文章,程序库评论 - 页 118

ColorFisher_m11: 使用了反向费舍尔转换的振荡指标。 作者: Nikolay Kositsin
止损获利: 如果仓位以止损平仓,交易量就加倍,如果是由获利平仓,就使用最小交易量。OnTradeTransaction 是用于判断交易是由止损激发还是获利触发的。 作者: Vladimir Karputov
AFStar: 一个信号灯信号指标, 作者: Nikolay Kositsin
ZigZagOnParabolic_channel: 一个基于 ZigZagOnParabolic 指标峰值和谷值的通道指标。 作者: Nikolay Kositsin
Multi Arbitration 1.1xx: 以较低的价格买入证券(建立买入仓位), 以较高的价格卖出证券 (建立卖出仓位)。 作者: Vladimir Karputov
ParTest: 通道使用彩色填充的 Paramon 指标。 作者: Nikolay Kositsin
Exp_Omni_Trend: 一个基于 Omni_Trend 指标信号的交易系统。 作者: Nikolay Kositsin
Exp_Color_PEMA_Envelopes_Digit_System: 一个基于 Color_PEMA_Envelopes_Digit_System 指标信号的突破交易系统。 作者: Nikolay Kositsin
Exp_Color_QEMA_Envelopes_Digit_System: 一个基于 Color_QEMA_Envelopes_Digit_System 指标信号的突破交易系统。 作者: Nikolay Kositsin
Multi Arbitration 1.000: 以较低的价格买入证券(建立买入仓位), 以较高的价格卖出证券 (建立卖出仓位)。 作者: Vladimir Karputov
BarTimerCLineRounded_HTF: 这个 BarTimer 指标是使用在文章 "使用 CCanvas 的自定义指标和信息图" 中详细介绍的类库来实现的, 它还可以在输入参数中设置固定的时段,指标显示的数据就来自这个时段。 作者: Nikolay Kositsin
BarTimerCLineRounded: 这个 BarTimer 指标是使用了在文章 "使用 CCanvas 的自定义指标和信息图" 中详细介绍的类库来实现的, 使用的是当前时段的数据。 作者: Nikolay Kositsin
Omni_Trend_HTF: 在输入参数中带有时段选择选项的 Omni_Trend 指标。 作者: Nikolay Kositsin
Omni_Trend: 一个使用了 MA(移动平均) 和 ATR(平均波幅通道)的 NRTR(Nick Rypock 跟踪反转)类型的趋势指标。 作者: Nikolay Kositsin
SaveTicks: 这个工具程序以 CSV 和 BIN 格式记录分时报价,可以灵活设置需要写入的交易品种。 作者: Alexey Volchanskiy
EURUSD breakout: 本EA交易在两个交易时段中进行交易,从指定的时段开始时间开始交易i。止损。获利。 作者: Vladimir Karputov
Expert_RSI_Stochastic_MA: 本EA交易使用了三个指标: MA(150), RSI(3) 中的水平 80 和 20, Stochastic(6, 3, 3) 中的水平 70 和 30. 作者: Vladimir Karputov
新文章 利用余额图进行策略优化并将结果与 "余额 + 最大锋锐比率" 标准进行比较已发布: 在本文中, 我们研究另一种基于分析余额图来优化自定义交易策略的准则。线性回归使用 ALGLIB 函数库中的函数进行计算。 MACD Sample balance regression.mq5, EURUSD, H4, 未启用前瞻测试 选择以下参数用于优化: 插图19. 测试器, 输入选卡 我将针对 MACD Sample balance regression EA 进行同样的三次测试: 测试 1: 优化标准 "余额 + 最大锋锐比率" 参数 , 测试 2: 优化...
  EA: 模糊逻辑  (1)
模糊逻辑: 一款在模糊逻辑基础上的决策制定 EA。在分类和等级结果开发期间, 使用了 A. Nedosekin (http://sedok.narod.ru/scoring_USA.html) 的素材。 有许多关于模糊逻辑系统的材料, 因此特别有关 EA 的: 1)在五款指标基础上执行评估 (Gator, WPR, AC, DeMarker 和 RSI)。在成员函数基础上执行评估。 2)您可以在代码里直接修改属性等级和权重。 3)您不仅可以使用以上指定的指标, 还有其它许多素材 (即, 您可以优先使用其一), 作为模糊评估的基础 (买入, 卖出, 什么都不做)。 作者:...
新文章 使用 CGraphic 开发库实现一个剥头皮市场深度已发布: 在本文中,我们将会创建一个剥头皮市场深度工具的基本功能。另外,我们将基于 CGraphic 开发库开发一个订单分时图表,并且把它与订单簿整合。使用所描述的市场深度,就可以创造一个用于短线交易的强大辅助工具。 前两种方法可以结合起来,例如,SymbolInfoTick 函数可以在 OnTick 或者 OnCalculate 中调用以取得最新分时的参数,但是,这两种方法对于我们来说没有用,因为分时流的出现。 为了了解分时是如何形成的,让我们回顾文章 以莫斯科交易所衍生产品市场为例的交易定价原则 并考虑用于黄金的市场深度:...
新文章 自适应行情跟踪方法的实际评估已发布: 本文所述交易系统的不同寻常之处主要是使用数学工具分析股票报价。系统应用了数字滤波和离散时间序列的频谱估值。策略的理论层面已描述过, 并曾创建了一款测试智能交易系统。 自回归函数和功率谱密度函数的计算将根据 Victor 提议的方法进行。对这个算法的细节感兴趣的人建议阅读 这篇文章。区域频谱分析函数的结果是一组数据, 为了清楚起见, 可以将其表示为图形。 作者:Dmitriy Gizlyk
新文章 机器学习模型的变量评估和选择已发布: 本文重点介绍机器学习模型中输入变量(预测因子)的选择,预处理以及评估的相关细节。多种规范化的方法以及它们的特点都将在此被讨论。在处理过程中将极大影响模型训练最终结果的环节也将在此探讨。我们将仔细看看,并评估新的及鲜为人知的用于确定输入数据信息量和可视化的方法。 我们将使用“RandomUniformForests”包,计算并分析变量不同值和各种组合的重要概念,预测因子和目标的对应关系,预测因子之间的相互作用,以及将所有重要的方面都考虑在内后预测因子集的最优选取。 我们将使用“RoughSets”包,换一个角度和基于其他概念来探讨预测因子...
  EA: Zs1
Zs1: 我开发的一个曾在论坛上讨论了多次的EA交易。 作者: John Smith
新文章 通用EA交易: CUnIndicator 和挂单的使用(第9部分)已发布: 本文讲述的是通过通用的 CUnIndicator 类来操作指标,另外,还探讨了操作挂单的新方法。请注意,从这一点开始,CStrategy 项目的结构开始发生本质改变,现在所有的文件都位于一个目录中以便用户方便使用。 下面的屏幕截图显示了在策略测试器中 CIpmulse 2.0 的测试片段,它显示了设置的挂单以及对它们的处理: 图 1. 在 Impulse 2.0 策略测试中对挂单的处理 作者:Vasiliy Sokolov
Pivots_Test: 在支撑和阻力水平放置挂单。 Author: Maksim Zerkalov
新文章 本文讨论如何在跨平台智能交易系统中设置自定义停止价位。它还讨论了一种紧密相关的方法, 即随着时间的推移, 定义停止位的演化。已发布: 本文讨论如何在跨平台智能交易系统中设置自定义停止价位。它还讨论了一种紧密相关的方法, 即随着时间的推移, 定义停止位的演化。 以下功能显示了以上述方式计算盈亏平衡的图表。基于这张流程图, 要预先计算三个数值: 激活, 失活和新的停止价位。如果当前价格水平大于或等于初始阶段所需的最低价位 (设定止损到盈亏平衡), 则先前计算出的新止损价位将被暂定用作交易的新止损价位。否则, 输出将为零。下一步是检查新的停止价位是否优于当前停止价位, 如果满足上一个条件,...
我想每天的7点和12点 开仓,编写EA时我用下面的函数,但是没有结果。请问应该怎么编写啊,用什么函数? if( iTime("USDJPY",PERIOD_H1,0)==7 || iTime("USDJPY",PERIOD_H1,0)==12)    {     }
Digital_CCI_Woodies_HTF: 在输入参数中带有时段选择选项的Digital_CCI_Woodies指标. 作者: Nikolay Kositsin
新文章 第三代神经网络:深度网络已发布: 本文致力于介绍一种新的有前景的机器学习方向 — 深度学习或者更准确的说,深度神经网络。简要回顾第二代神经网络,它们的连结架构和主要类型,学习的方法和规则以及缺点,随后介绍第三代神经网络的发展,它们的主要类型,特点和学习方法。创建并训练一个深度神经网络,由真实数据通过堆栈式自动编码器权重进行初始化。从输入数据的选择到数量化求解的所有步骤都会详细讲述。文章的最后部分包含一个深度神经网络的EA实例,其中带有一个MQL4/R的内置指标。 本文将要讨论这一课题的主要概念,诸如深度学习以及无复杂layman形式运算的深度网络。 真实数据的实验,通过定量...
新文章 用随机森林预测趋势已发布: 本文使用Rattle包自动进行模式识别,来预测外汇市场的多头和空头。本文对初学者和有经验的交易者都适用。 创建任何交易系统的目的都是为了能够预测金融产品的市场行为,如一个货币对。预测的目标可以是不同的。我们在此限定为预测货币的走势,或者更准确的说是预测货币报价的涨(多头)跌(空头)。 要预测货币价格走势,交易者通常在图标上附加一些指标,以期找到一种可用于预测的模式。 本文探讨使用R统计分析系统中的Rattle包,来自动选取相关模式进行价格行为预测。 我们使用R这一理想的金融市场预测工具,来对货币对价格行为进行预测。话说,R主要是一种给有经验的...