VR Rsi Robot - 多时间框架交易策略 : 仅有两个时间框架 — H1 和 D1 — 同步工作，以过滤掉市场噪音，只捕捉RSI从超买和超卖区域发出的强力反转信号。没有随机入场，只有来自“老大哥”的明确方向确认。 作者： Vladimir Pastushak
新文章 基于机器学习的黄金单向趋势交易策略研究 已发布： 本文讨论一种仅沿选定方向（买入或卖出）进行交易的方法。为此，采用了因果推断技术和机器学习方法。
新文章 神经元集群优化算法2（NOA2） 已发布： 新型专有优化算法NOA2融合了种群智能原理与神经控制机制。NOA2将神经元群的运动机制与自适应神经系统结合，使智能体在搜索最优解的过程中能够自我修正其行为。该算法目前正处于积极开发阶段，展现出对于解决复杂优化问题的潜力。 正如我前面提及的，神经元集群算法的主要思想是融合两种模式：集群算法的集体智能和神经网络的自适应学习能力。
新文章 市场模拟：（第 11 部分）：套接字（五） 已发布： 我们开始实现 Excel 和 MetaTrader 5 之间的连接，但首先我们需要了解一些关键点。这样，你就不必绞尽脑汁去弄清楚为什么有些东西有效或无效。在您对集成 Python 和 Excel 的前景感到沮丧之前，让我们看看如何（在某种程度上）使用 xlwings 通过 Excel 控制 MetaTrader 5。我们在这里展示的内容将主要集中在教育目标上。但是，不要以为我们只能做这里涵盖的事情。 现在请记住，迷你聊天服务器使用端口 27015，而回声服务器（将通过 Excel
新文章 数据科学和机器学习（第 37 部分）：利用烛条形态和人工智能战胜市场 已发布： 蜡条形态有助于交易者理解市场心理，并辨别金融市场趋势，令交易决策更加明智，从而带来更佳成果。在本文中，将探讨如何利用蜡条形态与 AI 模型，达成最优交易绩效。 烛条基础 烛条的影线或灯芯展现当天的最高和最低价格，以及它们与开盘价和收盘价的比较。蜡烛的形状取决于其开盘价、最高价、最低价、和收盘价之间的关系。宗久当年引入了许多烛条形态，最近交易者也曝露了一些新的。 基于这些烛条形态，我们就能识别、收集、并应用到机器学习模型当中，观察这些烛条形态如何为我们的 AI
新文章 数据科学和机器学习（第 38 部分）：外汇市场中的 AI 迁移学习 已发布： 从 ChatGPT 到自动驾驶汽车，这些占据头条的 AI 突破并非基于孤立模型，而是从各种模型或共同领域积累的知识转化而成。现在，同样“学一次，随处应用”的方式也可帮助我们在算法交易中变换人工智能模型。在本文中，我们会将探讨如何利用从各种工具获取的信息，帮助提升迁移学习的预测效果。 此处是一个现实示例，其中 AI 专家使用迁移学习； 假设您正在构建一个猫狗图像分类器，但您仅有 1000 张图片。从零开始训练深度卷积网络会很困难，您可先用 ResNet50 或 VGG16 等已在 ImageNet
Mikahekin : Mikahekin 可以被称做是一个完整的分析模块而不仅仅是一个交易指标。柱形的颜色显示了趋势的方向，高度指示了趋势的强度。蓝色和品红色圆点分别显示了多头和空头头寸的追踪止损水平。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 三角波与锯齿波：交易者的分析利器 已发布： 波浪分析是技术分析中常用的方法之一。本文聚焦两种非传统波浪形态：三角波与锯齿波。这些形态是众多专为市场价格分析设计的技术指标的基础。 提及波浪时，人们首先想到的往往是正弦波。正弦波可用于建模和描述各类自然或人为的振荡现象，包括市场周期。 提及波浪分析时， 艾略特（Elliott）波浪理论 往往会立刻浮现在脑海中。根据该理论，价格以周期性方式运动：首先是一波推动浪（上升波），随后是调整浪（下跌波）。这些波动构成分形结构——每一波较大的波动均由更小的波浪组成，而更小的波浪又由更细微的波动构成。
新文章 MQL5 交易策略自动化（第 23 部分）：带追踪止损与篮子交易的区间补仓系统 已发布： 在本文中，我们将通过引入追踪止损机制与多篮子交易功能，对原有区间补仓系统（Zone Recovery System）进行升级优化。我们将探索升级版架构如何借助动态追踪止损机制锁定已实现利润，以及通过篮子交易管理系统高效处理多维度交易信号。通过实现与回测，我们展示了一个更强大、更能适应市场变化表现的交易系统。 我们正在增强的 区间补仓策略
新文章 从基础到中级：指标（一） 已发布： 在本文中，我们将创建第一个完全实用和功能齐全的指标。目标不是展示如何创建应用程序，而是帮助您了解如何开发自己的想法，并让您有机会以安全、简单和实用的方式应用它们。 在上一篇文章，“ 从初级到中级：事件（二） ”中，我们介绍了如何在 MetaTrader 5 平台的不同会话之间以或多或少永久的方式保存信息。 我知道有些人可能认为这样的材料是不必要的。然而，如果你需要在会话之间保存信息，你会记住这条建议并思考：“朋友，谢谢你的建议， 非常感谢。”
新文章 使用MQL5开发基于震荡区间突破策略的EA 已发布： 本文概述了如何创建一个基于价格突破震荡区间进行交易的EA。通过识别震荡区间并设定突破水平，交易者可以基于这一策略自动化其交易决策。该EA旨在为交易者提供明确的入场和出场点，同时避免虚假突破。 为了更容易地理解我们传达的概念，让我们通过设计图来直观展示。 震荡区间上沿突破 震荡区间下沿突破 作者： Allan Munene Mutiiria
新文章 市场轮廓指标 已发布： 在本文中，我们将探讨市场轮廓指标。我们将探究这个名称背后隐藏的内容，尝试理解其运行原理，并分析其程序代码（MarketProfile）。 市场轮廓反映了基于时间、价格和成交量的交易构成。每天都会形成一个价格区间，该区间代表买卖双方之间的平衡。价格在这个区域内波动，市场轮廓帮助交易者在交易期间和交易结束后解释这些变化。它绘制在正态分布曲线上，其中大约70%的值位于均值的一个标准差范围内。换句话说，它是一个分析工具，显示成交量在某些水平上的分布，或者价格在某些水平上花费的时间。它帮助交易者了解最大的交易量发生在何处，并识别关键的供给和需求水平。
新文章 外汇掉期套利：构建合成投资组合，创造持续稳定的掉期收益流 已发布： 您想利用利率差异获利吗？本文将探讨如何通过外汇掉期套利实现每晚稳定盈利，并构建抗市场波动的投资组合。 市场心理往往误导交易者。为了博取短期波动的快钱，多数参与者完全忽视了长期的套利良机。掉期被视为细枝末节，甚至是需要避免的“持仓过夜”负担。这种心理障碍造成了市场的系统性低效，而您恰好可以借此获利。 技术交易者专注于图表，基本面交易者紧盯经济指标。然而，鲜有人将掉期纳入综合策略。分析数据显示，仅有不到5%的零售交易者会主动利用掉期。这就创造了套利空间 —— 通过系统性分析和优化掉期，可从市场低效中获利。
Support and Resistance(SNR) Sentinel Indicator : 自适应支撑和阻力指标，使用可配置的确认条自动检测、跟踪和更新最近的有效 S/R 水平。在确认突破后，水平线会动态移动，并实时向前延伸。 Author: Chukwubuikem Okeke
蜡烛结束时间和点差 : 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。 作者： Olexiy Polyakov
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 64 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态，搭配白噪内核 已发布： DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具，能够在开发智能系统时配对。我们延续上一篇文章，概述在机器学习中加入把这对指标。我们正在使用一个循环神经网络，利用白噪内核来处理来自这两个指标的向量化信号。这是在一个自定义信号类文件中完成，其与 MQL5 向导汇编的智能系统搭配工作。 Python 拥有大量技术分析函数库，能够被轻松导入，并用于实现各种指标。不过当下的问题是，尽管它们并非全是标准的，当中还缺少一些指标。举例，本文中 pandas 技术分析库就缺少
新文章 从基础到中级：事件（二） 已发布： 在本文中，我们将看到并非所有内容都需要以某种特定的方式实现。解决问题还有其他方法。要正确理解这篇文章，有必要掌握前几篇文章中描述的概念。此处提供的材料仅用于教育目的。不要将其视为已完成的应用程序，它的目的是研究这里提出的概念。 运行代码 03 时，我们会看到类似下图所示的动画： 动画 01 请注意，我们在某个时候更改了图表的时间周期，这样做产生了与我们在前一个主题中讨论的相同的事件序列。这一点可以从终端打印的信息中推断出来。但这并非这里发生的全部事情。请注意，与之前的代码 02 不同，我们没有使用文件来临时存储信息（在本例中是计数器值），而是要求
新文章 MQL5交易工具（第四部分）：为多周期扫描仪表盘添加动态定位与切换功能 已发布： 本文将升级MQL5多周期扫描仪表盘，新增拖动与切换功能。通过实现仪表盘的拖拽及最小化/最大化选项，优化屏幕空间的利用率。我们实现并测试这些优化功能，以提升交易的灵活性。 我们通过添加动态定位功能来优化多时间周期扫描仪表盘，允许在图表上拖动，并提供最小化或最大化切换，从而提升可用性。这些功能对于避免图表杂乱、优化屏幕空间以进行高效交易分析至关重要。我们将实现鼠标驱动的拖动以重新定位仪表盘，以及切换按钮在紧凑视图和完整视图之间切换，同时保持指标无缝更新，以支持更好的交易决策。简单来说，目标实现效果如下所示。
新文章 创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易（第 5 部分）：从 Telegram 向 MQL5 发送命令并接收实时响应 已发布： 在本文中，我们创建了几个类来促进 MQL5 和 Telegram 之间的实时通信。我们专注于从 Telegram 获取命令，解码和解释它们，并发送适当的响应。最后，我们确保这些交互在交易环境中得到有效测试和运行。
新文章 MQL5交易策略自动化（第二十二部分）：构建基于包络线趋势交易的区间补仓系统 已发布： 本文中，我们在MQL5中开发了一个与包络线（Envelopes）趋势交易策略集成的区间补仓系统。我们概述了利用相对强弱指标（RSI）和包络线指标触发交易，并通过管理补仓区域来减轻亏损的架构。通过实现和回测，我们展示了如何为动态市场构建一套有效的自动化交易系统。 区间补仓是一种智能交易策略，旨在市场走势不利时通过开立反向仓位，将浮亏转化为盈利，最终实现扭亏为为盈或保本离场。假设您预期某货币对上涨而买入，但价格不涨反跌—— 区间补仓
新文章 从新手到专家：使用 MQL5 制作动画新闻标题（七）—— 新闻交易的后冲击策略 已发布： 在重大经济新闻发布后的第一分钟内，市场出现剧烈波动的风险极高。在那短暂的时间窗口内，价格走势可能不稳定且波动剧烈，经常会触发两个方向的挂单。在发布后不久 —— 通常在一分钟内 —— 市场趋于稳定，恢复或纠正更典型的波动性。在本节中，我们将探讨新闻交易的另一种方法，旨在评估其作为交易者工具包中有价值的补充的有效性。继续阅读，了解本讨论中的更多见解和细节。
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 63 部分）：运用 DeMarker 和包络通道形态 已发布： DeMarker 振荡器和包络指标是动量和支撑/阻力工具，能够在开发智能系统时配对。因此，我们逐一实证哪些形态能够实用，哪些潜在要回避。我们一如既往地使用由向导汇编的智能系统，伴同在信号类中内置的形态用法函数。
VR Breakdown level - 基于突破前期高点或低点的交易策略 : 基于简单突破前期高点或低点的交易策略 作者： Vladimir Pastushak
MACD 样本 : 此 MACD 样本 EA 当 MACD 的主线与信号线交叉时进行交易。此 EA 是面向对象开发 EA 的例样。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 数据科学和机器学习（第 29 部分）：为 AI 训练目的而选择最佳外汇数据的基本技巧 已发布： 在本文中，我们将深入探讨选择最具相关性、及最高品质的外汇数据，从而强化 AI 模型性能的关键层面。 配以所有交易数据和信息，例如指标（MetaTrader 5 中有超过 36 个 内置指标 ）、 品种对 （有 100 多个品种），即能当作相关策略的数据，还有对交易者颇具价值的新闻，等等。我试图提出的一点是，交易者在手工交易、或尝试构建人工智能模型时有充裕的信息可供使用，从而帮助我们在交易机器人中制定明智的交易决策。 在我们手头的所有信息当中，肯定有一些坏信息（ 这只是常识
新文章 威廉·江恩（William Gann）方法（第三部分）：占星术是否有效？ 已发布： 行星和恒星的位置会影响金融市场吗？让我们借助统计数据和大数据，踏上一段令人兴奋的探索之旅，进入星星与股票图表交汇的世界。 我所理解的金融占星术的基本观点是，天体的运动与市场周期之间存在着某种联系。这个概念有着悠久而丰富的历史，上个世纪著名的交易员威廉·江恩尤其大力推广了这一概念。 我对这一理论的基本原则思考了很多。例如，循环论的观点认为，恒星和行星的运动是周期性的，市场运动也是如此。就行星相位而言，有些人认为某些行星位置对市场有很强的影响。那么星座呢？人们认为行星穿过不同的黄道星座也会影响市场。
新文章 MQL5 简介（第 19 部分）：沃尔夫波浪自动检测 已发布： 本文展示了如何使用 MQL5 以编程方式识别看涨和看跌的沃尔夫波浪形态并进行交易。我们将探索如何通过编程方式识别沃尔夫波浪结构，并使用 MQL5 根据这些结构执行交易。这包括检测关键的波动点、验证形态规则，以及让 EA 根据它发现的信号采取行动。 在上一篇文章中，我们已经详细讨论了看跌沃尔夫波浪形态的结构和规则。现在，在本节中，我们将重点介绍如何以编程方式实现该逻辑。 如前所述，看跌的沃尔夫波浪由五个波浪组成，这些波浪必须遵循一定的顺序并满足一定的结构要求。第 2 浪必须是位于第 1 浪下方的低点，而第 1
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