Tu Lin Jiang / 个人资料

面向对象编程可以创建更紧凑、易于阅读和修改的代码。 在此，我们将会看到三个 ONNX 模型的示例。

MQL5 为 OpenCL 提供原生支持已逾一年。但是，见证到并行计算在其 EA 交易、指标或脚本中使用的真正价值的用户并不是很多。本文旨在帮助您安装并在自己的计算机上设置 OpenCL，让您能够在 MetaTrader 5 交易终端中尝试使用此技术。

本文讲述的是利用 MQL5 向导和 Hlaiman EA 生成器自动创建神经网络 EA 的一种方法。向您展示如何轻松开始神经网络的使用，且无需学习整体的理论知识，也不必编写自己的代码。

本文提供了一种走势延续模型的程序化定义。 主要思路是定义两个波浪 — 主浪和修正浪。 对于极值点，我应用分形以及“潜在”分形 - 尚未形成分形的极值点。

本文涵盖的内容是提出了进化算法主要原则，以及它们的特点和多样性。我们将使用一个简单的EA交易作为实例来做实验，来展示如何通过优化使我们的交易系统获益，我们将探讨在软件程序中实现遗传、进化以及其它类型的优化，并且在优化交易系统的预测器集合与参数时提供示例程序。

现在，每一位交易者肯定听说过神经网络并知道使用它们有多酷。大多数人相信那些能够使用神经网络的人是某种超人。在本文中，我将尝试向您解释神经网络架构，描述其应用并提供几个实践例子。

本文是前一篇名为“逆转形态：测试双顶/双底形态”的后续文章。 现在我们将会看到另一个著名的逆转形态，称为头肩，比较两种形态的交易效率，并尝试将它们合并成为单一的交易系统。

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。

检测行情是否处于横盘对于许多策略来说是至关必要的。我们使用高知名度的 ADX 来展示如何利用策略测试器, 不但可以根据我们的特殊目的来优化指标, 而且我们也能判断指标是否符合我们的需要, 得到横盘和趋势行情的均值, 这对于判断行情的止损和目标是十分重要的。

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本文面向"多层"蛋糕烘焙初学者。