三條平均移動線交叉顯示 Tri MA Corss : 三條平均線完全按照高低排列後 可視為趨勢成形 在形態被破壞後 不再繪出影線 在沒有影線的條件下 視為不確定期間 作者： Hung Wen Lin
DinapoliTargets : 这是 MQL5 版本的 DinapoliTargets 指标. 在图表上增加了 ZigZag 指标. 作者： Aleksey Lebedev
新文章 MQL5 编程基础：时间 已发布： 本文着重于讲述处理时间的标准 MQL5 函数，以及创建 EA 交易和指标时所需的处理时间的编程技巧和实用函数。更格外注意时间测量的一般性理论。本文面对的主要是 MQL5 编程新手。 作者： Dmitry Fedoseev
新文章 群体优化算法：粒子群（PSO） 已发布： 在本文中，我将研究流行的粒子群优化（PSO）算法。 之前，我们曾讨论过优化算法的重要特征，如收敛性、收敛率、稳定性、可伸缩性，并开发了一个测试台，并研究了最简单的 RNG 算法。 由于我采用了与图例 2 中描述的本系列的第一篇文章（我将在未来继续这样做）相同的结构来构建算法，因此我们将算法连接到测试台并不困难。 当在测试台运行时，我们将看到类似于下面显示的动画。 在这种情况下，我们可以清楚地看到一群粒子的行为。 群体行为真的很像自然界中的群体。 在函数的热图上，它以密集云的形式移动。
Well Martin : 棒马丁 EA 基于两个指标: 布林带和 ADX。 作者： Andrew Kornishkin
新文章 同时双向工作的通用 RSI 指标 已发布： 当开发交易算法时，我们经常遇到这样一个难题：如何确定趋势/盘整从哪里开始和结束?在本文中，我们尝试创建一个通用指标，在其中我们会尝试组合几种不同类型策略的信号。在 EA 交易中，我们将尝试尽可能简化取得交易信号的过程，并将给出一个把几个指标组合为一的实例。 以此方式，指标显示了入场点以及加仓点，另外，也可以取得当前信号在它所属于的连续信号序列中的索引。因为还有价格水平，也可以获得价格距离之前序列中最后一个信号所移动的距离。也可以实现一种更加复杂的交易算法，例如，当根据趋势开启仓位时，它们可以根据工作于盘整时期的信号来进行部分或者全部关闭。 图
新文章 在 Linux 上利用 C++ 多线程支持开发 MetaTrader 5 概念验证 DLL 已发布： 我们将开始探索如何仅基于 Linux 系统开发 MetaTrader 5 平台的步骤和工作流程，其中最终产品能在 Windows 和 Linux 系统上无缝运行。 我们将了解 Wine 和 Mingw；两者都是制作跨平台开发任务的基本工具。 特别是 Mingw 的线程实现（POSIX 和 Win32），我们在选择追随哪一个时需要仔细考虑。 然后，我们构建一个能在 MQL5 代码中所用的概念验证 DLL，最后比较两种线程实现的性能。 这一切都是为了您的基金能进一步扩张自己。
新文章 蒙特卡罗方法在强化学习中的应用 已发布： 在本文中，我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中，我们考虑了随机决策森林算法，并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA，概述了这种方法的主要优点（交易算法的开发简单和“培训”速度快）。强化学习（RL）可以很容易地融入到任何交易EA中，并加速其优化。 停止优化后，只需启用单一测试模式（因为最佳模型已写入文件，并且只上载该模型）： 让我们滚动两个月前的历史记录，看看该模型在整个四个月内是如何工作的： 我们可以看到结果模型持续了另一个月（几乎整个9月），而在8月崩溃。 作者： Maxim Dmitrievsky
综合指数 : 综合指数（Composite Index）是为了解决RSI中的发散失效问题而开发的，但是它在指标内提供特定水平支撑的能力增加了它的价值。综合指数采用RSI的归一化公式，并去除归一化范围限制。复合指数的公式使用嵌入的动量计算与短期的RSI平滑。 作者： Mladen Rakic
最后两年的最高和最低价格的水平线。 : 样本代码，如何绘制最后两年的最高和最低价格的水平线。 作者： Alain Verleyen
MartingailExpert : 运用马丁格尔的 EA。 初始入场依据 iStochastic (随机振荡器) 指标。 作者： Vladimir Karputov
新文章 评估分形指数和Hurst指数预测金融时间序列的能力 已发布： 有关金融数据分形行为的研究表明，在经济时间序列看似混乱的行为背后，存在着参与者集体行为的隐性稳定机制。这些机制可以导致交易所出现价格动态，从而定义和描述价格序列的具体属性。应用于交易中，能够有效、可靠地估计尺度和时间框架内的分形参数的指标，具有一定的实用价值。 实际数据指标操作演示 我们称之为指标，要求评估600天，评估窗口64个点。结果包含536个分形指数值，如图6所示。 图6 俄罗斯天然气工业股份公司收盘价及分形指数评价结果
新文章 种群优化算法：细菌觅食优化（BFO） 已发布： 大肠杆菌觅食策略激发出科学家创建 BFO 优化算法的灵感。 该算法包含原创思路和有前景的优化方法，值得深入研究。 细菌觅食优化（BFO）算法是一种引人入胜的优化技术，可在极其复杂或不可能的数值函数里找到最大化/最小化问题得近似解。 该算法被广泛认为应对分布式优化和控制的全局优化算法。 BFO 的灵感来自大肠杆菌的社会觅食行为。 BFO 已经引起了研究人员的注意，因为它已表现出在多个应用领域中解决实际优化问题方面的有效性。 大肠杆菌觅食策略背后的生物学，是以原始方式模拟，并作为一种简单的优化算法。
新文章 DoEasy. 控件 (第 1 部分): 第一步 已发布： 本文开始延展话题，介绍如何利用 MQL5 仿照 Windows 窗体样式创建控件。 我感兴趣的第一个对象是创建面板（panel）类。 若是没有控件，那么管理就会变得越来越困难。 因此，我将仿照 Windows 窗体样式创建所有可能的控件。 编译 EA，并在图表上启动它： 窗体会对鼠标移动作出反应，并始终置于已添加到图表的图形对象的顶部。 元素对象的渐变填充绘制无误，并且面板对象只有一种颜色。 但是，无论是元素还是面板都不会对鼠标作出反应，且都锁定在所有图形对象之下的背景中。 这是因为我只需处理窗体对象的鼠标事件。
新文章 构建自动运行的 EA（第 12 部分）：自动化（IV） 已发布： 如果您认为自动化系统很简单，那么您可能并未完全理解创建它们需要什么。 在本文中，我们将谈谈杀死大量智能系统的问题。 不分青红皂白地触发订单是解决这个问题的可能方法。 在下面的视频中，您可以看到系统当前配置。 作者： Daniel Jose
副图显示多周期iStochastic : 指标参数可调，显示周期可选。免去不同周期切换查看的不便，在小周期图表中可以查看大周期的指标状态，并实现综合比对分析。 作者： Tong Shi Yang
新文章 构建自动运行的 EA（第 11 部分）：自动化（III） 已发布： 如果没有健全的安全性，自动化系统就不会成功。 但是，如果不对某些事情有很好的理解，就无法确保安全性。 在本文中，我们将探讨为什么在自动化系统中实现最大安全性是一项挑战。 如果您应用这种方式一段时间，您最终会创建一个非常有趣的函数和过程数据库，您就能够非常快速和安全地编程。 这种事情正得到高度赞赏，尤其是在金融市场这样的活动中，没有人会有兴趣使用无法应对市场存在风险的代码。 鉴于我们始终在一个不接受运行时错误的领域工作，并且一切都发生在最坏的场景类型（即实时）中，因此您的代码必须能够随时抵抗意外事件。
新文章 应用网络函数，或无需 DLL 的 MySQL：第 II 部分 - 监视信号属性变化的程序 已发布： 在前一部分当中，我们研究了 MySQL 连通器的实现。 在本文中，我们将研究如何实现收集信号属性的服务应用，和观察其随时间变化的程序。 如果用户需要观察并未显示在信号网页上的属性变化，则所实现的示例具有重大实际意义。 运行中的应用程序如图例 6 所示。 图例 6. 运行中的查看信号属性动态的程序 作者： Serhii Shevchuk
新文章 图形界面 VIII: 树形视图控件 (第二章) 已发布： 图形界面第八部分前面的章节中介绍了静态与下拉日历元件，第二章将集中介绍一个同样复杂的元件 — 树形视图(tree view), 它在每个用于创建图形界面的完整开发库中都会包含。本文中实现的树形视图包含了多种灵活的设置和模式，使得这个控件元件易于调整以满足您的需求。 树形视图项目的组成部分在下面列出。 背景, 局部列表项目的标记，箭头和+/-符号是用于显示状态的(展开/收起)。, 项目标签，例如，有可能需要根据某些种类来把项目进行区分。 , 项目的文字形式的描述。 图 3. 树形视图项目的组件。 作者： Anatoli
新文章 种群优化算法：入侵杂草优化（IWO） 已发布： 在各种条件下杂草的惊人生存能力已演化成强大优化算法的思路。 IWO 是以前审阅过的算法中最好的算法之一。 入侵杂草算法非常适合全局搜索。 该算法展现出良好的性能，尽管没有使用种群中的最佳成员，并且没有机制可以防止局部极端情况下的潜在卡顿。 研究和开发算法之间没有平衡，但这并没有对算法的准确性和速度产生负面影响。 该算法目前尚有其它缺点。 在整个优化过程中搜索性能参差不齐的现象表明，如果上述问题能够得到解决，IWO 的性能可能会更高。 算法测试结果直方图如图例 4 所示 作者： Andrey Dik
新文章 神经网络实验（第 3 部分）：实际应用 已发布： 在本系列文章中，我会采用实验和非标准方法来开发一个可盈利的交易系统，并检查神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 则可作为近乎自给自足的工具。 此 EA 修改依据 止损和止盈 离场。 策略 1 感知器和 4 个 TEMA 指标的倾角。 执行优化 10 次。 倾角的结构和优化原理可以在第一篇文章中找到。 在这里重复它们是没有意义的。 优化结果： 复杂准则的大量结果 99.99。 盈利因子处于 4-8 的高水平。 作者： Roman Poshtar
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