平均值的MACD : 这是一个可以使用平均值作为输入价格而不是使用“单纯的”价格计算的 MACD。那样可以有助于过滤掉一些错误信号，但是这个代码的主要目的是展示使用 MetaTrader 5 可以简单地完成任务。除了这类指标中常用的选项之外，还有选项是关于根据 MACD 倾斜方向改变或者 MACD 与信号线交叉的颜色改变的。 作者： Mladen Rakic
新文章 反向交易: 减少最大回撤以及在其它市场上测试 已发布： 在这篇文章中, 我们继续致力于反向交易技巧。我们将会尝试减少最大余额回撤，直到对之前探讨的交易工具可以接受的水平。我们将会看看这样是否将会减少利润，我们还将在其它市场中检验反转方法的运行，包括股票、商品、指数、ETF和农产品市场。注意，本文包含了很多图片! 在前面的文章中 , 我们分析了反向交易策略。我们在两个外汇交易工具中测试了这个策略，我们还尝试使用了不同的指标来提高系统的效率。
Billy 交易系统 : 交易策略 "三根柱线向下, Stochastic 向上"。 作者： Vladimir Karputov
新文章 学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器设计交易系统 已发布： 欢迎阅读我们系列的新篇章，学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 通读这篇新文章，我们将学习如何基于柴金（Chaikin）振荡器指标设计交易系统。 在本主题中，我们将设计一个分步蓝图，以此帮助我们为提到的每个策略创建交易系统，我相信这一步非常重要，因为它可以归纳我们的思路，并以这种实现我们的目标。 现在，我们开始照此执行。 策略一: 柴金振荡器交叉： 根据此策略，我们需要创建一个交易系统，一旦满足特定条件，该系统就会在图表上返回特定注释。
新文章 创建一个行情卷播面板：基本版 已发布： 在此，我将展示如何创建价格播报屏幕，它通常在交易所滚动显示报价。 我会只用 MQL5 来做到这一点，无需复杂的外部编程。 在下面的视频中，您可以看到系统取自 IBOV（Ibovespa 指数）资产的数据。 这只是演示系统如何工作... 作者： Daniel Jose
DeltaForce : 在一个窗口中的两个柱形图，显示了金融资产超买或者超卖状态的程度。 作者： Nikolay Kositsin
GHLA_ST_Bar : Gann HiLo Activator/SuperTrend 柱线指标 作者： Scriptor
LinearRegressionChannel_Cloud : 线性回归通道，将其值保存在指标缓冲区中，并用颜色填充通道背景 作者： Nikolay Kositsin
新文章 神经网络变得轻松（第三十部分）：遗传算法 已发布： 今天我想给大家介绍一种略有不同的学习方法。 我们可以说它是从达尔文的进化论中借鉴而来的。 它可能比前面所讨论方法的可控性更低，但它允许训练不可微分的模型。 优化过程进行测试时，采用所有以前所用的参数。 训练样本是 EURUSD H1 历史数据。 对于优化过程，我取用了过去 2 年的历史记录。 EA 均采用默认参数。 作为测试模型，我采用了上一篇文章中的架构来搜索决策的最佳概率分布。 这种方式可将优化模型替换为前面用过的 “REINFORCE-test.mq5” 智能系统。 如您所见，这是训练相同体系结构的模型过程中的第三种方法。
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 23 部分）：新订单系统 (VI) 已发布： 我们将会令订单系统更加灵活。 在此，我们将研究代码的修改，令其更加灵活，而这也让我们能够更快地修改持仓破位价。 请观看下面的视频，以便理清思路，了解所做的更改会发生什么。 您将看到，现在我们只需稍多细节即可令 EA 在订单系统方面全部完成。 本文由MetaQuotes Software Corp. 译自葡萄牙语 作者： Daniel Jose
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 8 部分）：概念上的飞跃 已发布： 实现新功能的最简单途径是什么？ 在本文中，我们将后撤一步，然后再前进两步。 该系统目前运行良好，非常稳定。 但现在，我们必须如下所示重构 EA。 您也许已注意到还有一个额外的类，而 C_TemplateChart 和 C_SubWindow 的位置业已更改。 此种重构的目的是什么？ 问题是，以浮动窗口的实现方式不适合包含资产数据的窗口，因此有必要修改该类。 然而，这种变化不仅在结构项上更具美感，当然还需要对代码进行极端的修改，故此它将与以前的代码有很大的区别。 那么，我们就开始工作吧。 作者： Daniel Jose
新文章 MQL5 酷宝书 — 服务 已发布： 本文讲述了服务的多功能性 — 不需要绑定图的 MQL5 程序。 我还会重点介绍服务与其它 MQL5 程序的区别，并强调开发人员使用服务的细微差别。 作为示例，为读者提供了各种任务，涵盖了可以作为服务实现的各种功能。 我们想象一下，我们面临着以下任务。 终端应提供当前交易品种的图表，即持仓品种的图表。 打开图表的 规则 非常简单。 如果某个品种尚有持仓，则打开该品种的图表。 如果没有持仓，则无需图表。 即使某个品种有多笔持仓，也只会打开一个图表。 另外，我们还要添加一些颜色。 如果持仓处于盈利状态，则图表的背景色将为浅蓝色；如果处于亏损，则为浅粉色。
新文章 MQL5 向导：如何创建风险和资金管理模块 已发布： MQL5 向导的交易策略生成器极大简化了交易理念的检验过程。本文介绍了如何创建自定义风险和资金管理模块以及如何在 MQL5 向导中启用该模块。我们将使用一个资金管理算法作为示例，在该算法中交易量规模取决于上一笔交易的结果。本文还将介绍为 MQL5 向导创建的类的说明的结构和格式。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 种群优化算法：萤火虫算法（FA） 已发布： 在本文中，我将研究萤火虫算法（FA）优化方法。 致谢优化修订，该算法已从局外人变成了评级表上的真正领先者。 萤火虫算法基于真实萤火虫的闪烁特性，有三条规则。 规则如下： 所有萤火虫都会朝着更有吸引力和更明亮的对应物移动。, 萤火虫的吸引力程度与其亮度成正比，由于空气吸收光线的事实，随着与另一只萤火虫的距离增加，亮度会降低。 故此，在任何两只闪烁的萤火虫之间，不太亮的萤火虫会向较亮的萤火虫移动。 如果没有更亮或更具吸引力的对应物，则萤火虫将随机移动。, 萤火虫的亮度或光线强度由问题的目标函数的值决定。
新文章 基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择 已发布： 本文描述了一种可能的数据转换方法，旨在提高模型的通用性，并讨论了 CatBoost 模型的采样和选择。 上一篇文章中使用的标签的简单随机抽样有一些缺点： 分类是不平衡的。假设市场在训练期间主要是增长的，而整体数据（整个报价历史）是上涨和下跌都有的。在这种情况下，简单的抽样将创建更多的买入标签和更少的卖出标签。因此，一个类别的标签将优先于另一个类别的标签，因此该模型将学习预测买入交易的频率高于卖出交易的频率，然而，这对于新数据可能是无效的。
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
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