新文章 在MQL5中创建交互式图形用户界面（第1部分）：制作面板 已发布： 本文探讨了使用MetaQuotes Language 5（MQL5）设计和实施图形用户界面（GUI）面板的基本步骤。自定义实用面板通过简化常见任务并可视化重要的交易信息，增强了交易中的用户交互。通过创建自定义面板，交易者可以优化其工作流程，并在交易操作中节省时间。
新文章 购买交易机器人前如何进行测试 已发布： 与别处相比，在 MQL5 应用商店购买交易机器人有一个明显的优势 - 其提供的自动化系统，可直接在 MetaTrader 5 终端内接受完整测试。购买前，EA 交易可以、也应该在内置的策略测试程序中，以所有不利的模式谨慎运行，从而对此系统有一个全面的认识。 作者： MetaQuotes Software Corp
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 基于通用 MLP 逼近器的EA 已发布： 本文介绍了一种在交易 EA 中使用神经网络的简单且易于实现的方法，该方法不需要深厚的机器学习知识。该方法免除了对目标函数进行归一化的步骤，同时克服了“权重爆炸”和“网络停滞”等问题，并提供了直观的训练过程和结果的可视化控制。 我提出的方法属于第二种类型——无监督学习。在这种方法中，我们不试图“教会”神经网络如何正确交易，也不告诉它在哪里开仓或平仓，因为我们自己也不知道这些问题的答案。相反，让网络自己做出交易决策，而我们的工作是评估其整体的交易结果。
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。
Math System-Trader:
根据数学计算方法指定支撑水平／阻力水平，趋势转变，滚动的高效交易系统。
Author: John Smith
BuySell + SL + TP : 脚本在 MT5 窗口中以当前价格建立买入仓位，并指定止损（以点为单位）和止盈（以点为单位）。 作者： akka
新文章 首次启动MetaTrader VPS：分步说明 已发布： 使用EA交易或订阅信号的每个交易者几乎都会认识到，需要为自己的交易平台租用一个可靠的24/7全天候主机服务器。出于多种原因，我们建议使用MetaTrader VPS。您可以通过MQL5.community账户方便地支付服务费用和管理订阅。 作者： MetaQuotes
抛物线之上的 ZigZag + Fibo + 通道 : ZigZag 指标使用抛物线 SAR 技术指标的数值建立，并且利用指标的最后两个峰值建立 Fibo 级别线，利用选择的连续三个峰值建立通道。 作者： Nikolay Kositsin
Report : 这个 MetaTrader 4/5 开发库可以使您根据交易历史生成报表。 作者： fxsaber
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
Linear Regression Slope : 线性回归斜率 Author: Mladen Rakic
BBMA 零损失区（ZZL）阿莉奶奶 : BBMA 零损失区柱状图显示交易区，例如用于 "重入 "设置以最大限度降低风险的交易区 Author: Alexander Piechotta
KopierMaschineMT5 : KopierMaschine 是一款本地复制器，可在一台电脑上以任何方向复制不同 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 账户之间的交易，界面直观。 作者： Denis Nikolaev
新文章 流动性攫取交易策略 已发布： 流动性攫取交易策略是智能资金概念（SMC）的核心组成部分，旨在识别并利用市场中机构投资者的操作行为。该策略聚焦于高流动性区域（如支撑位或阻力位），在这些区域，大额订单可引发价格波动，随后市场恢复原有趋势。本文将详细阐释流动性攫取的概念，并概述如何在MQL5中开发流动性攫取交易策略的智能交易系统（EA）。 市场操纵 是指故意影响证券价格或交易量，以制造误导性的交易环境。尽管大多数机构交易者都遵守法律和道德标准，但仍有部分人可能会采取操纵性手段来实现特定的战略目标。以下是关于市场操纵发生的原因及方式的简要概述： 动机 ： 通过短期价格波动和套利实现利润最大化。
新文章 在 MetaTrader 5 中使用自组织特征映射（Kohonen 映射） 已发布： 自组织特征映射（Kohonen 映射）最有趣的方面是，其在不受监督的情况下就可学会对数据进行分类。就其基本形式而言，该映射能够生成输入数据的一个类似映射（聚类）。可使用 SOM 映射实现高维数据的分类和可视化。在本文中，我们将讨论 Kohonen 映射的几个简单应用。 作者： MetaQuotes Software Corp
新文章 数据科学和机器学习（第 32 部分）：保持您的 AI 模型更新，在线学习 已发布： 在瞬息万变的交易世界中，适应市场变化不仅是一种选择 — 而且是一种必要。每天都有新的形态和趋势出现，即使是最先进的机器学习模型，也难以面对不断变化的条件保持有效。在本文中，我们将探讨如何通过自动重训练，令您的模型保持相关性、及对新市场数据的响应能力。 在线机器学习是一种机器学习方法，其中模型从实时点数据流中增量学习。这是一个动态过程，会随时间推移调整其预测算法，允许模型随新数据的到来而变化。这种方法在数据丰富、且快速扩展的环境中非常重要，譬如在交易数据中，在于它能提供及时准确的预测。
Spread indicator MT5 : Spread MetaTrader 指标 - 在图表主窗口中显示当前点差。您可以修改字体参数、指标位置和点差值的正常化。每个刻度线后都会重新绘制点差，确保点差值最新、最活跃。这对于点差可变或点差经常扩大的经纪商非常有用。您还可以启用在当前买入线附近显示点差标签。该指标适用于 MT4 和 MT5。 Author: Tuan Nguyen Van
新文章 在莫斯科交易所（MOEX）里使用破位挂单的自动兑换网格交易 已发布： 本文探讨在莫斯科交易所（MOEX）里基于破位挂单的网格交易方法如何在 MQL5 智能系统中实现。 在市场上进行交易时，最简单的策略之一是设计“捕捉”市场价格的订单网格。 网格特征具有以下参数： 网格宽度, 网格步长, 止盈, 止损 网格宽度是由订单覆盖的区域。 网格步长是订单之间的间距。 网格宽度和步长按点数为单位计算。 因此，我们已经触及了网格交易方法的定义。 这种交易方法，其中使用许多订单入场，通常彼此距离相同，位于当前价格的两侧，称为网格。 无论市场价格走向何方，它仍然会穿过价位网格。
Super-signals:
本指标很容易使用：红色箭头 - 卖出信号，蓝色箭头 - 买入信号。超出了它的模拟，例如最高价-最低价，趋势以及其它达到几次。可以适用于任意时段和任意货币对。
作者： John Smith
新文章 从基础到中级：结构（二） 已发布： 在本文中，我们将尝试理解为什么像 MQL5 这样的编程语言有结构，为什么在某些情况下，结构是在函数和过程之间传递值的理想方式，而在其他情况下，它们可能不是最好的方式。 很多初学者在处理结构时都会感到困惑，其中一个问题就是是否应该使用结构传递值。事实上，这是一个相当有趣的问题，有时会导致比其他任何问题都更大的混乱。与一些人可能认为的相反，原因正是因为我们可以通过引用传递变量，无论是传递到函数还是传递到过程。这样做的时候，我们在此类场景中使用结构时需要小心。 作为老派程序员，我经历过 C
RSI_BANDS_MA:
基于多个 RSI, 布林带, 均线数据的指标。漂亮地显示买入和卖出的区域。取决于使用的货币, 可有 30-90 点。
作者： Babon
Corrected volume weighted moving average : Corrected volume weighted moving average 作者： Mladen Rakic
SmPriceBend-T01:
最初价格变动的衍生物, 或更简单地趋势速度和标志的指示。
作者： John Smith
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