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最受欢迎的EA交易和技术指标、新闻信号、代码库中常规传入的现有的MQL5程序和热门讨论的论坛主题。

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已发布文章 "可视化策略构建工具. 无需编程即可创建交易机器人"。

可视化策略构建工具. 无需编程即可创建交易机器人

本文展示了一个可视化的策略构建工具,它演示了任何用户如何不必编程就能创建交易机器人和相关工具。创建出的 EA 交易是完整功能的,并且可以在策略测试器中测试,通过云计算来优化或者实时运行于图表之上。

多于 710 篇文章已发布在网站

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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。

同步多个相同交易品种而时段不同的图表

同步多个相同交易品种而时段不同的图表

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 - 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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  • 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。
  • VWAP - 交易量加权平均价格 VWAP 是一款日内计算, 主要由算法和机构交易者使用, 以便评估一只股票相对其当天的成交量加权平均值的交易分布。
  • TDI-With Alerts 指标TDI-With Alerts。在代码中查看描述。

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已发布文章 "社交交易。 可盈利的信号能否变得更好?"。

社交交易。 可盈利的信号能否变得更好?

大多数订阅者是通过优美的余额曲线和订阅用户数量来选择交易信号。 这就是为什么如今许多提供者只在乎漂亮的统计数据而非信号的真实质量,经常玩弄手数把戏并人为地将余额曲线整理到理想的外观。 本文论述了可靠性准则,以及提供者可用于提高其信号质量的方法。 展现特定信号历史的示例性分析,以及有助于提供者提升盈利并降低风险的方法。

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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。

使用图形界面处理优化结果

使用图形界面处理优化结果

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。

开发基于振荡器的之字折线 (ZigZag) 指标。 执行需求规范的示例

开发基于振荡器的之字折线 (ZigZag) 指标。 执行需求规范的示例

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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  • 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。
  • VWAP - 交易量加权平均价格 VWAP 是一款日内计算, 主要由算法和机构交易者使用, 以便评估一只股票相对其当天的成交量加权平均值的交易分布。

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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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同步多个相同交易品种而时段不同的图表

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ZUP - 通用之字折线 (ZigZag) 与 Pesavento 形态。 搜索形态

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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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  • 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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  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。

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强化学习中的随机决策森林

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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。

同步多个相同交易品种而时段不同的图表

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