|
13+ yıl
deneyim
|
36
ürünler
|
368
demo sürümleri
|
|
0
işler
|
0
sinyaller
|
0
aboneler
|
Forex ticareti ile ilgileniyorsanız, size hazır ürünler sunabilir veya stratejinize göre sizin için bir robot yazabilirim.
sitem
https://cmillion.ru
Telgraf
https://t.me/ea_cmillion
E-posta: ea@cmillion.ru
WhatsApp +79283690333
Telegram: @mqlcmillion
Статья описывает переход к многосценарному прогнозу на базе ORION: создаётся кодовая книга рыночных прототипов с EMA-памятью и слой, объединяющий генератор, роутер и оценку неопределённости. Такой модуль формирует траектории, их априорные вероятности и допустимый разброс, что позволяет учитывать альтернативные продолжения рынка при проектировании торговых решений.
Açıklama ATR ZigZag with BBands Pro , ATR ZigZag (volatiliteye dayalı trend çizgisi tanımlama), Bollinger Bantları (dinamik destek/direnç seviyeleri) ve Pips etiketlerini (hareket büyüklüğünü puan cinsinden görsel olarak gösterme) birleştiren MetaTrader 5 için profesyonel bir göstergedir. Gösterge, piyasa dönüşlerini otomatik olarak tespit eder ve son 5 onaylanmış hareketi büyüklükleriyle birlikte görüntüler. Giriş Sinyalleri AL (BUY) : Fiyat, Bollinger bandının ALT bandına ulaşır (altta
XAG CatBoost Clusters Dream2 EA is built on the CatBoost algorithm with market data clustering techniques. At its core, the model uses a set of technical features based on silver price data and moving averages (MA). As inputs, it takes distances between price and different MAs across multiple timeframes, as well as the distances between the moving averages themselves. This helps the model figure out how far price is stretched away from its average and how strong the current trend
Büyük Resmi Görün, Her Zaman Diliminde Üst Zaman Dilimi Güveniyle İşlem Yapın ve Hassasiyetle Emir Verin! Profesyonel yatırımcılar, her kaliteli işlemin yukarıdan aşağıya (Top-Down) analizle başladığını bilir. Ancak geleneksel çalışma yöntemi, sürekli olarak birden fazla grafik ve zaman dilimi arasında geçiş yapmayı gerektirir; bu da konsantrasyonu böler ve önemli üst zaman dilimi bilgilerini kaçırma olasılığını artırır. Bu tekrarlayan süreç analizi yavaşlatır, işlem yürütmeyi kesintiye uğratır
Фундаментальный анализ: экономические данные на неделю 13–17 июля 2026
GEKKO GOLD 2026 Smart XAUUSD Trading System with Dynamic Capital Management GEKKO GOLD 2026 is an automated trading system developed specifically for Gold trading (XAUUSD) . The system is designed to detect market momentum, volatility, liquidity movement, and directional price pressure. When market conditions match the strategy, GEKKO GOLD automatically manages entries, pending orders, position protection, profit targets, drawdown control, and trade exits. It is suitable for traders who want a
https://www.mql5.com/en/market/product/184442?source=Site+Profile+Seller
Most grid EAs increase position size as the trading series grows.
Dominika takes a different approach.
Its built-in Smart Risk system gradually reduces position size, helping control risk while maintaining disciplined grid management.
Dominika — Otomatik Ticaret Danışmanı (Expert Advisor). Dominika, MetaTrader 5 için tamamen otomatik çalışan bir Expert Advisor'dır; akıllı piyasa analizi, özenli sermaye yönetimi, disiplinli bir grid oluşturma sistemi ve açık pozisyonların yönetimi için kapsamlı bir mekanizmalar bütününü bir araya getirir. EA, pozisyon açmak için uygun anları kendi başına belirler, hâlihazırda açık olan işlemleri izler ve kullanıcının sürekli müdahalesine gerek kalmadan bunları yönetir. Dominika tek bir sinyal
HMA Scalper Pro MetaTrader 5 için HMA Scalper Pro , Alan Hull tarafından 2005 yılında ilk kez yayımlanan Hull Moving Average (HMA) algoritmasına dayalı, MetaTrader 5 için geliştirilmiş bir trend göstergesidir. Gösterge, mevcut trend yönünü analiz etmek ve Hull Moving Average algoritmasına göre hesaplanan yumuşatılmış bir çizgiyi görüntülemek amacıyla tasarlanmıştır. Geleneksel hareketli ortalamalarla karşılaştırıldığında, bu algoritma çizginin yumuşaklığını korurken gecikmeyi azaltmak için
GOLD CatBoost Clusters Dream2 EA operates on the CatBoost algorithm using clustering methods. A set of features is fed into the CatBoost model, constructed based on price data and moving averages (MA). These include distances between the price and MAs across different periods, as well as between the MAs themselves, which help capture deviation and trend strength. The features are normalized—by dividing by the price or MA—to make them scale-invariant. Additionally, rolling window
