Alım-satım robotlarını ücretsiz olarak nasıl indirebileceğinizi izleyin
Bizi Telegram üzerinde bulun!
Fan sayfamıza katılın
Fan sayfamıza katılın
Komut dosyasını ilginç mi buldunuz?
Öyleyse bir link gönderin -
başkalarının da faydalanmasını sağlayın
Öyleyse bir link gönderin -
başkalarının da faydalanmasını sağlayın
Komut dosyasını beğendiniz mi? MetaTrader 5 terminalinde deneyin
- Görüntülemeler:
- 98
- Derecelendirme:
- Yayınlandı:
-
Bu koda dayalı bir robota veya göstergeye mi ihtiyacınız var? Freelance üzerinden sipariş edin Freelance'e git
Zamanlayıcı için geri arama arayüzü
npm i mql5-timerörneğini indirmek için npm paket yöneticisini de kullanabilirsiniz:
#include "../index.mqh" ; ulong intervalId; // iptal için kimlik void OnInit ( void ) { Timer::setTimeout(Callback1, 3000 , "321" ); // 3000 ms sonra Timer::setTimeout(Callback2, 2000 ); // 2000 ms sonra intervalId = Timer::setInterval(myCallback3, 800 , "myCallback4 800" ); // her 800 ms'de bir // herhangi bir param türü TypedTimer< int >::setTimeout(Callback4, 1000 , 123 ); // 1000 ms sonra TypedTimer< string >::setInterval(myCallback5, 1800 , "myCallback4 1800" ); // her 800 ms'de bir } void Callback1( string value) { Print ( "Called with value: " , value); } void Callback2() { Print ( "Called with value: " , "void" ); } void myCallback3( string param) { Print (param); Timer::clearInterval(intervalId); } void Callback4( int value) { Print ( "Called with value: " , value); } void myCallback5( string param, ulong idForCancel) { Print (param); Timer::clearInterval(idForCancel); }yazar: Kuzme Shevelev (seffele@gmail.com)
github: https://github.com/Senails/mql5-timer
MetaQuotes Ltd tarafından Rusçadan çevrilmiştir.
Orijinal kod: https://www.mql5.com/ru/code/53101

JSON formatının serileştirilmesi ve serileştirmenin kaldırılması

Bu gösterge fiyatlara trigonometrik bir model uydurur ve gelecekte bunu tahmin eder.

Tek renkli iken basit yumuşatma algoritmalarına sahip trend göstergesi.

Bu gösterge, k-NN olarak da adlandırılan En Yakın Komşu kümeleme tekniğini kullanarak geçmişteki en benzer modeli arar ve geçmiş fiyatlarını mevcut modelin gelecekteki fiyatlarının tahminleri olarak kullanır.