新文章 为何在 MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 上的虚拟托管优于一般的 VPS已发布：
从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 终端上租用一台虚拟服务器是最优方式，它可确保不会打断您的交易机器人的工作，以及 信号 订阅。从本质上讲，它是一个模拟 VPS，不过它性能更佳，并且更适合应对一个交易者所要遇到的需求和挑战。服务器可以直接从您的 MetaTrader 里租用。仅需点击几次鼠标，即可将您的 EA、指标、脚本、信号订阅，连同它们的设置一起传送到虚拟服务器。虚拟托管云网络是专为 MetaTrader...
新文章 如何实现交易员的订单，并在 MQL5 自由职业者服务板块创造利润 已发布： MQL5 自由职业者是一项在线服务，开发人员可以通过这项服务为交易员客户创建交易应用程序而获得收入。该服务自 2010 年起成功运营，迄今已完成超过 10 万个项目，总价值达 700 万美元。我们可以看到，这里涉及到大量资金。 MQL5 自由职业者 是为交易应用程序开发人员提供的专门服务。当交易员需要用 MQL5/MQL4、Python、C++ 和其他现代编程语言开发的定制交易机器人、指标和其他工具应用程序时，他们就会来到这里。 MQL5.com 自由职业者服务于 2010 年 6 月推出，成立 14
新文章 使用 MQL5.0 社区频道和群聊天 已发布： MQL5.com 网站汇集了来自世界各地的交易者。 用户发表文章、共享免费代码、在市场上销售产品、执行自由职业订单、以及跟单信号。 您可以在论坛、交易者聊天和元交易者频道中与他们交流。 像大多数现有的即时通讯工具一样，MetaTrader 聊天功能为大量受众提供了广播信息的机会。 有两种消息类型可用：群聊和频道。 这两种类型都允许与朋友和同事交流，以及共享图像、视频和文件。 每种类型都可以为 MQL5 服务收入 增加额外的手段，诸如信号和市场。 频道通常用于向用户广播信息，因此可以作为微博平台。
新文章 在您的网站上免费嵌入 MetaTrader 4/5 网页版终端并赚取利润已发布： 交易者会非常熟悉 WebTerminal, 它允许直接从浏览器在金融市场上交易。将 WebTerminal 小部件添加到您的网站 — 这样做是绝对免费的。如果您有网站, 您可开始向经纪商引荐潜在客户 — 我们已为您准备好了一个即用型的网页版解决方案。您需要做的所有事情就是将一个 iframe 嵌入您的网站。 将 WebTerminal 小部件添加到您的网站 — 这样做是绝对免费的。这个强大的功能将令您的网站访问者使用最流行的 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台直接从您的网站交易！...
新文章 MetaTrader 5 已具备锁仓账户系统已发布：
MetaTrader 5平台最初是专为净额持仓账户系统而设计的。净额系统每个金融工具仅允许一个持仓，也就意味着该工具的所有进一步操作只能是关闭，撤销或改变现有持仓的交易量。为了扩大零售外汇交易者的可能性，我们新增第二种账户系统 - 锁仓系统。现在，每个交易品种可以有多位持仓，包括反向持仓。这就为实现基于所谓“锁定”的交易策略铺平了道路 - 如果价格移动方向与交易者相反，那么他们就可以新建一个反向持仓。
因为新系统类似于MetaTrader...
新文章 我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易已发布：
我们持续加强信号服务，完善机制，添加新的功能并修复缺陷。2012年的MetaTrader信号服务和当前的MetaTrader信号服务就像两个完全不同的服务。
目前，我们正在实施 虚拟主机云服务，它由一个服务器网络组成用来支持特定版本的MetaTrader客户端。若要从MetaTrader客户端以最小的网络延迟租用程序端虚拟副本，直接到达他们交易商的交易服务器，交易人将只需完成5个步骤。这将提供交易人复制信号提供者交易的程序端的24小时不间断运行。
此外，我们正计划推出甚至更好的信号统计和为交易人提供一个新的选项形...
新文章 市场上产品有效展示的小贴士已发布：
有效地向交易人出售程序，不仅需要编写一个高效有用的产品，然后还要在市场上发布。提供一份全面详尽的描述和高品质的插图至关重要。性能标识和正确的截图也与“真正的编码”同等重要。记住一个简单的公式：没有下载=没有销量。
MetaTrader 市场 是最大的自动交易应用商店。是自动交易和技术指标的开发人员能够获得他们辛勤工作应得奖赏的地方。在成功发布市场产品方面，很难高估标识，描述和截图的角色。如果应用设计简陋，潜在买家将很容易忽视它。决定性的购买之所以产生，得益于市场展窗上吸引眼球的产品标识。标识必须具有让潜在买家想要下载的吸引力。这就是恰当的设...
新文章 在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置已发布：
自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000...
新文章 MetaTrader市场概述（图表）已发布：
几周前我们发布了自由职业者服务的信息图表。我们也承诺将透露一些市场统计数据。现在，我们邀请您来检验我们已经收集的数据。
MetaTrader 市场 正式发布始于2012年2月。从那时起交易应用商店已经走了很长的一段路。首先，它只用于MetaTrader 5。然后，市场部分也在MetaTrader 4推出。产品范围也得到扩大：既交易应用程序之后，紧接着是 金融杂志 和 书籍。
所有这一切都提高了服务的营业额：截止2014年7月，大概有价值总额超过522 000美元的6 300个产品在市场出售，并且520名卖家和24...
新文章MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩已发布：
又过了一个季度，我们已决定统计MetaTrader 应用商店的业绩 - MetaTrader平台最大的交易机器人和技术指标商店。
首先，MetaTrader 4应用商店已经发布了 测试模式并且最终版不久也将发布。然而，交易机器人开发者已经可以在那儿发布其MQL4应用。超过200个程序已经通过了测试。MetaTrader 4市场推出之后，这些程序将提供给交易者们。
直至报告季度末期，有500多名开发者已经将他们的1200个产品放入MetaTrader 应用商店。这超出了上一季度业绩...
新文章 种群优化算法：Boids（虚拟生物）算法 已发布： 本文基于动物集群行为的独特实例，说明Boids算法。反过来说，Boids算法又成为了一整类算法的基础，这类算法统称为“种群智能”。 原始的Boids算法有几个目标和应用： 1. 创建逼真的动画 。Boids算法能够创建逼真的动物群体动画，这已成为计算机图形学和动画发展的重要方向之一。 2. 行为模式。 Boids允许根据个体的简单规则模拟复杂的集体行为。这一技术在动物行为研究、机器人技术、交通管理等多个领域都得到了应用。 Boids算法促成了其他算法的发展，如粒子群优化（PSO）算法和种群行为建模算法。
新文章 群体算法的混合 -顺序结构和并行结构 已发布： 在这里，我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型：策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。 让我们来看看混合优化算法的三种主要选择： 1. 将算法搜索策略混合为一个。 每种算法都有自己的一套技能和能力。在共同追求成功的过程中，混合它们的逻辑结构提供了各种特性。这是一种风格各异的舞蹈，每一步都是对整体动作的补充和增强。这种方法的一个例子就是前一篇 文章 中讨论的细菌觅食优化与遗传算法的结合。 2.将迭代分为一种算法的部分工作和另一种算法的最终工作，就像传递接力棒一样，使每种算法的 运行保持一致
K线显示本地时间 K线显示北京时间 : K线显示本地时间 会自动计算时间差 但如果出差 可以手动修正 鼠标需要按住中间滚轴移动一下 按一下中键无效果 或 Ctrl+鼠标左键点击图表 鼠标右键删除 作者： xyz0217
新文章 使用Python和MQL5开发机器人（第一部分）：数据预处理 已发布： 基于机器学习的交易机器人开发：详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库，并结合MetaTrader 5平台来实现。 市场正变得越来越复杂。如今，它正演变成一场算法之战。超过95%的交易额是由交易机器人产生的。 下面一步是机器学习。这些虽然不是高级人工智能，但也并非简单的线性算法。机器学习模型能够在困难的背景下实现盈利。将机器学习应用于创建交易系统是一件有趣的事情。得益于神经网络，交易机器人将分析大数据，发现规律并预测价格走势。
新文章 使用 Python 的深度学习 GRU 模型到使用 EA 的 ONNX，以及 GRU 与 LSTM 模型的比较 已发布： 我们将指导您完成使用 Python 进行 DL 制作 GRU ONNX 模型的整个过程，最终创建一个用于交易的专家顾问 (EA)，然后将 GRU 模型与 LSTM 模型进行比较。 GRU 是门控循环单元 (Gated Recurrent Unit) 的缩写，代表类似于 LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）的循环神经网络 (RNN，recurrent neural network) 架构的变体。 与 LSTM 非常相似，GRU
新文章 种群优化算法：二进制遗传算法（BGA）。第 II 部分 已发布： 在本文中，我们将继续研究二进制遗传算法（BGA），它模拟自然界生物遗传物质中发生的自然过程。 遗传二进制算法的开发受到若干个因素和思路的启发。主要的： 自然选择和进化原理 ：BGA 基于查尔斯·达尔文（Charles Darwin）提出的自然选择和进化原理。该思想是，一个种群中存在多种解元，更能适应环境的那些解元更有可能生存，并将其特征传递给下一代。 基因和遗传学 ：BGA 还使用基因学概念，例如基因、染色体、和遗传。BGA
突破: 在新的交易日开始时，EA会 将突破买入 (Buy Stop) 和突破卖出 (Sell Stop) 挂单放置在前一天的高点和低点。 作者： Vladimir Karputov
新文章 如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统（第 6 部分）：两条 RSI 指标相互交叉 已发布： 本文中的多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人，它利用两条 RSI 指标线的交叉，即与慢速 RSI 与快速 RSI 两线相交。 多货币智能系统是一款智能交易系统或交易机器人，可以自一个品种图表中交易（开单、平单和管理订单，例如：尾随止损和尾随止盈）超过多于一个品种对，在本文中，智能系统能交易 30 对。 在本文中，我们将使用两个 RSI 指标伴以交叉信号，快速 RSI 与慢速 RSI 交叉。 正如在 之前的文章 中所证明的那样，我们都知道，借助 MQL5
MT4 One Key Trading: MT4 One Key Trader：一键交易，双击脚本即可自动完成：买入，卖出，平仓，删除挂单，删除物体。 作者： Nvjan Inc.
新文章 数据分组处理方法：在MQL5中实现多层迭代算法。 已发布： 在本文中，我们介绍如何在MQL5中实现分组数据处理方法中的多层迭代算法。 数据处理的分组方法 是一种用于数据分析和预测的算法类型。它是一种机器学习技术，旨在找到描述给定数据集的最佳数学模型。GMDH由苏联数学家阿列克谢·伊瓦赫宁科（Alexey Ivakhnenko）于20世纪60年代开发。旨在解决基于经验数据对复杂系统进行建模所面临的挑战。GMDH算法采用数据驱动的建模方法，根据观察到的数据生成和完善模型，而不是依赖于先入为主的概念或理论假设。
新文章 DoEasy.服务功能（第 1 部分）：价格形态 已发布： 在本文中，我们将开始开发使用时间序列数据搜索价格形态的方法。一种形态有一组参数，对任何类型的形态都是通用的。所有此类数据都将集中在基础抽象形态的对象类中。在本文中，我们将创建一个抽象形态类和一个 Pin Bar 形态类。 对于每种形态，我们都将提供在图表上以图形显示的功能。为了避免图表上的形态图标过多，我们将根据程序指示来显示这些图标。每种形态都可以有不同的搜索设置。我们将有机会创建类型相同但参数不同的形态 -
新文章 因果推理中的倾向性评分 已发布： 本文探讨因果推理中的匹配问题。匹配用于比较数据集中的类似观察结果，这对于正确确定因果关系和消除偏见是必要的。作者解释了这如何有助于构建基于机器学习的交易系统，这些系统在没有经过训练的新数据上变得更加稳定。倾向性评分在因果推理中起着核心作用并被广泛应用。 在本文中，我将介绍上 一篇文章 中简要提到的匹配主题，或者更确切地说是它的一个变体 - 倾向性评分匹配 。
新文章 在市场中获得优势 已发布： 学习如何在你希望交易的市场中占据先机，无论你目前的交易水平如何。 今天，我们将制定一个稳健的交易策略，旨在为交易者在各类市场中提供显著的竞争优势。虽然传统的市场投资者仅依赖价格相关数据、技术指标和公共新闻公告来进行决策，但我们的策略则采取了一种开创性的方法，即利用大多数市场投资者尚未充分接触的另类数据源。 我们策略的前提在于整合另类数据，这是主流市场投资者往往忽视的一个选项。通过利用这些尚未开发的数据源，并应用机器学习技术，我们可以为自己定位，从而获得我们策略独有的独特见解和视角。
Laguerre filter - no gamma with arrow : 拉盖尔过滤器 - no gamma 基础上增加了买卖信号指示。 作者： Zhang Geng Wang
新文章 神经网络变得简单（第 73 部分）：价格走势预测 AutoBot 已发布： 我们将继续讨论训练轨迹预测模型的算法。在本文中，我们将领略一种称为 “AutoBots” 的方法。 有效预测货币对的走势是安全交易管理的一个关键方面。在这种情况下，要特别关注开发有效的模型，即可以准确地近似制定交易决策所需的语境联合分布，和时序信息。作为该类任务的可能解决方案，我们讨论一种称为 《潜变量顺序集合转换器》（AutoBots） 的新方法，该方法是在论文 《联合多个体运动预测的潜变量顺序集合转换器》
新文章 因果推断中的时间序列聚类 已发布： 在机器学习中，聚类算法是重要的无监督学习算法，它们可以将原始数据划分为具有相似观测值的组。利用这些组，可以分析特定聚类的市场情况，使用新数据寻找最稳定的聚类，并进行因果推断。本文提出了一种在Python中进行时间序列聚类的原创方法。 聚类是一种机器学习技术，它能够将数据集划分为多个对象组（即聚类），使得同一聚类内的对象彼此相似，而不同聚类的对象则各不相同。聚类有助于揭示数据结构，识别隐藏的模式，并根据对象的相似性进行分组。
新文章 随机数生成器质量对优化算法效率的影响 已发布： 在这篇文章中，我们将探讨梅森旋转算法（Mersenne Twister）随机数生成器，并将其与MQL5中的标准随机数生成器进行比较。此外，我们还将研究随机数生成器的质量对优化算法结果的影响。 当提及使用优化算法时，许多读者会好奇使用高质量的随机数生成器究竟有多重要。这个问题的答案并不像初看时那么简单。然而，可以直观地理解，随机数的质量会对算法的搜索能力产生重大影响，因为基于种群的算法绝大多数都是基于随机搜索的。 让我们一起来深入探讨这个问题。在开始之前，我们需要考虑不同类型的随机数生成器、它们对结果的影响以及在哪里可以找到可靠的选项。
新文章 交易账户监控是一个不可或缺的交易者工具已发布： 交易账户监控提供了关于所有已完成交易的详细报告。所有的交易统计数据都是自动收集的，并以易于理解的图形和图表形式提供给您。 作者：MetaQuotes Software Corp.
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