新文章 数据科学与机器学习（第 10 部分）：岭回归 已发布： 岭回归是一种简单的技术，可降低模型复杂度，并防止简单线性回归可能导致的过度拟合。 当您将所有数据用作训练数据时，模型的性能略有不同。 当存储输出，并在同一轴上绘制时，这是它们的图形; 我几乎看不出线性模型与蓝色标记的预测变量之间的任何差别，我只能看到两个模型之间的差异，并且岭回归不太适合该数据集，这是个好消息。 我们来逐个训练和测试这两个模型。 作者： Omega J Msigwa
新文章 DoEasy. 控件（第三十部分）：动画态滚动条控件 已发布： 在本文中，我将继续开发滚动条（ScrollBar）控件，并开始实现鼠标交互功能。 此外，我将扩展鼠标状态标志和事件的列表。 编译 EA，并在图表上启动它： 如我们所见，滑块在滚动条内被箭头按钮正确限制。 箭头按钮响应单击，对象的颜色根据对象和光标在交互过程中的状态而变化。 作者： Artyom Trishkin
新文章 矩阵实用工具，扩展矩阵和向量的标准库功能 已发布： 矩阵作为机器学习算法和计算机的基础，因为它们能够有效地处理大型数学运算，标准库拥有所需的一切，但让我们看看如何在实用工具文件中引入若干个函数来扩展它，这些函数在标准库中尚未提供。 多层感知器会有 2 个输入节点/神经元，一个用于腿高，另一个则是输入层的身体直径，同时输出层将有 3 个节点代表 3 个结果：狗、猫和老鼠。 现在，假设我们给这个 MLP 投喂的高度和直径分别为 12 和 20，我们希望神经网络将其归类为狗，对不对？ 独热编码的作用是将数字 1 放在给定训练数据集具有正确值的节点中，在这种情况下，在属于狗的节点上，将输入数字
RSI EA : RSI EA - 根据由 iRSI (相对强弱指数，RSI)指标决定的超买/超卖区域而进行交易。 作者： Vladimir Karputov
新文章 开发跨平台网格 EA 交易(第三部分): 使用马丁格尔的基于修正的网格 已发布： 在本文中，我们将尝试开发尽可能最好的基于网格的 EA 交易。像往常一样，这将是一个跨平台的EA，能够与 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5一起工作。第一个 EA 已经足够好了，只是它在很长一段时间内不能盈利。第二个EA在几年之内可能有效,不幸的是，在最大回撤低于50%的条件下, 它每年无法产生超过50%的利润。 " 恢复系数 " 列对我们最重要，该列值显示EA获得的利润与最大提款量的比率，即， 恢复系数=利润/最大回撤量
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 1 部分) 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 MQL 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，吸引评论和研讨，同时希望在交易者的策略开发中进一步在运用这一非凡的领域。 我们来尝试创建一个同态类的实例，含有时间和收盘价集合的域和协域，令范畴论更生动。 然后，我们调用 'PrintHomomorphism()' 函数查看此实例。 作者： Stephen Njuki
新文章 种群优化算法：鱼群搜索（FSS） 已发布： 鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。 当鱼类以相同的速度和方向同步游泳时，团体的组织非常严格。 发生这种情况是由于鱼类都是相同的物种，按年龄和大小，彼此之间保持一定距离。 鱼类团体能够执行复杂的动作，就好像它们具有群体智慧和共同的头脑一样。 团体形成的微妙之处远未被完全理解，尤其是运动和喂养方式的各个方面。 已经提出了许多假设来解释群居行为，包括更好的定向、同步狩猎、迷惑捕食者、和降低被捕猎的风险。
RSI bands : RSI bands 指标在多个方面都有作用，但是主要是用于在主图表上把价格变化将触发超买或者超卖的信号可视化。 作者： Mladen Rakic
新文章 DoEasy. 控件（第 二十九 部分）：滚动条（ScrollBar）辅助控件 已发布： 在本文中，我起始开发滚动条（ScrollBar）辅助控制元素，及其衍生对象 — 垂直和水平滚动条。 滚动条用于窗体内容（如果窗体超出容器）的滚动显示。 滚动条通常位于窗体的底部和右侧。 底部的水平滚动条可左右滚动内容，而垂直的则上下滚动内容。 编译 EA，并在图表上启动它： 我们看到滚动条在正确的位置上创建，且控件能正常响应鼠标交互。 当鼠标光标悬停在滚动条上的控件对象上时，它们的涂色是错误的，因为我尚未为这些控件创建事件处理程序。 我将在后续文章中修复此问题。 作者： Artyom
新文章 如何创建自己的追踪止损 已发布： 交易人员的基本原则 - 让利润增长，截停损失！本文讨论遵循该原则的其中的一个基本技巧 - 在增加持仓利润后移动保护性止损水平（止损水平），追踪止损水平。我们将给出用于在SAR和NRTR指标上追踪止损的类的分步创建过程。每个人都可以将该追踪止损插入他们的EA交易，或是在帐户中单独使用以控制持仓。 作者： Dmitry Fedoseev
Exp_Delta_WPR : Exp_Delta_WPR EA交易是基于 Delta_WPR 指标的颜色改变的。 作者： Nikolay Kositsin
布林带 RSI : 智能交易系统基于 iBands (布林带, BB) 指标和 iRSI (相对强度指数, RSI) 指标的信号。 作者： Vladimir Karputov
SuperWoodiesCCI:
指标用于使用 CCI 的策略。当使用 Woodies CCI 进行交易, 您所需的一切就是找到 Woodies CCI 形态。
作者： John Smith
新文章 使用非托管导出将 C# 代码运用到 MQL5 已发布： 在本文中，我介绍了在 MQL5 代码和托管 C# 代码之间进行互动的不同方法。我还提供了几个例子来说明如何针对 C# 封送 MQL5 结构以及如何在 MQL5 脚本中调用导出的 DLL 函数。我相信提供的例子能用作以后研究用托管代码编写 DLL 的基础。本文也为 MetaTrader 使用已经在 C# 中实施了的多个库打开了大门。 作者： investeo
新文章 学习如何基于建仓/派发（AD）设计交易系统 已发布： 欢迎阅读本系列的新文章，了解如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一种新的技术指标，称为建仓/派发指标，并了解如何基于简单的 AD 交易策略设计一款 MQL5 交易系统。 策略一：简单的 AD 走势： 对于每次跳价，我们需要交易系统在执行时连续检查两个值，即当前 AD 值和前一个 AD 值，并判定当前 AD 是否大于前值。 我们需要在图表上返回一条注释，其中包括上升的 AD 线、AD 当前值和 AD 前值。 每个值都在单独的一行之中。 另一方面，如果当前值小于前值，我们需要在图表上返回一条注释，其中包含递减的
SetColorFiboLevels : 该脚本使用大量设置创建菲波纳奇级数图形对象。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 轻松快捷开发 MetaTrader 程序的函数库（第 三十二部分）：延后交易请求 - 在特定条件下挂单 已发布： 我们继续功能开发，允许用户利用延后请求进行交易。 在本文中，我们将实现在特定条件下挂单的功能。 延后请求对象含有存储其所有激活条件的数组。 交易管理类 （即其计时器）允许持续查看延后交易请求列表。 当需要激活延后交易请求（满足所有预定义的激活条件）时，会将交易订单发送到服务器。 其参数已设置在触发的延后请求当中。 若要开仓，您只需控制特定条件的发生。 一旦它们发生了，开仓的交易订单即会发送到服务器。
新文章 种群优化算法：杜鹃优化算法（COA） 已发布： 我将研究的下一个算法是 Levy 飞行正在使用的杜鹃搜索优化。 这是最新的优化算法之一，也是排行榜的新领导者。 我们来更详细地讨论杜鹃产蛋的过程。 从所有鸟巢中，随机选择一个预备产蛋的鸟巢。 由于鸟蛋是一个解，因此可以用鸟蛋的质量来表示。 如果杜鹃蛋的质量高于宿主蛋，那么它将被替换。 否则，宿主蛋将留在鸟巢中。 事实上，随后的进化将自幸存的雏鸟继续。 这意味着，如果宿主蛋的雏鸟幸存下来，那么进化将从同一个地方继续。 进而只有当杜鹃蛋变得更强势，并且从新的地方继续寻找解时，才有可能进一步发展。 示意性决策树如图例 1 所示。 图例 1
新文章 DoEasy. 控件 (第 28 部分): 进度条控件中的柱线样式 已发布： 在本文中，我将开发进度条控件的柱线显示样式和说明文本。 目前， 为函数库创建的 进度条控件只有单一的显示样式 — 连续线（连续）。 但此类控件还有两种显示样式 — 分段块（Blocks），以及对象中连续块滚动（Marquee）。 块的样式非常清晰（连续线由单独定位的块替换）。 如果事先不知道进度栏控件直观显示所需要的迭代次数，则可选取连续滚动块（Marquee）样式。 在这种情况下，宽度等于进度条一半的单块将不断滚动。 除了创建这两种新样式外，我还将在进度条中添加一个文本，以便在其中显示信息。
SmoothAlgorithms : 平均算法库, 算法详细描述在 "不使用额外缓冲器的中间计算平均价格系列" 一文中。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 神经网络变得轻松（第三十四部分）：全部参数化的分位数函数 已发布： 我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中，我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中，我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中，我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中，我们采用了一个先验分布知识，并训练了另一个。 在本文中，我们将研究一种算法，其允许模型针对两种分布进行训练。 这种方式可以训练对“分位数”超参数不太敏感的模型。 它们的随机分布允许将近似函数的范围扩展到非均匀分布的函数。 在将数据输入到模型之前，会根据以下公式创建随机生成的分位数的嵌入。
ADX 系统System : 基于 iADX (平均方向移动指数) 指标信号的智能交易系统。 作者： Vladimir Karputov
新文章 用于轻松快速开发 MetaTrader 程序的函数库(第三部分)。 市价订单和仓位的集合，搜索和排序 已发布： 在第一部分中，我们曾创建了一个大型跨平台函数库，简化 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台程序的开发。 再者，我们实现了历史订单和成交的集合。 我们的下一步是创建一个类，用来针对订单、成交和仓位的集合进行选择和排序。 我们将实现名为引擎（Engine）的基准函数库对象，并向函数库中添加市价订单和仓位的集合。
ZZLevels : ZZLevels 指标使用简单的之字转向来寻找平盘市场的边界，以及支撑和阻力水平。 作者： Oleg Shenker
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