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- 简单价格 最简单的智能交易系统,分析给定数量条形图上的价格走势,并建立相应头寸。
- Supertrend 超级趋势指标,利用 ATR 波动率绘制趋势方向,为 MetaTrader 5 创建动态支撑/阻力水平。
- 交易者的MQL5编程(MQL5 Programming for Traders) - 源代码第一部分 本书第一章介绍了MQL5语言和开发环境。与MQL4(MetaTrader 4 语言)相比,MQL5语言其中一项新功能就是支持面向对象编程(OOP),这使其类似于C++。
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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。

为何在 MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 上的虚拟托管优于一般的 VPS
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“自由职业者”是订购MQL4/MQL5交易机器人和技术指标的最大自由职业者服务。数以百计的专业开发人员已经准备好,为MetaTrader 4/5终端开发一个定制的交易应用程序。
已发布文章 "从新手到专家:使用 MQL5 制作动画新闻标题(一)"。

在 MetaTrader 5 终端上进行交易时,新闻可访问性是一个关键因素。虽然有很多新闻 API 可用,但许多交易者在访问这些 API 并将其有效集成到他们的交易环境中时仍面临挑战。在本次讨论中,我们的目标是开发一种简化的解决方案,将新闻直接呈现在图表上 —— 也就是最需要新闻的地方。我们将通过构建一个新闻标题 EA 来实现这一目标,该 EA 可以监控并显示来自 API 源的实时新闻更新。
已发布文章 "台球优化算法(BOA)"。

BOA方法灵感源自经典的台球运动,它将寻求最优解的过程模拟为一场游戏:球体致力于落入代表最佳结果的球袋之中。本文将探讨BOA的基本原理、数学模型及其在解决各类优化问题中的效率。
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- VR Locker Lite - 基于正向锁的交易策略 通过正向锁进行操作,交易机器人创建一个正向锁,交易者自行决定如何处理它。
- 交易策略正面或反面 (Heads or Tails) 经典版本的正面或反面交易策略与分析信号块代码。
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已发布文章 "MQL5 简介(第 17 部分):构建趋势反转 EA 交易"。

本文教初学者如何在 MQL5 中构建一个基于图表形态识别的 EA 交易系统,该系统利用趋势线突破和反转进行交易。通过学习如何动态检索趋势线值并将其与价格走势进行比较,读者将能够开发出能够识别和交易图表形态(如上升和下降趋势线、通道、楔形、三角形等)的 EA 交易。
已发布文章 "交易中的神经网络:基于 ResNeXt 模型的多任务学习(终篇)"。

我们继续探索基于 ResNeXt 的多任务学习框架,其特征是模块化、高计算效率、及识别数据中稳定形态的能力。使用单一编码器和专用“头”可降低模型过度拟合风险,提升预测品质。
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- Volume Profile 这是一个在图表上显示成交量曲线的指标,计算简单,执行速度极快。
- MT 5 风险计算器 该指标以百分比计算您的风险,并给出您可接受的风险手数。您只需指定以百分比为单位的风险和以点为单位的止损大小。
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已发布文章 "斐波那契(Fibonacci)数列在外汇交易中的应用(第一部分):探究价格与时间的关系"。

市场如何遵循基于斐波那契数列的关系?在斐波那契数列中,每个后续数字都等于前两个数字之和(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21……),该数列不仅描述了兔子种群的增长情况。我们将考虑毕达哥拉斯的假设,即世间万物都遵循某种数字关系……
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已发布文章 "交易中的神经网络:基于 ResNeXt 模型的多任务学习"。

基于 ResNeXt 的多任务学习框架,优化了金融数据分析,可参考其高维度、非线性、和时间依赖性。使用分组卷积和专用头,令模型能有效从输入数据中提取关键特征。
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已发布文章 "MQL5 MVC模式中表格的视图组件:基础图形元素"。

本文介绍了在MQL5中实现MVC(模型-视图-控制器)范式下表格视图组件时,开发基础图形元素的过程。这是关于视图组件的首篇文章,也是为MetaTrader 5客户端开发表格功能系列文章的第三篇。
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已发布文章 "使用 MetaTrader 5 Python 构建类似 MQL5 的交易类"。

MetaTrader 5 Python 包提供了一种使用 Python 语言为 MetaTrader 5 平台构建交易应用程序的简便方法。虽然它是一个强大而有用的工具,但在创建算法交易解决方案方面,该模块不如 MQL5 编程语言那么容易。在本文中,我们将构建类似于 MQL5 中提供的交易类,以创建类似的语法,使在 Python 中创建交易机器人比在 MQL5 中更容易。






























