AbsolutelyNoLagLwma_x2_cloud_HTF: 来自两个不同时间帧的 AbsolutelyNoLagLwma 指标，指示线之间的区域被云填充，其颜色与行情的趋势方向相对应 作者： Nikolay Kositsin
Polynomial_Regression_Slope: 多项式回归斜率振荡器。 作者： Scriptor
Renko Level EA: 一款基于 Renko Level 指标的智能交易系统 作者： Vladimir Karputov
ColorJFatl_x2_cloud_HTF: 来自两个不同时间帧的 ColorJFatl 指标，指示线之间的区域被云填充，其颜色与行情的趋势方向相对应 作者： Nikolay Kositsin
Exp_AbsolutelyNoLagLwma_X2: 趋势跟踪交易系统 Exp_AbsolutelyNoLagLwma_X2 基于两个 AbsolutelyNoLagLwma 指标的信号 作者： Nikolay Kositsin
UltraAbsolutelyNoLagLwma: 该指标基于 AbsolutelyNoLagLwma 指标以及对其多条信号线的分析 作者： Nikolay Kositsin
拦截器: 分析图表 M5，M15，H1 上的移动平均线。 在所有三个图表 (M5，M15 和 H1) 上同时检查 iMA (移动平均线，MA) "扇形" 的存在。 作者： Vladimir Karputov
EES 对冲: 该实用工具跟踪手工或由另一个 EA 所开的当前品种持仓，并开一笔相反仓位。 在 OnTradeTransaction中 跟踪开仓。 作者： Vladimir Karputov
JS-MA-Day: 遵照严格定义时间帧 (D1) 的 iMA (移动均线, MA) 指标操作。 作者： Vladimir Karputov
MACD Stochastic 2: 可调时间帧的 iMACD (移动均线收敛/发散，MACD) 和当前时间帧的随机指标。 作者： Vladimir Karputov
新文章 使用带 ENCOG 机器学习框架的 MetaTrader 5 指标进行时间序列预测已发布：
本文介绍如何将 MetaTrader 5 连接到 ENCOG - 高级神经网络和机器学习框架。它包含一个基于标准技术指标的简单神经网络指标和一个基于神经指标的 EA 交易的描述和实施。本文还附带了所有源代码、编译后的二进制文件、DLL 和一个可仿效的经过训练的网络。
作者：investeo
新文章 强化学习中的随机决策森林已发布： 使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一， 它略微弱于梯度 boosting，这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统，它会根据与市场的交互经验来做出决策。 之后，所有训练过的决策树被组合到一起，使用所有用本的平均误差来做简单投票。Bootstrap聚合的使用减少了均方误差，降低了训练分类器的方差。误差在不同的样本间不会相差太大。这样，根据作者的意见，模型将会较少有过度拟合的问题。bagging 方法的效果依赖于基本算法 (决策树)...
MacdPatternTraderv04. 双峰。从 200 - 1900。:
完美地操作期货。高盈利性。
作者： Юрий
MacdPatternTraderAll - 一款可盈利 EA。:
在一款 EA 里实现 FOREX MACD 4H 所有形态的策略。
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