BB 3sigma:
布林带 +-3 求和。您可以改变周期以及求和率 (方差可能大小是 0.5~1.0)
作者： imchurch
Pipsing_Setup_Buy_Sell:
三个脚本用来快速准备并手动下单。
作者： Aleksandr Pak
新文章 神经网络变得轻松（第五部分）：OpenCL 中的多线程计算 已发布： 我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中，每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。 我们已选择了该技术。 现在，我们需要决定将计算部分拆分为线程的过程。 您还记得 完全连接感知器算法 吗？ 信号顺序从输入层转至隐藏层，然后转至输出层。 没必要为每个层分配线程，因为计算必须按顺序执行。 直到收到来自上一层的结果之后，该层才能开始计算。 一层中独立神经元的计算不依赖该层中其他神经元的计算结果。
新文章 网格和马丁格尔：它们是什么？如何使用它们？ 已发布： 在本文中，我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔，以及它们的共同点。此外，我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。 创建订单网格的目的是在任何市场上盈利。不管是下跌还是上涨，如果市场有一个清晰可见的波动，那么根据这个想法，网格都会使用一个聪明的订单打开系统打开订单，这样总的来说，这些订单在某个时候获得了足够的利润，可以一次关闭所有订单。让我在下面的图片中展示这一点： 作者： Evgeniy Ilin
新文章 模式搜索的暴力方法 已发布： 在本文中，我们将搜索市场模式，根据确定的模式创建 EA 交易，并检查这些模式，如果它们保持有效的话，保持有效的时间有多少。
新文章 DoEasy 函数库中的时间序列（第五十二部分）：多周期、多品种单缓冲区标准指标的跨平台性质 已发布： 在本文中，研究创建多品种、多周期标准指标的“建仓/派发”。 略微改进指标依托的函数库类，以便从老旧的 MetaTrader 4 平台切换到 MetaTrader 5 时，基于该函数库开发的程序均可正常运行。 编译指标，并在 MetaTrader 4 终端的 EURUSD H1 图表上启动它，并在指标输入中输入 EURUSD 品种和 H4 周期。 因此，在 MetaTrader 4 终端的 EURUSD 小时图上显示依据 EURUSD H4 计算的 AD 指标： 作者： Artyom
新文章 神经网络变得轻松（第四部分）：循环网络 已发布： 我们继续研究神经网络的世界。 在本文中，我们将研究另一种类型的神经网络，循环网络。 此类型建议与时间序列配合使用，其在 MetaTrader 5 交易平台中由价格图表呈现。 当然，在每个 LSTM 模块中使用 4 个内部神经层，以及算法本身的复杂性都会影响性能，因此，这种神经网络的速度比之前所研究的卷积网络要低一些。 然而，循环网络的均方根误差要小得多。 在循环神经网络训练过程中，目标命中准确性图形具有明显的、几乎笔直的上升趋势。 作者： Dmitriy Gizlyk
新文章 外汇交易的基础数学 已发布： 本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点，并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题，同时展示一个简单指标的开发。 如果你知道在哪里进入和退出市场，你可能不需要知道其他任何事情。不幸的是，出入场点问题是一个难以捉摸的问题。乍一看，您总是可以确定一个模式并遵循它一段时间。但是，如果没有先进的工具和指标，如何检测它呢？最简单且总是重复出现的模式是趋势和横盘。趋势是一个方向的长期运动，而横盘意味着更频繁的反转。
新文章 如何从算法交易中赚取$1,000,000？使用MQL5.com服务！ 已发布： 所有交易者都以赚取第一个百万美元为目标来访问市场。如何在没有过多风险和启动预算的情况下实现这个目标？MQL5服务为来自世界各地的开发人员和交易者提供了这样的机会。 我们的交易应用程序市场是全球同类产品中最受欢迎的在线商店，每月营业额高达数百万美元。迄今为止，已有数十位卖家获利数十万美元！ 您是否想通过出售EA交易赚取$1,000,000？那么，注册为“卖家”并在“市场”上发布您的产品！ 在市场上发布产品 作者： MetaQuotes
新文章 并行粒子群优化 已发布： 本文介绍了一种基于粒子群算法的快速优化方法。本文还介绍了MQL中的方法实现，它既可以在EA交易内部的单线程模式下使用，也可以作为在本地测试人员代理上运行的附加组件在并行多线程模式下使用。 从算法的角度来看，PSO方法相对简单。其主要思想是在EA交易的输入参数空间中生成一组虚拟“粒子”。然后，粒子移动并根据EA在空间中相应点的交易度量改变其速度。该过程重复多次，直到性能停止改善。该算法的伪代码如下： 粒子群优化伪码
新文章 DoEasy 函数库中的时间序列（第五十一部分）：复合多周期、多品种标准指标 已发布： 在本文中，会完成多周期、多品种标准指标对象的开发。 以 Ichimoku Kinko Hyo 标准指标为例，分析复合自定义指标的创建，该指标含有辅助绘制缓冲区，可在图表上显示数据。 在 EURUSD H1 图表上启动这两个指标，并在指标设置中指定使用 EURUSD H4 的数据进行计算。 并将它们与标准指标进行比较： 如您所见，两个指标的数据与标准指标的数据匹配。 这两个指标的完整代码在随附的文件中提供。 作者： Artyom Trishkin
新文章 DoEasy 函数库中的时间序列（第五十部分）：多周期、多品种带位移的标准指标 已发布： 在文章里，我们将改进函数库的方法，以便正确显示多品种、多周期的标准指标，即那些在当前品种图表上显示曲线，并可在设置中指定位移的指标。 同样，我们按照标准指标的操纵方法进行排序，并在最终的指标程序里将多余的代码移至函数库区域。 保留 OnCalculate() 应答程序不变。 可从下边附带的文件中找到测试指标的完整代码。 编译指标，在 EURUSD H1 图表上启动它，并在设定中预先设置 EURUSD H4。 为指表曲线设置位移 4 根柱线，然后选择“布林带”指标。
新文章 采用跟踪止损的赚钱算法已发布：
本文旨在研究带有不同的交易进入和采用跟踪止损的退出的算法盈利能力。待用的条目类型为随机进场与转回分录。止损订单用于跟踪止损与跟踪止盈。本文讲述的是年盈利能力约达30%的赚钱算法。
图 1. 通过具有一个随机进场和采用跟踪止损的退出的算法得到的余额，TS=100
作者：Гребенев Вячеслав
新文章 神经网络变得轻松（第三部分）：卷积网络 已发布： 作为神经网络主题的延续，我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中，我们将研究这种网络在金融市场中的应用。 使用 EURUSD 货币对和 H1 时间帧执行测试。 在同一终端的同一品种的不同图表上同时启动了两个智能交易系统，一个含有卷积神经网络，另一个含有完全连接网络。 卷积神经网络的完全连接层的参数，与第二个智能交易系统的完全连接网络的参数匹配。 e. 我们只是简单地将卷积层和子抽样层添加到先前创建的网络中。 直观上，您可以看到信号在卷积神经网络图上出现的频率较低，但是它们更接近目标。 作者：
Bunnygirl 交叉与每日开盘:
基于平均值的交叉。本系统的作者声明，90%的交易是获利的，并且，考虑到它的退出策略，是可能在趋势市场中获得很大利润的。
作者： John Smith
新文章 开发跨平台网格 EA：测试多币种 EA 已发布： 行情在一个月内下跌了 30％ 以上。 这似乎是测试基于网格和马丁格尔的智能交易系统的最佳时间。 本文是“创建跨平台网格 EA”系列的计划外延续。 当前行情为安排网格 EA 提供了疏解压力的机会。 因此，我们要把握这次机会，并测试我们的智能交易系统。 结果也是非常喜人。 但在近期行情暴跌期间，EA 的表现如何？ 这一部分涉及本文的主题。 下一个测试区间是从 2016.01.01 到 2020.04.01。 具有相同设置的多币种 EA 测试结果，交易固定手数： 乍一看，回撤几乎无法察觉。 现在我们看一下测试结果： 恢复因子 盈利因子
新文章 DoEasy 函数库中的时间序列（第四十九部分）：多周期、多品种、多缓冲区标准指标 已发布： 在本文中，我将改进库类，从而满足需要多个缓冲区来显示其数据的多品种、多周期标准指标的开发能力。 在指标设置中设置 EURUSD 和 4 小时，编译指标，并在 EURUSD H1 上启动它。 因此，在 H1 图表上，显示来自设置中所选的 H4 标准指标数据： 作者： Artyom Trishkin
新文章 连续前行优化 (第八部分): 程序改进和修复 已发布： 根据本系列文章的用户和读者的评论和要求，程序已进行了修改。 本文包含一个自动优化器的新版本。 该版本实现了所需的功能，并提供了其他改进，这些是我运用该程序操作时发现的。 以前的程序版本分阶段输入日期，从而进行前行和历史优化，这很不方便。 而这一回，我实现了所需时间范围的自动输入。 功能的细节可以描述如下。 所选时间间隔应自动分为前行优化和历史优化。 两种优化类型的步骤都是固定的，并在间隔拆分之前已设置完毕。 每个新的前行范围必须在上一个范围之后的第二天开始。 历史间隔的偏移（重叠）等于前行窗口的步长。
3_Level_ZZ_Semafor:
使用不连续点显示长，中，短周期的最小值和最大值的简单指标。
作者： Nikolay Kositsin
ZeroLag Stochs true:
是一个实时的 George C. Lane 的随即振荡指标。
Author: Collector
新文章 神经网络在交易中的实际应用。 是时候进行实践了 已发布： 本文提供了在 Matlab 平台上实际运用神经网络模块的讲述和指南。 它还涵盖了运用神经网络模块创建交易系统的主要方面。 为了能够在一篇文章中厘清复杂内容，我必须对其进行修改，从而在一个程序中组合若干个神经网络模块函数。 下图展示了神经网络模块在启动时的初始外观。 Online 模块设计用于实际交易期间，以及在可视模式下进行测试时启动和停止神经网络。 激活 Online 模块时，信息字段所含条件是信号曲线与神经网络响应曲线交叉。 "Train" 是一个演示模块，旨在训练神经网络和“再次训练”（？）。
新文章 DoEasy 函数库中的时间序列（第四十八部分）：在单一子窗口里基于一个缓冲区的多周期、多品种指标 已发布： 本文研究了一个示例，该示例使用单个指标缓冲区来创建多品种、多周期标准指标，以便在指标子窗口中进行构造和操作。 我会准备库类，以便在程序主窗口中与标准指标一起操作，并有多个缓冲区来显示其数据。 编译所创建的指标，在设定中设置 GBPUSD M5，并在 EURUSD M1 上启动指标： 该示意图未显示所有可能的指标，但显示了主要内容：该指标依据选定的标准指标，并基于不同于当前图表的数据绘制。 在需要的地方绘制水平线。 作者： Artyom Trishkin
新文章 图形界面 VIII: 树形视图控件 (第二章)已发布：
图形界面第八部分前面的章节中介绍了静态与下拉日历元件，第二章将集中介绍一个同样复杂的元件 — 树形视图(tree view), 它在每个用于创建图形界面的完整开发库中都会包含。本文中实现的树形视图包含了多种灵活的设置和模式，使得这个控件元件易于调整以满足您的需求。
树形视图项目的组成部分在下面列出。
背景局部列表项目的标记，箭头和+/-符号是用于显示状态的(展开/收起)。项目标签，例如，有可能需要根据某些种类来把项目进行区分。 项目的文字形式的描述。
图 3....
新文章 利用迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行交易已发布： 本文研究使用 MQL5 标准工具依据迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行实际交易的智能交易系统变种。对其性能进行了测试并得出结论。 策略的初始点 - 菲波纳奇等级 38.2% 和 61.8%。对于止盈点, 接受如下: COP (约定目标点) — 61.8%, OP (目标点) — 100%, XOP (延伸目标点) — 161.8%。所有距离都以趋势长度的百分比指定 (参见图例 1)。 作者：Dmitriy Zabudskiy
新文章 在亚洲市场进行夜间交易: 如何保持盈利已发布： 这篇文章处理的是夜间交易的概念，以及使用 MQL5 来实现它们的交易策略。我们会进行测试并得出相应的结论。 在所有描述的例子中，我们可以看到在亚洲市场时段价格只在小范围内变化，看起来市场显示出“不确定性”。这样的变化可以认为是平盘。 我们可以看到在黄色长方形上的上下边界，它们在其中限制了价格波动的通道，很容易在已经形成的图表上画出一个通道，但是在实时中，我们不知道价格将会如何变化，而动荡性还是个问题。所以，我们应当怎样做呢? 我想可以通过使用布林带趋势指标来解决这个问题，因为它在平盘市场上可以显示出好的信号。...
新文章 通用的之字转向指标已发布： 之字转向指标(ZigZag)是在 MetaTrader 5 用户中最流行的指标之一，本文分析了创建各种版本的之字转向指标的可能性，结果是一个可以使用各种方法扩展其功能的通用指标，它对EA交易和其他指标的开发会非常有用。 之字转向指标(图1)是在 MetaTrader 5...
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