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
Uniformity Factor Indicator : 这是一个简单的分析（非信号、一次性计算）指标，可以测试价格时间序列是否代表 "随机漫步"，特别是高斯 "随机漫步 "的假设。这有助于将价格增量转化为均匀分布、更稳定、更可预测的时间序列（至少在波动性方面）。 Author: Stanislav Korotky
新文章 MQL5 MVC架构中表格视图与控制器组件：简单控件 已发布： 本文探讨了如何在MVC（模型 - 视图 - 控制器）架构下实现表格，重点介绍简单控件，它们是构建复杂视图组件的基础。控制器主要用来处理用户与元素、元素与元索之间的交互。这是关于视图组件的第二篇文章，也是关于为MetaTrader 5客户端创建表格系列文章中的第四篇。 今天我们来开发简单控件，以后它们就是搭建复合界面元素的基础组件。每个控件元素都将具备与用户及其他元素交互的功能。换句话说，这就相当于实现了控制器的功能。 由于MQL语言已经把 事件模型 已被集成到 图表事件
终极趋势 - 零延迟 MA : 终极趋势指标使用了一个快速 (对市场变化反应快速) 的零延迟MA来做趋势的计算。 作者： Mladen Rakic
新文章 市场模拟（第 13 部分）：套接字（七） 已发布： 当我们在 xlwings 或任何其他允许直接读写 Excel 的软件包中开发某些内容时，我们必须注意，所有程序、函数或过程都是执行之后就完成了其任务。无论我们如何努力改变工作方式，它们都不会一直处于循环之中。 在上一篇文章“ 市场建模（第 12 部分）：套接字（四） ”中，我们创建了一个能够响应多个客户端的 Python
新文章 同步多个相同交易品种而时段不同的图表 已发布： 当做交易决定时，我们经常必须在多个时段分析图表，同时，这些图表常常包含着图形对象，把相同的对象应用到所有图表中会不大方便，在本文中，我提出了一种自动克隆将要显示在图表中对象的方法。 在本文中，我们已经提出了方法来开发指标，可以自动在终端图表之间实时自动复制图形对象，这种方法实现了在终端打开的图表之间做双向数据交换的机制，它对用户没有同步图表数量的限制，同时，用户可以在任何同步的图表上创建，修改和删除图形对象。指标的操作在视频中做了展示: 作者： Dmitriy Gizlyk
库斯库斯星光 : Kuskus Starlight 是一种利用费雪价格转换来识别趋势和潜在反转的震荡指标。 Scriptor 的 MT4 原始代码请访问： https://www.mql5.com/en/code/8365 。 Author: Marteo Gonzales Cosme
新文章 MQL5交易策略自动化（第二十一部分）：借助自适应学习率提升神经网络交易效果 已发布： 在本文中，我们通过引入自适应学习率机制来增强MQL5中的神经网络交易策略，以提高交易准确性。我们设计并实现了这一机制，随后对其性能进行测试。本文结尾总结了有关算法交易的优化见解。 在 第二十部分 中，我们开发了一个多品种交易系统，该系统利用了 商品通道指数 和动量震荡指标，实现了在多个货币对上的自动化趋势反转交易。在本系列第二十一部分中，我们将深入探讨一种基于动态 神经网络
MT4 订单快速报告 : fxsaber 报告库的 JavaScript 快速版本，用于通过 MT4Orders 或 Virtual 实现 MT4 风格的交易指令。 运行速度提高 10 倍，NTML 文件更小，可上传和显示多达 540 万行报告。 Author: Forester
新文章 计算机视觉在MQL5中的集成（第一部分）：构建基础函数 已发布： 基于计算机视觉与深度学习的欧元兑美元（EURUSD）汇率预测系统。探索卷积神经网络（CNN）如何识别外汇市场中的复杂价格形态，并实现最高达54%的汇率波动预测准确率。本文将分享一种突破传统技术指标的算法设计方法 —— 通过人工智能（AI）技术对K线图进行可视化分析。作者演示了将价格数据转换为“图像”的过程、神经网络的处理流程，以及通过激活热力图和注意力热图窥视AI“思维”的独特机会。通过基于MetaTrader 5库的Python实践代码，读者可完整复现系统并将其应用于自身的交易中。
新文章 自己动手开发多线程异步 MQL5 WebRequest 已发布： 本文介绍了一个可以在 MQL5 中提高 HTTP 请求操作效率的开发库。它在另外的线程中实现 WebRequest 在非阻塞模式下的执行，并且可以用于辅助图表和EA交易，交换自定义事件以及读取共享资源。也提供了源代码。 交易算法的实现经常需要分析来自各种外部来源、包括互联网的数据，MQL5 提供了 WebRequest 函数来发送 HTTP 请求到 "外部世界", 然而不幸的是，它有一个明显的缺点。这个函数是同步的，也就是说它会在执行请求的整个阶段阻止 EA 的运行。对于每个 EA, MetaTrader 5
新文章 量化趋势分析：基于Python的统计建模 已发布： 什么是外汇市场的量化趋势分析？以欧元兑美元（EURUSD）货币对为例，系统将统计趋势的规模、持续时间及分布规律。并阐述如何利用这些数据构建盈利的EA。 量化分析将混沌的市场波动转化为有序的数据与模式。量化趋势分析将混沌的市场波动转化为有序的数字与模式体系。当大多数交易者依赖直觉和看图说话时，数学方法在解析趋势变化上具有压倒性优势。用精准数据取代主观臆断：无论是趋势的平均持续天数、典型波动点数，还是趋势起止的特征模式，皆由数据定义。 这种客观性正是专业交易的核心基石。正如传奇交易员威廉·埃克哈特（William
键盘操盘手 (KeyTrader Pro) : 告别繁琐计算，D键做多，J键做空。集成了自动风控计算与HUD面板的终极键盘交易工具。 英文：Stop calculating, start trading. The ultimate keyboard trading tool with auto risk management and HUD. 作者： Hao Nie
MT4Orders : 同时使用 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 的订单系统。 作者： fxsaber
新文章 学习如何基于 OBV 设计交易系统 已发布： 这是一篇新文章，将针对初学者继续我们的系列，介绍如何基于一些流行指标设计交易系统。 我们将学习一个新的指标，即能量潮（OBV），我们将学习如何使用并基于它来设计交易系统。 在该策略中，我们需要基于当前 OBV 值和前一个 OBV 值来判断 OBV 曲线的方向。 因此，对于每次即时报价，我们需要检查当前 OBV 和前一个 OBV 值，若当前值大于前值时，这将是 OBV 上升的迹象，反之亦然；若当前值小于前值时，这是 OBV 下降的迹象。 以下是该策略每一步的蓝图，可帮助我们为其设计交易系统： 作者： Mohamed Abdelmaaboud
新文章 从基础到中级：指标（三） 已发布： 在本文中，我们将探讨如何声明各种图形表现形式的指标，例如 DRAW_COLOR_LINE 和 DRAW_FILLING。此外，当然，我们将学习如何以简单、实用和快速的方式使用多个指标绘制图表。这确实可以改变你对 MetaTrader 5 和整个市场的看法。 在上一篇文章“从初级到中级：指标（二）”中，我们学到了很多东西，因为它演示了如何以非常简单、实用和功能齐全的方式实现移动平均线。然而，所展示的内容只能被视为对 MQL5 编程世界的简要介绍，因为该材料非常基础、简单和直接。 但我们还可以做得更多。
新文章 算法交易策略：人工智能（AI）铸就的“点金”之路 已发布： 本文展示了利用机器学习创建黄金交易策略的一种方法。通过多角度考量所提出的金融时间序列分析与预测方法，相较于单纯依赖此类分析构建交易系统的其他方法，我们能够明确该方法的优势和劣势。 随着对机器学习方法在交易领域应用能力认知的不断深入，各种不同的算法应运而生。这些算法在执行相同任务时表现相似，但内在逻辑却截然不同。本文仍以黄金为例，探讨一种单向趋势交易系统，此次将重点应用聚类算法。 前一篇文章介绍了两种 因果推断 算法，构建了 相似 的黄金趋势策略。 关于 时间序列聚类 的文章探讨了交易任务中不同的聚类方法。
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
新文章 市场模拟（第 12 部分）：套接字（六） 已发布： 在本文中，我们将探讨如何解决在其他程序中使用 Python 代码时出现的某些问题。更具体地说，我们将演示在将 Excel 与 MetaTrader 5 结合使用时遇到的一个常见问题，尽管我们将使用 Python 来促进这种交互。然而，这种实现方式有一个小小的缺点。它并非在所有情况下都会发生，而是仅在某些特定情况下发生。当它发生时，有必要了解原因。在今天的文章中，我们将开始解释如何解决这个问题。 在上一篇文章“ 市场模拟（第 11 部分）：套接字（五） ”中，我们在文中解释了如何创建一个可在 Excel 中使用的 Python
新文章 从基础到中级：指标（二） 已发布： 在本文中，我们将研究如何实现移动平均线计算，以及在执行此计算时应该采取哪些预防措施。我们还将讨论如何重载 OnCalculate 函数，以便了解何时以及如何使用不同的模型。 在上一篇文章“ 从基础到中级：指标（一） ”中，我们开始就如何利用最少的知识创建一个非常简单轻便的指标展开实际讨论。虽然许多人可能认为实现结果需要广泛的编码知识，但事实证明，即使是初学者，只要稍加努力，也可以创建相对简单和实用的东西。此外，由于大部分工作都由 MetaTrader 5 处理，因此处理方式相当优雅。我们有责任对事件做出正确的回应。然后，MetaTrader 5
RSI 的 RSI : 五周和 17 周 RSI 值用于入场和离场，而 17 周 RSI 则在趋势方向回撤时作为入场过滤器。 作者： Mladen Rakic
新文章 基于混沌理论方法的超买超卖趋势分析 已发布： 我们依据混沌理论判定市场超买超卖状态：通过整合混沌理论、分形几何与神经网络原理，构建金融市场预测模型。研究采用李雅普诺夫（Lyapunov）指数量化市场的随机性，并实现交易信号的动态适配。方法论涵盖三大核心组件：分形噪声生成算法、双曲正切激活函数和动量优化技术。 试想穿越暴风雪中的森林。雪花看似无序飘落，轨迹难测。但如果凝神观察，便会发现它们顺着无形的气流运动，遵循着特定的模式。正如金融市场的价格波动——看似随机，实则暗含韵律。
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
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