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已发布文章 "如何利用 MQL5 创建简单的多币种智能交易系统(第 1 部分):基于 ADX 指标的信号,并结合抛物线 SAR"。
本文中的多币种智能交易系统是交易机器人,它只能在单一品种图表中运营,但可交易(开单、平单和管理订单)超过一个品种对。
已发布文章 "神经网络变得轻松(第五十三部分):奖励分解"。
我们已经不止一次地讨论过正确选择奖励函数的重要性,我们通过为单独动作添加奖励或惩罚来刺激代理者的预期行为。但是关于由代理者解密我们的信号的问题仍旧悬而未决。在本文中,我们将探讨将单独信号传输至已训练代理者时的奖励分解。
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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。
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。
Apple 产品已经变得非常流行。 MetaQuotes Software Corp. 密切关注着 IT 行业的进展,已经为基于 iOS 的设备发布了专门的移动应用程序,包括适用于 iPhone 的 MetaTrader 4 和适用于 iPhone 的 MetaTrader 5。 在 MQL4.community 论坛,很多主题是关于寻求在 Mac OS 操作系统下运行 MetaTrader 4 的解决方法。 本文中,你将学会如何在 Apple 的流行操作系统上使用 MetaTrader 4。
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- 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)。
- 交易时段指标 本指标基于 DRAW_FILLING 缓存区。输入参数无, 使用了 TimeTradeServer(), TimeGMT() 函数。
- SuperTrend SuperTrend指标
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已发布文章 "开发回放系统 — 市场模拟(第 23 部分):外汇(IV)"。
现在,创建发生在我们将跳价转换为柱线的同一点。以这种方式,如果在转换过程中出现问题,我们就能立即注意到错误。这是因为在快进期间,在图表上放置 1-分钟柱线的代码,也同样在正常表现期间用于定位系统放置柱线。换言之,负责此任务的代码不会在其它任何地方重复。如此这般,我们获得的系统就能更好的维护和改进。
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已发布文章 "利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 III 部分):简易可移动交易 GUI"。
加入我们的《利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表》系列的第 III 部分,我们将探索将交互式 GUI 集成到 MQL5 中的可移动交易仪表板之中。本文建立在第 I 部分和第 II 部分的基础上,指导读者将静态交易仪表板转换为动态、可移动的。
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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。
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。
Apple 产品已经变得非常流行。 MetaQuotes Software Corp. 密切关注着 IT 行业的进展,已经为基于 iOS 的设备发布了专门的移动应用程序,包括适用于 iPhone 的 MetaTrader 4 和适用于 iPhone 的 MetaTrader 5。 在 MQL4.community 论坛,很多主题是关于寻求在 Mac OS 操作系统下运行 MetaTrader 4 的解决方法。 本文中,你将学会如何在 Apple 的流行操作系统上使用 MetaTrader 4。
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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。
- 交易时段指标 本指标基于 DRAW_FILLING 缓存区。输入参数无, 使用了 TimeTradeServer(), TimeGMT() 函数。
- 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)。
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已发布文章 "神经网络变得轻松(第五十二部分):研究乐观情绪和分布校正"。
由于模型是基于经验复现缓冲区进行训练,故当前的扮演者政策会越来越远离存储的样本,这会降低整个模型的训练效率。在本文中,我们将查看一些能在强化学习算法中提升样本使用效率的算法。
已发布文章 "在 ONNX 模型中使用 float16 和 float8 格式"。
用于表示机器学习模型的数据格式对其有效性起着至关重要的作用。近年来,出现了几种新类型的数据,专门为使用深度学习模型而设计。在本文中,我们将重点介绍两种新的数据格式,它们已在现代模型中广泛采用。
已发布文章 "MQL5 中的范畴论 (第 15 部分):函子与图论"。
本文是以 MQL5 实现范畴论,着眼于函子之系列的续篇,但这次是作为图论和集合之间的桥梁。我们重新审视日历数据,尽管它在策略测试器中存在使用局限,但在相关性的帮助下,可利用函子来预测波动性。