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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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。

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

本文研讨三种可用于提高袋封融合分类品质的方法,并对其效率进行了评估。 评估 ELM 神经网络超参数的优化效果,以及后期处理参数。

组合趋势和盘整策略

组合趋势和盘整策略

有多种多样的交易策略,它们中的一些要寻找趋势,而其它的一些会定义价格波动的范围而在其中进行交易。有没有可能把这两种方法组合到一起来增加获利呢?

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  • 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。
  • Renko 2.0 Offline 这个EA交易并不进行交易,它会在1M图表上生成自定义的交易品种信息。
  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。

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如何进行交易信号的定量分析, 并从中选择最佳交易信号

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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。

深度神经网络(第八部分)。 提高袋封融合的分类品质

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反向交易: 圣杯还是危险的假象

反向交易: 圣杯还是危险的假象

在这篇文章中,我们将会学习反向马丁格尔技术,并且将会了解是否值得使用它,以及它是否有助于提高您的交易策略。我们将会创建一个 EA 交易来在历史数据上运行, 检查哪个指标是最适合于反向交易技术的 。我们还将验证是否可以不使用任何指标,以独立的交易系统来使用它。另外,我们还将验证反向交易是否可以把一个亏损系统转变为盈利的系统。

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  • 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。
  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
  • Renko 2.0 Offline 这个EA交易并不进行交易,它会在1M图表上生成自定义的交易品种信息。

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