已发布文章 "基于MQL5和Python的自优化EA(第六部分):利用深度双重下降算法"。

传统的机器学习教导从业者要警惕不要使模型陷入过度拟合。然而,这种观念正受到哈佛大学研究人员最新发表的学术见解的挑战。他们发现,看似过拟合的情形在某些情况下可能是由于提前终止训练过程导致的。我们将展示如何利用研究论文中发表的观点,来改进我们使用人工智能预测市场行为的方式。
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- Intrabar Volume Flow 该指标可直观显示每个条形图中成交量随时间的变化情况。它以滚动柱状图格式显示刻度线成交量。
- A 3 line script that tells you how many bars are on your chart 一个脚本,当拖动到图表上时,就会像变魔术一样在专家窗口中打印出图表上的条数。
已发布文章 "开发回放系统(第 66 部分):玩转服务(七)"。

在本文中,我们将实现第一个解决方案,该解决方案使我们能够确定何时在图表上出现新的柱形。此解决方案适用于各种情况。了解它的发展将有助于你掌握几个重要方面。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下,除了学习和掌握所提出的概念外,都不应出于任何目的使用此应用程序。
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- Symbol 一个用于操作传统和自定义交易品种的开发库。
- ZigZag Fibo 原始 ZigZag MT4,增加了自动斐波那契功能
- RSI 发散 该指标利用 RSI 背离并将其绘制在缓冲区中,以便自动执行 EA
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如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?
MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买,或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品,使用您想要的支付方法付款,然后就能激活产品。

这款MetaTrader 5 EA实现了基于订单流的剥头皮交易策略,并配备了高级风险管理功能。它使用多种技术指标,通过订单的不平衡性来识别交易机会。回测结果显示该策略具有潜在的盈利能力,但同时也突显了需要进一步优化的必要性,尤其是在风险管理和交易结果比率方面。该策略适合经验丰富的交易者,但在实际部署之前,需要进行彻底的测试和深入理解。

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
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已发布文章 "基于Python和MQL5的特征工程(第一部分):为长期 AI 模型预测移动平均线"。

移动平均线无疑是我们的 AI 模型进行预测的最佳指标。然而,我们可以通过严谨数据变换来进一步提高其准确性。本文将展示如何构建能够预测更远范围的AI模型,超越您目前所实现的水平,同时不会显著降低准确率。移动平均线的实用性确实令人惊叹。
已发布文章 "在 HarmonyOS NEXT 上安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序"。

使用卓易通在 HarmonyOS NEXT 设备上轻松安装 MetaTrader 5 和其他 MetaQuotes 应用程序。为您的手机或笔记本电脑提供详细的分步指南。
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- 供交易员使用的高级复利计算器 交易者的复利计算器。根据您的参数计算您的破产风险以及每次交易的最佳风险。预测您一年、一个月以及期末的资金规模。
- Equity and Balance Indicator - History based 该指标可读取交易历史,并绘制出一段时间内的累计盈亏图,帮助可视化交易者了解一段时间内的盈亏情况。 由于四舍五入浮动和计算方法的原因,当前版本的边际误差为 0.02%。可以说,这个边际误差是非常精确的。
已发布文章 "数据科学和机器学习(第 30 部分):预测股票市场的幂对、卷积神经网络(CNN)、和递归神经网络(RNN)"。

在本文中,我们会探讨卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)在股票市场预测中的动态集成。借力 CNN 提取形态的能力,以及 RNN 的精练度,来处理序列数据。我们看看这个强大的组合如何强化交易算法的准确性和效率。
已发布文章 "Connexus请求解析(第六部分):创建HTTP请求与响应"。

在Connexus库系列文章的第六篇中,我们将聚焦于完整的HTTP请求,涵盖构成请求的各个组件。我们将创建一个表示整个请求的类,这将有助于将之前创建的各个类整合在一起。
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- Print massive information (PrintXYZ) from the terminal PrintXYZ() 库从终端打印海量信息。
- Collect Data (Date, Time and Close Price) 一个简单的起点脚本,用于收集数据并按最新最旧顺序发送到 CSV。本例只收集收盘价数据。
已发布文章 "从基础到中级:FOR 语句"。

在本文中,我们将了解 FOR 语句最基本的概念。了解这里将显示的所有内容非常重要。与我们迄今为止讨论的其他语句不同,FOR 语句有一些怪癖,很快就会变得非常复杂。所以不要让这样的事情堆积起来,尽快开始学习和练习。
已发布文章 "交易中的神经网络:免掩码注意力方式预测价格走势"。

在本文中,我们将讨论免掩码注意力变换器(MAFT)方法,及其在交易领域的应用。不同于传统的变换器,即处理序列时需要数据掩码,MAFT 通过消除掩码需求来优化注意力过程,显著改进了计算效率。
已发布文章 "价格行为分析工具包开发(第一部分):图表投影仪"。

本项目旨在利用 MQL5 程序算法为 MetaTrader 5 开发一套全面的分析工具。这些工具包括脚本、指标、人工智能模型以及EA,能够自动地进行市场分析。在某些情况下,这些工具能够完全无需人工干预地进行高级分析,并将预测结果发送到相应的平台。绝不会错过任何机会。请与我一同探索构建一套强大的自定义市场分析工具箱。我们将从开发一个简单的 MQL5 程序开始,我将其命名为“图表投影仪”。
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- RRS Impulse 该 EA 使用相对强弱指数 (RSI) 指标、随机震荡指标和布林线指标进行剥头皮操作,以识别趋势或反趋势机会。作为一款多货币对 EA,它可以扫描多个货币对以获取信号。 该 EA 具有多种功能,包括追踪、风险管理、资金管理、限制模式等。只要设置正确,它就有可能产生可观的利润。
- MACD 彩色柱状图 MACD 彩色柱状图是经典 MACD(移动平均收敛背离)指标的增强版,旨在提供更清晰、更直观的市场动量视觉分析。该指标将传统的 MACD 功能与动态柱状图相结合,根据 MACD 线与信号线之间的关系改变颜色,使交易者能够快速识别趋势、反转点和市场中的犹豫不决时刻。
- Supertrend 超级趋势指标,利用 ATR 波动率绘制趋势方向,为 MetaTrader 5 创建动态支撑/阻力水平。
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如何从 MetaTrader 市场购买自动交易以及如何安装?
MetaTrader 市场的产品可以从 MQL5.com 网站购买,或者直接从 MetaTrader 4 和 MetaTrader 5 交易平台购买。选择一个想要的适合您交易风格的产品,使用您想要的支付方法付款,然后就能激活产品。

在本文中,我们将最终解决一分钟柱形上的分时报价模拟问题,以便它们能够与真实分时报价共存。这将帮助我们避免将来出现问题。此处提供的材料仅用于教育目的。在任何情况下,除了学习和掌握所提出的概念外,都不应出于任何目的使用此应用程序。

在本文中,我们演示了一种在流行的Linux版本(Ubuntu和Debian)上安装MetaTrader 5的简单方法。这些系统广泛用于服务器硬件以及交易者的个人计算机上。
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- 蜡烛尺寸 开发 "Candle_size.mq5 "指标的目的是在图表上显示蜡烛的大小,从而对价格走势进行清晰、详细的可视化分析。它计算每根蜡烛最高价和最低价之间的差值,并将格式化后的值以文本形式显示在相应蜡烛旁边。该功能对于想要评估波动性或识别特定价格行为模式的交易者尤其有用。
- Basket Manager EA 该 EA 意在实施一些管理篮子的规则。
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- Butterfly Strategy Expert Advisor with Multiple TimeFrames 蝴蝶策略智能交易系统 该智能交易系统(EA)在多个时间框架(M2 至 D1)内实施蝴蝶谐波交易模式,用于自动外汇交易。它使用枢轴点检测看涨和看跌蝴蝶形态,并通过自定义风险管理和多个止盈水平执行交易。
- Auto SL TP by Risk Reward Ratio 按风险回报比自动设置止损和获利水平(Auto SL TP by Risk Reward Ratio)脚本是一款简单而强大的工具,专为希望简化风险管理流程的 MetaTrader 5 交易者而设计。该脚本可根据用户定义的风险回报比和止损点数,自动设置未结头寸的止损(SL)和止盈(TP)水平。无论您是初学者还是经验丰富的交易者,该脚本都能节省时间,确保一致的风险管理。
已发布文章 "从基础到中级:按值传递还是按引用传递"。

在本文中,我们将实际了解按值传递和按引用传递之间的区别。虽然这看起来很简单,很常见,不会造成任何问题,但许多经验丰富的程序员经常因为这个小细节而在处理代码时遇到真正的失败。知道何时、如何以及为什么使用按值传递或按引用传递将对我们作为程序员的生活产生巨大的影响。此处提供的内容仅用于教育目的。在任何情况下,除了学习和掌握所提出的概念外,都不应出于任何目的使用此应用程序。
已发布文章 "交易中的神经网络:超点变换器(SPFormer)"。

在本文中,我们概述一种基于“超点变换器”(SPFormer) 的三维物体分段方法,其剔除了对中间数据聚合的需求。这加快了分段过程,并提高了模型的性能。