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本文涉及评估信号提供商的绩效。我们提供若干附加参数, 从不同于传统方法的独特角度突出显示了信号的交易结果。描述了正确管理和完美交易的概念。我们还使用所获得的结果, 编译多个信号源的投资组合来讨论最佳选择。
在本文中,我们将深入研究马丁格尔(翻倍加仓)系统。 我们将评测该系统是否可以用于实盘交易,以及在运用它时如何将风险减至最小。 这一简单系统的主要缺点在于很可能会将全部存款亏损。 如果您决定使用马丁格尔技术进行交易,则必须考虑这一事实。
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本文介绍了一种使用 Visual Studio 创建图形窗口的简单而快速的方法,并随后将其集成到专家顾问的MQL代码中。本文面向非专业读者,不需要了解C#和.NET技术。
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在本文中,我们将进行一个实验:我们将使用颜色优化结果。颜色由三个参数决定:红色、绿色和蓝色(RGB)的级别。还有其他的颜色编码方法,它们也使用三个参数。因此,可以将三个测试参数转换为一种颜色,它直观地表示值,阅读本文以了解这种表示是否有用。
全方位的数据处理需要大量工具,并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。 专用编程语言正在用于处理和分析数据,统计和机器学习。 Python 是数据处理的主要编程语言之一。 本文介绍如何使用套接字连接 MetaTrader 5 和 Python,以及如何通过终端 API 接收报价。
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在前一篇文章中,我们分析了从多种现有烛条样式中选择出的 14 种形态。 由于不可能逐一分析所有形态,所以找到了另一种解决方案。 新系统根据已知的烛条类型搜索和测试新的烛条形态。
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在本文的第一部分当中,我曾描述过一个修订的 ZigZag (之字折线) 指标和一个用于接收该类型指标数据的类。 在此,我将展示如何基于这些工具开发指标,并编写一款根据 ZigZag 指标形成的信号进行交易的 EA 来测试。 作为补充,本文将介绍一套开发图形用户界面的新版 EasyAndFast 函数库。
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在本文中,我们讨论的交易分析方法是,在 MetaTrader 4 终端中度量夹角。本文提供了一个大致的计划来使用夹角做趋势变化的分析,以及用于在交易中做夹角分析的实用的非标准方法。本文也提出了结论,这对交易是有帮助的。
在本文中,我们将研讨流行的烛条形态,并尝试探索它们在当今市场中是否仍然相关和有效。 烛条分析出现在 20 多年前,从此后变得非常流行。 众多交易者认为日本烛条是最方便、易懂的资产价格可视化形式。
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许多研究人员对于判定价格行为没有给予足够的重视。 与此同时,还使用各种复杂方法,而这些方法通常只是“黑盒子”,例如机器学习或神经网络。 在这种情况下显现出的最严重问题就是提交何种数据来训练特定模型。
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在本文中,我们将分析变量之间相关性的概念,以及相关系数的计算方法及其在交易中的实际应用。相关性是两个或多个随机变量之间的统计关系(或可以被视为具有某种可接受精度的随机量)。一个或多个变量的变化导致其他相关变量的系统变化。
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水平示意图在终端图表上并不常见,但在很多任务中仍然会用到它们,例如在开发显示特定周期的交易量或价格分布的指标时,当创建各种版本的市场深度时。 本文研究构建和管理水平示意图作为图形基元的数组。
在本文中,我们将应用强化学习来开发可以自主学习的EA交易。在前一篇文章中,我们考虑了随机决策森林算法,并编写了一个简单的基于强化学习的自学习EA,概述了这种方法的主要优点(交易算法的开发简单和“培训”速度快)。强化学习(RL)可以很容易地融入到任何交易EA中,并加速其优化。
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在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上,我们建立了优化EA参数的分析和选择系统,并探讨了时间序列的预测。在第一部分中,我们修正和改进了公开的神经网络类,增加了必要的算法。现在,是时候在实际应用中使用它们了。
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在本文中, 我们继续扩展用于收集和在交易品种之间导航工具的功能。这一次,我们将创建新的选项卡,只显示满足一些必需参数的交易品种,并且研究如何根据所需的挑选规则简单添加自定义选项卡。
MetaTrader 5 平台具有保存交易报告,以及智能交易系统测试和优化报告的功能。 交易和测试报告可以按照两种格式保存:XLSX 和 HTML,而优化报告可以保存为 XML。 在本文中,我们将研究 HTML 测试报告,XML 优化报告和 HTML 交易历史报告。
本文探讨了在分离在不同市场条件下的优化方法,分离优化意味着分别为上涨趋势和下跌趋势分别定义交易系统的最佳参数. 为了减少错误信号的影响,提高盈利能力,系统变得灵活,这意味着它们有一些特定的设置或输入数据,这是合理的,因为市场行为不断变化。
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本文依据之前发表文献中所介绍的思路,开发在 MetaTrader 5 中运用 Kohonen 映像。 改进并强化的类提供了解决应用程序任务的工具。
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经验丰富的交易者非常清楚交易中最劳神的事情并非开单和跟踪持仓,而是选择交易品种并寻找入场点。 在本文中,我们将开发一款 EA,可为您简化依据经纪商所提供交易产品搜索入场点的任务。
在本文中,我们打算扩展先前创建的实用程序功能,添加用于选择所需品种的选项卡。 我们还将学习如何保存我们在特定品种图表上创建的图形对象,这样我们就不必再次创建它们。 此外,我们将发掘如何仅使用已操控经指定网站初步遴选的品种。
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本文介绍运用 MQL5 语言创建自定义兑换品种。 特别是,它研究使用来自流行的 Finam 网站的兑换报价。 本文中研究的另一个选项是在创建自定义品种时可以使用任意格式的文本文件。 这允许使用任何金融品种和数据源。 创建自定义品种之后,我们可以使用 MetaTrader 5 策略测试器的所有功能来测试兑换品种的交易算法。
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在本文中,我们将应用概率论和数理统计方法来创建并测试交易策略。 我们还将利用价格和随机漫游之间的差值来寻找最佳交易风险。 事实证明,如果价格表现为零漂移随机漫游(没有方向趋势),那么盈利交易是不可能的。
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本文介绍了一个可以在 MQL5 中提高 HTTP 请求操作效率的开发库。它在另外的线程中实现 WebRequest 在非阻塞模式下的执行,并且可以用于辅助图表和EA交易,交换自定义事件以及读取共享资源。也提供了源代码。
经验丰富的交易者非常清楚交易中最劳神的事情并非开单和跟踪持仓,而是选择交易品种并寻找入场点。 在本文中,我们将开发一款 EA,可为您简化依据经纪商所提供交易产品搜索入场点的任务。
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这篇文章描述了在"一分钟OHLC"模式下实现 OpenCL 烛形形态测试器的算法。我们还将把它的速度与内建的策略测试器在快速和慢速优化模式下做比较。
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这篇文章详细讨论了跳空缺口 — 前一时间段的收盘价和后一时间段的开盘价之间的较大差距, 以及对日柱方向的预测。还探讨了通过系统DLL使用 GetOpenFileName 函数的问题。
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