BROTHER - 根据趋势高点彩虹桥的结果(By Rainbow On Trend High Extreme Results) - 5分钟人工系统EA:
这不是一个自动的系统. 它是完全人工的.
作者： Piotr
多币种交易程序架构设计-Multi currency transaction program architecture design : 可以用多个品种在一个图表上交易 作者： Yong Biao Zou
新文章 MQL5 中的矩阵和向量 已发布： 运用特殊的数据类型“矩阵”和“向量”，可以创建非常贴合数学符号本意的代码。 运用这些方法，您可以避免创建嵌套循环，或在计算中分心记忆正确的数组索引。 因此，矩阵和向量方法的运用能为开发复杂程序提高可靠性和速度。 有序数据的集合，其中所有元素的类型相同，通常会经由 数组 进行操作，其内每个元素都可以通过按照其索引进行访问。 数组广泛用于解决各种线性代数问题、数学建模任务、机器学习、等等。 一般来说，这类问题的解决方案是基于矩阵和向量的数学运算，运用这些矩阵和向量，可以将非常复杂的变换改写成紧凑、简单的方程形式。
新文章 DoEasy 函数库中的图形（第九十一部分）：标准图形对象事件。 对象名称更改历史记录 已发布： 在本文中，我将改进基本功能，从而能够基于函数库程序来控制图形对象事件。 我一开始将以“对象名称”属性为例，实现存储图形对象更改历史的功能。 正如我们所见，对象重命名保存在其“记忆”之中。 图形对象的打包删除也得到了正确处理： 作者： Artyom Trishkin
新文章 采用栈式 RBM 的深度神经网络。自训练, 自控制已发布：
本文是有关深度神经网络和预测器选择的前文之续篇。在此我们将涵盖由栈式 RBM 初始化的深度神经网络特性, 以及它在 "darch" 软件包里的实现。
第二阶段涉及微调, 在此神经网络由监督者训练。前文中已提供了有关它的详细信息, 所以我们在此不再复述。我将简单叙述, 不像我们前文用过的 "deepnet" 软件包, "darch" 软件包帮助我们实现更广泛的机会来构建并微调模型。更多详细信息将在创建模型时提供。图例. 1 显示 DN_SRBM 的结构和处理过程
图例. 1. DN SRBM...
基于分形 (Fractal) 的之字折线 (ZigZag): 基于分形 (Fractal) 的之字折线 (ZigZag) 指标。 作者： Vladimir Karputov
新文章 DoEasy 函数库中的图形（第九十部分）：标准图形对象事件。 基本功能 已发布： 在本文中，我将实现跟踪标准图形对象事件的基本功能。 我将从图形对象上的双击事件开始。 编译 EA，并在图表上启动它，在打开另一个图表后，会把两个图表水平排列。 点击含有 EA 的图表会创建垂直线 — 每个图表一条线。 现在更改它们的属性，并查看获取的相关事件消息如何在日志当中显示： 正如我们所见，有关对象事件的消息显示在日志当中。 当以编程方式创建对象时，不会产生对象创建事件，因为程序员已经知道创建图形对象的时间点。 因此，不需要发送事件来重复事实 当然，在日志中简单地显示泛泛的消息不足以处理该事件。
新文章 以 Doji（十字星）为例阐述改进的烛条形态识别 已发布： 如何找到比平常更多的烛条形态？ 简单的烛条形态背后，还有一个严重的瑕疵，可经由现代自动交易化工具所提供的强大能力来抵消。 M1 时间帧和宽泛的元柱线，令我们能够研究一个以前无法访问的新维度。 在这样一个指标上显示的每一个密集的形态序列实际上描述了一个随时间变化的形态。 针对它的动态分析可能会让人们得出额外的结论，而传统方法无法提供这种结论；在传统方法中，形态被视作绑定在一根柱线上的静态实体。 对于静态形态，如果时间参数稍微改变，形态就不会提供什么信息了。 可以针对这个新领域进行研究了。 作者： ds2
新文章 在 MQL5 中使用 AutoIt 已发布： 简述。 在本文中，我们将探索采用 MetraTrader 5 终端里以集成的 MQL5 编写 AutoIt 脚本。 在其中，我们将覆盖如何操纵终端的用户界面来自动完成各种任务，并介绍一个采用 AutoItX 库的类。 AutoIt 附带一个名为 AutoIt Window Info Tool 的应用程序，用于获取有关应用程序窗口的信息。 拖拽 Finder 工具覆盖到目标应用程序的任何部分，我们就可以获得特定组件的属性。 这些组件被称为控件。 控件可以是按钮、下拉菜单或选项卡。 这些仅是少数几个例子，还有许多类型的控件用于构建应用程序。
新文章 DoEasy 函数库中的图形（第八十九部分）：标准图形对象编程。 基本功能 已发布： 目前，该函数库能够跟踪客户端终端图表上的标准图形对象，包括删除和修改其某些参数。 在当下，它还缺乏从自定义程序创建标准图形对象的能力。 编译 EA，并在图表上启动它。 首先，在图表上按住 Ctrl 键的同时单击鼠标，创建一条垂直线，查看垂线 ID，以及当它沿图表移动线时对象属性的变化。 如果我们重新创建同一条垂线，我们在日志中会收到错误消息 接下来，创建一个等距通道，查看其 ID 值，并检查如何跟踪其三个轴点属性的变化： 作者： Artyom Trishkin
More_BackTest_Result : 这是产品 More BackTest Result 的 .mqh 文件，你必须先下载产品 More BackTest Results 才能使用. Link: https://www.mql5.com/en/market/product/78103 作者： Yu Zhang
新文章 固化价格动作止损或固化 RSI（智能止损） 已发布： 在交易中，止损是资金管理采用的主要工具。 有效利用止损、获利回吐和成交量可以使交易者在交易中更加一致，总体上更加有利可图。 尽管止损是一个极好的工具，但在运用中也会遇到一些挑战。 最主要的是止损猎杀（stop-loss hunt）。 本文展望如何降低交易中的猎杀，并与经典的止损用例进行比较，从而判定其盈利能力。 为了寻找交易圣杯，导致我进行了这项研究。 当涉及资金管理时，止损是交易中最重要的工具。 资金管理是交易者在市场上赚钱、及维持长久的不同方式之一。 如前所述，资金管理与止损和风险回报率密切相关。
新文章 针对交易的组合数学和概率论（第五部分）：曲线分析 已发布： 在本文中，我决定进行一项研究，探讨将多重状态系统简化为双重状态系统的可能性。 本文的主要目的是分析并推导出有用的结论，这些结论也许有助于基于概率论的可伸缩交易算法的深入发展。 当然，这个话题会涉及到数学知识。 不过，根据之前文章的经验，我认为广谱信息比细节作用更大。 作为一个实例，我们可以采用随机策略，并将其转换为所需的等效策略。 我创建了一个变体，将复杂的多维系统转换为更简单的二维系统。 我将尝试一步一步地讲述这个过程。 在继续讲述之前，我实现了这个思路，并测试了该方法的性能。 程序附在本文之后。
新文章 针对交易的组合数学和概率论（第四部分）：伯努利（Bernoulli）逻辑 已发布： 在本文中，我决定重点阐述著名的伯努利（Bernoulli）规划案，并展示如何用它来描述与交易相关的数据数组。 所有这些将被用来创建一个自适应的交易系统。 我们还将寻找一个更通用的算法，一个特例是伯努利公式，并查找能够运用它的应用。 如果我们研究运用数学语言来描述交易历史和回测的可能性分析，首先我们需要理解这种分析的目的和可能的结果。 这样的分析有什么附加值吗？ 事实上，不可能马上给出一个明确的答案。 但有一个答案，它可以逐渐推导出简单而有效的解决方案。 然而，我们应该先深入了解更多细节。
MA Reverse:
简单的智能交易。 显示 Bid 和反方向 MA之间的差距。风险很高，但也有自己的优点。
Author: Константин Гранд
新文章 为 MetaTrader 打造的高级 EA 构造器 - botbrains 已发布： 在本文中，我们将展示 botbrains.app 的功能 — 一款无代码开发交易机器人的平台。 若要创建一款交易机器人，您无需编写任何代码 — 只需将必要的模块拖放到规划图上，设置它们的参数，并在它们之间建立连接。 BotBrains 编辑器有三种模式： Logic（逻辑） ， Interface（界面） ， Code（代码） 。 "逻辑" 模式: 在“逻辑”模式下，您可以构建机器人的逻辑规划图。 在这种模式下，您可以使用大多数模块：从 “if” 模块和业务模块，到发送消息到 telegram
ZigZag:
ZigZag Indicator tracks and connects extreme points of the chart, the distance between these points
Author: MetaQuotes Software Corp.
新文章 预测市场价格的通用回归模型（二）：自然、技术和社会暂态函数 已发布： 本文是前一篇文章的逻辑延续。 它彰显一个事实，即确认第一篇文章的结论。 这些事实在该书出版后的十年内就得以显露。 它们围绕着三个检测到的描述市场价格变化形态的动态暂态函数展开。 PCF 函数 也曾为 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 开发指标 /2,3/。 您可以在 MQL5 代码库中找到它们。 该指标由三条线组成 — 卖出线（红色）、买入线（蓝色）和交易者线（黄色）。 它以给定的回顾形式分析历史来预测期望的价格走势。 在执行交易时，我们应该遵守黄线，这是价格走势的主导线。
新文章 更好的程序员（第 07 部分）：变为一名成功的自由职业开发者的注意事项 已发布： 您想成为一名成功的 MQL5 自由开发者吗？ 如果答案是肯定的，这篇文章适合您。 不要仅仅因为报酬高就申领一件您不确定该怎样完成的任务。 由于金钱很甜蜜诱人，我相信这是您决定成为一名自由职业开发者的首要原因，所以很容易自我膨胀，认为在工作过程中，能轻松厘清事情，并加以解决。 根据我的经验，这种心态在自由职业者身上是行不通的，尤其对于那些清醒了解自己所需的严谨客户，以及那些期限很紧的任务。
新文章 MQL5 酷宝书 – 财经日历 已发布： 本文着重于财经日历的编程特性，并研究创建一个类来简化访问日历属性和接收事件值。 运用 CFTC（商品期货交易委员会）的非商业净持仓规则来开发指标作为一个实际例子。 我们会在下面的示例中处理时间序列结构。 Test_TS.mq5 脚本接收自 2016 年 1 月 1 日到 2021 年 11 月 1 日之间的美国非农就业数据，并将其显示在特殊的图表上。 所以可令图表产生两条曲线 - 实际值和预测值。 我们将采用事件报告区间作为时间线。 脚本启动后，我们首先在日志里显示时间序列数值，然后在图表上绘制图表（图例 2）。 图例 2. 美国非农就业
新文章 更好的程序员（第 06 部分）：9 个导致有效编码的习惯 已发布： 并非有关编写代码的所有事情总是导致有效编码。 在我的从业经历中，我发现了一些会导致有效编码的习惯。 我们将在本文中详细讨论其中的一些。 对于每一位想要以更少的麻烦来提高自己编写复杂算法的能力的程序员来说，这是一篇必须阅读的文章。 进行代码版本控制始终是一个好习惯，这样您就可以跟踪进度，并可以随时返回到以前版本的代码。 我知道两种方法可完成这件事。 第一种方法是用 Git，第二种方法是手动过程，包括通过文本文件复制和粘贴来存储代码的方法。 b>使用 Git 如果您还不熟悉 Git 和 Github，我建议您阅读 Git
新文章 神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分) 已发布： 在本文中，我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。 让我们考虑一些与神经网络训练数据准备有关的问题。 为了决策 ，我们将使用两个神经网络在 一个方向上 打开仓位。 根据前一点，训练数据应分为两组-每个方向一组。
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...
新文章 开发 EA 构造函数的一次尝试 已发布： 在本文中，我把自己的一套交易函数以成品 EA 的形式提供给大家。 这种方法能够通过简单地添加指标和改变输入来获得多种交易策略。 由构造函数创建的 EA 立即拥有多个设置，可以组合这些设置来创建独特的策略。 版本 4.XXX 应用了以下规则： 使用当前品种符号（EA 启动时所在图表的品种符号） 止盈、止损和尾随都在输入中设定。 Points — 依据报价货币计量的当前品种符号点数大小，例如 “EURSD” 1.00055-1.00045=10 个点。 通过拖动十字线工具，始终可以在品种符号图表上看到 “点数”： 图例 1. 点数 作者：
EES 对冲 - 取交易的另一侧 - 当做空时买入, 当做多时卖出:
您曾需要进行一笔交易的反向操作？使用手工交易或其它 EA, EES 对冲可以立即按照指定参数进行反向开仓。指导: 例如, 您正在使用 SAR EA 在 GBPUSD 和 SAR 上进行交易
您曾需要进行一笔交易的反向操作？ 使用手工交易或其它 EA, EES 对冲可以立即按照指定参数进行反向开仓。
指导:
例如, 您正在使用 SAR EA 在 GBPUSD 和 SAR 上进行交易, 使用的魔幻数字为 1234,
所以您希望使用 EES 对冲来于 SAR EA 关联。 打开另一个 GBPUSD 图表...
新文章 聚类分析（第一部分）：精通指标线的斜率 已发布： 聚类分析是人工智能最重要的元素之一。 在本文中，我尝试应用指标斜率的聚类分析来获得阈值，据其判定行情是横盘、亦或跟随趋势。 作为指标，我采用来自 MQ 的 “HalfTrend”，它附于文后。 它有更长的水平运行旅程： 对于这个指标，我现在的问题在于它是否有明确的分离，即可被解释为横盘迹象的阈值，和一个表明无论是上涨亦或下跌趋势的阈值。 当然，每个人都会立即看到，如果该指标恰好是水平的，则行情为横盘。 但行情的斜率高度变化如此之小，以至于仍然认为行情处于横盘，并自某个高度开始必须假设其为趋势。 想象一下 EA
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