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2026.10.12
2026.10.12
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2026.10.12
已发布文章 "从新手到专家：使用 Reporting EA 打造详尽的交易报告"。
本文深入探讨如何丰富交易报告的细节，并以 PDF 格式通过电子邮件发送最终报告。本文是前序文章内容的延伸，我们将继续探索如何利用 MQL5 与 Python，生成并定时输出格式专业、使用便捷的交易报告。跟随本文，你将了解如何在 MQL5 生态中优化交易报告的生成流程。
2026.10.12
已发布文章 "简化MQL5中的数据库操作（第一部分）：数据库与SQL简介"。
本文会讲解如何运用MQL5的原生函数操作数据库。我们的内容涵盖建表、数据插入、更新、删除以及数据导入导出，全部配有示例代码。本文可以帮助读者扎实理解数据访问的内部工作机制，同时为后续ORM相关内容做好铺垫 —— 我们将在MQL5中构建一个迷你ORM。
2026.10.12
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- GDS Renko Brick Statistics GDS Renko Brick Statistics 是一款适用于 MetaTrader 5 的紧凑型教育指标，它通过内部处理买价（BID）报价数据来构建经典的固定尺寸 Renko 图块，并汇总最近完成的 Renko 图块的行为特征。
- GDS Renko Canvas + Donchian GDS Renko Canvas + Donchian 是一款适用于 MetaTrader 5 的紧凑型教育指标。它在单个 CCanvas 位图图层上绘制经典的固定尺寸 Renko 砖块，并在其上叠加直接根据已完成的 Renko 砖块计算得出的唐奇安通道。 横轴代表 Renko 序列，而非时间。内部构建器使用传入的 BID 报价数据，并采用经典的“两块反转”规则。Donchian 通道具有因果性：对于每个新完成的砖块，通道仅根据前 N 个已完成的 Renko 砖块进行计算。当前砖块不参与其自身通道的计算。
2026.10.11
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2026.10.11
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- 用于简单操作订单的函数 我们所希望的是思考算法和方法, 而不是如何下单的语法和数值. 这里给您提供使用MQL5管理仓位的函数.
- iS7N_TREND.mq5 现在, 这个双色 (或双模式) 趋势指标, 柱线计算的数量可以指定。
- 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。
2026.10.11
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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
虚拟托管云网络是专为 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 平台研发的，并拥有许多本地解决方案。获得我们的 24 小时免费服务 - 现在即可测试一台虚拟服务器。
如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?
MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买，或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品，使用您想要的支付方法付款，然后就能激活产品。
2026.10.11
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2026.10.11
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- GDS Renko Bollinger 4-Mode Demo EA GDS Renko Bollinger 4-Mode Demo EA 是一款适用于 MetaTrader 5 的免费教育型专家顾问。它演示了在同一个独立专家顾问中，将经典固定尺寸的 Renko 砖块与布林带结合的四种不同方式。 该EA根据接收到的买价（BID）报价构建四个独立的内部Renko数据流。每种模式都有其专属的Renko砖块大小和布林带参数设置。仅当Renko砖块完全形成后才会生成交易信号。布林带是根据先前已形成的Renko收盘价顺时序计算得出的，因此当前砖块在完成信号验证之前不会被纳入计算。
- GDS Renko Canvas + Bollinger 一款适用于MetaTrader 5的紧凑型教育指标，它在单个CCanvas位图图层上绘制经典的固定尺寸Renko砖块，并叠加直接根据已完成的Renko收盘价计算得出的布林带。 横轴代表Renko序列，而非时间。内部Renko生成器使用传入的买价（BID）报价数据，并采用经典的两块反转规则。布林带仅根据已完成的Renko砖块进行计算；正在形成的砖块绝不会被用于布林带的计算。
2026.10.10
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2026.10.10
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2026.10.10
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- EMA 跨周期短线交易策略 M15（XAUUSD，WIB时段过滤器） 适用于XAUUSD的M15周期EMA(10)×EMA(30)短线交易策略，带雅加达交易时段过滤器。教学示例：固定手数，止损/止盈以点为单位，最多1个仓位，点差过滤器。基于100%真实行情数据进行测试。
- GDS Renko Momentum Demo EA 本教育型专家顾问演示了在 MetaTrader 5 上利用 Renko 砖块进行动量交易的一种简单方法。 动量是指最新完成的 Renko 收盘价与 N 个砖块前的收盘价之间的差值，除以砖块大小。当动量突破正阈值时产生买入信号；当动量跌破负阈值时产生卖出信号。 价格维持在阈值之外时，不会产生重复信号。 该EA在内部基于买价 tick 构建经典的固定尺寸Renko图表，并采用两砖反转规则。下单时使用现有的市场买价/卖价，而非合成砖价。如果一个 tick 形成多个砖，只有最后一个砖的突破才能触发入场。 该EA每次仅持有一笔头寸，并具备虚拟止盈、虚拟止损、最大持仓时间、冷却期及点差过滤功能。无需外部指标、DLL、自定义符号或离线图表。
2026.10.09
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2026.10.09
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2026.10.09
已发布文章 "MQL5交易策略自动化（第二十八部分）：构建带可视化反馈的价格行为蝙蝠谐波形态"。
在本文中，我们将在MQL5中开发一套蝙蝠形态交易系统，该系统借助枢轴点与斐波那契比率识别看涨、看跌蝙蝠谐波形态，并在精准的入场、止损与止盈价位触发交易；并结合图表对象实现直观的可视化展示。
2026.10.09
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- Smart Order Book 智能订单薄（Smart Order Book） 智能订单薄 是一款基于 TradingView Pine Script 移植到 MetaTrader 5 的综合技术分析指标。它整合了机构级交易的核心概念，帮助交易者识别市场中的关键流动性区域、订单块、价格缺口和趋势结构。 🎯 核心功能 1. 订单块（Order Blocks） 自动识别机构买卖订单区域 支持多时间框架同步 Breaker Block（布林带）转换检测 订单块合并与成交量分布 2. 流动性水平（Liquidity） 买方/卖方流动性识别 Pivot High/Low 检测 流动性消化（被价格穿越）追踪 多时间框架支持 3. 价格缺口（FVG - Fair Value Gap） 公允价值缺口检测（3 根 K 线模式） 4 种回补方式：触及、影线、收盘、平均价 未回补缺口高亮显示 4. 趋势线（Trendlines） 基于 Pivot 点自动绘制 双线偏移显示 角度计算与过滤 向未来延伸（虚线部分） 5. 市场结构（Market Structure） 内部/外部结构识别 BOS（结构突破）— 趋势延续 CHOCH（反转变化）— 趋势反转 强势突破/强势反转（大级别结构）
- Universal Pip Value and Dynamic Lot Calculator Class for MQL5 一个轻量级、符合面向对象编程（OOP）规范的 MQL5 头文件类（.mqh），用于对所有交易品种进行精确的点值计算和动态手数调整，具有自动跨货币汇率转换和经纪商交易量标准化功能。
- Gueta Position Sizer: Risk and Lot Guard HUD 适用于MT5的实时风险计算器和手数保护HUD。根据账户余额、目标风险百分比以及动态ATR止损，计算出精确的手数，并提供最小手数超额警告。
- RJO Daily Pivot Levels Classic and Fibonacci for MT5 适用于MetaTrader 5的日线枢轴点指标，支持经典法和斐波那契法。基于前一根已收盘的日线K线显示枢轴点（PP）、R1-R3和S1-S3。
- MSNR Key Levels MTF MSNR KeyLevels MultiTF 可在您打开的任何图表上，同时从 M5、M10、M15、H1、H4 和 D1 时间周期中绘制马来西亚 SNR 关键水平线。 内置的控制面板让您只需单击一下即可开启或关闭每个时间周期，因此您可以在一秒内从简洁的图表切换到完整的高时间周期背景，反之亦然，同样迅速。
2026.10.08
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2026.10.08
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2026.10.08
已发布文章 "MQL5自优化智能交易系统（第十三部分）：基于矩阵分解浅谈控制理论"。
金融市场不可预测，那些在历史回测中表现盈利的交易策略，投入实盘后往往会失效。究其原因：大多数策略部署后逻辑固定，无法自适应市场，也不能从失误中学习。我们借鉴控制理论思想，利用反馈控制器监测策略与市场的交互情况，并调整策略行为，使其趋向盈利。测试结果表明：在简单移动平均策略中加入反馈控制器后，利润提升、风险降低、交易效率提高，证明该方案在交易领域具备巨大潜力。
2026.10.08
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- Session Manipulation and Algorithmic Reaction Tracker 封闭式ICT/SMC交易时段——针对三个交易代码的流动性扫描器，包含已确认的MSS、FVG重新测试、风险/回报预测以及可选的宏观背景分析。
- VSA Glossary 该指标基于威科夫成交量扩散分析（VSA）原理构建，能够解读聪明资金的积累、分销、吸纳及趋势方向，且完全无重绘现象，并严格限定在2,000根K线内进行性能测试。
2026.10.08
已发布文章 "市场模拟：MQL5 中的 SQL 入门（五）"。
在上一篇文章中，我展示了如何添加查询机制。这是必要的，以便在 MQL5 代码中能够充分利用 SQL，并使用 SQL SELECT 查询来检索结果。但还有一个函数需要实现，即 DatabaseReadBind 函数。由于要正确理解这个函数需要稍作详细解释，因此决定不在上一篇文章中介绍，而是在今天的文章中详述。鉴于这个主题内容较多，让我们直接进入下一节。
2026.10.08
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2026.10.07
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2026.10.07
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2026.10.07
已发布文章 "基于协整股票的统计套利（第三部分）：数据库搭建"。
本文提供一个 MQL5 Service（服务）的实现示例，用于保持新建数据库及时更新；该数据库作为数据分析以及一篮子协整股票交易的数据来源。文中详细阐述数据库的设计思路，并整理数据字典以供查阅。配套提供MQL5与Python脚本，用于数据库创建、表结构初始化以及行情数据写入。
2026.10.07
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- OHLC Reality Check - at what stop distance does your backtest start lying? 在每个M1K线段上开立一个虚拟的套期交易，根据实际 tick 历史数据向前推进，并针对一系列止损距离，报告1分钟OHLC建模在多大程度上会导致交易方向判断错误。
- CGoldSymbol - find the broker's gold and size the position correctly on it 无论经纪商如何称呼该黄金符号，本程序都能识别；从交易终端读取合约规格，而非自行推测；并将账户货币计价的风险转换为该经纪商对应的正确手数。
- Trade Excursion Report: MFE and MAE of every closed trade, to CSV 针对每笔已平仓交易导出一行CSV数据，其中包含对账单上未显示的数值：该交易曾达到的最高未实现盈利（MFE）、曾承受过的最大未实现亏损（MAE）、实际保留的MFE金额、交易跨过的K线数量以及持仓时长。 该指标的计算方式与“交易波动”指标相同，但将结果写入文件而非绘制在图表上，因为针对这些数据值得探讨的问题，是图表无法解答的：获利率是否取决于入场时间？ 我提前平仓的交易是否恰恰是持仓时间最长的？周一的亏损交易达到的MAE是否与周五不同？只要生成CSV文件，这些问题只需通过一个数据透视表即可解答。 输出格式为分号分隔且带标题行，位于 MQL5\Files 目录下；可在任何电子表格软件中打开。测量限制：波动值取自所选时间周期的K线高低点；单根K线内的价格路径无法确定。“K线”列报告了每笔交易的分辨率，汇总统计时将单根K线交易单独计数，而非将其平均计算在内。
- SessionReopenEA 在芝加哥商品交易所（CME），黄金设有每日维护休市时段。在11年的样本中，每个日历年的这一时段结束后首小时，金价涨幅均超出随机波动的解释范围——而当天其余各小时的走势则基本持平。 每交易时段仅执行一笔交易，采用基于波动率调整的服务器端止损，不进行均价法或网格交易。 随后发现我的成本模型存在错误。 基于真实报价的回测显示，市场重新开盘时的真实往返成本约为60点，而非我之前研究得出的19点——M1K柱状图中的价差字段是按柱统计的汇总数据，实际成本被低估了大约三倍。使用修正后的成本重新运行11年数据： +3.34 个基点，t 7.40，胜率 59.3% -> +1.60 个基点，t 3.42，胜率 50.8% 策略优势依然存在，但强度不足原来的半数。第二个数字才是真实的。 这并非意味着：年化收益率约+3.3%，回撤率4.6%，大约每九年出现一次亏损。以0.01手计算，年交易次数约为130次——该数字衡量的是仓位规模，而非策略本身。
2026.10.07
已发布文章 "神经网络在交易中的应用：概率时间序列预测（K²VAE）"。
我们诚邀您探索 K²VAE 框架的原始实现 — 这是一个灵活的模型，能够线性近似潜在空间中的复杂动态。本文将演示如何在 MQL5 中实现关键组件，包括参数化矩阵，以及如何在标准神经网络层之外对这些矩阵进行管理。对于任何寻求构建可解释时间序列模型实用方法的人来说，本文材料都将大有裨益。
2026.10.07
已发布文章 "梦境优化算法（DOA）"。
这是一种基于种群的优化算法，其灵感源自一种尚存争议、研究较少的现象 —— 人类梦境的机制。该算法拥有一个具备不同“记忆”的智能体种群，用余弦波调制移动步长，并采用独特的99/1时间分配比例。让我们看一下这些特性会如何影响交易策略的优化效率。