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如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?

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自适应算法(第三部分): 放弃优化

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如果采用基于历史数据的优化方法来选择参数,就不可能得到真正稳定的算法。一个稳定的算法应该知道在任何时候操作任何交易工具时需要哪些参数。它不应该预测或猜测,它应该确定知道。

神经网络变得轻松(第十部分):多目击者关注

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Gia Phat HF
341% 12164 交易
发展:340.52%
产权:2 566.20USD
结余:2 568.28USD

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DoEasy 函数库中的价格(第六十三部分):市场深度及其抽象请求类

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DoEasy 函数库中的价格(第六十二部分):实时更新即时报价序列,为操控市场深度做准备

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DoEasy 函数库中的时间序列(第六十一部分):品种即时报价序列集合

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鉴于程序在其运行时可能会用到不同的品种,因此应为每个品种创建一个单独的列表。 在本文中,我将把这些列表合并到一个即时报价数据集合。 实际上,这将是一个常规列表,基于指向标准库 CObject 类及其衍生类实例指针的动态数组。

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FIRE GC
338% 2453 交易
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SuperMario
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产权:126 411.61AUD
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Chart GBPUSD, M15, 2021.04.02 04:00 UTC, Forex Club International Limited, MetaTrader 4, Demo
GBPUSD, M15
Graphique EURUSD, H1, 2021.04.02 13:20 UTC, RoboForex Ltd, MetaTrader 5, Real
EURUSD, H1
График EURUSD, M1, 2021.03.24 14:58 UTC, Raw Trading Ltd, MetaTrader 4, Demo
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使用电子表格建立交易策略

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本文介绍了使用电子表格(Excel、Calc、Google)分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。

开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式

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在接下来的系列文章中,我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发,以及如何将这些情况系统化,用逻辑描述它们,并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始,这个算法将逐渐获得理论,并发展成一个非常复杂的项目。

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Forexando 1per cent DAY 318
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这两种方法的普及性日益增加,因此在 Matlab、R、Python、C++ 等领域开发了大量的库,它们接收到一个训练集作为输入,并自动为问题创建合适的网络。让我们试着理解基本的神经网络类型是如何工作的(包括单神经元感知机和多层感知机)。我们将探讨一个令人兴奋的算法,它负责网络训练 - 梯度下降和反向传播。现有的复杂模型往往基于这样简单的网络模型。

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