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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 "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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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?

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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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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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已发布文章 "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。

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DoEasy 函数库中的时间序列(第四十九部分):多周期、多品种、多缓冲区标准指标

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