MQL5开发的指标示例的文章

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技术指标 是最简单但最有用的工具,用来分析价格图表。此部分特色教程,帮助读者一步一步的学习 MQL5 语言。您将能够重现经典指标,并学习如何创建自己的技术分析工具。

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数据科学与机器学习(第22部分):利用自编码器神经网络实现更智能的交易——从噪声中提炼信号

数据科学与机器学习(第22部分):利用自编码器神经网络实现更智能的交易——从噪声中提炼信号

在瞬息万变的金融市场中,从噪音中分离出有意义的信号对于成功交易至关重要。通过采用复杂的神经网络架构,利用自动编码器发掘市场数据中的隐藏模式,将嘈杂的输入转化为可操作的类型。本文探讨了自动编码器如何改变交易实践,为交易者提供了一个强大的工具,以改善决策制定,并在当今瞬息万变的市场中获得竞争优势。
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一个基于新指标和条件长短期记忆网络(LSTM)的实例

一个基于新指标和条件长短期记忆网络(LSTM)的实例

本文探讨了一种用于自动化交易的EA的开发,该EA结合了技术分析和深度学习预测。
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构建K线图趋势约束模型(第六部分):一体化集成

构建K线图趋势约束模型(第六部分):一体化集成

我们的一个主要挑战是:如何管理运行相同程序但具有不同功能的同一货币对的多个图表窗口。让我们讨论一下如何将多个窗口集成整合到一个主程序中。此外,我们还将分享如何配置程序以将信息打印到日志中,以及在图表界面上对成功发出的信号进行注释的见解。随着本系列文章的推进,您将在本文中找到更多的相关信息。
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开发基于订单簿的交易系统(第一部分):指标

开发基于订单簿的交易系统(第一部分):指标

市场深度无疑是执行快速交易的一个非常重要的因素,特别是在高频交易(HFT)算法中。在本系列文章中,我们将探讨这种类型的交易事件,这些事件可以通过经纪商在许多可交易的交易品种上获得。我们将从一个指标开始,您可以在其中自定义直接显示在图表上的直方图的调色板、位置和大小。我们还将研究如何生成 BookEvent 事件,以在特定条件下测试指标。未来文章的其他可能主题包括如何存储价格分布数据以及如何在策略测试器中使用它。
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特征向量和特征值:MetaTrader 5 中的探索性数据分析

特征向量和特征值:MetaTrader 5 中的探索性数据分析

在这篇文章中,我们将探索特征向量和特征值在探索性数据分析中的不同应用方式,以揭示数据中的独特关系。