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使用MetaTrader 5新的可能性

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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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已发布文章 "学习如何基于斐波那契(Fibonacci)设计交易系统"。

学习如何基于斐波那契(Fibonacci)设计交易系统

在本文中,我们将继续如何基于最流行的技术指标创建交易系统的系列文章。 这次一个新的技术工具,即斐波那契(Fibonacci),我们将学习如何基于该技术指标设计交易系统。

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多于 50 新图表 已发布:

Graphique EURUSD, M1, 2023.08.10 10:15 UTC, MetaQuotes Software Corp., MetaTrader 5, Demo
EURUSD, M1
Graphique EURUSD, M5, 2023.08.14 15:24 UTC, BenchMark Finance, MetaTrader 4, Real
EURUSD, M5
Chart EURUSD, H1, 2023.08.14 06:40 UTC, BenchMark Finance, MetaTrader 4, Real
EURUSD, H1

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  • 交易时段指标 本指标基于 DRAW_FILLING 缓存区。输入参数无, 使用了 TimeTradeServer(), TimeGMT() 函数。
  • 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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在Linux上运行MetaTrader 5

在Linux上运行MetaTrader 5

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。

构建自动运行的 EA(第 15 部分):自动化(VII)

构建自动运行的 EA(第 15 部分):自动化(VII)

我们将继续讨论上一篇文章的主题,以便完成有关自动化的这一系列文章。 我们将看到所有内容如何搭配到一起,令 EA 像钟表一样运行。

在Linux上运行MetaTrader 4

在Linux上运行MetaTrader 4

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 4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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Enigma Pro
271% 20560 交易
发展:270.87%
产权:128,953.39USD
结余:129,223.19USD
JEA Tickmill
216% 501 交易
发展:216.40%
产权:3,115.14USD
结余:3,115.14USD
Enigma Pro2
212% 11552 交易
发展:211.71%
产权:99,006.84USD
结余:99,121.56USD
以及 1更多...

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Enigma robot
426% 2027 交易
发展:425.66%
产权:52,662.73USD
结余:52,762.83USD
Brocerdas88
150% 405 交易
发展:149.68%
产权:5,760.07USD
结余:5,799.82USD

已发布文章 "种群优化算法:树苗播种和成长(SSG)算法"。

种群优化算法:树苗播种和成长(SSG)算法

树苗播种和成长(SSG)算法的灵感来自星球上最具韧性的生物之一,在各种条件下都表现出杰出的生存能力。

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  • 交易时段指标 本指标基于 DRAW_FILLING 缓存区。输入参数无, 使用了 TimeTradeServer(), TimeGMT() 函数。
  • 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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在Linux上运行MetaTrader 5

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种群优化算法:猴子算法(MA)

种群优化算法:猴子算法(MA)

在本文中,我将研究猴子优化算法(MA)。 这些动物克服困难障碍,并到达最难以接近的树顶的能力构成了 MA 算法思想的基础。

神经网络变得轻松(第三十六部分):关系强化学习

神经网络变得轻松(第三十六部分):关系强化学习

在上一篇文章中讨论的强化学习模型中,我们用到了卷积网络的各种变体,这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象,无关它们的位置。 与此同时,当物体存在各种变形和噪声时,卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。

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MEA Dukascopy
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发展:6.77%
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已发布文章 "数据科学和机器学习(第 13 部分):配合主成分分析(PCA)改善您的金融市场分析"。

数据科学和机器学习(第 13 部分):配合主成分分析(PCA)改善您的金融市场分析

运用主成分分析(PCA)彻底革新您的金融市场分析! 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态,揭示潜在的市场趋势,并优化您的投资策略。 在本文中,我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角,揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势,并帮助您保持领先地位。

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График Fra40, D1, 2023.08.07 03:08 UTC, ActivTrades Plc, MetaTrader 4, Real
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Grafik AUDNZD.i, D1, 2023.08.06 16:00 UTC, EightCap Global Ltd, MetaTrader 4, Demo
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Chart EURUSDc, H1, 2023.08.08 06:14 UTC, Firewood Global Ltd., MetaTrader 4, Real
EURUSDc, H1

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已发布文章 "开发回放系统 — 市场模拟(第 02 部分):首次实验(II)"。

开发回放系统 — 市场模拟(第 02 部分):首次实验(II)

这一次,我们尝试换一种不同的方式来实现 1 分钟的目标。 然而,这项任务并非如人们想象的那么简单。

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在Linux上运行MetaTrader 4

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已发布文章 "数据科学和机器学习(第 12 部分):自训练神经网络能否帮助您跑赢股市?"。

数据科学和机器学习(第 12 部分):自训练神经网络能否帮助您跑赢股市?

您是否厌倦了持续尝试预测股市? 您是否希望有一个水晶球来帮助您做出更明智的投资决策? 自训练神经网络可能是您一直在寻找的解决方案。 在本文中,我们将探讨这些强大的算法是否可以帮助您“乘风破浪”,并跑赢股市。 通过分析大量数据和识别形态,自训练神经网络通常可以做出比人类交易者更准确的预测。 发现如何使用这项尖端技术来最大化您的盈利,并制定更明智的投资决策。

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