Bid-Ask Pressure Dashboard : 轻量级滴答驱动仪表盘，可直接在图表上显示短期买入/卖出压力。 Author: Chukwubuikem Okeke
新文章 价格行为分析工具包开发（第三十部分）：商品通道指数（CCI）零线的EA 已发布： 价格行为分析的自动化是未来发展趋势。在本文中，我们将运用双CCI指标、零线交叉策略、指数移动平均线（EMA）以及价格行为分析，开发一款能够生成交易信号，并利用平均真实波幅（ATR）设定止损（SL）和止盈（TP）水平的工具。请阅读本文，了解我们如何开发这款CCI零线的EA。 该指标由唐纳德·兰伯特（Donald
新文章 市场模拟（第 14 部分）：套接字（八） 已发布： 许多程序员可能会认为，我们应该放弃使用 Excel，直接使用 Python，使用一些允许 Python 生成 Excel 文件以供以后分析结果的包。不过，正如前一篇文章提到的，虽然这个解决方案对于很多程序员来说是最简单的，但它不会被一些用户接受。在这种特殊情况下，用户总是正确的。作为程序员，我们必须找到一种让一切都能正常工作的方法。 在上一篇文章“ 市场建模（第 13 部分）：套接字（七） ”中，我们展示了如何创建一个简单的 Python
新文章 价格行为分析工具包开发（第二十九部分）：暴涨与暴跌拦截EA 已发布： 了解暴涨与暴跌拦截EA如何将您的图表转变为一个主动预警系统 —— 通过超高速扫描价格变动速度、检查波动率激增情况、确认趋势走向以及运用关键枢轴区域过滤条件，精准识别市场的爆发性行情。该工具以清晰的绿色“暴涨”和红色“暴跌”箭头为您的每一次决策提供指引，助您排除市场杂音，以前所未有的方式把握市场价格飙升的机遇。深入探究其工作原理，了解它为何能成为您下一个不可或缺的交易优势。
i-Regression 通道 : i-Regression通道生成回归通道。 作者： Nikolay Kositsin
SuperTrend:
SuperTrend指标以ProRealTime为基础为 MetaTrader 4创建。
Author: Jason Robinson
新文章 交易中的神经网络：状态空间模型 已发布： 到目前为止，我们审阅的大量模型都是基于变换器架构。不过，在处理长序列时，它们或许效率低下。在本文中，我们将领略一种替代方向，即基于状态空间模型的时间序列预测。 最段时间，大型模型适配新任务的范式变得越来越普遍。这些模型依据广泛的数据集进行预训练，其中包含来自各种领域的任意原生数据，包括文本、图像、音频、时间序列、以及更多。 尽管这个概念与任何特定的架构选择无关，但大多数模型都基于单一架构 — 变换器 及其核心层 自注意力 。 自注意力
新文章 用Python构建一个远程外汇风险管理系统 已发布： 我们将用Python构建一个远程外汇风险管理系统，并逐步将其部署到服务器上。在本文中，我们将学习如何通过编程管理外汇风险，以及如何避免外汇账户资金再次损失殆尽。 今天，我为你带来交易资金的真正护盾——一个永不打盹、永不分心、永不受情绪影响的远程Python风险管理系统。它就像一位24小时贴身保镖，时刻监视你的账户动向，一旦发现危险信号便立即介入。 想象一下：您专注处理其他事务，而这位可靠的数字助手实时监控回撤幅度、每日/每周亏损限额，甚至能在市场逆势时自动平仓所有头寸。无需因失控风险而焦虑崩溃、辗转难眠，更不会错失良机。
CRT Indicator(STF) : Explorer : 这是一个不到 100 行的简约 CRT（蜡烛区间理论）可视化工具，揭示了 "完美 "的单一时间框架设置在真实市场中的实际效果。 Author: Chukwubuikem Okeke
新文章 精通日志记录（第九部分）：实现构造器模式并添加默认配置 已发布： 本文将演示如何借助构造器模式与自动默认配置，大幅简化 Logify 库的使用流程。文中详细讲解了专用构造器的结构设计、智能代码补全功能的运用方式，以及如何确保日志无需手动配置即可正常运行。同时，本文还针对 MetaTrader 5 build 5100 版本的相关调整进行了适配。 我在各类个人与专业项目中使用 Logify 后很快发现，该库的核心问题并非在于自身的稳定性或功能完整性，而是配置环节过于繁琐。Logify 是一款用于管理 EA
新文章 以 MQL5 实现 ARIMA 训练算法 已发布： 在本文中，我们将实现一种算法，该算法应用了 Box 和 Jenkins 的自回归集成移动平均模型，并采用了函数最小化的 Powells 方法。 Box 和 Jenkins 表示，大多数时间序列可以由两个框架中之一个或两个来建模。 到目前为止，我们已经研究了自回归训练算法的实现，但没有讲明如何为模型推导或选择相应的顺序。 训练模型可能是最容易的部分，这是相较于判定一个好的模型。 推导合适模型的两个有用工具是计算所研究序列的自相关和偏自相关。 作为指南，为了帮助读者解释自相关图和偏自相关图，我们将考虑四个假设序列。
新文章 MQL5交易管理面板开发（第十二部分）：外汇估值计算器的集成 已发布： 精准计算核心交易价值，是每位交易者必不可少的日常工作。本文介绍如何将外汇计算器集成至交易管理面板，以此拓展多面板交易管理系统的功能。在执行交易时，快速确定风险敞口、头寸规模及潜在盈利至关重要，这一新功能旨在使面板内参数的计算过程更高效、更直观。让我们共同探索MQL5在构建高级交易面板中的实战应用。 自引入模块化设计后，我们得以独立优化程序各模块而不影响整体架构。这一灵活性使交易管理面板的升级成为可能 —— 为集成计算工具预留空间。 为实现目标，我们将调用 MQL5标准库
新文章 从基础到中级：指标（四） 已发布： 在本文中，我们将探讨如何轻松创建和实施烛形着色操作方法。交易者们非常重视这一概念。在实现此类操作时，必须注意确保柱形或烛形保持其原有的外观，并且不会妨碍逐根烛形的解读。 请注意代码 05 是多么简单。 我们无需解释什么；我们所做的事情显而易见。事实上，如果我们在图表上运行这段代码，我们将得到以下结果： 动画 06
新文章 价格行为分析工具包开发（第二十七部分）：利用移动平均线进行流动性扫单 已发布： 理解价格走势背后的微妙动态，能让您获得至关重要的优势。流动性扫单便是这样一种现象，大型交易者（尤其是机构）会刻意运用这一策略，推动价格突破关键支撑位或阻力位。这些价位往往集中了零售交易者的止损单，从而形成流动性池，大资金玩家可以借此机会买入或卖出大额头寸，且滑点极小。 大型机构交易者对市场的影响并非偶然。他们的策略往往包括推动价格突破广为人知的支撑位或阻力位，故意触发止损单和挂单等较小订单。这种短暂的价格波动被称为流动性扫单，它让机构交易者能够以更优的价格买入或卖出大额头寸，且不至于立刻逆势而行。
新文章 交易中的神经网络：二维连接空间模型（终篇） 已发布： 我们继续探索创新的奇美拉（Chimera）框架 — 这款二维状态空间模型，利用神经网络技术多维度分析时间序列。该方法提供了高预测精度、及低计算成本。 我们遵照 奇美拉 框架作者所提议方式的自我诠释完成实现后，进入最后阶段 — 依据真实历史数据训练和测试模型。 为了训练模型，我们采用了之前讨论过模型训练期间收集的训练数据集。该训练数据集基于 EURUSD 货币对，2024 全年 M1 时间帧的历史数据构建。所有指标参数均按其默认值设置。训练数据集准备过程的详细描述可在此 链接 中找到。 已训练模型测试在 MetaTrader 5
新文章 怎样购买一个基于MQL5或者MQL4的交易机器 已发布： 通过建立“工作”服务功能，MQL5.community 成为了一个理想的可以提供和购买编程服务的地方。这里有成千上万的交易人员和开发者每天来访问所需信息资源，也可以方便地互相帮助。对于交易人员来说，“工作”服务是轻松获得自己所需的EA智能交易程序的好机会，对于MQL5开发者来说，这也是轻松找到客户的机会。在这篇文章中，我们将领略一下此项服务的具体功能。 作者： MetaQuotes
BarStats Indicator – Lightweight, EA-friendly MT5 Tool : MT5 indicator showing bar index, price difference in points, and percentage change. Ideal for EA integration and fast analysis. 作者： Yang Yu Qun
新文章 价格行为分析工具包开发（第二十六部分）：针形线、吞没形态与RSI背离（多模式）工具 已发布： 与我们开发实用型价格行为工具的初衷相一致，本文将探讨如何开发一款 EA。该 EA 能够识别 Pin Bar 和吞没形态，并利用 RSI 背离作为确认信号，仅在条件满足时生成交易提示。
BinanceQuotesDownloader : 实时显示 Binance 报价 作者： Yuriy Lyachshenko
新文章 价格行为分析工具包开发（第二十五部分）：双指数移动平均线（EMA）分形突破策略 已发布： 价格行为分析是识别盈利交易机会的基础方法。然而，人工监测价格走势和形态不仅困难而且极其耗时。为解决这一痛点，我们开发了自动分析价格行为的工具，一旦检测到潜在机会，就会立刻发出信号。本文将介绍一款强大的工具，该工具结合分形突破以及14周期指数移动平均线（EMA 14）和200周期指数移动平均线（EMA 200）来生成可靠的交易信号，帮助交易者更自信地做出明智决策。 本文介绍一款工具的开发情况，该工具旨在通过运用比尔·威廉姆斯最初开发的分形指标，为价格行为分析提供更深入、更具洞察力的评估。
新文章 风险管理（第四部分）：完成关键的类方法 已发布： 这是我们关于 MQL5 风险管理系列文章的第四部分，我们将继续探索保护和优化交易策略的高级方法。在前几篇文章中奠定了重要的基础之后，我们现在将专注于完成第三部分中推迟的所有剩余方法，包括检查是否达到特定利润或亏损水平的函数。此外，我们将引入新的关键事件，以实现更准确、更灵活的风险管理。 接续上一篇关于 风险管理 的文章，我们将解释我们专用类的主要变量和初始方法。这一次，我们将重点完成检查是否超过既定最大亏损或利润限额所需的方法。此外，我们将介绍两种动态的单笔交易风险管理方法。
新文章 精通日志记录（第七部分）：在图表上显示日志 已发布： 了解如何在MetaTrader图表上以条理清晰的方式直接显示日志，包括边框、标题和自动 滚动功能。本文将演示如何用MQL5打造可视化日志系统，助您实时监控交易机器人的运行状态。 在本系列的第一篇文章 精通日志记录（第一部分）：MQL5 中的基本概念与入门 中，我们迈出了构建该库的第一步。我们谈讨了基础理论，剖析了为什么盲从MT5的标准日志等于自讨苦吃，并着手打造一个健壮、可定制且易扩展的解决方案。
新文章 Johnpaul77 信号提供者：“我们的策略保持赢利至今已有3年多。所以为什么我们要改变它呢？” 已发布： 我们透露一个小秘密：MQL5.com网站访问者的大部分时间都花在Johnpaul77信号的页面上。它在我们信号等级中遥遥领先，拥有约900个订阅人，真实账户的总资金为570万美元。我们已经采访了该信号的提供者。事实证明，有四人！团队成员之间的职责是如何分工的呢？他们使用的技术工具是什么？为什么他们自称John Paul？最后，来自印度尼西亚的普通玩家是如何成为MQL5.com上顶级信号的提供者？在文章中能找出所有答案。 Tito Hayunanda，交易人，也是交易人之家的领导
新文章 经验模态分解法介绍 已发布： 本文旨在让读者熟悉经验模态分解 (EMD) 法。它是希尔伯特-黄 (Hilbert-Huang) 变换的基础部分，用于分析非静态和非线性过程产生的数据。本文还介绍此方法的一种可能软件实施，并简短地介绍有关其特性的考虑因素，并提供几个简单的运用例子。 作者： Victor
Last Structure Indicator : LSB Explorer : 这是一个实验性的 "最后结构突破"（Last Structure Break，LSB）价格行为指标，通过智能的支撑位和阻力位分析，发现有意义的市场结构和潜在的交易优势。 Author: Chukwubuikem Okeke
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