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2025年9月29日 – 10月3日市场预测
上周的市场特点是欧元回到1.1700附近的支撑/阻力区间比特币跌破110,000布伦特原油反弹至中期区间的上边界而黄金再次创下新高峰值达到每盎司3,791美元。
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该货币对上周收于1.1700交易区间为1.1645–1.1820。欧元承压于美国强劲的数据和美债收益率上升而欧元区PMI发布所带来的乐观情绪受到法国数据疲软的限制。在9月29日至10月3日期间投资者的关注点将集中在欧元区的初步通胀数据和美国劳动力市场统计数据。这些数据的结果可能会设
2025年9月29日 – 10月3日市场预测
上周的市场特点是欧元回到1.1700附近的支撑/阻力区间比特币跌破110,000布伦特原油反弹至中期区间的上边界而黄金再次创下新高峰值达到每盎司3,791美元。
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- 文章: "为何在 MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 上的虚拟托管优于一般的 VPS"
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金融交易文章
通过专业交易者编写的大型文章库来学习如何创建您自己的技术指标和自动交易。
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开发回放系统(第 75 部分):新 Chart Trade(二)
在本文中,我们将讨论 C_ChartFloatingRAD 类。这就是 Chart Trade 发挥作用的原因。然而,解释并未就此结束,我们将在下一篇文章中完成它,因为这篇文章的内容相当广泛,需要深入理解。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下,除了学习和掌握所提出的概念外,都不应出于任何目的使用此应用程序。

价格行为分析工具包开发(第八部分):指标看板
作为价格行为分析领域最强大的工具之一,指标看板(Metrics Board)旨在通过一键操作简化市场分析流程,实时提供关键市场指标数据。每个功能按钮均对应特定的功能,无论是分析高/低趋势、交易量还是其他关键指标。该工具能在您最需要的时候提供精准、实时的数据。让我们通过本文更深入地了解它的功能。

使用MQL5和Python集成经纪商API与智能交易系统
在本文中,我们将探讨如何将MQL5与Python相结合,以执行与经纪商相关的操作。想象一下,您有一个持续运行的智能交易系统(EA),它托管在虚拟专用服务器(VPS)上,并代表您执行交易。在某个阶段,EA 管理资金的能力变得至关重要。这包括为您的交易账户入金和发起出金等操作。在本文中,我们将阐明这些功能的优势和具体实现方法,从而确保将资金管理无缝地集成到您的交易策略中。敬请关注!

交易中的神经网络:多智代自适应模型(终篇)
在上一篇文章中,我们讲述了多智代自适应框架 MASA,它结合了强化学习方法和自适应策略,在动荡的市场条件下提供了盈利能力、及风险之间的和谐平衡。我们已在该框架内构建了单个智代的功能。在本文中,我们继续我们已开始的工作,令其得出合乎逻辑的结论。

掌握 MQL5:从入门到精通(第六部分):开发 EA 交易的基础知识
本文继续针对初学者的系列文章。在这里我们将讨论开发 EA 交易的基本原则。我们将创建两个 EA:第一个 EA 不使用指标进行交易,使用挂单,第二个 EA 将基于标准 MA 指标,以当前价格开仓。在这里,我假设你不再是一个完全的初学者,并且对前几篇文章中的材料有相对较好的掌握。

在MQL5中实现基于经济日历新闻事件的突破型智能交易系统(EA)
重大经济数据发布前后市场波动率通常显著上升,为突破交易策略提供了理想的环境。在本文中,我们将阐述基于经济日历的突破策略的实现过程。我们将全面覆盖从创建用于解析和存储日历数据的类,到利用这些数据开发符合实际的回测系统,最终实现实盘交易执行代码的完整流程。

日志记录精通指南(第三部分):探索日志处理器(Handlers)实现方案
在本文中,我们将探索日志库中"处理器"(handlers)的概念,理解其工作原理,并创建三种基础实现:控制台、数据库和文件。我们将覆盖从处理器的基本结构到实际测试,为后续文章中的完整功能实现奠定基础。

迁移至 MQL5 Algo Forge(第 3 部分):在您自己的项目中使用外部仓库
让我们探索如何开始将 MQL5 Algo Forge 存储中任何仓库的外部代码集成到您自己的项目中。在本文中,我们最后转向这个有前景但更复杂的任务:如何在 MQL5 Algo Forge 中实际连接和使用来自第三方仓库的库。

基于隐马尔可夫模型的趋势跟踪波动率预测
隐马尔可夫模型(HMMs)是强大的统计工具,可通过分析可观测的价格波动来识别潜在的市场状态。在交易领域,隐马尔可夫模型通过建模和预测市场状态的转变,可提升波动率预测的准确性,并为趋势跟踪策略提供依据。在本文中,我们将完整介绍一种趋势跟踪策略的开发流程,该策略利用隐马尔可夫模型预测波动率,并将其作为交易信号的过滤条件。