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在本文中,我们将分析变量之间相关性的概念,以及相关系数的计算方法及其在交易中的实际应用。相关性是两个或多个随机变量之间的统计关系(或可以被视为具有某种可接受精度的随机量)。一个或多个变量的变化导致其他相关变量的系统变化。
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。
在本文中,我们讨论的交易分析方法是,在 MetaTrader 4 终端中度量夹角。本文提供了一个大致的计划来使用夹角做趋势变化的分析,以及用于在交易中做夹角分析的实用的非标准方法。本文也提出了结论,这对交易是有帮助的。
在本文中,我们将深入研究马丁格尔(翻倍加仓)系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易,以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易,则必须考虑这一事实。
水平示意图在终端图表上并不常见,但在很多任务中仍然会用到它们,例如在开发显示特定周期的交易量或价格分布的指标时,当创建各种版本的市场深度时。 本文研究构建和管理水平示意图作为图形基元的数组。
在本文中,我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中,我们考虑了随机决策森林算法,并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA,概述了这种方法的主要优点(交易算法的开发简单和“培训”速度快)。强化学习(RL)可以很容易地融入到任何交易EA中,并加速其优化。
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。
在本文中,我们讨论的交易分析方法是,在 MetaTrader 4 终端中度量夹角。本文提供了一个大致的计划来使用夹角做趋势变化的分析,以及用于在交易中做夹角分析的实用的非标准方法。本文也提出了结论,这对交易是有帮助的。
在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上,我们建立了优化EA参数的分析和选择系统,并探讨了时间序列的预测。在第一部分中,我们修正和改进了公开的神经网络类,增加了必要的算法。现在,是时候在实际应用中使用它们了。