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本系列文章继续探索深度神经网络 (DNN) 在众多应用领域 (包括交易) 中的运用。在此会探索本主题的新维度, 同时使用实际的实验测试新的方法和思路。本系列的第一篇文章致力于为 DNN 准备数据。
本文涉及评估信号提供商的绩效。我们提供若干附加参数, 从不同于传统方法的独特角度突出显示了信号的交易结果。描述了正确管理和完美交易的概念。我们还使用所获得的结果, 编译多个信号源的投资组合来讨论最佳选择。
文章的第八部分包含了 CSymbol 类的描述, 它是一个特别的对象,可以访问任何交易资产。当在 EA 交易中使用时, 这个类提供了很多交易品种的属性,而简化了EA交易的编程,并扩展了它的功能。
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本文提供了一个例子,它是关于如何实现根据指定条件绘制支撑和阻力线的指标的,另外,它也包含了一个可以使用的指标,您将看到,创建指标的过程有多么简单。您也将能学习如何通过修改指标代码来构建用于绘制任何所需线形的条件。
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