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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。
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。
在引入随 MQL5 API 更新而提供的网络功能之前,MetaTrader 程序与基于 WebSocket 的服务连接和接口的能力受到许多限制。当然,这一切都改变了,在本文中,我们将探讨纯 MQL5 中 WebSocket 库的实现。WebSocket 协议的简要描述将与如何使用生成的库的逐步指南一起给出。
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。
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。
在本文中,开发一个对象,其中包含一个指标的一个缓冲区的所有数据。 这些对象对于存储指标缓冲区的数据序列将是必需的。 在其的辅助下,才有可能对任何指标的缓冲区数据,以及其他类似数据进行排序和比较。
本文延续了暴力算法的主题,并在程序算法中引入了市场分析的新机会,从而加快了分析速度,提高了结果质量。新的添加使得在这种方法中可以看到最高质量的全局模式。
本文研究在 EA 中创建自定义指标对象。 我们稍微改进一下库类,并添加一些方法,以便从 EA 中的指标对象获取数据。
在之前的文章中,我们利用随机梯度下降法针对网络中的所有神经元按照相同的学习率训练神经网络。 在本文中,我提议着眼于自适应学习方法,该方法能够改变每个神经元的学习率。 我们还将研究这种方法的利弊。
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,我将尝试测试这样一个假设,即任何对市场了解甚微的系统都可以在全局范围内运行。我不会发明任何理论或模式,但我只会使用已知的事实,逐步将这些事实转化为数学分析的语言。
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
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。
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。