYMBOL_SESSION_SELL_ORDERS_VOLUME - "Total current volume of sell orders"。 作者： Vladimir Karputov
新文章 评估信号的最简单方式: 交易活动, 回撤/负载, 和 MFE/MAE 分布图表 已发布： 订阅者经常通过分析信号在提供者账户里的总增长来搜索适当的信号, 这不是个坏主意。然而, 分析特定交易策略的潜在风险也很重要。在本文中, 我们将展示一种基于其绩效值来评估交易信号的简单有效方法。 "风险" 部分介绍了资金负载图表, 还包含 MFE 和 MAE 分布图。这些图形描述了每笔已平仓交易在生存期内的特性。这些特征的详细解释已在 交易中的数学。如何评估交易结果 一文中提供。在此, 我们仅为您展示如何在一秒钟内通过分析这些集簇来了解提供者的交易风格。 在 MFE 图形上象限中的绿点
新文章 用 MQL5 向导创建您自己的 EA 交易 已发布： 编程语言知识不再是创建自动交易的一个先决条件。以前，缺乏编程技能是实现自己的交易策略的不可逾越的障碍，但是随着 MQL5 向导的出现，这种情况迅速改变了。交易新手能够不再因为缺乏编程经验而担心 - 使用让您能够生成 EA 代码的新向导，编程经验不再是必不可少的了。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 MQL5 Wizard：新版本 已发布： 本文介绍 MQL5 Wizard 升级版的新功能。修改后的信号架构允许基于各种市场情形的组合创建交易机器人。本文所载的例子说明了交互式创建一个 EA 交易程序的过程。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 MQL5 傻瓜式向导 已发布： 在 2011 年年初，我们发布了 MQL5 向导的第一个版本。这一新的应用程序为自动生成交易机器人提供了简单方便的工具。任何 MetaTrader 5 用户都能创建自定义的EA 交易，他们甚至无需知道如何以 MQL5 编程。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 MQL5 向导：无需编程即可创建 EA 交易程序 已发布： 您想试试不用浪费时间来编程的交易策略吗？利用 MQL5 向导，您只需要选择交易信号的类型，添加追踪仓位和资金管理模块，您的工作就完成了！创建自己的模块实现，或是通过“任务”服务订购 - 再将您的新模块合并到现有模块。 作者： MetaQuotes Software Corp
依据净值百分比计算最大风险 : 这段代码允许您设置依据净值百分比计算的最大风险。 作者： Remi PASSANELLO
新文章 MQL5 向导：如何创建交易信号模块 已发布： 本文介绍了如何通过在穿越价格和移动平均线时构成信号这一方法来编写自己的交易信号类，以及如何将其包含在 MQL5 向导的交易策略生成器中，还介绍了用于 MQL5 向导的生成类的说明的结构和格式。 作者： MetaQuotes Software Corp
iCrossClose : 本指标允许对两个交易品种的价格进行任何数学操作并在任何其他图表上绘制结果. 它允许计算交叉 (使用乘法和除法), 点差 (减法) 或者只是在图表上绘制其他交易品种的数据. 作者： Dmitry Fedoseev
新文章 构建自动运行的 EA（第 14 部分）：自动化（VI） 已发布： 在本文中，我们将把本系列中的所有知识付诸实践。 我们最终将建立一个 100% 自动化和功能性的系统。 但在此之前，我们仍然需要学习最后一个细节。 在此图中，我们看到了交易者如何与平台交互，从而在交易服务器上开仓和平仓。 为了自动化该过程，我们需要对此图例进行一些更改。 如此，代表手动模型的图例 01 变成了图例 02。 此图表现在不同编程阶段，根据定义的一些操作规则，EA 的自动操作。 图例 02 - 自动模式 请注意，图例 02 包含一个充当系统监管者的图像。 自动化系统绝不应在无人监督的情况下运行。
检查是否有新柱产生 : 作用是检查是否产生新柱 这是一个类文件，可作为类使用，也可以复制到EA或脚本中使用 作者： Mage He
新文章 多层感知器和反向传播算法（第 3 部分）：与策略测试器集成 - 概述（I） 已发布： 多层感知器是简单感知器的演变，可以解决非线性可分离问题。 结合反向传播算法，可以有效地训练该神经网络。 在多层感知器和反向传播系列的第 3 部分当中，我们将见识到如何将此技术集成到策略测试器之中。 这种集成将允许使用复杂的数据分析，旨在制定更好的决策，从而优化您的交易策略。 在本文中，我们将讨论这种技术的优点和问题。 在研究了如何实现所需的控件后，我设计了要部署的体系结构。 虽然这个过程可能看起来不必要，甚至荒谬，但它对开发非常重要，因为它给出了将要做什么，以及需要首先完成哪些活动的思路。 使用
新文章 构建自动运行的 EA（第 13 部分）：自动化（V） 已发布： 您知道什么是流程图吗？ 您能用它吗？ 您认为流程图适合初学者吗？ 我建议我们一起继续阅读这篇新文章，学习如何使用流程图。 许多人可能会保持警惕，认为将一个思路转化为代码是非常复杂的事情，只有编程领域的专家、硕士或博士才能做到。 但事实并非如此。 任何有常识、谨慎、纪律、好奇心和兴趣的人，只要清楚客观地陈述这个思路，实际上都可以将他们的思路变成代码。 如果您无法清楚地定义要实现的思路，请返回上一步，并以清晰简单的方式将您的想法写在纸上。 现在我们来看看如何将这个思路转化为代码。 如果思路太短，请给出详细的描述。
Exp_HullTrend : 这款 Exp_HullTrend EA 基于趋势指标 HullTrend 的信号。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 种群优化算法：引力搜索算法（GSA） 已发布： GSA 是一种受无生命自然启发的种群优化算法。 万幸在算法中实现了牛顿的万有引力定律，对物理物体相互作用进行建模的高可靠性令我们能够观察到行星系统和星系团的迷人舞蹈。 在本文中，我将研究最有趣和最原始的优化算法之一。 还提供了空间物体运动的模拟器。 与此同时，所有代理者都可以依据质量（根据目标函数的值计算）和它们之间的距离的吸引力相互交换信息，无论它们在搜索空间中的哪个位置。 代理者被视为物体，它们的适应性由其质量来衡量。
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