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本文介绍了竞争性学习算法(CLA),这是一种基于模拟教育过程的新型元启发式优化方法。该算法将解的种群组织为若干班级,班级中包含学生,而每个班级中最优的学生充当教师。其中代理通过三种机制进行学习:跟随班级中的最优解、利用个人经验以及在班级之间共享知识。

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本文探讨了高斯过程的分类模型。我们将首先研究其理论原理,然后转向 MQL5 中 GP(高斯过程)库的实际开发。

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本文提出了一种基于量子原理与AI(人工智能)构建交易系统的全新方案。作者阐述了一套独特神经网络的开发过程,该网络融合量子力学与现代AI架构,突破了传统机器学习框架。

在本文中,我将展示如何以最简单、最实用的方式使用指标来跟踪交易服务器上的未平仓位。我将逐步演示,以表明您并不一定需要将所有这些操作都转移到 EA 中。你们中的许多人可能因为这样或那样的原因已经习惯了这样做。事实上,这并不完全合理,因为随着这种实现方式的演变,您将清楚地看到,您可以为此目的创建或实现不同类型的指标。