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您应当知道的 MQL5 向导技术(第 43 部分):依据 SARSA 进行强化学习
SARSA 是 “State-Action-Reward-State-Action” 的缩写,是另一种能在实现强化学习时运用的算法。故此,正如我们在 Q-学习 和 DQN 中看到的那样,我们考察了如何在向导汇编的智能系统中探索和实现它,将其作为独立模型,而不仅仅是一种训练机制。

开发回放系统(第 68 部分):取得正确的时间(一)
今天,我们将继续努力,让鼠标指针告诉我们在流动性较低期间,一根柱形上还剩下多少时间。尽管乍一看似乎很简单,但实际上这项任务要困难得多。这涉及一些我们必须克服的障碍。因此,为了理解以下部分,您必须很好地理解子系列第一部分的材料。

数据科学和机器学习(第 31 部分):利用 CatBoost AI 模型进行交易
CatBoost AI 模型最近在机器学习社区中广受欢迎,因为它们的预测准确性、效率、及针对分散和困难数据集的健壮性。在本文中,我们将详细讨论如何实现这些类型的模型,进而尝试进击外汇市场。

价格行为分析工具包开发(第二部分):分析注释脚本
秉承我们简化价格行为分析的核心理念,我们很高兴推出又一款可显著提升市场分析能力、助力您做出精准决策的工具。该工具可展示关键技术指标(如前一日价格、重要支撑阻力位、成交量),并在图表上自动生成可视化标记。

DoEasy.服务函数(第 3 部分):外包线形态
在本文中,我们将开发 DoEasy 库中的外包线(Outside Bar)价格行为形态,并优化访问价格形态管理的方法。此外,我们将修复在库测试中发现的错误和缺点。

交易中的神经网络:具有相对编码的变换器
自我监督学习是分析大量无标签数据的有效方法。通过令模型适应金融市场的特定特征来提供效率,这有助于提升传统方法的有效性。本文讲述了一种替代的注意力机制,它参考输入之间的相对依赖关系。

基于MQL5的自动化交易策略(第一部分):Profitunity系统(比尔·威廉姆斯的《交易混沌》)
在本文中,我们研究了比尔·威廉姆斯(Bill Williams)的Profitunity系统,深入剖析其核心组成部分以及在混沌市场中独特的交易方法。我们指导读者在MQL5中实现该系统,专注于自动化关键指标和入场/出场信号。最后,我们对策略进行测试和优化,提供其在不同市场环境下的表现。