新文章 如何采用 MQL5 创建用于 Telegram 的 bots 已发布： 本文包含了采用 MQL5 逐步创建用于 Telegram 的 bots 教程。对于那些期望将自己的交易机器人与移动终端同步的用户来说, 这些信息十分有用。文章里的 bots 例程可以提供交易信号, 从网站上搜索情报, 发送有关账户余额信息以及图表报价和截图至您的智能手机。 用户发送消息至 bot。它们保存在服务器上不超过 24 小时, 然后即被删除。bot 有足够的时间发送这些消息并响应它们。这是我们的 bots 将要操作的主要模式。 第二种模式涉及群聊。在此情况下, 发自群内任意成员的消息可以被全群所见 (图例
交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第五部分 : 在本书的第五部分，我们将深入探讨与算法交易相关的API，包括金融数据分析和处理、图表可视化、自动化和用户交互。 作者： MetaQuotes
新文章 从基础到中级：数组（三） 已发布： 在本文中，我们将介绍如何在 MQL5 中使用数组，包括如何使用数组在函数和过程之间传递信息。目的是为您准备在本系列后续材料中演示和解释的内容。因此，我强烈建议您仔细研究本文将展示的内容。 在上一篇文章 从基础到中级：数组（二） 中，我解释了使用动态和静态数组的基础知识、它们之间的区别以及在应用程序中使用数组时应采取的基本注意事项。
新文章 经典策略重塑（第12部分）：欧元兑美元（EURUSD）突破交易策略 已发布： 今天，我们将挑战在MQL5中构建一套盈利的突破交易系统。我们选择欧元兑美元（EURUSD）货币对，尝试在H1（1小时）时间框架下捕捉价格的突破行情。初期挑战：系统难以区分假突破与真实趋势的开端，导致亏损较多。我们给系统叠加了多层过滤器，旨在把亏损压到最低，同时把盈利抬到最高。最终，我们成功地让系统实现盈利，并大幅降低假突破带来的风险。 在本文中，我们将一起在MQL5中构建一套交易策略。我们要实现一个突破交易策略，并通过迭代改进，逐步释放其全部潜能。下面先来讨论一下该策略的一些具体逻辑。
供交易员使用的高级复利计算器 : 交易者的复利计算器。根据您的参数计算您的破产风险以及每次交易的最佳风险。预测您一年、一个月以及期末的资金规模。 Author: Yevgeniy Koshtenko
新文章 开发回放系统（第 70 部分）：取得正确的时间（三） 已发布： 在本文中，我们将了解如何正确有效地使用 CustomBookAdd 函数。尽管它看起来很简单，但它有许多细微差别。例如，它允许您告诉鼠标指标自定义交易品种是否正在竞价、交易或市场是否关闭。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下，除了学习和掌握所提出的概念外，都不应出于任何目的使用此应用程序。 执行的结果可以在下面的视频中看到，我在视频中演示了实际发生的事情。在阅读解释之前，请先观看视频。它肯定会帮助你理解接下来的内容。 演示视频
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 48 部分）：比尔·威廉姆斯（Bill Williams）短吻鳄 已发布： 短吻鳄指标是比尔·威廉姆斯（Bill Williams）的创意，是一种多功能趋势识别指标，可产生清晰的信号，并经常与其它指标结合使用。MQL5 向导类和汇编允许我们在形态基础上测试各种信号，故此我们也研究了这个指标。 短吻鳄指标 ，由 比尔·威廉姆斯（Bill Williams） 开发，前提是行情倾向于在任何设定方向上只有大约 15-30%
新文章 从基础到中级：数组（二） 已发布： 在本文中，我们将了解动态数组和静态数组是什么。使用一个或另一个有区别吗？还是它们总是一样的？何时应该使用一种类型，何时应该使用另一种类型？那么常数数组呢？我们将尝试了解它们的设计目的，并考虑不初始化数组中所有值的风险。 声明数组基本上有两种方法。一种是声明静态数组，另一种是将其声明为动态数组。虽然在实践中，理解每种类型相对简单，但有一些微妙的细微差别可能会使动态数组和静态数组的真正含义变得复杂，甚至阻碍对它们的清晰理解。尤其是在考虑其他编程语言，如 C 和 C++ 时。然而，即使在 MQL5
新文章 创建动态多货币对EA（第1部分）：货币正相关性与负相关性 已发布： 动态多货币对EA利用正负相关性来优化EA的交易表现。通过分析实时市场数据，它识别并利用货币对之间的相关性。 在交易中，相关性指的是不同货币对价格走势之间的关系。当两个货币对呈正相关时，它们倾向于朝同一方向波动。例如，GBPUSD和EURUSD通常呈正相关，这意味着当GBPUSD上涨时，EURUSD也倾向于上涨。这是因为这两对货币都以美元作为报价货币，美元的广泛走弱或走强很可能会以相同的方式影响这两对货币。
新文章 艾伦·安德鲁斯和他的时间序列分析技术 已发布： 艾伦·安德鲁斯（Alan Andrews）是现世代在交易领域最著名的“教育家”之一。 他的“草叉”几乎包含在所有现代报价分析程序当中。 但大多数交易者没机会用过此工具，甚至是其提供的一小部分。 此外，安德鲁斯最初的培训课程不仅包括对草叉的描述（尽管它仍然是主要工具），还包括其它一些有用的结构。 本文提供了对安德鲁斯在其原始课程中教授的奇妙图表分析方法的见解。 （流量焦虑用户）请当心，会有很多图像。 我相信，所有现代图表分析应用程序都会包括 安德鲁草叉。
新文章 如何将“聪明钱”概念（OB）与斐波那契指标相结合，实现最优进场策略 已发布： SMC（订单块）是机构交易者发起大规模买入或卖出的关键区域。当价格出现显著波动后，借助斐波那契数字可识别从近期波段高点至波段低点的潜在回撤，从而锁定最佳进场位。 “聪明钱”的概念（SMC）与订单块是图表上机构交易者通常执行大额买卖指令的核心区域。这些区域往往标志着重要价格波动的起点，对于希望与机构资金行为保持一致的交易者至关重要。理解这些关键价位如何影响价格走势，可为散户提供更深入的市场洞察，帮助他们预判高概率行情。
新文章 在MQL5中创建交易管理员面板（第八部分）：分析面板 已发布： 今天，我们将深入探讨如何在管理员面板EA的一个集成专用窗口中，加入有用的交易指标。本次讨论的重点是使用MQL5实现一个分析面板，并强调其所提供数据对交易管理员的价值。其影响主要体现在教学意义上，因为整个开发过程能提炼出宝贵的经验教训，使新手和经验丰富的开发者都能从中受益。此功能展示了我们开发的系列工具在为交易经理配备先进软件工具方面所提供的无限可能。此外，作为对交易管理员面板能力的持续扩展，我们将探讨PieChart（饼图）和ChartCanvas（图表画布）类的实现。
新文章 交易中的神经网络：双曲型潜在扩散模型（终篇） 已发布： 正如 HypDIff 框架所提议，使用各向异性扩散过程针对双曲潜在空间中的初始数据进行编码，助力保留当前市场状况的拓扑特征，并提升其分析品质。在上一篇文章中，我们开始利用 MQL5 实现所提议的方式。今天，我们将继续我们已开始的工作，并得出合乎逻辑的结论。 训练是采用 EURUSD 金融产品 2023 年全年的真实历史数据进行的，时间帧为 H1。所有指标参数均按其默认值设置。 训练过程是迭代的，包括对训练数据集的定期更新。 为了验证经过训练的政策的有效性，我们采用 2024 年第一季度的历史数据。测试结果呈现如下。
新文章 在 MQL5 中创建交易管理员面板（第五部分）：双因素认证（2FA） 已发布： 今天，我们将讨论如何增强当前正在开发的交易管理员面板的安全性。我们将探讨如何在新的安全策略中实施 MQL5，并将 Telegram API 集成到双因素认证（2FA）中。本次讨论将提供有关 MQL5 在加强安全措施方面的应用的宝贵见解。此外，我们还将研究 MathRand 函数，重点关注其功能以及如何在我们构建的安全框架中有效利用它。继续阅读以了解更多信息！
新文章 使用MQL5经济日历进行交易（第五部分）：添加响应式控件和过滤按钮的增强型仪表盘 已发布： 在本文中，我们创建了用于货币对过滤、重要性级别过滤、时间过滤以及取消选项的按钮，以改进仪表盘的控制功能。通过编程让这些按钮能够动态响应用户操作，实现无缝交互。我们还对其行为进行了自动化处理，以便在仪表盘上实时反映变化。这样就提升了面板的整体功能性、灵活性和响应速度。
新文章 MQL5 交易工具包（第 3 部分）：开发挂单管理 EX5 库 已发布： 了解如何在 MQL5 代码或项目中开发和实现全面的挂单 EX5库。本文将向您展示如何创建一个全面的挂单管理 EX5 库，并通过构建交易面板或图形用户界面（GUI）来指导您导入和实现它。EA 交易订单面板将允许用户直接从图表窗口上的图形界面打开、监控和删除与指定幻数相关的挂单。 首先，打开您的 MetaEditor IDE ，然后使用 “ 新建 ” 菜单项按钮启动 MQL 向导。您需要创建一个新的 库 源代码文件，我们将其命名为 PendingOrdersManager.mq5
新文章 群体自适应矩估计（ADAM）优化算法 已发布： 本文介绍了将广为人知且广受欢迎的ADAM梯度优化方法转变为群体算法的过程，并介绍了通过引入混合个体对其进行改进的方案。这种新方法能够利用概率分布创建融合了成功决策要素的智能体。关键创新点在于形成了群体混合个体，这些个体能够自适应地积累来自最具潜力解决方案的信息，从而提高了在复杂多维空间中的搜索效率。 2014年，两位杰出人才D. P. Kingma和J
新文章 价格行为分析工具包开发系列（第4部分）：分析预测型EA 已发布： 我们不再局限于仅在图表上查看分析后的指标，而是将视野拓展至更广阔的范畴，其中包括与Telegram的集成。这一增强功能使得重要结果能够通过Telegram应用程序直接发送至您的移动设备。请随我们一同在本篇文章中探索这一过程。 在从 脚本 转型为EA后，先前的工具—— 分析大师EA（Analytics Master EA） ——旨在分析关键指标，并直接在图表上提供持续更新。尽管它作为一项基础工具发挥了重要作用，但其功能仅限于在图表内部获取分析信息。在继续开发更高级的分析工具之前，我认为加强分析信息的传播方式至关重要。
新文章 保证 MQL5 代码的安全：密码保护、钥匙生成器、时间限制、远程许可证及先进的 EA 许可证密钥加密技术 已发布： 大多数开发人员都需要保证其代码的安全性。本文就会讲到 MQL5 软件的几种不同的保护方式 - 其中涉及到的是赋予 MQL5 脚本、EA 交易和指标许可能力的方法。包括密码保护、钥匙生成器、账户许可、时限评估以及采用 MQL5-RPC 调用的远程保护。 作者： investeo
新文章 您需要了解的有关MQL5程序结构的所有信息 已发布： 使用任何编程语言的任何程序都有特定的结构。在本文中，您将通过了解MQL5程序结构每个部分的编程基础知识来学习MQL5计划结构的重要部分，这些基础知识在创建可在MetaTrader 5中执行的MQL5交易系统或交易工具时非常有用。 在这一部分中，我们将详细了解预处理器作为一个编程概念。预处理器是编译过程中至关重要的一步。它发生在程序的实际编译之前。在预处理步骤中，将执行各种操作，例如包括文件、确定软件属性、定义常量和导入函数。
新文章 MQL5 简介（第 1 部分）：算法交易新手指南 已发布： 通过我们的 MQL5 编程新手指南，进入算法交易的迷人领域。在揭开自动化交易世界的神秘面纱之际，让我们探索支持MetaTrader 5 的语言 MQL5 的精髓。从了解基础知识到迈出编码的第一步，本文是您即使没有编程背景也能释放算法交易潜力的关键。加入我们的旅程，在令人兴奋的 MQL5 世界里，体验简单与复杂的结合吧。 如果没有任何编程经验，学习 MQL5 可能会很困难，但并非不可能。要理解 MQL5 这种为算法交易创建的专门语言，必须同时具备编程和金融市场专业知识。在我即将发表的文章中，我的目标是为没有编程背景但有兴趣学习
新文章 将 MQL5 与数据处理包集成（第 3 部分）：增强的数据可视化 已发布： 在本文中，我们将通过结合交互性、分层数据和动态元素等功能，超越基本图表，实现增强的数据可视化，使交易者能够更有效地探索趋势、形态和相关性。
新文章 金融建模中合成数据的生成式对抗网络（GAN）（第 1 部分）：金融建模中的 GAN 与合成数据概述 已发布： 本文向交易者介绍产生合成金融数据的生成式对抗网络（GAN），解决模型训练中的数据限制。它涵盖了 GAN 基础知识、python 和 MQL5 代码实现，以及实际的金融应用，令交易者能够通过合成数据强化模型的准确性和健壮性。 GAN 简单说是两个神经网络 — 生成器和鉴别器，两者玩对抗游戏：以下是这些部件的细分。
新文章 通过成交量洞察交易：趋势确认 已发布： 增强型趋势确认技术结合了价格行为、成交量分析和机器学习，用以识别真实的市场行情。该技术要求价格突破和成交量激增（高于平均值50%）这两个条件同时满足以验证交易信号，同时使用一个LSTM神经网络进行附加确认。该系统采用基于ATR（平均真实波幅）的仓位调整和动态风险管理，使其能够适应不同的市场条件，同时过滤掉虚假信号。
新文章 利用CatBoost机器学习模型作为趋势跟踪策略的过滤器 已发布： CatBoost是一种强大的基于树的机器学习模型，擅长基于静态特征进行决策。其他基于树的模型，如XGBoost和随机森林（Random Forest），在稳健性、处理复杂模式的能力以及可解释性方面具有相似特性。这些模型应用广泛，可用于特征分析、风险管理等多个领域。在本文中，我们将逐步介绍如何将训练好的CatBoost模型用作经典移动平均线交叉趋势跟踪策略的过滤器。
新文章 将您自己的 LLM 集成到 EA 中（第 5 部分）：使用 LLM 开发和测试交易策略（二）-LoRA-调优 已发布： 随着当今人工智能的快速发展，语言模型（LLMs）是人工智能的重要组成部分，因此我们应该考虑如何将强大的 LLMs 整合到我们的算法交易中。对于大多数人来说，很难根据他们的需求微调这些强大的模型，在本地部署它们，然后将它们应用于算法交易。本系列文章将采取循序渐进的方法来实现这一目标。 在上一篇文章中，我们介绍了如何利用自有金融数据，采用全参数微调的方法对 GPT-2
新文章 基于时间、价格和成交量创建 3D 柱状图引入波动率测量 已发布： 本文探讨了多元三维价格图表及其创建方法。我们还将探讨 3D 柱状图如何预测价格反转，以及 Python 和 MetaTrader 5 如何让我们实时绘制这些成交量柱状图。 一切都始于一个简单的问题——为什么交易员们总是试图通过二维图表来分析三维市场？价格行为、技术分析、波浪理论——所有这些都是在将市场投影到平面上进行分析。但如果我们尝试看到价格、成交量和时间的真实结构呢？ 在我研究算法系统的过程中，我不断发现传统指标忽略了价格和成交量之间的关键关系。 3D
新文章 利用 MQL5 经济日历进行交易（第四部分）：在仪表盘中实现实时新闻更新 已发布： 本文通过实现实时新闻更新来增强我们的经济日历仪表盘，以保持市场信息的时效性和可操作性。我们在 MQL5 中集成了实时数据获取技术，以持续更新仪表盘上的事件，从而提升界面的响应速度。此更新优化确保我们可以直接从仪表盘获取最新的经济新闻，从而基于最新数据优化交易决策。 仪表盘更新。 从图片中我们可以看到，新引入的数据已准确地在仪表盘上更新。为了再次确认这一点，我们可以再等待一段时间，看看我们是否能持续追踪这些数据，以及记录更新数据的日志。结果如下。 作者： Allan Munene Mutiiria
新文章 从新手到专家：MQL5中的协作式调试指南 已发布： 问题解决法能为掌握复杂技能（如MQL5编程）构建高效路径。该方法让您在专注攻克问题的同时，潜移默化地提升技能水平。解决的难题越多，大脑积累的专业知识就越深厚。就我个人而言，调试是精通编程最有效的途径。本文将带你逐步梳理代码清理流程，并探讨将杂乱程序转化为简洁高效代码的核心技巧。阅读本文，洞悉其中的宝贵见解。
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