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使用MetaTrader 5新的可能性

MQL5.community的发展历史

最受欢迎的EA交易和技术指标、新闻信号、代码库中常规传入的现有的MQL5程序和热门讨论的论坛主题。

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神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分)

神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分)

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。

使用 DeMark Sequential 和 Murray-Gann 水平分析图表

使用 DeMark Sequential 和 Murray-Gann 水平分析图表

Thomas DeMark Sequential (序列)擅长显示价格变动的平衡变化。如果我们把它的信号与水平指标例如 Murray 水平相结合,就更为明显。这篇文章主要是为初学者和那些仍然找不到他们的“圣杯”。我还将展示一些我在其他论坛上没有看到的构建水平的功能。因此,这篇文章可能对高级交易者也很有用。欢迎提出建议和合理批评。

手工图表和交易工具包(第二部分)。 图表图形绘图工具

手工图表和交易工具包(第二部分)。 图表图形绘图工具

这是该系列的下一篇文章,在其中我展示了如何创建一个函数库来,从而看便利地用键盘快捷键手动绘制图表图形。 所用工具包括直线及其组合。 在这一部分中,我们将查看如何在绘图工具里应用第一部分中讲述的函数。 该函数库可连接到任何 EA 或指标,这将大大简化绘图任务。 此方案未使用外部 dll,而所有命令都是由内置 MQL 工具实现的。

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已发布文章 "基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择"。

基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择

本文描述了一种可能的数据转换方法,旨在提高模型的通用性,并讨论了 CatBoost 模型的采样和选择。

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Adi Hendrajaya MIFX Mini Account 1
633% 1156 交易
发展:633.29%
产权:11 967.98USD
结余:12 073.11USD
Aggressive Speculative Martingale
142% 23370 交易
发展:141.51%
产权:881.22EUR
结余:889.67EUR

已发布文章 "无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法"。

无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法

本文通过一个具体的例子提供了机器学习过程的主要阶段的代码和描述。您不需要 Python 或 R 语言知识就能够获得模型。此外,基本的MQL5知识已经足够了- 这正是我的水平。因此,我希望这篇文章能为广大读者提供一个很好的指导,帮助那些对评估机器学习能力感兴趣的人,并在他们的课程中实现这些能力。

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Alina robot
726% 2727 交易
发展:725.90%
产权:49 460.34USD
结余:50 601.81USD

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外汇交易的基础数学

外汇交易的基础数学

本文旨在尽可能简单、快速地描述外汇交易的主要特点,并与初学者分享一些基本的想法。它还试图回答交易界最诱人的问题,同时展示一个简单指标的开发。

网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?

网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?

在本文中,我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔,以及它们的共同点。此外,我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。

神经网络变得轻松(第三部分):卷积网络

神经网络变得轻松(第三部分):卷积网络

作为神经网络主题的延续,我建议研究卷积神经网络。 这种类型的神经网络通常用来分析视觉成像。 在本文中,我们将研究这种网络在金融市场中的应用。

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  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。
  • 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)。
  • b-clock 显示距离新蜡烛线出现的分、秒数。

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已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第五十五部分):指标集合类"。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十五部分):指标集合类

本文继续开发指标对象类及其集合。 为每个指标对象创建其描述和正确的集合类,从而实现无错存储,并从集合列表中获取指标对象。

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已发布文章 "梯度提升(CatBoost)在交易系统开发中的应用. 初级的方法"。

梯度提升(CatBoost)在交易系统开发中的应用. 初级的方法

在 Python 中训练 CatBoost 分类器,并将模型导出到mql5,以及解析模型参数和自定义策略测试程序。Python 语言和 MetaTrader 5 库用于准备数据和训练模型。

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开发和分析交易系统的最佳方法

开发和分析交易系统的最佳方法

在这篇文章中,我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准,以及描述开发交易系统的最佳方法,并强调这个问题在外汇交易中的重要性。

神经网络变得轻松(第六部分):神经网络学习率实验

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我们之前已研究过各种类型的神经网络及其实现。 在所有情况下,训练神经网络时都使用梯度下降法,为此我们需要选择学习率。 在本文中,我打算通过示例展示正确选择学习率的重要性,及其对神经网络训练的影响。

神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分)

神经网络在交易中的实际应用 Python (第一部分)

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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