新文章 神经网络轻松制作已发布： 人工智能往往伴随着极其复杂和难以理解的事物。 同时，人工智能在日常生活中也越来越多地被提及。 不同的媒体也经常发布有关运用神经网络成就的新闻。 本文的目在于展示任何人都可以轻松创建神经网络，并在交易中运用 AI 成就。 人工智能正在我们生活的各个方面提升覆盖面。 许多新刊物涌现，指出“神经网络已被训练为...”。然而，人工智能仍然伴随着奇妙的事物。 这个想法似乎非常复杂，超自然和玄之又玄。 所以，只有一群科学家才能创造出来这种超凡神迹。 利用我们的家用 PC 似乎无法开发类似的程序。 但请相信我，这并不困难。
新文章 交易账户监控是一个不可或缺的交易者工具已发布： 交易账户监控提供了关于所有已完成交易的详细报告。所有的交易统计数据都是自动收集的，并以易于理解的图形和图表形式提供给您。 作者：MetaQuotes Software Corp.
新文章 神经网络变得轻松（第二十五部分）：实践迁移学习 已发布： 在最晚的两篇文章中，我们开发了一个创建和编辑神经网络模型的工具。 现在是时候通过实践示例来评估迁移学习技术的潜在用途了。 测试结果如下图所示。 如您所见，预训练模型开始时误差较小。 但很快第二个模型就贴近了，且它们的数值非常接近。 这证实了之前的结论，即编码器架构对整个模型的性能有重大影响。 注意学习率。 预训练模型验算一个世代所需的时间减少了六倍。 当然，这只是纯粹的时间，不考虑自动编码器训练时间。 作者： Dmitriy Gizlyk
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 28 部分）：面向未来（(III） 已发布： 我们的订单系统有一项任务仍然尚未完成，但我们终将把它搞定。 MetaTrader 5 提供了一个允许创建和更正订单参数值的单据系统。 该思路是拥有一个智能系统，可令相同的票据系统更快、更高效。 最终，经历若干篇文章以来，我们达至高潮，现在我们拥有一个几乎完整的订单系统，并且能对各种情况和市场条件具备相当的适应性。 从现在开始，我们能够使用鼠标和键盘基于全图形系统进行交易，并可进行市场分析，以便入场交易或离场。 对于那些刚刚入行的人，他们若想看看当前开发阶段的系统行为或外观，请观看下面的视频。
新文章 学习如何基于牛市力量设计交易系统 已发布： 欢迎来到我们的关于学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统系列的新篇章，这一篇学习如何基于牛市力量技术指标设计交易系统。 策略一: 牛市力量走势 我们需要计算机检查每次跳价时的两个数值，这些值在创建之后就会确定，它们是当期牛市力量和前期牛市力量。 我们要求程序检查这些数值，来了解每一个的位置。 如果当期牛市力量值大于前期，我们要求程序或智能系统在图表上的注释里返回以下信号，每个值占据单独一行： 牛市力量正在上升 牛市力量值 牛市力量前期值 我们还需要考虑另一种场景。
新文章 MQL5 中的矩阵和向量操作 已发布： MQL5 中引入了矩阵和向量，用于实现数学解决方案的高效操作。 新类型提供了内置方法，能够创建接近数学标记符号的简洁易懂的代码。 数组提供了广泛的功能，但在很多情况下，矩阵的效率要高得多。 MQL5 在机器学习中的未来 在过去的几年里，我们已在 MQL5 语言里引入先进技术方面做了很多工作： 将 ALGLIB 数值方法库植入 MQL5 实现了一个运用模糊逻辑和统计方法的 数学库 引入 图形库 ，类似于绘图功能 集成 Python ，并可直接在终端中运行 Python 脚本 添加 DirectX 函数来 创建 3D 图形 实现原生 SQLite
新文章 DoEasy. 控件（第 15 部分）：TabControl WinForms 对象 — 多行选项卡标题、选项卡处理方法 已发布： 在本文中，我将继续工作于 TabControl WinForm 对象 — 我将创建一个选项卡字段对象类，令选项卡标题排列几行成为可能，并添加处理对象相应选项卡的方法。 编译 EA，并在图表上启动它： 对象的创建要花费相当长的时间。 很快，在批量创建对象期间，有必要更改显示对象的逻辑。 我将很快处置这个问题。 当选项卡标题选择固定大小，并根据字体宽度调整大小时，我们可以看到选项卡的大小是不同的。 选中所需选项卡，并重新排列选项卡行，工作正常。
新文章 神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具 已发布： 在上一篇文章中，我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到，我们的主题往上更进一步。 但是，您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗？ 在本系列的上一篇文章中，我们创建了一款工具来利用迁移学习技术。 作为完工后的结果，我们得到了一款工具，能够编辑已训练模型。 利用此工具，我们可以从预训练模型中提取任意数量的神经层。 当然，也有限制条件。 我们只从初始数据层开始提取连续的层。 这种方式的原因在于神经网络的本质。
新文章 学习如何基于熊市力量设计交易系统 已发布： 欢迎来到我们的关于学习如何基于最流行的技术指标设计交易系统系列的新篇章，这一篇学习如何基于熊市力量技术指标设计交易系统。 首先，我们需要了解我们要求程序做什么，并来规划我们的步骤，故此，我们要求计算机在每次跳价时检查两个数值，并在创建这些数值之后确定，这些值是当期和前期熊市力量。 我们要求程序检查这些数值，来判定哪个值更大。 如果当期值大于前期，我们要求程序或智能系统在图表上的注释里返回信号，如下所示： 熊市力量正上升 熊市力量值 熊市力量前期值 我们需要把每个数值显示在单独的行中。
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 27 部分）：面向未来（(II） 已发布： 我们迈进更完整的图表上的直接订单系统。 在本文中，我将展示一种修复订单系统的方法，或者更确切地说，令其更直观。 下一个视频展示了新订单系统的工作原理。 我专注于挂单，因为它们可以进一步修改，而持仓指标无法更改。 它们只会显示服务器提供的有关该笔持仓的数据。 在实盘账户上试用之前，请仔细查看它是如何工作的，因为该系统很实用，但您需要熟悉它才能充分利用其功能。 作者： Daniel Jose
新文章 群体优化算法 已发布： 这是一篇关于优化算法（OA）分类的介绍性文章。 本文尝试创建一个测试基台（一组函数），用于比较 OA，并可识别所有广为人知的算法中最通用的算法。 在优化交易系统时，最令人兴奋的是启发式优化算法。 它们不需要了解正在优化的函数公式。 它们的收敛性与全局最优值的关联并未得到证实，但它已由实验性建立，在大多数情况下，它们给出了一个相当优良的方案，这对于一定数量的问题来说已经足够了。 许多优化算法都是从自然社会中借取的模型。 这样的模型也被称为行为、种群或群体，例如鸟群中鸟类的行为（粒子群算法），或蚁群行为原理（蚂蚁算法）。
新文章 DoEasy. 控件 (第 14 部分): 命名图形元素的新算法。 继续操控 TabControl WinForms 对象 已发布： 在本文中，我将创建一个新算法来为构建自定义图形的所有图形元素命名，并继续开发 TabControl WinForms 对象。 在上一篇文章中，在开发 TabControl WinForms 对象时，我们遭遇了图形元素名称长度的限制，这阻碍了我们完整地创建对象。 每个子图形元素的名称（包含在父图形元素中），拥有其父元素的引用，以及所有相关图形控件的整个层次结构。 该链条中每个后续对象的名称都比前一个对象的名称更长。 结果就是，我触及了图形资源名称长度 63
新文章 神经网络变得轻松（第二十三部分）：构建迁移学习工具 已发布： 在本系列文章中，我们已经不止一次提到了迁移学习。 然而，都只是提及而已。 在本文中，我建议填补这一空白，并仔细研究迁移学习。 如以，我看到了三个清晰的模块。 在第一个模块中，我们将操控供体模型。 在此，我们要能够选择含有已训练模型的文件。 从文件加载模型后，该工具必须提供已加载模型的体系结构的说明。 这是因为用户应当了解加载了哪个模型，以及将要复制哪些神经层。 我们还要通知工具有关复制图层的数量。 如上所述，我们将从源数据层开始按顺序复制神经层。 在第二个模块当中，将添加神经层。
新文章 数据科学与机器学习 — 神经网络（第 01 部分）：前馈神经网络解密 已发布： 许多人喜欢它们，但却只有少数人理解神经网络背后的整个操作。 在本文中，我尝试用淳朴的语言来解释前馈多层感知，解密其封闭大门背后的一切。 双曲正切函数。 给出它的公式: 其图形如下所示： 作者： Omega J Msigwa
股票常用的BIAS指標MT4 : 股票常用的BIAS指標做成的MT4指標 用來判斷目前價格的乖離率 作者： Hung Wen Lin
新文章 从头开始开发智能交易系统（第 26 部分）：面向未来（I） 已发布： 今天，我们将把我们的订单系统提升到一个新的层次。 但在此之前，我们需要解决少量问题。 我们现有的一些问题，是与在交易日里我们想要如何工作，以及我们做什么事情相关。 除了高亮显示的代码行之外，代码是完美的。 目前没有办法解决这个问题。 这将在下一篇文章中完成，因为我们必须对类本身进行一些修改。 下面的视频演示修改完毕的结果。 注意交易量是如何修改的，以及如何在指定点位发送新订单。 EA 现在更加易于使用了。 作者： Daniel Jose
新文章 学习如何基于强力指数（Force Index）设计交易系统 已发布： 欢迎阅读我们系列中的新篇章，有关如何基于最流行的技术指标设计交易系统。 在本文中，我们将学习一个新的技术指标，以及如何运用强力指数（Force Index）指标创建交易系统。 根据该策略，我们需要创建一个交易系统，它自动为我们提供看涨或看跌走势的信号，并在图表上作为注释。 我们要求智能系统检查每次跳价时的当期强力指数，并判定它距零轴的位置。 如果当期强力指数值大于零轴，我们要求智能系统在图表上返回含有看涨走势和当期强力指数值的注释。
新文章 利用对象轻松制作复杂指标 已发布： 本文提供了一种创建复杂指标的方法，同时还避免了在处置多个作图板、缓冲区、和/或组合来自多个来源的数据时出现的问题。 指标的最终结果如下所示： 作者： Manuel Alejandro Cercos Perez
新文章 DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互，启动开发 TabControl WinForms 对象 已发布： 在本文中，我将修复和优化当鼠标光标移离 WinForms 对象后 WinForms 对象的外观处理，并启动开发 TabControl WinForms 对象。 编译 EA，并在图表上启动它： 在所创建面板的左侧，我们看到，对象与鼠标交互均处理正确。 在右边，我们可以看到未来 TabControl 控件的布局。 它展示出第一个选项卡处于活动状态，并且标题的尺寸略大于非活动选项卡的标题尺寸。
自定义品种的K线一键压缩脚本 : 自定义交易品种，可通过CustomRatesReplace新增或修改K线，频繁调用增加会导致磁盘空间快速占满，可通过此脚本快速压缩K线。 作者： Ping You Jiang
新文章 CCI 指标。 三个变换步骤 已发布： 在本文中，我将针对 CCI 进行额外的修改，从而影响该指标的逻辑。 进而，我们就能够在主图表窗口中看到它。 出于实验目的，我们将采用一个矩形窗口、一个三角形窗口、和平顶窗口。 最后一个窗口函数相当不寻常，因为它的某些权重采用负值。 我们也取三个不对称的窗口 - 线性、幂、和指数权重。 拥有线性和指数权重的平均值可在 MetaTrader 的移动平均线菜单中找到。 所有选项的一般视图如图所示（最低指标是经典 CCI）。 所有选项都非常相似，但它们的级别可能相差很大。 这取决于所采用的窗口函数 — 其中一些有滞后，指标值相对较大的可能会更频繁地出现。
sChartsSynchroScroll_v2:
新版sChartsSynchroScroll脚本。
作者： Dmitry Fedoseev
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 如何将MetaTrader 5中的交易复制到MetaTrader 4已发布：
如今，在MetaTrader 5的实盘帐户上进行交易是否可行？如何进行此类交易？本文不仅从理论上解答这些问题，同时还提供可用的源代码，让你能够把MetaTrader 5终端上的交易复制到MetaTrader 4。本文对EA交易的开发者和练习交易者都非常有用。
引言
曾几何时，许多交易者都认为MetaTrader 5对于实盘交易来说是一个不成熟的、不可靠的平台。但是没多久，公众看法就发生了改变，现在大家都在问MetaTrader 5何时能具备实盘交易的能力。许多交易者已经对MetaTrader...
新文章 神经网络变得轻松（第二十二部分）：递归模型的无监督学习 已发布： 我们继续研究无监督学习算法。 这次我建议我们讨论自动编码器应用于递归模型训练时的特性。 模型测试参数相同：EURUSD，H1，过去 15 年。 默认指标设置。 把最近 10 根蜡烛的数据输入到编码器。 已经过训练的解码器，可以解码最后 40 根蜡烛。 测试结果如下图所示。 在每根新形成的蜡烛完毕后，数据被输入编码器。 正如您在图表中所看到的，测试结果证实了这种方法对于递归模型的无监督预训练的可行性。 在模型的测试训练过程中，经过 20 个学习世代，模型误差几乎稳定下来，亏损率小于 9%。 此外，有关至少 30
新文章 数据科学与机器学习（第 06 部分）：梯度下降 已发布： 梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法，尽管它的工作令人印象深刻，但它仍然被许多数据科学家误解，我们来看看有关它的全部。 基本上，梯度下降是一种优化算法，用于查找函数的最小值： 梯度下降是机器学习中非常重要的算法，因为它可以帮助我们找到数据集最佳模型的参数。 我先解释一下术语 成本函数 。 作者： Omega J Msigwa
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