Gold Buy Sell system Deep Q Network Powered

DQN Gold XAUUSD is a neural network trading indicator for MetaTrader 5 designed to analyze Gold (XAUUSD) market conditions and display BUY and SELL signals directly on the chart.

The indicator evaluates market behaviour using a Deep Q-Network (DQN) reinforcement learning model trained on historical price data.
The system analyzes the current market structure and automatically selects the most appropriate strategy according to detected market conditions.

Model Logic

The neural network model was trained using six strategy profiles representing different types of market behaviour:

  • Momentum strategy
  • Trend strategy
  • Multi-RSI strategy
  • Breakout strategy
  • Mean-reversion strategy
  • No-signal state when market conditions are not suitable

The indicator automatically determines which strategy best matches the current market environment.

Indicator Workflow

Feature extraction
Market data is processed using multiple technical indicators describing volatility, momentum and trend behaviour.

Market evaluation
The DQN model evaluates the current market structure using the extracted features.

Strategy selection
The algorithm compares the detected market conditions with the learned strategy profiles.

Signal generation
Based on the selected strategy, the indicator may display BUY or SELL signals directly on the chart.

Signals are confirmed only after candle close.

Technical Characteristics

  • Deep Q-Network neural network model
  • Six trained strategy profiles
  • Automatic strategy selection based on market conditions
  • Multiple technical indicators used as input features
  • BUY and SELL arrows displayed on the chart
  • Signals confirmed after candle close
  • No repaint behaviour after signal confirmation

Recommended Settings

Symbol: XAUUSD (Gold)
Timeframe: H1

The indicator was designed primarily for this symbol and timeframe.

Risk Notice

Trading financial markets involves risk. This indicator is intended as an analytical tool to support trading decisions.

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yassine reaver
23
yassine reaver 2026.03.04 19:39 
 

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Ayoub Sabri
468
Resposta do desenvolvedor Ayoub Sabri 2026.03.04 19:45
Thank you for the feedback i m happy to hear that the indicateur is helping and that you appreciate the AI approach
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