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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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ATT TAURUS
1,604% 576 交易
发展:1,604.01%
产权:298.62USD
结余:1,814.64USD
Project Artist II
-8% 2307 交易
发展:-8.04%
产权:896.24USD
结余:897.16USD

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构建自动运行的 EA(第 01 部分):概念和结构

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今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。

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 05 部分):手工触发器(II)

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今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾,我建议允许手工操作 EA 是合适的,至少在一段时间内。

论坛有多于 21,490 主题可用
多于 1,200 篇文章已发布在网站

已发布文章 "种群优化算法:杜鹃优化算法(COA)"。

种群优化算法:杜鹃优化算法(COA)

我将研究的下一个算法是 Levy 飞行正在使用的杜鹃搜索优化。 这是最新的优化算法之一,也是排行榜的新领导者。

已发布文章 "DoEasy. 控件 (第 28 部分): 进度条控件中的柱线样式"。

DoEasy. 控件 (第 28 部分): 进度条控件中的柱线样式

在本文中,我将开发进度条控件的柱线显示样式和说明文本。

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DARWIN DNB
460% 5648 交易
发展:460.47%
产权:10,098.69GBP
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EA Safe 1
216% 11616 交易
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产权:3,493.23EUR
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  • 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)。
  • 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。
  • PivotPoint 本指标绘制轴点, 阻力和支撑。

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种群优化算法:人工蜂群(ABC)

种群优化算法:人工蜂群(ABC)

在本文中,我们将研究人工蜂群的算法,并用研究函数空间得到的新原理来补充我们的知识库。 在本文中,我将陈列我对经典算法版本的解释。

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 07 部分):账户类型(II)

构建自动运行的 EA(第 07 部分):账户类型(II)

今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 交易者应当始终明白自动 EA 正在做什么,以便若它“偏离轨道”,交易者可以尽早将其从图表中删除,并控制事态。

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MasterAmbon
62% 206 交易
发展:61.82%
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已发布文章 "构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction"。

构建自动运行的 EA(第 08 部分):OnTradeTransaction

在本文中,我们将目睹如何利用事件处理系统快速有效地处理与订单系统相关的问题。 配合这个系统,EA 就能更快地工作,如此它就不必持续不断地搜索所需的数据。

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MQD5
43% 27900 交易
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构建自动运行的 EA(第 01 部分):概念和结构

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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 05 部分):手工触发器(II)

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今天,我们将看到如何创建一个在自动模式下简单安全地工作的智能系统。 在上一篇文章的末尾,我建议允许手工操作 EA 是合适的,至少在一段时间内。

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Sputnik2019
1,836% 15454 交易
发展:1,836.32%
产权:25,594.61USD
结余:35,007.77USD

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已发布文章 "种群优化算法:灰狼优化器(GWO)"。

种群优化算法:灰狼优化器(GWO)

我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一,具有许多变量的平滑函数。

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已发布文章 "神经网络变得轻松(第三十四部分):全部参数化的分位数函数"。

神经网络变得轻松(第三十四部分):全部参数化的分位数函数

我们继续研究分布式 Q-学习算法。 在之前的文章中,我们研究了分布式和分位数 Q-学习算法。 在第一种算法当中,我们训练了给定数值范围的概率。 在第二种算法中,我们用给定的概率训练了范围。 在这两个发行版中,我们采用了一个先验分布知识,并训练了另一个。 在本文中,我们将研究一种算法,其允许模型针对两种分布进行训练。

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