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Two lines on the chart — entry and exit. Drag them with your mouse or type a price in the line properties — and instantly see what the trade will bring: lot size, direction (BUY/SELL) and profit in your deposit currency. No more manual point-and-tick-value math.
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Статья описывает переход к многосценарному прогнозу на базе ORION: создаётся кодовая книга рыночных прототипов с EMA-памятью и слой, объединяющий генератор, роутер и оценку неопределённости. Такой модуль формирует траектории, их априорные вероятности и допустимый разброс, что позволяет учитывать альтернативные продолжения рынка при проектировании торговых решений.
描述 ATR ZigZag with BBands Pro 是一个专业的 MetaTrader 5 指标，结合了 ATR ZigZag（基于波动性的趋势线识别）、Bollinger Bands（动态支撑/阻力位）和 Pips 标签（以点为单位直观显示运动幅度）。该指标自动检测市场反转，显示最近5次确认的走势及其规模。 入场信号 买入 (BUY)： 价格触及下轨布林带（底部红色标签） 发生向上反转（TROUGH） 上方出现绿色标签，带有 + 号 入场：突破前一峰值水平 卖出 (SELL)： 价格触及上轨布林带（顶部绿色标签） 发生向下反转（PEAK） 下方出现红色标签，带有 - 号 入场：突破前一谷底水平 止损设置 根据 ATR（推荐）： 止损 = ATR × 1.5（参数 AtrMultiplier=1.5 ） 激进交易：ATR × 1.0 保守交易：ATR × 2.0 根据 ZigZag 极值： 买入：止损设在最后一个最低点（TROUGH） 卖出：止损设在最后一个最高点（PEAK） 根据布林带： 买入：止损设在下轨下方 10-20 点 卖出：止损设在上轨上方 10-20 点 止盈设置
XAG CatBoost Clusters Dream2 EA is built on the CatBoost algorithm with market data clustering techniques. At its core, the model uses a set of technical features based on silver price data and moving averages (MA). As inputs, it takes distances between price and different MAs across multiple timeframes, as well as the distances between the moving averages themselves. This helps the model figure out how far price is stretched away from its average and how strong the current trend
投射更大的市场格局，以更高时间框架的信心交易每一个周期，并精准执行每一笔交易！ 专业交易者都明白，每一笔高质量的交易都始于 自上而下（Top-Down）分析 。然而，传统的分析流程需要不断在多个图表和时间周期之间切换，这不仅打断专注力，还容易错过关键的高时间框架市场信息。 这种重复性的操作会减慢分析速度、干扰交易执行，并使交易者更难持续掌握整体市场结构。 TOP-DOWN CANDLE CAST 是一款 MT5 指标，可将 高时间框架（HTF）K线 ——包括实体、影线、开盘价、收盘价以及完整价格区间——精确投射到任意低时间框架（LTF）图表上。无需频繁切换图表，也无需凭记忆判断 HTF 结构， TOP-DOWN CANDLE CAST 能提供实时、像素级精准的可视化参考，让您的自上而下分析更加高效，进场决策更加严谨，帮助交易者： · 无需离开执行图表，即可持续掌握高时间框架市场结构。 · 在高时间框架 K 线形成过程中，实时观察其动态变化。 · 在高时间框架价格区间内，分析低时间框架价格行为。 · 在持续掌握市场整体背景的基础上，做出更加精准的交易决策。
GEKKO GOLD 2026 Smart XAUUSD Trading System with Dynamic Capital Management GEKKO GOLD 2026 is an automated trading system developed specifically for Gold trading (XAUUSD) . The system is designed to detect market momentum, volatility, liquidity movement, and directional price pressure. When market conditions match the strategy, GEKKO GOLD automatically manages entries, pending orders, position protection, profit targets, drawdown control, and trade exits. It is suitable for traders who want a
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Most grid EAs increase position size as the trading series grows.
Dominika takes a different approach.
Its built-in Smart Risk system gradually reduces position size, helping control risk while maintaining disciplined grid management.
Dominika — 全自动交易智能交易系统（EA）。 Dominika 是一款适用于 MetaTrader 5 的全自动交易智能交易系统（EA），它将智能市场分析、审慎的资金管理、严谨的网格构建系统以及一整套持仓管理机制结合在一起。 该 EA 能够自主判断开仓的有利时机，监控已开仓交易，并在无需用户持续干预的情况下对其进行管理。 Dominika 并非单一信号或一组随意的规则，而是一套完整的系统——市场分析算法、仓位管理、网格构建与资金保护机制协同运作，形成统一的运行机制。 该 EA 的核心目标并非追求最大数量的交易，而是在整个交易序列中持续控制风险水平的同时，寻找高质量的交易机会。 智能交易系统 Dominika 自主分析市场状况，仅在出现确认的入场条件后才开仓交易。 在每次开仓前，该 EA 会额外检查以下内容： 订单之间的距离； 交易之间的时间间隔； 所选择的交易方向； 当前点差； 交易时段的可用性； 可用保证金的大小。 这些检查会在每次入场前执行，能够过滤掉不符合当前交易条件的交易，使 EA 的运行更加严谨且可预测。 Smart Risk — 自适应仓位管理 Dominika
HMA Scalper Pro（适用于 MetaTrader 5） HMA Scalper Pro 是一款适用于 MetaTrader 5 的趋势指标，基于 Hull Moving Average（HMA） 算法开发。该算法由 Alan Hull 于 2005 年 首次发布。 该指标用于分析当前市场趋势方向，并绘制基于 Hull Moving Average 算法计算的平滑曲线。与传统移动平均线相比，该算法旨在减少滞后，同时保持曲线平滑，使趋势变化更加直观。 HMA Scalper Pro 能够清晰地显示趋势方向的变化，可用于各种金融市场的技术分析。 指标功能 绘制 Hull Moving Average（HMA）曲线。 趋势方向发生变化时自动改变曲线颜色。 支持 MetaTrader 5 的所有时间周期。 可选择用于计算的价格类型。 内置趋势变化声音提醒。 界面简洁，操作方便。 占用系统资源少，运行效率高。 兼容所有 MetaTrader 5 经纪商。 参数设置 Timeframe — 选择用于计算指标的时间周期。 Apply To — 选择用于计算 Hull Moving
GOLD CatBoost Clusters Dream2 EA operates on the CatBoost algorithm using clustering methods. A set of features is fed into the CatBoost model, constructed based on price data and moving averages (MA). These include distances between the price and MAs across different periods, as well as between the MAs themselves, which help capture deviation and trend strength. The features are normalized—by dividing by the price or MA—to make them scale-invariant. Additionally, rolling window