已发布文章 "直推和主动机器学习中的梯度提升"。
在本文中,我们将探讨利用真实数据的主动机器学习方法,并讨论它们的优缺点。也许你会发现这些方法很有用,并将它们包含在你的机器学习模型库中。直推是由支持向量机(SVM)的共同发明者弗拉基米尔·瓦普尼克(Vladimir Vapnik)提出的。
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在本文中,我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。
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。
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- 蜡烛结束时间和点差 此指标在同一时间显示当前点差和距收盘的剩余时间 (蜡烛条)。
- PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
- 交易量 档案 + 范围 v6.0 交易量 档案 + 范围 v6.0 (原为 TPO)。在给定时间间隔内按照价位的成交分布。显示为直方条。
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已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第五十七部分):存储一次即时报价数据的对象"。
从本文开始,着手创建操控价格数据的函数库功能。 今天,创建一个对象类,存储到达的即时报价的全部价格数据。
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已发布文章 "开发自适应算法 (第二部分): 提高效率"。
在本文中,我将通过改进先前创建的算法的灵活性来继续本主题的开发。随着分析窗口中烛形数量的增加,或烛形超额阈值百分比的增加,算法变得更加稳定。我不得不做出妥协,并设置一个更大的样本量进行分析或更大的烛形超额百分比。
已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第五十八部分):指标缓冲区数据的时间序列"。
关于操控时间序列的主题总结,诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类,如此即可在程序里利用函数库创建指标值,并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念,能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中,也可分别完成同样功能。
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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。
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已发布文章 "开发自适应算法(第一部分):寻找基本模式"。
在接下来的系列文章中,我将演示探讨大多数市场因素的自适应算法的开发,以及如何将这些情况系统化,用逻辑描述它们,并在您的交易活动中应用它们。我将从一个非常简单的算法开始,这个算法将逐渐获得理论,并发展成一个非常复杂的项目。
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已发布文章 "神经网络变得轻松(第八部分):关注机制"。
在之前的文章中,我们已经测试了组织规划神经网络的各种选项。 我们还研究了自图像处理算法中借鉴而来的卷积网络。 在本文中,我建议研究关注机制,它的出现为开发语言模型提供了动力。
已发布文章 "使用电子表格建立交易策略"。
本文介绍了使用电子表格(Excel、Calc、Google)分析任何策略的基本原则和方法。所得结果与 MetaTrader 5 测试器进行了比较。
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在本文中,我们将分析一个基于Python的深层神经网络编程的交易系统的分步实现。这将使用谷歌开发的 TensorFlow 机器学习库执行。我们还将使用 Keras 库来描述神经网络。
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