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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。
本文研究利用贝叶斯优化深度神经网络 (DNN) 超参数,获取各种训练变体的可能性。 比较不同训练变体中最优超参数 DNN 的分类品质。 DNN 最优超参数的有效性的深度已在前瞻性测试中得以验证。 改善分类品质的可能方向也已确定。
如果您刚刚切换到 MQL5, 那么本文将会很有用处。首先, 以正常的 MQL4 风格访问指标数据和序列已经完成。其次, 以 MQL5 实现这些整体上更简单。所有函数都尽可能地清晰, 并且非常适合单步调试。
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交易者生活窍门: 利用 defines (#define) 融合 ForEach
对于那些仍然使用 MQL4 编程且不想切换到 MQL5 的人来说, 本文是一个过渡步骤。 我们继续寻找以 MQL4 风格编写代码的机会。 这一次, 我们将研究 #define 预处理器的宏替代。
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。
本文研究利用贝叶斯优化深度神经网络 (DNN) 超参数,获取各种训练变体的可能性。 比较不同训练变体中最优超参数 DNN 的分类品质。 DNN 最优超参数的有效性的深度已在前瞻性测试中得以验证。 改善分类品质的可能方向也已确定。
如果您刚刚切换到 MQL5, 那么本文将会很有用处。首先, 以正常的 MQL4 风格访问指标数据和序列已经完成。其次, 以 MQL5 实现这些整体上更简单。所有函数都尽可能地清晰, 并且非常适合单步调试。