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2024.10.22
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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。
改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 II 部分):制作一款简单的网格 EA
在本文中,我们探讨了经典的网格策略,详解 MQL5 的智能交易系统的自动化,并初步分析回测结果。我们强调了该策略对高持有能力的需求,并概括了在未来分期分批优化距离、止盈和手数等关键参数的计划。该系列旨在提高交易策略效率,以及针对不同市场条件的适配性。
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。
2024.10.22
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- 来自"MQL5算法交易的神经网络"教程的示例 "MQL5算法交易的神经网络"教程是一本全面的操作指南,涵盖了人工智能和神经网络的理论基础,以及使用MQL5编程语言在金融交易应用的实践方面。
- 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
- 用于创建图形界面的 EasyAndFastGUI 开发库 EasyAndFastGUI 开发库可以为自定义 MQL 程序创建图形界面。
2024.10.22
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已发布文章 "种群优化算法:Boids(虚拟生物)算法"。
本文基于动物集群行为的独特实例,说明Boids算法。反过来说,Boids算法又成为了一整类算法的基础,这类算法统称为“种群智能”。
2024.10.22
已发布文章 "群体算法的混合 -顺序结构和并行结构"。
在这里,我们将深入探讨优化算法混合的三个主要类型:策略混合、顺序混合和并行混合。我们将结合并测试相关的优化算法进行一系列实验。
2024.10.22
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已发布文章 "使用Python和MQL5开发机器人(第一部分):数据预处理"。
基于机器学习的交易机器人开发:详细指南本系列文章的第一篇将重点讨论数据的收集与准备以及特征的选择。该项目采用Python编程语言及其相关库,并结合MetaTrader 5平台来实现。
2024.10.21
已发布文章 "使用 Python 的深度学习 GRU 模型到使用 EA 的 ONNX,以及 GRU 与 LSTM 模型的比较"。
我们将指导您完成使用 Python 进行 DL 制作 GRU ONNX 模型的整个过程,最终创建一个用于交易的专家顾问 (EA),然后将 GRU 模型与 LSTM 模型进行比较。
2024.10.21