2023.08.18
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已发布文章 "学习如何基于斐波那契(Fibonacci)设计交易系统"。
![学习如何基于斐波那契(Fibonacci)设计交易系统](https://c.mql5.com/2/52/learnhow_trading_system_fibonacci_avatar.png)
在本文中,我们将继续如何基于最流行的技术指标创建交易系统的系列文章。 这次一个新的技术工具,即斐波那契(Fibonacci),我们将学习如何基于该技术指标设计交易系统。
2023.08.16
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![在Linux上运行MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/0/linux5.png)
在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
![在Linux上运行MetaTrader 4](https://c.mql5.com/2/13/1054_12.png)
在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 4的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
2023.08.15
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![神经网络变得轻松(第三十六部分):关系强化学习](https://c.mql5.com/2/52/Neural_Networks_Made_036_avatar.png)
在上一篇文章中讨论的强化学习模型中,我们用到了卷积网络的各种变体,这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象,无关它们的位置。 与此同时,当物体存在各种变形和噪声时,卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。
2023.08.13
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2023.08.12
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已发布文章 "数据科学和机器学习(第 13 部分):配合主成分分析(PCA)改善您的金融市场分析"。
![数据科学和机器学习(第 13 部分):配合主成分分析(PCA)改善您的金融市场分析](https://c.mql5.com/2/52/pca_avatar.png)
运用主成分分析(PCA)彻底革新您的金融市场分析! 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态,揭示潜在的市场趋势,并优化您的投资策略。 在本文中,我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角,揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势,并帮助您保持领先地位。
2023.08.10
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已发布文章 "开发回放系统 — 市场模拟(第 02 部分):首次实验(II)"。
![开发回放系统 — 市场模拟(第 02 部分):首次实验(II)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p2-avatar.png)
这一次,我们尝试换一种不同的方式来实现 1 分钟的目标。 然而,这项任务并非如人们想象的那么简单。
2023.08.08
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