新文章 神经网络实验（第 5 部分）：常规化传输到神经网络的输入参数 已发布： 神经网络是交易者工具包中的终极工具。 我们来检查一下这个假设是否成立。 在交易中运用神经网络，MetaTrader 5 是最接近自给自足的媒介。 为此提供了一个简单的解释。 规范化方法可能会因数据类型和我们尝试解决的问题而异。 例如，图像最常见的规范化方法是 Z-归一化和最小-最大归一化。 然而，对于其它类型的数据，例如音频信号或文本数据，采用其它规范化方法可能更有效。 例如，对于音频信号，通常采用最大幅度归一化，其中所有信号值都在 -1 和 1 之间缩放。
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 6 部分)：单态回拉和满态外推 已发布： 范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。 为了描绘这一点，我们考虑一个包含乘积域 Y、因子域 X、因子域 A，和回拉域的锥体；最近 N 根柱线的 EURJPY，EURUSD，USDJPY，和 USDX（美元指数）分别与前 N 根柱线相关值。 N 的值可以从遵循斐波那契数列的分位数桶中选择。 在我们的例子中，我们将选用五个值，即
新文章 通用EA:自定义策略和辅助交易类(第三章)已发布：
在本文中，我们将继续分析CStrategy交易引擎的算法。这系列文章的第三篇包含如何使用这种方法开发特定的交易策略样例的详细分析。需特别关注辅助算法— 智能交易日志系统以及使用索引方式（Close[1]，Open[0]等）访问数据。
在第一篇文章通用智能交易系统：交易策略的模式中，我们已经详细考虑了策略的交易模式以及需被重载的主要方法。现在，是做练习的时候了。
每一个使用CStrategy引擎创建的EA必须重载用于设置EA属性和行为的虚拟方法。我们将以三列表的形式列出所有需重载的方法。狩猎包含虚拟方法的名称，第二列是需要追...
新文章 如何将 MetaTrader 5 与 PostgreSQL 连接 已发布： 本文讲述了将 MQL5 代码与 Postgres 数据库连接的四种方法，并提供了一个分步教程，指导如何使用 Windows 子系统 Linux （WSL） 为 REST API 设置一个开发环境。 所提供 API 的演示应用程序，配以插入数据并查询相应数据表的 MQL5 代码，以及消化此数据的演示智能系统。 MetaTrader 5 已经拥有操控 数据库 所需的功能，以及通过 网络 连接到数据库时可能需要的功能。 自 2020 年以来，该平台提供与 SQLite 的原生集成。
平滑平均: 这个EA交易基于 iMA (移动平均, MA) 指标,反转信号,手数可以是固定或者按照风险百分比设置。 作者： Vladimir Karputov
新文章 如何在 MQL5 中集成 ONNX 模型的示例 已发布： ONNX（开放神经网络交换）是一种表现神经网络的开放格式。 在本文中，我们将展示如何在一个智能交易系统中同时使用两个 ONNX 模型。 为了稳定进行交易，通常建议采用多样化得交易工具和交易策略。 这同样是指机器学习模型：创建几个更简单的模型比创建一个复杂的模型更容易。 但是，将这些模型汇集到一个 ONNX 模型可能很困难。 不过，可以在一个 MQL5 程序中组合多个经过训练的 ONNX 模型。 在本文中，我们将研究融合方式之一，称为表决分类器。 我们将向您展示如何轻松地实现这样的融合。 第一个模型测试结果
新文章 基于改进的十字星（Doji）烛条形态识别指标的交易策略 已发布： 基于元柱线的指标比之传统指标，能检测到的蜡烛更多。 我们来检查一下这能否在自动交易中提供真正的益处。 在那之后，在大约 5000 个设置选项中，单柱线 EA 只剩下大约 600 笔，元柱线 EA 只剩下大约 900 笔（因为它平均进行更多交易）。 我们基于它们构建一个图形来比较单柱线 EA 和元柱线 EA 的训练阶段： 最小得可靠优化结果 该图形显示，单柱线 EA（从回归线可以看出）在整个训练期间的平均结果略好。 但元柱线 EA 的结果分布范围更广，无论是更大损失方向上，还是在更大盈利能力方向上。
MT5一键开仓 : MT5一键开仓脚本。包含两个脚本，一键开多单和一键开空单。可以设置魔术数，手数，止损点数，止盈点数，注释。 作者： Ziheng Zhuang
EMA - 基于两个移动平均交叉的EA交易:
在两个移动平均交叉时生成建仓的经典信号。
作者： John Smith
新文章 包含图形用户界面 (GUI) 的 EA 交易: 增加功能 (第二部分)已发布： 这是展示开发用于人工交易的多交易品种信号 EA 文章的第二部分，我们已经创建了图形界面，现在是时候把它与程序功能相关联了。 下面的 gif 图片显示了以下内容：表格中含有包含 USD 的外汇交易品种列表。然后，我们很快地生成了包含 EUR 的交易品种列表。为此，只要在 Symbols filter 输入栏位中输入 "EUR" 并点击 Request 按钮。如果您想看到服务器上可用的所有包含 USD 和 EUR 的交易品种，它们应当使用逗号来分隔: "USD,EUR". 图 3....
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 05 部分）：加入预览 已发布： 我们已设法开发了一套以逼真和可访问的方式来实现市场回放的系统。 现在，我们继续我们的项目，并添加数据，从而提升回放行为。 您可能会以这样的方式思考：我们有一个文件，其中包含某一天执行的所有交易跳价。 不过，仅使用此文件的内容，我们将无法从任何指标中获得真正有用的信息。 例如，即使我们使用 3 周期移动平均线（这正是 JOE DI NAPOLI 系统中所采用的），在至少创建了 3 根柱线之前，信号不会生成。 只有在此之后，移动平均线才会显示在图表上。 从实际应用的角度来看，直到今天，这个系统是完全无用的、且无操作性的。
新文章 利用 MQL5 实现 Janus 因子 已发布： 加里·安德森（Gary Anderson）基于他称之为Janus因子的理论，开发了一套市场分析方法。 该理论描述了一套可揭示趋势和评估市场风险的指标。 在本文中，我们将利用 mql5 实现这些工具。 每位交易者都知道市场价格遵循两种广义的形态之一。 价格要么形成趋势，要么横盘移动。 这样的结果就是，市场参与者的策略在很大程度上可以简化为顺势、或在某种程度上逆势。 Janus 因子是一种捕捉这种二元市场行为的理论。 在本文中，我们将解密其基础，并演示促进这种分析方法的指标实现。 作者： Francis Dube
新文章 如何利用 MQL5 检测蜡烛形态 已发布： 一篇新文章，介绍如何通过 MQL5 自动检测价格的烛条形态。 刺透线形态： 它是一根看涨烛条，由两根蜡烛组成，因为第一根蜡烛是看跌的，然后是一根开盘低于看跌的看涨蜡烛，然后向上移动并收于第一根看跌蜡烛的中点上方。 下图是示意它的图例： 它表明买方自卖方控盘下突围，变得更强大，并控制市场。 因此，它指的是从卖出到买入的转变，因为买方能够将价格推高到前一根看跌蜡烛的中点以上，尽管开盘时存在缺口。 作者： Mohamed Abdelmaaboud
Fractals:
Fractals Indicator it is a series of at least five successive bars, with the highest HIGH in the mid
Author: MetaQuotes Software Corp.
独立 ZigZag: 独立 ZigZag 是一个 MetaTrader 5 版本的指标，就像 MetaTrader 4 中的 wonder 指标一样在网格周围浮动。 作者： Mladen Rakic
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 5 部分)：均衡器 已发布： 范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支，直到最近才在 MQL5 社区中得到一些报道。 这些系列文章旨在探索和验证一些概念和公理，其总体目标是建立一个开放的函数库，提供洞察力，同时也希望进一步在交易者的策略开发中运用这个非凡的领域。 在范畴论中，均衡器被定义为范畴中的一个域，它表示两个域之间一对（或多个）平行态射的“共同行为”。 更准确地说，给定两个平行态射（f, g）：A --> B，f 和 g 的均衡器是满足以下条件的范畴中的域 E： 存在一个态射 e：E --> A 使得 f . e = g . e。 对于任何其它态射为
新文章 如何在 MQL5 中使用 ONNX 模型 已发布： ONNX（开放式神经网络交换）是一种开源的机器学习模型格式。 在本文中，我们将研究如何创建 CNN-LSTM 模型，来预测金融时间序列。 我们还将展示如何在 MQL5 智能系统中运用创建的 ONNX 模型。 有两种途径可以创建模型：可以使用 OnnxCreate 从 onnx 文件创建模型；亦或使用 OnnxCreateFromBuffer 从数据数组创建模型。 如果将 ONNX 模型用作 EA 中的资源，则每次更改模型时都需要重新编译 EA。 并非所有模型都有完全定义的输入和/或输出张量大小。 正常情况下，第一个维度负责封包大小。
新文章 种群优化算法：类电磁算法（EM - ElectroMagnetism） 已发布： 本文讲述在各种优化问题中采用电磁算法（EM - ElectroMagnetism）的原理、方法和可能性。 EM 算法是一种高效的优化工具，能够处理大量数据和多维函数。 类电磁（ЕМ）算法是一种相对较新的元启发式搜索算法，基于物理空间中电磁粒子行为的模拟，由 I. Birbil 和 S.С. Fang 于 2003 年首次引入。 它被描述为一种群体的进化算法，具有随机噪声和基于电磁的带电粒子之间相互作用。 该算法的灵感来自电磁学理论中电荷的吸引和排斥机制，用于在连续域中不受限制地求解非线性优化问题。
Exp_SuperTrend:
基于 SuperTrend 指标信号的交易系统。
作者： Nikolay Kositsin
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 4 部分)：跨度、实验、及合成 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 MQL5 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，提供洞察力，同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。 在上一篇文章中，我们看到了范畴论如何通过其乘积、余积和通用性质的概念在复杂系统中发挥作用，分享了其在金融和算法交易中的应用示例。 在此，我们将深入研究跨度、实验、及合成。 我们将看到这些概念如何提供一种更细致和灵活的系统推理方式，以及如何运用它们来开发更复杂的交易策略。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 04 部分）：调整设置（II） 已发布： 我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力，就很难向前推进和改进系统。 该视频显示了整个系统的运行情况，您可以亲眼看到一切是如何发生的。 不过，重要的是要注意，您需要等到所有事情稳定后才能使用回放系统。 当将位置移动到所期望位置点时，似乎难以执行移动。 这种状况会在将来得到纠正。 但我们现在可以接受它，因为我们还有很多事情要理清。 在附件中，我包含了两个真实的市场跳价文件，如此您就可以基于不同交易跳价数量的日子里尝试移动和定位系统。 如此，您就可看到系统的百分比工作原理。
新文章 数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路 已发布： 您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。 Kohonen 映射、或自组织映射（SOM）、或自组织特征映射（SOFM）。
新文章 基于画布的指标：为通道填充透明度 已发布： 在本文中，我将介绍一种创建自定义指标的方法，该方法利用标准库中的类 CCanvas 来完成绘图，并可查看图表属性以便坐标转换。 我将着手处理特殊的指标，其需要用透明度填充两条线之间的区域。 现在我们将进行一些小更新，从而令其正常工作。 更新我们的 Redraw 函数，删除先前指标中添加的参数，并添加 DrawFilling 函数。 在 OnComputing 中添加我们的 Redraw 函数，以便在指标值发生变化时更新绘图。 更改在调用 CreateBitmapLabel 时作为参数传递的对象名称。 这样就完成了。
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 03 部分）：调整设置（I） 已发布： 我们从梳理当前状况开始，因为我们尚未以最好的方式开始。 如果我们现在不这样做，我们很快就会遇到麻烦。 在下面的视频中，您可以看到系统如何加载，以及它在实践中是如何工作的。 在下一篇文章中，我们将创建一个位置控制系统，如此我们便可选择回放系统应该在什么时刻启动。 期待再见！ 作者： Daniel Jose
新文章 基于 .Net 框架和 C# 为 EA 交易和指标开发图形界面已发布： 本文介绍了一种使用 Visual Studio 创建图形窗口的简单而快速的方法，并随后将其集成到专家顾问的MQL代码中。本文面向非专业读者，不需要了解C#和.NET技术。 MetaTrader 5 策略测试器具有许多特性，MQL GUI开发人员应该考虑这些特性。主要原因是根本不调用...
新文章 学习如何基于斐波那契（Fibonacci）设计交易系统 已发布： 在本文中，我们将继续如何基于最流行的技术指标创建交易系统的系列文章。 这次一个新的技术工具，即斐波那契（Fibonacci），我们将学习如何基于该技术指标设计交易系统。 在本节中，我们将确定斐波那契回撤工具，并将学习如何在图表上使用它。 斐波那契是一种技术工具，可用于在图表上找到支撑或阻力区域，我们预计价格达到这些区域会反弹。 它基于斐波那契级数，斐波那契级数是一串符合数学规律的数字序列。 该系列的每个数字都是前两个数字的合计。 我们可以在图表上找到它，在特定水平（如 23.6%、38.2%、50% 和
新文章 三角套利已发布： 本文讨论流行的交易方法 - 三角套利。在此我们尽可能详细地分析该主题, 研究策略的正、负两方面, 并开发即用的智能交易系统代码。 开发可靠规律的三角套利话题经常出现在论坛上。那么它究竟是什么呢？ "套利" 意味着有些偏向行情的中立性。"三角" 是指投资组合由三个金融工具组成。 我们举一个最流行的例子: "欧元 — 英镑 — 美元" 三角。就货币对而言, 可以描述如下: EURUSD + GBPUSD + EURGBP。所需的中立性包括尝试同时买入和卖出相同的金融工具, 从而赚取利润。...
新文章 种群优化算法：树苗播种和成长（SSG）算法 已发布： 树苗播种和成长（SSG）算法的灵感来自星球上最具韧性的生物之一，在各种条件下都表现出杰出的生存能力。 该算法是少数几个没有作者明确讲述的算法之一（仅提供一般规定和思路）。 由作者提出的算法操作符，算法也没有现成的程序指令实现。 没有关于子树和父树、及其交互的明确说明。 对于操作符的执行顺序没有要求，任何用户都可以更改其顺序，从而能获得更好的幼苗。 从广义上讲，SSG 并非是一种优化算法，它是一组通用规则，旨在补充其它算法，从而提高优化品质。 换言之，SSG
新文章 数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析 已发布： 运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。 主成分分析（PCA）是一种降维方法，通常用于降低大型数据集的维数，具体就是将大型变量集转换为仍然包含大型数据集中大部分信息的较小变量集。
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