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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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已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第五十四部分):抽象基准指标类的衍生"。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十四部分):抽象基准指标类的衍生

本文研究基于基准抽象指标衍生对象类的创建。 这些对象所提供功能,可访问创建的指标 EA,收集和获取各种指标和价格数据的数值统计信息。 同样,创建指标对象集合,从中可以访问程序中创建的每个指标的属性和数据。

已发布文章 "开发和分析交易系统的最佳方法"。

开发和分析交易系统的最佳方法

在这篇文章中,我将展示在选择一个系统或信号来投资你的资金时所使用的标准,以及描述开发交易系统的最佳方法,并强调这个问题在外汇交易中的重要性。

已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第五十三部分):抽象基准指标类"。

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十三部分):抽象基准指标类

本文研究创建一个抽象指标,其将进一步用作创建函数库标准指标和自定义指标对象的基类。

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外汇交易的基础数学

外汇交易的基础数学

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。

开发交易算法的科学方法

开发交易算法的科学方法

本文探讨了开发交易算法的方法,即使用一致的科学方法来分析可能的价格模式,并基于这些模式构建交易算法。开发的理念是通过实例来展示的。

网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?

网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?

在本文中,我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔,以及它们的共同点。此外,我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。

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已发布文章 "神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算"。

神经网络变得轻松(第五部分):OpenCL 中的多线程计算

我们早前已经讨论过某些类型的神经网络实现。 在所研究的网络中,每个神经元都重复相同的操作。 逻辑上进一步应利用现代技术提供的多线程计算功能来加快神经网络学习过程。 本文介绍了一种可能的实现方式。

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已发布文章 "网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?"。

网格和马丁格尔:它们是什么?如何使用它们?

在本文中,我将试图详细解释什么是网格和马丁格尔,以及它们的共同点。此外,我将试着分析这些策略到底有多可行。这篇文章同时包含了数学和实践部分。

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什么是趋势,行情结构是基于趋势还是横盘?

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交易者经常谈论趋势和横盘,但很少有人真正了解趋势/横盘是什么,甚至很少能够清楚地解释这些概念。 讨论这些基本术语通常会受到一系列顽固偏见和误解的困扰。 然而,如果我们想赚钱,就需要了解这些概念的数学和逻辑含义。 在本文中,我将仔细研究趋势和横盘的本质,并尝试定义行情结构是基于趋势/横盘,亦或其他。 我还将研究在趋势和横盘行情上获利的最佳策略。

神经网络变得轻松(第二部分):网络训练和测试

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在第二篇文章中,我们将继续研究神经网络,并研究在智能交易系统当中调用我们所创建 CNet 类的示例。 我们将操控两个神经网络模型,它们在训练时间和预测准确性方面都表现出相似的结果。

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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在本文中,我将改进库类,从而满足需要多个缓冲区来显示其数据的多品种、多周期标准指标的开发能力。

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已发布文章 "模式搜索的暴力方法"。

模式搜索的暴力方法

在本文中,我们将搜索市场模式,根据确定的模式创建 EA 交易,并检查这些模式,如果它们保持有效的话,保持有效的时间有多少。

已发布文章 "DoEasy 函数库中的时间序列(第五十二部分):多周期、多品种单缓冲区标准指标的跨平台性质"。

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在本文中,研究创建多品种、多周期标准指标的“建仓/派发”。 略微改进指标依托的函数库类,以便从老旧的 MetaTrader 4 平台切换到 MetaTrader 5 时,基于该函数库开发的程序均可正常运行。

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神经网络变得轻松(第三部分):卷积网络

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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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