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深度神经网络 (第 I 部)。准备数据
深度神经网络 (第 I 部)。准备数据
本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。
分析烛的图案
分析烛的图案
日本烛形图的构建和烛图案的分析构成了技术分析的一个迷人领域。烛形图的优点在于它们以您能够跟踪数据动态的方式表示数据。在本文中，我们将分析烛的类型、烛图案的分类并提出一个能够确定烛图案的指标。
机器学习模型的变量评估和选择
机器学习模型的变量评估和选择
本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。同时将探讨新的方法和预测因子深度分析及其对模型过度拟合可能的影响。模型的总体效果很大程度上取决于这一阶段的结果。我们将分析两个包，它们分别提供预测因子选择的新老方法。
初学者以 MQL5 实现对数字滤波器的实际实施
初学者以 MQL5 实现对数字滤波器的实际实施
数字信号滤波的理念在有关构建交易系统的论坛主题中被广泛讨论。而不以 MQL5 编写数字滤波器的标准代码是不明智的。在本文中，笔者介绍了将出自其文章《面向新手的 MQL5 自定义指标》的简单 SMA 指标的代码转换成更复杂和通用的数字滤波器的代码。本文是笔者上一篇文章的逻辑延续。文章中还介绍了如何在代码中更换文本，以及如何修正编程错误。
DiNapoli 交易系统
DiNapoli 交易系统
本文详述一款由 Joe DiNapoli 开发的基于菲波纳奇等级的交易系统。文中将会解释系统蕴含的思路和主要概念, 并提供了一款简单的指标作为例子, 便于更清晰地理解。
在 MetaTrader 5 中的连续期货合约
在 MetaTrader 5 中的连续期货合约
期货合约的生存跨度较短，它们的技术分析更复杂。对于短周期图表，技术分析是十分困难的。例如，UX-9.13 乌克兰股指期货的日线图上，有超过 100 根柱线。所以, 交易员会创建组合的长线期货合约。这篇文章解释了如何在 MetaTrader 5 客户端中拼接期货合约。
创建多币种多系统 EA 交易
创建多币种多系统 EA 交易
本文介绍了 EA 交易结构，它可实现多交易品种交易，并同时使用多个交易系统。如果你已经确认了所有 EA 交易的最佳输入参数，并分别得到很好的回溯测试结果，那么思考一下：如果结合自己的所有策略同时测试所有 EA，你会得到什么结果？
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩
MQL5 应用商店 2013 年二季度业绩
成功运营一年半的“MQL5 应用商店”，已成为了最大的交易策略与技术指标交易商店。全世界有 350 位开发者在此提供了大约 800 款交易应用程序。交易者为其 MetaTrader 5 终端购买和下载的交易程序，已逾 100.000。
交易系统的评估 - 有关进入、退出与交易效率的概述
交易系统的评估 - 有关进入、退出与交易效率的概述
有很多指标可用于确定一个交易系统的效率和盈利能力。但是，交易者始终会将任何系统推向一个新的崩溃测试。本文讲述基于效率指标的统计如何用于 MetaTrader 5 平台。它包含一个类，该类用于将成交统计解释转变成与 S.V. Bulashev 所著《Statistika dlya traderov（面向交易者的统计）》一书不冲突的一种解释。它还包括一个用于优化的自定义函数示例。
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5
物美价廉的神经网络 - 链接 NeuroPro 与 MetaTrader 5
是否用于交易的特殊神经网络程序好似很昂贵和复杂，或是与此相反，太简单？来试试 NeuroPro。它是免费的，并且包含针对业余爱好者的最佳功能集合。这篇文章将告诉您如何结合 MetaTrader 5 来使用它。
根据品种和 EA 的 ORDER_MAGIC 分析余额/净值图形
根据品种和 EA 的 ORDER_MAGIC 分析余额/净值图形
随着对冲的引入, MetaTrader 5 提供了一个极佳的机会, 可以在一个交易账户内同时利用若干个专家交易系统进行交易。当一个策略是可盈利, 而第二个泽亏损的时候, 盈利图也许会徘徊在零值附近。在此情况下, 分别为每个交易策略构建余额和净值图形是十分有益的。
计算赫斯特指数
计算赫斯特指数
本文彻底解释了赫斯特指数背后的思想, 以及其价值观和计算算法的含义。分析了多个金融市场片段, 并介绍了使用 MetaTrader 5 产品实现分形分析的方法。
第三代神经网络：深度网络
第三代神经网络：深度网络
本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说，深度神经网络。简要回顾第二代神经网络，它们的连结架构和主要类型，学习的方法和规则以及缺点，随后介绍第三代神经网络的发展，它们的主要类型，特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络，由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例，其中带有一个MQL4/R的内置指标。
Jeremy Scott - MQL5市场上的成功卖家
Jeremy Scott - MQL5市场上的成功卖家
Jeremy Scott，在MQL5.community 中他的昵称是Johnnypasado，因其在MQL5市场上出售产品而为人们所熟知。Jeremy已经赚了好几千美元，并且这一势头还在延续。我们决定和这个未来的百万富翁来个近距离接触，并为其他MQL5市场上的卖家提供些建议。
MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件
MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 交易信号组件
MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 用户最近得到了成为“信号提供方”并赚取更多收益的机会。现在，您可以利用新组件，在您的网站、博客或社交网络上展示您的成功交易了。使用组件的好处显而易见：它们会提高“信号提供方”的受欢迎程度、树立其作为成功交易者的声名，并吸引到新的“订阅者”。在其它网站上放置这些组件的所有交易者，也都享受到了上述好处。
MQL5 细则手册：保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果
MQL5 细则手册：保存基于指定标准的“EA 交易”的优化结果
我们继续有关 MQL5 编程的系列文章。这一次，我们来看一看如何获得“EA 交易”参数优化期间传递的每个优化的结果。将完成实现，以确保如果外部参数中指定的条件得到满足，对应的传递值将被写入文件。除了测试值，我们还将保存带来这样的结果的参数。
统计套利交易策略
统计套利交易策略
防止未平正掉期率仓位出现意外价格变动的统计算法。本文介绍一种套利交易保护策略，这种策略能够补偿与未平仓位的方向相反的价格变动的潜在风险。
“MQL5 应用商店” 2013 年一季度业绩
“MQL5 应用商店” 2013 年一季度业绩
自创立以来，销售自动交易与技术指标的“MQL5 应用商店”已经吸引来了 250 多位开发者，他们发布了 580 款产品。对于那些已通过销售自己的产品获得丰厚利润的“MQL5 应用商店”卖家来讲，2013 年第一季度是相当成功的。
指标喷发整体特征的计算
指标喷发整体特征的计算
指标喷发是市场研究中较少涉及的一个领域。这主要是由于时变数据超大数组的处理造成的分析难度。现有的图形分析过于资源密集，并由此触发了一种采用喷发时间序列的俭省算法的发展。本文要论述的，就是如何利用喷发整体特征的研究，来替代可视（直观图像）分析。无论是交易者，还是自动化交易系统的开发者，都会感兴趣。
用于预测市场价格的通用回归模型
用于预测市场价格的通用回归模型
市场价格是缺乏需求和供应之间的稳定平衡而形成的，反之，又取决于各种各样的经济、政治和心理因素。这些因素的性质以及影响原因所存在的差异，使得直接考虑所有因素非常困难。本文提出一种依据精心设计的回归模型预测市场价格的尝试。
“EA 交易”运行期间平衡曲线斜率的控制
“EA 交易”运行期间平衡曲线斜率的控制
找到交易系统的规则，再于“EA 交易”中进行编程，任务就完成一半了。随着交易结果的累积，您需要通过某种方式纠正“EA 交易”的操作。本文讲述一种方法，通过创建平衡曲线斜率的测量反馈，改善“EA 交易”的性能。
大爆炸-大坍缩（BBBC）算法
大爆炸-大坍缩（BBBC）算法
本文介绍了大爆炸-大坍缩方法，该方法包含两个关键阶段：随机点的循环生成，以及将这些点压缩至最优解。该方法结合了探索与精炼过程，使我们能够逐步找到更优的解，并开拓新的优化可能性。
MQL5中表格模型的实现：应用MVC概念
MQL5中表格模型的实现：应用MVC概念
在本文中，我们将探讨如何使用MVC（模型-视图-控制器）架构模式在MQL5中开发表格模型，该模式可将数据逻辑、展示和控制进行分离，从而实现结构化、灵活且可扩展的代码。我们将考虑实现用于构建表格模型的各类，包括使用链表来存储数据。
纯 MQL5 货币对强弱指标
纯 MQL5 货币对强弱指标
我们将在 MQL5 中开发货币强势分析的专业指标。这本分步指南将向你展示如何为 MetaTrader 5 开发一款功能强大的交易工具，该工具带有可视化仪表板。您将学习如何计算多个时间周期（H1、H4、D1）内货币对的强度，实现动态数据更新，并创建用户友好的界面。