已发布文章 "神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验"。
![神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_006.png)
我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。
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![什么是趋势,行情结构是基于趋势还是横盘?](https://c.mql5.com/2/39/unnamed.png)
交易者经常谈论趋势和横盘,但很少有人真正了解趋势/横盘是什么,甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而,如果我们想赚钱,就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中,我将仔细研究趋势和横盘的本质,并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘,亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。
![神经网络变得轻松(第二部分):网络训练和测试](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_002.png)
在第二篇文章中,我们将继续研究神经网络,并研究在智能交易系统当中调用我们所创建 CNet 类的示例。 我们将操控两个神经网络模型,它们在训练时间和预测准确性方面都表现出相似的结果。
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- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
- 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
- 交易量 档案 + 范围 v6.0 交易量 档案 + 范围 v6.0 (原为 TPO)。在给定时间间隔内按照价位的成交分布。显示为直方条。
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已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第五十四部分):抽象基准指标类的衍生"。
![DoEasy 函数库中的时间序列(第五十四部分):抽象基准指标类的衍生](https://c.mql5.com/2/40/MQL5-avatar-doeasy-library__6.png)
本文研究基于基准抽象指标衍生对象类的创建。 这些对象所提供功能,可访问创建的指标 EA,收集和获取各种指标和价格数据的数值统计信息。 同样,创建指标对象集合,从中可以访问程序中创建的每个指标的属性和数据。
已发布文章 "开发和分析交易系统的最佳方法"。
![开发和分析交易系统的最佳方法](https://c.mql5.com/2/40/optimal-approach.png)
在这篇文章中,我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准,以及描述开发交易系统的最佳方法,并强调这个问题在外汇交易中的重要性。
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已发布文章 "神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算"。
![神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_0065.png)
我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中,每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。
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已发布文章 "网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?"。
![网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?](https://c.mql5.com/2/40/mql5_martin_grid.png)
在本文中,我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔,以及它们的共同点。此外,我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。
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