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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。
当做交易决定时,我们经常必须在多个时段分析图表,同时,这些图表常常包含着图形对象,把相同的对象应用到所有图表中会不大方便,在本文中,我提出了一种自动克隆将要显示在图表中对象的方法。
ZUP - 通用之字折线 (ZigZag) 与 Pesavento 形态。 搜索形态
ZUP 指标允许搜索多个已知形态,其参数已经设置。 这些参数可以根据您的要求进行编辑。 您还可以使用 ZUP 图形界面创建新形态并将其参数保存到文件中。 之后,您可以快速检查这些新形态是否可以在图表中找到。
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使用 bagging 的随机森林(Random Forest, RF) 是最强大的机器学习方法之一, 它略微弱于梯度 boosting,这篇文章尝试开发了一个自我学习的交易系统,它会根据与市场的交互经验来做出决策。
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本文根据《订购指标时如何准备需求规范》一文中描述的规范样本之一展示之字折线 (ZigZag) 指标的开发。 该指标利用振荡器所定义的极值来构建。 它能够采用五种振荡器之一: WPR,CCI,Chaikin,RSI 或 Stochastic 振荡器。
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这是处理和分析优化结果想法的续篇,这一次,我们的目标是选择100个最佳的优化结果并且在图形用户界面(GUI)表格中显示它们。用户将可以在优化结果中选择一行而在独立的图表中得到多交易品种余额和回撤图。
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