新文章 为何在 MetaTrader 4 与 MetaTrader 5 上的虚拟托管优于一般的 VPS已发布：
从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 终端上租用一台虚拟服务器是最优方式，它可确保不会打断您的交易机器人的工作，以及 信号 订阅。从本质上讲，它是一个模拟 VPS，不过它性能更佳，并且更适合应对一个交易者所要遇到的需求和挑战。服务器可以直接从您的 MetaTrader 里租用。仅需点击几次鼠标，即可将您的 EA、指标、脚本、信号订阅，连同它们的设置一起传送到虚拟服务器。虚拟托管云网络是专为 MetaTrader...
新文章 如何实现交易员的订单，并在 MQL5 自由职业者服务板块创造利润 已发布： MQL5 自由职业者是一项在线服务，开发人员可以通过这项服务为交易员客户创建交易应用程序而获得收入。该服务自 2010 年起成功运营，迄今已完成超过 10 万个项目，总价值达 700 万美元。我们可以看到，这里涉及到大量资金。 MQL5 自由职业者 是为交易应用程序开发人员提供的专门服务。当交易员需要用 MQL5/MQL4、Python、C++ 和其他现代编程语言开发的定制交易机器人、指标和其他工具应用程序时，他们就会来到这里。 MQL5.com 自由职业者服务于 2010 年 6 月推出，成立 14
新文章 使用 MQL5.0 社区频道和群聊天 已发布： MQL5.com 网站汇集了来自世界各地的交易者。 用户发表文章、共享免费代码、在市场上销售产品、执行自由职业订单、以及跟单信号。 您可以在论坛、交易者聊天和元交易者频道中与他们交流。 像大多数现有的即时通讯工具一样，MetaTrader 聊天功能为大量受众提供了广播信息的机会。 有两种消息类型可用：群聊和频道。 这两种类型都允许与朋友和同事交流，以及共享图像、视频和文件。 每种类型都可以为 MQL5 服务收入 增加额外的手段，诸如信号和市场。 频道通常用于向用户广播信息，因此可以作为微博平台。
新文章 在您的网站上免费嵌入 MetaTrader 4/5 网页版终端并赚取利润已发布： 交易者会非常熟悉 WebTerminal, 它允许直接从浏览器在金融市场上交易。将 WebTerminal 小部件添加到您的网站 — 这样做是绝对免费的。如果您有网站, 您可开始向经纪商引荐潜在客户 — 我们已为您准备好了一个即用型的网页版解决方案。您需要做的所有事情就是将一个 iframe 嵌入您的网站。 将 WebTerminal 小部件添加到您的网站 — 这样做是绝对免费的。这个强大的功能将令您的网站访问者使用最流行的 MetaTrader 5 和 MetaTrader 4 平台直接从您的网站交易！...
新文章 MetaTrader 5 已具备锁仓账户系统已发布：
MetaTrader 5平台最初是专为净额持仓账户系统而设计的。净额系统每个金融工具仅允许一个持仓，也就意味着该工具的所有进一步操作只能是关闭，撤销或改变现有持仓的交易量。为了扩大零售外汇交易者的可能性，我们新增第二种账户系统 - 锁仓系统。现在，每个交易品种可以有多位持仓，包括反向持仓。这就为实现基于所谓“锁定”的交易策略铺平了道路 - 如果价格移动方向与交易者相反，那么他们就可以新建一个反向持仓。
因为新系统类似于MetaTrader...
新文章 我们如何开发MetaTrader 信号服务和群组交易已发布：
我们持续加强信号服务，完善机制，添加新的功能并修复缺陷。2012年的MetaTrader信号服务和当前的MetaTrader信号服务就像两个完全不同的服务。
目前，我们正在实施 虚拟主机云服务，它由一个服务器网络组成用来支持特定版本的MetaTrader客户端。若要从MetaTrader客户端以最小的网络延迟租用程序端虚拟副本，直接到达他们交易商的交易服务器，交易人将只需完成5个步骤。这将提供交易人复制信号提供者交易的程序端的24小时不间断运行。
此外，我们正计划推出甚至更好的信号统计和为交易人提供一个新的选项形...
新文章 市场上产品有效展示的小贴士已发布：
有效地向交易人出售程序，不仅需要编写一个高效有用的产品，然后还要在市场上发布。提供一份全面详尽的描述和高品质的插图至关重要。性能标识和正确的截图也与“真正的编码”同等重要。记住一个简单的公式：没有下载=没有销量。
MetaTrader 市场 是最大的自动交易应用商店。是自动交易和技术指标的开发人员能够获得他们辛勤工作应得奖赏的地方。在成功发布市场产品方面，很难高估标识，描述和截图的角色。如果应用设计简陋，潜在买家将很容易忽视它。决定性的购买之所以产生，得益于市场展窗上吸引眼球的产品标识。标识必须具有让潜在买家想要下载的吸引力。这就是恰当的设...
新文章 在 MQL5.com 上的自由职业者工作 - 开发者喜爱的位置已发布：
自动交易的开发者不再需要去市场中寻找需要 EA 的交易者 - 现在他们会来找你。目前，成千上万的交易者到 MQL5 上给自由开发人员下订单，并在 MQL5.com 上为任务支付报酬。4 年以来，这项服务促成了三千名交易员对超过 10,000...
新文章 MetaTrader市场概述（图表）已发布：
几周前我们发布了自由职业者服务的信息图表。我们也承诺将透露一些市场统计数据。现在，我们邀请您来检验我们已经收集的数据。
MetaTrader 市场 正式发布始于2012年2月。从那时起交易应用商店已经走了很长的一段路。首先，它只用于MetaTrader 5。然后，市场部分也在MetaTrader 4推出。产品范围也得到扩大：既交易应用程序之后，紧接着是 金融杂志 和 书籍。
所有这一切都提高了服务的营业额：截止2014年7月，大概有价值总额超过522 000美元的6 300个产品在市场出售，并且520名卖家和24...
新文章MetaTrader应用商店2013年第三季度业绩已发布：
又过了一个季度，我们已决定统计MetaTrader 应用商店的业绩 - MetaTrader平台最大的交易机器人和技术指标商店。
首先，MetaTrader 4应用商店已经发布了 测试模式并且最终版不久也将发布。然而，交易机器人开发者已经可以在那儿发布其MQL4应用。超过200个程序已经通过了测试。MetaTrader 4市场推出之后，这些程序将提供给交易者们。
直至报告季度末期，有500多名开发者已经将他们的1200个产品放入MetaTrader 应用商店。这超出了上一季度业绩...
新文章 数据科学和机器学习（第 26 部分）：时间序列预测的终极之战 — LSTM 对比 GRU 神经网络 已发布： 在上一篇文章中，我们讨论了一个简单的 RNN，尽管它对理解数据中的长期依赖关系无能为力，却仍能制定可盈利策略。在本文中，我们将讨论长-短期记忆（LSTM）、门控递归单元（GRU）。引入这两个是为了克服简单 RNN 的缺点，并令其更聪慧。 LSTM（长-短期记忆）和 GRU（门控递归单元）神经网络都是强力工具，为交易者寻求先进的时间序列预测模型。而 LSTM 提供了更复杂的架构，擅长捕获市场数据中的长期依赖关系，GRU
新文章 交易中的神经网络：一种复杂的轨迹预测方法（Traj-LLM） 已发布： 在本文中，我想向您介绍一种为解决自动驾驶领域问题而开发的有趣的轨迹预测方法。该方法的作者结合了各种架构解决方案的最佳元素。 预测金融市场未来价格走势在交易者的决策过程中起着关键作用。高质量的预测使交易者能够做出更明智的决策并最小化风险。然而，由于市场的混沌和随机性质，预测未来价格轨迹面临着诸多挑战。即使是最先进的预测模型，也常常无法充分考虑影响市场动态的所有因素，例如参与者行为的突然转变或意外的外部事件。 近年来，随着人工智能的发展，特别是在大型语言模型（ LLMs ）领域，为解决各种复杂任务开辟了新的途径。
新文章 威廉·江恩（William Gann）方法（第二部分）：创建江恩宫格指标 已发布： 我们将基于“江恩九宫格”创建一个指标，该指标通过时间和价格方格构建而成。我们将提供指标代码，并在平台上针对不同的时间区间，对该指标进行测试。 在本文中，我们将深入探索江恩的“九宫格”，并尝试将其概念带入数字时代，通过使用 MQL5 编程语言为 MetaTrader 5 平台创建一个指标。我们的目标是开发一个工具，使交易者能够在交易中可视化并应用“九宫格”的原理，将江恩的智慧与现代技术相结合。
新文章 使用 SMA 和 EMA 自动优化止盈和指标参数的示例 已发布： 本文介绍了一种用于外汇交易的复杂 EA 交易，它能够将机器学习与技术分析相结合。它专注于交易苹果股票，具有自适应优化、风险管理和多策略的特点。回溯测试显示出良好的结果，盈利能力较高，但也有显著的回撤，表明还有进一步改进的潜力。 EA 的方法是多方面的，利用机器学习模型的价格预测、趋势跟踪技术和自适应参数优化。它的设计主要针对 #AAPL 股票，尽管它具有适应其他工具的灵活性。该 EA 具有动态手数调整、追踪止损和自动调整市场条件等功能，融合了尖端技术与久经考验的交易原则。
新文章 交易中的神经网络：时空神经网络（STNN） 已发布： 在本文中，我们将谈及使用时空变换来有效预测即将到来的价格走势。为了提高 STNN 中的数值预测准确性，提出了一种连续注意力机制，令模型能够更好地参考数据的重要方面。 为了解决多元数据的复杂性，基于延迟嵌入定理开发了时空信息（ STI ）变换方程。 STI 方程将多元空间信息变换到目标变量的时态。这有效地提升了样本量，并缓解了短期数据招致的挑战。 基于 变换器 的模型，均已精熟处理数据序列，它运用 自注意力 机制来分析变量之间的关系，同时忽略它们的相对距离。这些注意力机制捕获全局信息，并专注于最相关的特征，从而减轻维度的诅咒。
EMA均线趋势系统-MT4版2025 : 这段代码是一个多周期 EMA 指标，同时带有均线汇聚信号提示。它计算了多个不同周期的 EMA，然后检查这些 EMA 是否汇聚，并根据汇聚情况生成交易信号。 作者： hcy3511
新文章 创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第二部分):从 MQL5 发送信号到 Telegram 已发布： 在本文中，我们创建了一个 MQL5-Telegram 集成 EA 交易，将移动平均线交叉信号发送到 Telegram。我们详细介绍了从移动平均线交叉生成交易信号的过程，在 MQL5 中实现必要的代码，并确保集成无缝工作。结果是系统可以直接向您的 Telegram 群聊提供实时交易提醒。 在 我们关于开发 MQL5 的 Telegram 集成 EA 交易平台系列文章的第一部分 中，我们介绍了链接 MQL5 和 Telegram
新文章 重构经典策略（第五部分）：基于USDZAR的多品种分析 已发布： 在本系列文章中，我们重新审视经典策略，看看是否可以使用人工智能来改进这些策略。在今天的文章中，我们将研究一种使用一篮子具有相关性的金融产品来进行多品种分析的流行策略，我们将重点关注货币对 USDZAR。 为了评估这种关系，我们使用在 MQL5 中编写的脚本从我们的 MetaTrader 5 终端导出了所有市场数据。我们使用两组可能的输入数据来训练各种模型： USDZAR 的 OHLC 常规报价。 石油和黄金价格的组合。 从收集到的数据来看，石油与 USDZAR 货币对的相关性似乎比黄金更强。
新文章 重塑经典策略（第四部分）：标普500指数与美国国债 已发布： 在本系列文章中，我们使用现代算法分析经典交易策略，以确定是否可以利用人工智能改进这些策略。在今天的文章中，我们将重新审视一种利用标普500指数与美国国债之间关系的经典交易方法。 在我们的 上一篇文章
新文章 创建 MQL5-Telegram 集成 EA 交易 (第一部分):从 MQL5 发送消息到 Telegram 已发布： 在本文中，我们在 MQL5 中创建一个 EA 交易，以使用机器人向 Telegram 发送消息。我们设置必要的参数，包括机器人的 API 令牌和聊天 ID，然后通过执行 HTTP POST 请求来传递消息。之后，我们将处理响应以确保成功传达，并排除故障时出现的任何问题。这确保我们能够通过创建的机器人将消息从 MQL5 发送到 Telegram。 本文将遵循 Telegram 与 MetaTrader 5 集成的进程。我们打算通过使用 MetaQuotes
新文章 交易中的神经网络：基于双注意力的趋势预测模型 已发布： 我们继续讨论时间序列的分段线性表示的运用，这在前一篇文章中已经开始。今天，我们要看看如何将该方法与其它时间序列分析方法相结合，从而提高价格趋势预测品质。 大量研究致力于金融时间序列的预测和分析。传统的统计方法往往假设时间序列是由线性过程生成的，这限制了它们在非线性预测中的有效性。机器学习和深度学习方法有能力捕获非线性关系，由此在金融时间序列建模方面已展现出极大成功。许多研究都专注于提取特定时间点的特征，并将其用于建模和预测。然而，这种方式往往忽视了数据交互，和短期波动连续性。 为了解决这些局限性，研究
新文章 实现 Deus EA：使用 MQL5 中的 RSI 和移动平均线进行自动交易 已发布： 本文概述了基于 RSI 和移动平均线指标实现 Deus EA 以指导自动交易的步骤。 我们将研究 Deus EA 的功能，这是一种使用 MQL5 构建的自动交易技术。我们的讨论将集中在 Deus EA 如何结合移动平均线和相对强弱指数（RSI）来做出交易选择。通过分析这些指标，EA 确定了市场中的最佳入场和退出点，以最大限度地提高交易盈利能力，同时最大限度地降低风险。 Deus EA 是为 MetaTrader 5
新文章 交易中的混沌理论（第二部分）：深入探索 已发布： 我们继续深入探讨金融市场的混沌理论，这一次我将考虑其对货币和其他资产分析的适用性。 分形维数是一个在混沌理论和包括金融市场在内的复杂系统分析中起着重要作用的概念。它提供了一种对对象或过程的复杂性和自相似性的定量衡量，使其在评估市场波动的随机程度方面特别有用。 在金融市场背景下，分形维数可用于衡量价格图的“锯齿性”。较高的分形维数表示价格结构更复杂、更混乱，而较低的分形维数可能表示更平稳、更可预测的走势。
新文章 将 MQL5 与数据处理包集成（第 1 部分）：高级数据分析和统计处理 已发布： 集成实现了无缝的工作流程，来自 MQL5 的原始金融数据可以导入到 Jupyter Lab 等数据处理包中，用于包括统计测试在内的高级分析。 此后，您现在需要下载实际数据。为此，您必须导航至 > 查看 ，然后转到 > 交易品种 ，您将进入 规范 选项卡，只需导航至 > 柱 或 报价 取决于要下载什么类型的数据。继续并输入您要下载的历史数据的开始和结束日期，然后单击请求按钮下载数据并将其保存为 .csv 格式。 完成所有这些步骤后，您就可以成功从 MetaTrader
新文章 无政府社会优化（ASO）算法 已发布： 本文中，我们将了解无政府社会优化（Anarchic Society Optimization，ASO）算法，并探讨一个基于无政府社会（一个摆脱中央权力和各种等级制度的异常社会交互系统）中参与者非理性与冒险行为的算法是如何能够探索解空间并避免陷入局部最优陷阱的。本文提出了一种适用于连续问题和离散问题的统一ASO结构。 我一直对社会关系的话题以及在社会联系概念中构建算法的可能性深感兴趣，因为这是社会发展中最有趣的现象之一，并且为系统化描述关系体系的结构以及实施相应的优化算法提供了广阔的领域。 在之前的文章中，我们已经探讨过社会行为的算法，包括
新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 26 部分）：移动平均和赫斯特（Hurst）指数 已发布： 赫斯特（Hurst）指数是时间序列长期自相关度的衡量度。据了解，它捕获时间序列的长期属性，故在时间序列分析中也具有一定的分量，即使在财经/金融时间序列之外亦然。然而，我们专注于其对交易者的潜在益处，研究如何将该计量度与移动平均线配对，从而构建潜在的稳健信号。 我们继续本系列讲解 MQL5 向导技术的文章，重点放在金融时间序列分析中的可替代方法，从而造福交易者。至于本文，我们研究 赫斯特（Hurst）指数 。这是一个计量度，其会告诉我们，时间序列从长远来看，是具有较高正 自相关
新文章 交易中的神经网络：时间序列的分段线性表示 已发布： 这篇文章与我以前发表的有些不同。在本文中，我们将谈谈时间序列的另类表示。时间序列的分段线性表示是一种利用涵盖小间隔的线性函数逼近时间序列的方法。 时间序列异常检测是时间序列数据挖掘的一个主要子领域。其目的是识别整个数据集中的意外行为。由于异常通常是因不同机制引发的，故没有特定的准则来检测它们。在实践中，表现出预期行为的数据更倾向于吸引更多关注，而异常数据往往被当作噪声，且通常被忽略或剔除。不过，异常可能包含有用的信息，因此检测此类异常可能很重要。准确的异常检测有助于减轻各个领域中不必要的不利影响，譬如环境、工业、金融、等等。
新文章 使用MQL5中的动态时间规整进行模式识别 已发布： 在本文中，我们探讨了动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）作为识别金融时间序列中预测模式的一种方法。我们将深入了解其工作原理，并在纯MQL5语言中展示其实现方法。
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