新文章 MQL5 简介（第 10 部分）：MQL5 中使用内置指标的初学者指南 已发布： 本文介绍如何使用 MQL5 中的内置指标，重点介绍如何使用基于项目的方法创建基于 RSI 的 EA 交易。您将学习获取和利用 RSI 值、处理流动性清扫以及使用图表对象增强交易可视化。此外，本文强调了有效的风险管理，包括设定基于百分比的风险、实施风险回报率以及应用风险修改来确保利润。 本文将开发一个相对强弱指数（RSI）EA。交易中最常用的技术指标之一是 RSI。我们将构建一个工具，通过在 EA
新文章 价格行为分析工具包开发（第六部分）：均值回归信号捕捉器 已发布： 有些概念乍一看似乎简单明了，但在实际操作中的实现却颇具挑战。在接下来的文章中，将带您了解我们创新性地自动化一款运用均值回归策略分析市场的智能交易系统（EA）的方法。与我们一同揭开这一激动人心的自动化过程的神秘面纱吧。 均值回归是一个金融概念，它认为随着时间的推移，资产价格、收益率或其他市场指标往往会回归到其历史平均值或“均值”。这一均值可以通过不同方法计算得出，包括指定时间段内的平均价格、移动平均线或标准基准收益率。
Fair Value Gap (FVG) Indicator : 公平价值缺口 (FVG) 指标可识别买入和卖出压力失衡时出现的价格缺口。它能突出显示价格有可能回归以填补缺口的区域，从而根据市场低效情况提供潜在的交易切入点。 Author: Minh Hieu Hoang
BestInterval : 这个开发库用于计算最佳的交易时间段。 作者： fxsaber
新文章 在MQL5中自动化交易策略（第5部分）：开发自适应交叉RSI交易套件策略 已发布： 在本文中，我们开发了自适应交叉RSI交易套件系统。该系统使用周期为14和50的移动平均线交叉来产生信号，并由一个周期为14的RSI过滤器进行确认。该系统包含一个交易日过滤器、带注释的信号箭头，以及一个用于监控的实时仪表盘。 这种方法确保了自动化交易中的精确性和适应性。
新文章 以 MQL5 实现强化分类任务的融汇方法 已发布： 在本文中，我们讲述以 MQL5 实现若干融汇分类器，并讨论了它们在不同状况下的功效。 本文中讨论的分类融汇，运作在关于其组件模型的特定假设下。首先，假设这些模型据互斥、且详尽的类目标数据上训练过，确保每个实例只属于一个类。当需要“以上都不是”选项时，应将其视为单独的类，或由数字组合方法配合所定义隶属阈值加以管理。甚至，当给定一个预测因子的输入向量时，组件模型期望产生 N 个输出，其中 N 表示类的数量。这些输出或许是概率、或置信度分数，针对每个类指示其隶属似然性。它们也可以是二元决策，其中一个输出为 1.0（true），其它输出为
Decision Colored Candles - MT5 : 提高从事贸易的信心 Author: Mohamed Hassan Mohamed Hassan Alsherbiny
CatFX50:
此 CatFX50 是一个易用且盈利的系统, 但它也不是很简单。将停止位设置在 34 点的距离是明智的。
作者： John Smith
新文章 股票交易中的非线性回归模型 已发布： 股票交易中的非线性回归模型：能否预测金融市场？让我们考虑创建一个用于预测欧元兑美元（EURUSD）汇率的模型，并基于此模型制作两个交易机器人——分别使用Python和MQL5语言。 过去三年里，我一直在努力创造真正有效的东西。我尝试了很多方法——从最简单的回归到复杂的神经网络。您知道结果如何吗？我在分类任务上取得了成果，但在回归任务上仍未成功。
新文章 MQL5自动化交易策略（第四部分）：构建多层级区域恢复系统 已发布： 本文将介绍如何在MQL5中开发一个基于相对强弱指数（RSI）生成交易信号的多层级区域恢复（反转）系统（Multi-Level Zone Recovery System）。该系统通过动态数组结构管理多个信号实例，使区域恢复逻辑能够同时处理多重交易信号。通过这种设计，我们展示了如何在保持代码可扩展性和健壮性的前提下，有效应对复杂的交易管理场景。 多层级区域恢复系统将采用结构化设计，高效管理多重交易信号。为了实现这一目标，我们将定义一个结构体（ struct
新文章 开发回放系统（第 77 部分）：新 Chart Trade（四） 已发布： 在本文中，我们将介绍创建通信协议时需要考虑的一些措施和预防措施。这些都是非常简单明了的事情，所以我们在本文中不会详细介绍。但要了解会发生什么，您需要了解文章的内容。 在上一篇文章“ 开发回放系统（第 76 部分）：新 Chart Trade（三） ”中，我讲解了 DispatchMessage 代码中最关键的部分，并开始讨论应该如何设计通信过程 —— 或者更准确地说，通信协议。
新文章 集成学习模型中的门控机制 已发布： 在本文中，我们继续探讨集成模型，重点讨论“门控”的概念，尤其是门控如何通过整合模型输出来提升预测准确性或模型泛化能力。 预先指定的专门化是门控的一种基本形式，其中单个变量作为决定性因素，用于在两个或多个预先训练好的专门化模型之间进行选择。这种方法有效地划分了输入空间，根据门控变量的值将实例引导至最合适的模型。为了诠释这一概念，考虑一个二维特征空间中的二分类问题，特征变量为A和B。在假设的情景中，变量B对两类别的区分能力可忽略不计，而变量A具有一定的预测能力，对某些实例能够实现准确分类，但对其他实例则产生模糊结果。
iFibonacci:
这款指标将绘制斐波纳契工具, 诸如回撤线, 弧形, 扇形, 扩展, 时区。基于之字折线指标。
作者： awran5
新文章 数据科学和机器学习（第 31 部分）：利用 CatBoost AI 模型进行交易 已发布： CatBoost AI 模型最近在机器学习社区中广受欢迎，因为它们的预测准确性、效率、及针对分散和困难数据集的健壮性。在本文中，我们将详细讨论如何实现这些类型的模型，进而尝试进击外汇市场。 CatBoost 是一个基于决策树的梯度增强算法开源软件库，它专为解决机器学习中处理分类特征和数据的挑战而设计。 它由 Yandex 开发，并于 2017 年开源， 阅读更多 。 尽管与线性回归或 SVM 等机器学习技术相比，CatBoost 是最近推出的，但它在 AI 社区中获得广泛欢迎，并在如
新文章 3D 柱线上的趋势强度和方向指标 已发布： 我们将研究一种市场趋势分析新方法，基于市场微观结构的三维可视化、及张量分析。 人们或许会认为在普通蜡烛中找不到任何新东西。一切都已经被发现，计数和数字化。但凡我们换个角度看市场，就会揭示它完全出乎意料的一面。 想象一下，您查看图表时不仅是一幅平面图，而是把它看作一个活生生的、会呼吸的有机体。每根柱线不仅仅是一个带有阴影的矩形，而是一个随着市场心跳而脉动的有体量结构。这就是 3D 柱线思路 如何诞生的。起初，这只是一个可视化实验 — 我打算以不同的方式看待熟悉的数据。但我的研究越深入，就越有耀眼的形态出现。 我还记得我第一次看到 “黄色”簇团
新文章 逆公允价值缺口（IFVG)交易策略 已发布： 当价格回到先前确定的公允价值缺口位置，且未表现出预期的支撑或阻力反应，而是无视该缺口时，便出现了逆公允价值缺口（IFVG）。这种“无视”现象可能预示着市场方向的潜在转变，并为反向交易提供优势。在本文中，我将介绍自己开发的量化方法，以及如何将IFVG作为一种策略，应用于MetaTrader 5智能交易系统（EA）中。 要充分理解“逆公允价值缺口”背后的逻辑，需先从标准公允价值缺口的定义入手。公允价值缺口通常通过三根K线的价格形态来界定。
新文章 如何在 MQL5.com 上造就成功的信号提供者 已发布： 在本文中我的主要目标是为您提供一个简单而精准的步骤说明，助您变身 MQL5.com 上的顶级信号提供者。 借鉴我的知识和经验，我将讲解如何造就一名成功的信号提供者，包括如何寻找、测试、和优化一个优秀的策略。 此外，我将提供有关发布信号、撰写令人信服的推介、以及有效推广和管理信号的提示。 外汇是最大的金融市场，全球范围每日流转额超过 6 万亿美元，令精通交易的人士无法抗拒。 外汇交易是高盈利、高风险行业，任何人花上几小时或几天进行交易就能证明。
新文章 购买 MQL5 市场产品的安全程度如何？ 已发布： 我们推出的 MetaTrader 5 交易应用销售服务十分重视安全问题。我们将相关风险降至最低，以便您将注意力集中在更加重要的事情上 - 寻找最适合的自动交易！ MQL5 市场 是一项服务，专门用于安全购买 MetaTrader 5 应用程序。整个购买过程（从产品在市场中上架到下载至终端）都受到严密的保护。付款后，您立即就能在 MetaTrader 5 终端中使用购得的应用程序。您可以永久使用。 作者： MetaQuotes Software Corp
动量震荡指标（AO） : Bill Williams的动量震荡（AO）指标是以柱形中间价(H+L)/2，计算其周期为5的简单移动平均和周期为34的简单移动平均的差值。它清楚的告诉了我们此时此刻市场驱动力的情况。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 MetaTrader 5 与 Python 的集成：接收和发送数据 已发布： 全方位的数据处理需要大量工具，并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据，统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python，以及如何通过终端 API 接收报价。 我们将编写一个简单的程序，它创建一个套接字服务器，并从客户端（MQL5 程序）接收必要的信息，处理它并发回结果。 这似乎是最有效的交互方法。 假设我们需要使用机器学习函数库，例如 scikit learn
新文章 从基础到中级：定义（二） 已发布： 在本文中，我们将继续了解 #define 指令，但这次我们将重点关注它的第二种使用形式，即创建宏。由于这个主题可能有点复杂，我们决定使用我们已经研究了一段时间的应用程序。希望您喜欢今天的文章。 在上一篇文章 “从基础到中级：定义（一）” 中，我们讨论了 #define 编译指令。 我们看到了如何使用这个指令来简化、加速和使我们的代码更容易实现，以及如何在语言学习阶段创造性地有效地使用它，使一切变得更容易。为了利用这一资源，我们必须了解我们在做什么。但是，总的来说，如果你愿意，我们可以让我们的 MQL5 代码看起来更奇特。
新文章 精通日志记录（第四部分）：将日志保存到文件 已发布： 在本文中，我将向您讲解基本的文件操作，以及如何配置一个灵活的自定义处理器。我们将更新 CLogifyHandlerFile 类，以将日志直接写入文件。我们将通过在 EURUSD 上模拟一周的策略来进行性能测试，在每个 tick 生成日志，总耗时为 5 分 11 秒。其结果将在未来的文章中进行比较，届时我们将实现一个缓存系统来提升性能。 在本系列的第一篇文章 《精通日志记录（第一部分）：MQL5 中的基础概念与初步实践》 中，我们开始为智能交易系统（EA）开发创建一个自定义日志库。在文章中，我们探讨了创建这样一个关键工具的动机：克服
通知图标 : 用于在 Windows 任务栏上创建图标和用于发送文字提醒的开发库，使用这个开发库将能帮助您的 MQL5 程序信息更加丰富。 作者： Andrey Voytenko
新文章 从基础到中级：定义（一） 已发布： 在这篇文章中，我们将做一些许多人会觉得奇怪和完全脱离上下文的事情，但如果使用得当，这将使你的学习更加有趣：我们将能够根据这里显示的内容构建非常有趣的东西。这将使您更好地理解 MQL5 语言的语法。此处提供的材料仅用于教育目的。它不应以任何方式被视为最终应用程序。其目的不是探索所提出的概念。 在上一篇文章“ 从基础到中级：递归 ”中，我们解释了什么是递归以及如何在各种场景中将其用作一种非常有用的编程技术。它允许我们以简单易行的方式创建机制和实现。尽管如此，我们必须考虑到代码有时会运行得更慢的可能性，因此在这种情况下应该表现出耐心。
新文章 黑洞算法（BHA） 已发布： 黑洞算法（BHA）利用黑洞引力原理来优化解。在本文中，我们将考察 BHA 如何在避免局部极端情况的同时，吸引最佳解，以及为什么该算法已成为解决复杂问题的强大工具。学习简单的思路如何在优化世界带来令人印象深刻的结果。 黑洞算法（BHA）为优化问题提供了独特的视角。该算法由 A. Hatamlou 于 2013 年创建，灵感汲取自宇宙中最神秘、最强大的天体：黑洞。就如同黑洞靠引力场吸引周围的一切，该算法寻求“吸引”最佳解到自己身上，切除不太成功的那些。 想象一个广阔的空间里充满了许多决定，每个都在这个恶劣的环境中挣扎求生。在这种混乱的中心是黑洞 —
新文章 循环孤雌生殖算法（CPA） 已发布： 本文提出了一种新的群体优化算法——循环孤雌生殖算法（CPA），其灵感源自蚜虫独特的生殖策略。该算法融合了两种生殖机制：孤雌生殖（无性繁殖）与有性生殖，并借助蚜虫的群体结构以及群体间的迁徙能力。算法的核心特点包括：在不同生殖策略之间自适应切换和通过“迁飞”机制实现群体间的信息交换。 想象您在花园中观察蚜虫群体。这些微小生物使用两种生殖方式，对环境适应极为有效。CPA正是模拟这种行为以解决复杂优化问题。其如何工作？在初始阶段创建若干群体（集群），每个群体包含“雌”与“雄”个体。 算法提供两种生成新解的方式：
新文章 开发回放系统（第 76 部分）：新 Chart Trade（三） 已发布： 在本文中，我们将看看上一篇文章中缺少的 DispatchMessage 代码是如何工作的。我们还会介绍下一篇文章的主题。因此，在继续下一个主题之前，了解这段代码的工作原理非常重要。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。 在上一篇文章中 开发回放系统（第 75 部分）：新 Chart Trade（二） 中，我解释了 C_ChartFloatingRAD
新文章 构建MQL5自优化智能交易系统（EA）（第四部分）：动态头寸规模调整 已发布： 成功运用算法交易需要持续的跨学科学习。然而，无限的可能性可能会耗费数年努力，却无法取得切实成果。为解决这一问题，我们提出一个循序渐进增加复杂性的框架，让交易者能够迭代优化策略，而非将无限时间投入不确定的结果中。 图例1：我们的布林带（Bollinger Band）策略运行示意图 我们的交易策略基于约翰·布林格提出的交易信号。该策略的原始规则为：当价格水平突破上轨布林带时卖出，当价格水平跌破下轨布林带时买入。
新文章 在训练中激活神经元的函数：快速收敛的关键？ 已发布： 本文研究了在神经网络训练背景下，不同激活函数与优化算法之间的相互作用。我们特别关注了经典的 ADAM 算法及其种群版本在处理多种激活函数（包括振荡的 ACON 和 Snake 函数）时的表现。通过使用一个极简的 MLP (1-1-1) 架构和单个训练样本，我们将激活函数对优化的影响与其他因素隔离开来。文章提出了一种通过激活函数边界来管理网络权重的方法，以及一种权重反射机制，这有助于避免训练中的饱和和停滞问题。
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