新文章 如何在"应用商店"中发布产品 已发布： 将令人感兴趣的应用程序发布到"应用商店"中，那么，它们立即可供全世界所有使用 MetaTrader 5 的交易者使用。"应用商店"是一个赚钱的绝佳机会，其中包括即时转账和方便的统计数据，有助于您分析自有产品试用版本的购买次数与下载次数。"应用商店"中所有的 MQL5 程序均针对一位特定买家加密，最多允许三次激活，不需要您做出任何额外防护。 作者： MetaQuotes Software Corp
交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第七部分 : 在本书的最后，即第七部分讨论了MQL5 API的高级功能，这在为MetaTrader 5开发程序时发挥重要作用。其中包括自定义交易品种、内置经济日历事件以及网络、数据库和加密等通用技术。 作者： MetaQuotes
新文章 解密开盘区间突破（ORB）日内交易策略 已发布： 开盘区间突破（ORB）策略基于这样一种理念：市场开盘后不久确立的初始交易区间，反映了买卖双方就价格价值达成共识的重要水平。通过识别突破某一特定区间上方或下方的走势，交易者可以把握随之而来的市场契机——当市场方向愈发明朗时，这种契机往往会进一步显现。本文将探讨三种源自康克瑞图姆集团（Concretum Group）改良的ORB策略。
新文章 摆脱自制的 DLL 已发布： 如果 MQL5 语言的功能性不足以完成任务，MQL5 程序员不得不诉诸于其他工具。他们必须转向其他编程语言并创建中间 DLL。MQL5 可提供各种数据类型并将它们传递至 API，但遗憾的是，MQL5 无法解决从收到的指针提取数据的相关问题。在本文中，我们将循规蹈矩，说明交换和使用复杂数据类型的简单机制。 作者： o_O
新文章 创建动态多货币对EA（第二部分）：投资组合多元化与优化 已发布： 投资组合多元化与优化旨在将投资有策略地分散配置于多种资产之上，在最小化风险的同时，依据风险调整后的绩效指标挑选出最理想的资产组合，从而实现回报最大化。
新文章 关于MetaTrader 4和MetaTrader 5交易信号的一般资料 已发布： MetaTrader 4 / MetaTrader 5的“交易信号”是这样一种服务，它允许普通交易者复制信号提供者的交易操作。我们的目标是开发一种能被广泛使用的新服务，它能够保护订阅者，并为他们减少不必要的成本支出。 我们的服务为何如此特别？ 我们的目标是开发一种能被广泛使用的新服务，它能够保护订阅者，并为他们减少不必要的成本支出： 所有的重点都在于保护订阅者。, 购买和出售交易信号的操作过程非常简单。, 先进并且安全的MQL5.community 支付系统
新文章 从基础到中级：模板和类型名称 (五) 已发布： 在本文中，我们将探讨模板的最后一个简单用例，并讨论在代码中使用 typename 的好处和必要性。虽然这篇文章乍一看可能有点复杂，但为了以后使用模板和 typename，正确理解它很重要。 在上一篇文章， 从基础到中级：模板和类型名称（四）
利润最大化 : Profit Maximiser（PMax）指标是通过整合超级趋势指标的移动平均线而创建的指标。 Author: Mahmut Deniz
新文章 使用Python和MQL5进行特征工程（第四部分）：基于UMAP回归的K线模式识别 已发布： 降维技术被广泛用于提升机器学习模型的性能。让我们来讨论一项被称为“统一流形逼近与投影”的相对较新的技术（UMAP）。这项新技术的开发旨在针对性地克服传统方法在数据中产生伪影和失真的局限性。UMAP是一种强大的降维技术，它能以一种新颖而有效的方式帮助我们将相似的K线进行分组，从而降低在样本外数据上的错误率，并提升我们的交易表现。
新文章 市场模拟（第六部分）：将信息从 MetaTrader 5 传输到 Excel 已发布： 许多人，尤其是非程序员，发现在 MetaTrader 5 和其他程序之间传输信息非常困难。其中一个程序就是 Excel。许多人使用 Excel 作为管理和维护风险控制的一种方式。这是一个优秀的程序，易于学习，即使对于那些不是 VBA 程序员的人来说也是如此。在这里，我们将看看如何在 MetaTrader 5 和 Excel 之间建立连接（一种非常简单的方法）。 对于一些 MetaTrader 5 用户来说，最常给他们的生活带来麻烦的事情之一就是它缺少某些功能。 许多人，尤其是非程序员，发现在
吸收 (Absorption) : EA 依据吸收形态进行交易。 操作是以 Buy Stop 和 Sell Stop 挂单进行。 作者： Vladimir Karputov
新文章 基于隐马尔可夫模型的趋势跟踪波动率预测 已发布： 隐马尔可夫模型（HMMs）是强大的统计工具，可通过分析可观测的价格波动来识别潜在的市场状态。在交易领域，隐马尔可夫模型通过建模和预测市场状态的转变，可提升波动率预测的准确性，并为趋势跟踪策略提供依据。在本文中，我们将完整介绍一种趋势跟踪策略的开发流程，该策略利用隐马尔可夫模型预测波动率，并将其作为交易信号的过滤条件。 在 戴夫·阿伦森 （Dave Aronson）所著的 《基于证据的技术分析》 （Evidence-Based Technical
新文章 如何订阅交易信号 已发布： MetaTrader5交易平台中的“信号”服务，允许交易者连接任何信号发布者的信号。选择并订阅任意交易信号，将它们的操作复制到你的帐户中来。 作者： MetaQuotes
新文章 交易中的神经网络：具有预测编码的混合交易框架（StockFormer） 已发布： 在本文中，我们将讨论混合交易系统 StockFormer，其结合了预测编码和强化学习（RL）算法。该框架用到 3 个变换器分支，集成了多样化多头注意力（DMH-Attn）机制，改进了原版的注意力模块，采用多头前馈模块，能够捕捉不同子空间中的多元化时间序列形态。 StockFormer 定位于通过强化学习（ RL ）预测金融市场，并制定交易决策。传统方法的一个关键局限在于它们无法有效为资产与其未来趋势之间的动态依赖关系建模。这在条件变化迅速、且不可预测的市场中尤为重要。 StockFormer
新文章 让手动回测变得简单：为MQL5策略测试器构建自定义工具包 已发布： 在本文中，我们设计了一个自定义的MQL5工具包，用于在策略测试器中轻松进行手动回测。我们将解释其设计与实现方案，重点介绍交互式交易控制功能。然后，我们将展示如何使用它来有效地测试交易策略。 我们的目标是创建一个工具包，它将手动控制与MetaTrader 5中 策略测试器
新文章 市场模拟（第五部分）：创建 C_Orders 类（二） 已发布： 在本文中，我将解释 Chart Trade 如何与 EA 交易一起处理平仓请求，以关闭用户的所有未平仓头寸。这听起来简单，但你需要知道如何应对一些复杂情况。 在上一篇文章， 市场模拟（第四部分）：启动 C_Orders 类 (一) 中，我当时主要专注于解释发送市价交易指令的代码是什么样子。整个解释旨在演示如何构建类代码，以便解码从 Chart Trade 指标接收的信息。 然而，即使没有看过 EA
新文章 探索达瓦斯箱体突破策略中的高级机器学习技术 已发布： 达瓦斯箱体突破策略由尼古拉斯·达瓦斯（Nicolas Darvas）提出，是一种技术交易方法：当股价突破预设的"箱体"区间上沿时，视为潜在买入信号，表明强劲的上升动能。本文将以该策略为例，探讨三种高级机器学习技术的应用。其中包括：利用机器学习模型直接生成交易信号（而非仅过滤交易）；采用连续型信号（而非离散型信号）；使用基于不同时间框架训练的模型进行交易验证。 达瓦斯箱体突破策略由尼古拉斯·达瓦斯（Nicolas
新文章 MQL5中用于预测与分类评估的重采样技术 已发布： 本文将探讨并实现一种方法：利用单一数据集同时作为训练集和验证集，来评估模型质量。 机器学习模型的性能评估通常分为两个独立阶段：在一个数据集上进行训练，在另一个数据集上进行测试。然而，当因资源限制或物流难题而难以收集多个数据集时，则需采用替代方法。 其中一种方法便是运用重采样技术来评估预测或分类模型的性能。尽管该方法可能存在潜在的缺陷，但已被证明能够提供可靠结果。本文将探讨一种新颖的模型质量评估方法，该方法利用单一数据集同时作为训练集和验证集。应用这些方法的主要原因在于测试数据的可用性有限。
新文章 探索创建多彩烛条的选项 已发布： 在本文中，我将探讨创建烛条自定义指标的可能性，并指出它们的优缺点。 后一种方法的巨大优势在于，尽管所需的缓冲区数量显著增加了，但我们将拥有更丰富信息的用户界面。 不过，我们不仅可以依据上色规则为我们提供有关业务规则的信息，而且还能提供看涨蜡烛和看跌蜡烛之间的区别，进一步拓展了这一优势。 这可以通过处理之前看到的蜡烛的边缘颜色和填充物来做到。 如此，我们达成了本文的目标，即演示如何根据一些业务规则创建上色规则，并将其应用于有填充和无填充的蜡烛图表。 我们的最终工作成果如下图所示。 作者： Samuel Manoel De Souza
新文章 市场模拟（第四部分）：创建 C_Orders 类（一） 已发布： 在本文中，我们将开始创建 C_Orders 类，以便能够向交易服务器发送订单。我们将循序渐进地进行，目标是通过消息系统详细说明这一过程的具体实现方式。 如果你一直在关注这个系列文章，你可能已经注意到在 开发回放系统（第 78 部分）：新 Chart Trade（五） ）中，在那里我开始展示交互是如何发生的，然而，同样的 EA 交易确实知道如何解释传入的消息。尽管当时使用的方法不允许跨订单系统，但我们在后续文章中解决了这个问题。在 市场模拟（第二部分）：跨期订单（二） 中，我演示了消息传递系统将如何构建以与 EA
新文章 交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇（终章） 已发布： 在上一篇文章中，我们讲述了多智代自适应框架 MASAAT，其用一组智代的融汇在不同数据尺度下对多模态时间序列进行交叉分析。今天我们将继续实现该框架方法的 MQL5 版本，并将这项工作带至逻辑完结。 为了捕捉显著的价格变动，智代套用具有不同阈值的方向性走势过滤器。这就能从所分析价格时间序列中提取关键趋势特征，改善对不同强度市场转变的解读。该方法提出了一种新颖的序列词元生成技术，令横断面注意力（ CSA ）和时态分析（ TA ）模块能够有效识别多元化的相关性。具体而言，在重造特征映射时， CSA
多功能测试仪 : 在 Tester 中进行多次运行/优化。 Author: fxsaber
来自"MQL5算法交易的神经网络"教程的示例 : "MQL5算法交易的神经网络"教程是一本全面的操作指南，涵盖了人工智能和神经网络的理论基础，以及使用MQL5编程语言在金融交易应用的实践方面。 作者： MetaQuotes
新文章 MQL5.community的支付系统 已发布： MQL5.community内置的各种服务，不但为MQL5程序开发者，也为没有任何编程经验的普通交易者，提供了非常广阔的实践机会。但是所有这些功能的实现，不能没有一个安全的支付系统，来为买家和卖家提供一种便捷的交互手段。在这篇文章中，我们向你将展示MQL5.community的支付系统是如何运作的。 作者： MetaQuotes
新文章 从新手到专家：支撑与阻力强度指标（SRSI） 已发布： 在本文中，我们将分享如何利用MQL5编程来精准定位市场关键价位——区分价格水平中的弱势与强势区域。我们将完整开发一个可用的支撑与阻力强度指标（SRSI）。 我首先从波动率指数下的一个合成交易对——波动率75（1秒）指数——在周线图上开始分析。该交易对大约在2020年推出时，起初价格较高，但很快经历了长时间的暴跌，形成了数周的强劲下跌趋势。在那段时间做空该交易对的交易者可能获得了可观的利润。然而，我的主要关注点是市场结构，特别是过去三年的市场结构。
新文章 掌握 MQL5：从入门到精通（第六部分）：开发 EA 交易的基础知识 已发布： 本文继续针对初学者的系列文章。在这里我们将讨论开发 EA 交易的基本原则。我们将创建两个 EA：第一个 EA 不使用指标进行交易，使用挂单，第二个 EA 将基于标准 MA 指标，以当前价格开仓。在这里，我假设你不再是一个完全的初学者，并且对前几篇文章中的材料有相对较好的掌握。 最后，我们到达了创建 EA 交易的阶段。从某种程度上来说，我们已经到了决定性阶段。 为了充分利用本文，您应该已经熟悉以下概念： 变量（局部变量和全局变量）， 函数及其参数（通过引用和值）， 数组（包括对序列数组的基本理解），
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